実店舗とデジタルチャネル間のデータサイロを打ち破り、在庫とパーソナライズを大幅に最適化することで、レガシーなマルチブランド小売業者を近代化します。
チャレンジ
クライアントはオンラインとオフラインの顧客データが切り離され、大規模な在庫膨張、高いカート放棄率、そして主要な季節ピーク時の需要予測の困難に苦しみました。
解決策
新たに設計されたヘッドレスコマースプラットフォームと統合された機械学習需要予測モデルを導入しました。これにより、リアルタイムの在庫調整や動的価格設定が、集中制御プレーンを通じて管理可能となりました。