소매 및 산업.
정확한 리테일 데이터 분석과 AI 기반 솔루션으로 소매및상업 디지털 데이터 혁신을 구현합니다.
도전 정신
글로벌 기술 혁명의 시대에 소비자들이 온라인과 오프라인 쇼핑을 원활하게 전환하면서 소매 및 상업은 혁신적인 변화를 겪고 있습니다. 이제 오프라인 리테일 매장은 매장 내 개인화에 집중할 뿐만 아니라 옴니채널 전반에 걸쳐 통합된 경험을 제공해야 할 필요성이 대두되고 있습니다.
데이터, 상호 연결된 디바이스, 고객 중심의 디지털 플랫폼이 전례 없이 급증하는 상황에서 리테일 업계는 전략적 마케팅 접근 방식과 강력한 백엔드 시스템을 통해 과거 리테일 데이터 분석을 분석하여 옴니채널 여정을 개선하는 데 중점을 두고 있습니다.
그러나 오래된 비즈니스 모델, 고립된 애플리케이션, 첨단 기술 도입의 어려움 등 지속적인 과제는 기업이 디지털 혁신의 시대를 수용하는 데 있어 여전히 큰 걸림돌로 작용하고 있습니다.
소매및상업 디지털 데이터 혁신
옴니채널 성과 향상을 위한 엔드투엔드 소매 및 상업 분석 솔루션.
소매 데이터 분석
광범위한 소매 데이터를 분석하여 기업이 정보에 입각한 의사 결정을 내리고, 운영 및 고객 경험을 개선하여 비즈니스 성장을 도모할 수 있도록 지원합니다.
고객 경험
과거 고객 데이터와 기록된 행동을
기반으로 개인화된 추천 및 지원, 타겟 마케팅을 제공합니다.
소매 자동화
재고 관리, 가격 조정, 고객 응대 등 리테일 운영 전반에서 AI를 활용하여 수작업을 줄이고 정확성과 효율성을 향상합니다.
수요 예측
판매 데이터, 시장 동향 및 기타 외부 요인을 기반으로 한 데이터 기반 수요 예측을 통해 소매 재고, 비용 및 품절을 최적화합니다.
이커머스 최적화
커머스 분석 전략과 AI 기반 툴을 활용하여 온라인 스토어의 성능을 향상시켜 전환율과 고객 경험을 개선합니다.
반품 및 환불 최적화
반품 패턴과 고객 피드백을 분석하여 정책을 최적화하고 반품률을 낮추며
전반적인 고객 경험을 개선할 수 있습니다.
소매 및 상업 기술 전문성
당사의 맞춤형 기술 솔루션으로 비즈니스 요구에 완벽하게 맞는 맞춤형 솔루션 제공.
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Question and answer
소매및상업 디지털 데이터에 대한 일반적인 질문에 대한 답변입니다.
리테일 데이터 분석과 AI가 소매및상업 디지털 데이터 혁신에 어떻게 기여할 수 있을까요?
AI 지원과 결합된 리테일 데이터 분석은 고객 행동, 구매 패턴, 재고 관리, 시장 동향에서 가치 있는 인사이트를 발견합니다. 이러한 데이터 탐색을 통해 글로벌 리테일러는 더 나은 타겟 마케팅 캠페인, 고객 맞춤형 콘텐츠, 재고 수준 및 생산 등 리테일 및 상거래 운영 전반에 걸쳐 데이터에 기반한 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
소매및상업 디지털 데이터 혁신을 시작하려면 어떤 초기 단계를 수행해야 하나요?
기존 프로세스에 대한 종합적인 평가를 수행하고, 문제점을 파악하고, 명확한 혁신 목표를 설정하는 것으로 시작할 수 있습니다. 그런 다음 IT 팀의 역량을 평가하고 경험이 풍부한 데이터 기반 디지털 혁신 파트너를 찾아 IT 및 비즈니스 팀과 함께 디지털 혁신 여정을 컨설팅하고 동행하여 최고의 성능, 최소한의 위험 및 가동 중단 시간을 달성해야 합니다. 마지막 단계는 관련 디지털 솔루션에 투자하고 직원을 교육하며 지속적으로 전략을 개선하는 것입니다.
AI가 리테일러의 공급망 관리를 향상시킬 수 있나요?
예. AI와 효과적인 커머스 분석은 운송 경로, 재고 수준, 수요 패턴 등 다양한 요소를 분석하여 공급망 프로세스를 최적화함으로써 효율성을 개선하고 비용을 절감할 수 있습니다.
데이터 분석과 AI를 구현할 때 어떤 문제에 직면할 수 있나요?
데이터 프라이버시 문제, 기존 시스템과의 통합, 숙련된 AI 인재 찾기, AI 모델이 비즈니스 목표에 부합하는지 확인해야 하는 등의 과제가 있을 수 있습니다. 하지만 AI 및 데이터 분석 전문가로 구성된 DevCore 팀은 기술 및 업계 경험을
바탕으로 모든 장애물을 해결할 수 있도록 도와드립니다.
