零售

現代零售業擁有非常龐大的資料，從供應鏈運營、實體店和網店銷售，交付記錄，會員卡，優惠券，產品說明，到線上評論、呼叫中心和社交媒體評論。整合使用這些分散的資料可以説明零售商做出更明智的決策，從而提高效率，降低成本，增加利潤，提高客戶的忠誠度和品牌認知度。

我們利用機器學習和自然語言處理的工具進行資料處理，，提供專門的企業解決方案，可以簡化和自動化企業級數據的分析。

瞭解客戶需求

通過所有可用管道（如調查，投訴熱線，支持中心和社交媒體）收集客戶的回饋意見，通過有效地分析所有收集到的資料，將資料轉化為能夠利用的知識。

自動化產品推薦

交叉銷售可以為您帶來顯著的額外利潤，但前提是您推薦給客戶的附加產品是有吸引力的。一個智慧的推薦系統可以從客戶歷史的購物行為中學習，開發滿足客戶需求的、推薦最相關產品的預測模型。

市場細分

更好的認識您的客戶，合理劃分和理解不同的客戶群，滿足客戶需求。

聽取員工的心聲

公司的一線職員更加瞭解客戶所遇到的問題的根源。同時，職員更能體會到企業工作模式中的不足。收集他們的建議並從中學習吸取經驗，以提高公司的運營效率，提升公司的品牌信譽。

異常行為檢測和預防

使用POS交易資料和產品消費資料來檢測員工、經理的行為失當及其他異常情況。

洞悉行業競爭格局

使用高級文本分析工具瞭解相關行業的競爭格局，抓住市場最新機遇和評估市場潛在威脅。監控您的競爭對手，潛在合作夥伴和供應商的活動。發現新的市場需求，掌握前沿的技術。

監控品牌的可持續性

分析社交媒體、線上評論和消費者的回饋，以瞭解消費者對您所提供的服務的感受。針對不同消費群體的差異，提供最佳的產品和服務。

人力資源優化

分析工時卡資料和POS交易資料，以識別哪些崗位人員不足或者人員冗餘，以及出現問題的時間段，制定最佳的人員分配計畫。

完善技術支援服務

確定趨勢性問題，並培訓您的技術人員，以快速解決整個產品鏈中使用人員遇到的所有複雜的技術問題，減少停工損失，提高技術支持的效率。