Einzelhandels-Analytik-Lösungen
Altair® RapidMiner®, unsere Plattform für Datenanalyse und künstliche Intelligenz (KI), ermöglicht es Einzelhändlern, Konsumgüter- sowie Lebensmittel- und Getränkeherstellern, Kundendaten zu profilieren, zu segmentieren, zu bewerten und zu visualisieren, um den Weg zum Kauf, die Preissensibilität, den Lagerumschlag und vieles mehr besser zu verstehen. Einzelhändler nutzen Altair RapidMiner, um die Effizienz zu steigern und allen Benutzern vertrauenswürdige, sichere Daten in ihren Einzelhandelsanalyselösungen bereitzustellen.
Datenaufbereitung
Einzelhändler benötigen uneingeschränkten Zugriff auf eine Reihe von Datenquellen, um Erkenntnisse zu gewinnen, die ihre Wettbewerbsfähigkeit sichern. Mit Altair können Benutzer Daten unabhängig von Format oder Struktur schnell extrahieren und darauf zugreifen. Die Benutzer können auf Daten von Verkaufsstellen (POS), Kundenbeziehungsmanagement (CRM), Bestandssystemen, Einkaufsverhalten, Lieferkettenmöglichkeiten, Produktpreisen und eCommerce-Websites zugreifen, um die Kundenstimmung besser zu verstehen.
Maschinelles Lernen und KI
Die Omnichannel-Strategie hat die Art und Weise verändert, wie Kunden mit Einzelhändlern und CPG-Marken interagieren. Darüber hinaus haben Smartphones die Interaktion mit Kunden und das Marketing für sie vereinfacht. Um effektive, zielgerichtete und personalisierte Werbeaktionen zu erstellen, müssen Einzelhändler sich ändernde Vorlieben und Anforderungen verstehen, um ihre Interaktionen gezielt anzupassen. Mit den Funktionen für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz von Altair RapidMiner können Einzelhandelsanalysten schneller tiefere Erkenntnisse gewinnen, indem sie Daten über alle Kanäle hinweg kombinieren und analysieren – ohne dass sie programmieren oder sich auf die IT verlassen müssen. Daten sind Ihr größtes Kapital im Kampf um Aufmerksamkeit und Loyalität. Gewinnen Sie tiefere Kundeneinblicke mit codefreiem und codefreundlichem maschinellem Lernen und KI-Erfahrungen.
Datenintegration und -architektur
Schöpfen Sie mit Knowledge Graphs das volle Potenzial Ihrer Retail-Analytics-Lösungen aus. Sammeln und verknüpfen Sie Informationen, um Ihr Verständnis von Produktbeziehungen, Kundenerkenntnissen und Marketingstrategien zu verbessern. Entdecken Sie Trends und Zusammenhänge, die Ihnen dabei helfen, Ihre Angebote anzupassen und Ihre Zielgruppe effektiver zu erreichen. Optimieren Sie die Bestandsverwaltung, indem Sie Produkte einfach nachverfolgen, und verbessern Sie das Einkaufserlebnis mit erweiterten Suchfunktionen, die Kunden helfen, genau das zu finden, was sie brauchen. Verwandeln Sie Ihre Daten in umsetzbare Erkenntnisse.
Modernisierung von Altsystemen
Für Einzelhändler ist es oft ineffizient, Daten aus unterschiedlichen Datenquellen in ein nutzbares Format zu konvertieren. Mit Altair haben Einzelhändler besseren Zugriff auf Daten aus verschiedenen Quellen und Systemen. Es ist nicht nur einfach, auf Daten aus Legacy-Systemen wie Mainframe-Reporting oder Text- und PDF-Ausgaben zuzugreifen, sondern Altair bietet auch eine alternative SAS-Sprachumgebung, in der Benutzer SAS-Sprachprogramme ausführen können, ohne Software von SAS Institute lizenzieren zu müssen. Es bietet außerdem Echtzeit-Datenvisualisierung und ein umfassendes Toolset für Knowledge Graphs, um alles zusammenzuführen.
Ausgewählte Ressourcen
Sporting Goods Chain Fuels Results with Data
In order to compete in the fast-paced retail industry, a chain of more than 100 sporting goods stores operating across the United States needed a more efficient and accurate method for preparing and analyzing data to enable management teams to quickly make strategic operational decisions.
Knowledge Studio Spotlight Series - Fraud Detection and Prevention: A Data-Driven Approach
Fraud impacts everyone – from individual consumers to large corporations.
Traditional rules-based systems may have been effective in the past in identifying fraud, but they become ineffective and stale as fraudsters learn how to bypass those rules. It becomes even more challenging due to the large volumes of data that need to be processed and examined to detect fraud, in addition to the constantly changing tactics for committing fraud – those activities are usually hidden in large volumes of data.
Recently developed machine learning techniques are increasingly effective in detecting fraud with the advances in data systems (e.g. big data, streaming data) and computational systems (e.g. high-performance computing, GPU). As a result, it is possible to identify fraudulent patterns of behavior in data that is constantly being captured from day-to-day activities. In addition, it is feasible to address the challenges associated with fraudsters changing their tactics.
Retail Analytics with Altair RapidMiner
Retailers need to understand consumers, shifts in demand, and shopping behaviors. There is a need for accurate, real-time data to understand consumers and make better business decisions. Altair RapidMiner, our data science and AI platform, helps retailers, consumer packaged goods (CPG), and food and beverage companies with profiling, segmenting, and scoring consumers. Retail analytics solutions give retail organizations insight into consumers' path to purchasing, price sensitivities, and other factors that impact the buying process.
Increasing the Value of Your Data: Getting Started with Machine Learning
Discover the benefits and ease of adopting machine learning into your data strategy with Altair Knowledge Studio. This webinar is perfect for anyone getting up to speed on implementing and using ML/AI regardless of skill level or industry.
During this webinar, we covered the following:
- Getting started with machine learning (ML) and artificial intelligence (AI) and best practices
- Applying and automating no-code ML modelling
- Understanding responsible, explainable AI (XAI) capabilities
- Going from predictive to prescriptive analytics to make smarter business decisions
