零售、电子商务数据科学平台 & 消费产品

技术创新, 数字化, 机器学习模型已经从根本上改变了零售业的格局, 电子商务和消费品业务. 在这些快速变化的行业中，通过最佳工具应用机器学习来做出模型驱动的决策是成功的关键.

“BOB官方APP下载在Gap采取的方式是利用像Domino这样的第三方……帮助BOB官方APP下载快速解决BOB官方APP下载自己无法解决的问题。”

- Gap数据科学运营和工具高级总监

挑战

Ad Hoc请求

竞争对手, 消费者的偏好, 时尚潮流, 分销策略, 市场动态也在不断变化. 数据科学家经常被要求进行一次性分析或满足紧急的临时请求, 这是低效的, 令人沮丧的, 不可复制.

遗留系统

零售和消费品行业有许多遗留系统，他们面临着围绕消费者隐私和全渠道集成的复杂数据访问和管理问题, 使得部署和集成新技术变得困难.

部署

由于操作和数据基础设施的复杂性，很难将模型投入生产, 全球规模和供应链挑战, 庞大的员工网络, 众多的接触点, 消费者的期望也越来越高.

零售公司的好处

个性化

消费者现在希望品牌能预见到他们的需求, 推荐他们想要的产品, 并通过首选渠道与合适的价格和可用性进行实时沟通.

库存

机器学习算法非常适合库存计划和供应链系统的需求. 数据科学家可以根据大量的行为数据训练模型，以帮助规划者更快地工作，并提供更精确的结果. 当通知这些模型的数据发生变化时，模型可以快速迭代和更新.

欺诈检测

机器学习可以识别交易数据中的异常模式等异常现象, 并提醒风险管理人员进行调查或触发自动补救.

整个零售、电子商务和消费品行业都值得信赖

应用数据科学来了解各个渠道中消息灵通的买家迅速变化的态度和情绪. 利用大量的可用数据来提高转化率和收益.
Domino为数据科学家提供了一个开放的平台, 在自动化可再现性和DevOps任务的同时，改善跨团队协作的中心平台，使他们可以轻松地访问他们想要使用的工具, 在任何企业喜欢的云或本地环境中. 一旦模型准备好投入生产, 它们可以快速部署，结果可以轻松地与业务利益相关者(如营销团队)共享, 规划团队, 商店或渠道经理.

释放数据科学

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