Modernizacja starszego sprzedawcy wielomarkowego poprzez przełamywanie silosów danych między sklepami fizycznymi a kanałami cyfrowymi, aby radykalnie zoptymalizować zapasy i personalizację.
Wyzwanie
Klient zmagał się z rozłącznymi danymi klientów online i offline, co prowadziło do ogromnego nadmuchu zapasów, wysokiego wskaźnika porzucenia koszyków oraz niemożności dokładnego prognozowania popytu podczas dużych sezonowych szczytów.
Rozwiązanie
Wdrożyliśmy modele prognostiowania popytu przez uczenie maszynowe, zintegrowane z nowo zaprojektowaną platformą headless commerce. Pozwoliło to na korektę zapasów w czasie rzeczywistym i dynamiczne ustalanie cen, wszystko zarządzane za pomocą scentralizowanej płaszczyzny kontroli.
Porozmawiajmy o skali
Przynieś nam swoje najtrudniejsze wyzwania operacyjne. Strukturujemy, projektujemy i wdrażamy rozwiązania.
Rozpocznij rozmowę