SenseStudio零售行业算法方案
行业痛点
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数据少，难以收集
线下零售缺乏数据联系，很难从人、商品和商店收集数据。 -
数字化面临挑战
无法数字化消费者，数据无法积累以产生价值，数据的收集和处理不能以零售价值为导向。 -
数据维度不一致
数据是跨日处理的，不同渠道的数据无法连接，且商店难以监控，商店的数据维度不一致。
方案介绍
SenseStudio零售行业算法方案
针对零售行业数据少，难管理的痛点，商汤以AI及大数据分析为核心，建立了一套包含顾客、商品、商店的业务闭环，为店铺运营提供最佳实践和建议，通过整合线上线下，有效提升了客户购物体验，实现店铺运营效率和利润的增加，赋能零售行业数字化和智能化转型。
应用价值
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增加营业利润
贵宾到达提醒，获得更好的客户体验，整合线上与线下，针对目标群体开展定期促销活动。 -
降低人员成本
根据服务小时数评估员工绩效，基于客户数据提高销售业绩并降低培训成本。 -
提高运营效率
收集多维度数据进行平行比较，为客户决策提供全面数据支撑。
