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2020-06-25 19:53栏目:行业

机器学习+零售执行=超级商店访问和数据分析

你有没有想过,如果你有一个专门的私人助理,你的日子会有多不一样?一个可以早来晚归的人,做行政事务,这样你就可以充分利用你的时间。机器学习是一种新兴技术,它使计算机能够在没有明确指令的情况下学习和预测数据。例如,对于消费品公司(CPG),机器学习可以确保现场代表能够更有效地访问商店,抗ddos云服务器,并能够快速管理日常任务。举个例子,假设你可以部署一个机器人来检查走道是否符合销售要求,释放你的人力资本来专注于更多的增值任务。节省店内时间使销售代表有机会完成更多的访问,从而潜在地显著节省成本。但是机器学习不仅仅是简化存储访问,它是通过创建一个模型并使用它来预测未来行为,将历史数据应用于问题的有效方法。随着时间的推移,机器学习识别出模式和趋势,比如促销何时起作用,以及利益相关者可以利用哪些参数来改进公司战略。继续阅读,了解更多关于机器学习如何帮助CPG公司规划去哪里和做什么,用更少的数据输入完成更多的工作,并深化数据分析。自动化和优化路线规划在确定哪些销售点必须访问、访问频率以及必须在那里做什么方面,需要做很多工作。想象一下,软件可以考虑地理范围以外的多种因素,自动预测访问特定商店的最佳时间,并提高总体路由效率。如果一家商店每年7月都会出现萧条,最近又雇了一位新经理,或者有新的促销活动,软件会相应地调整路线,以优化员工时间。机器学习技术还根据特定商店的需求,为商店访问生成定制的待办事项列表。因此,在客户代表到达商店之前,他们会意识到设备故障等问题,不必花时间确定需要执行哪些任务。一旦销售代表到达现场,该软件还可以帮助他们简化审计活动。启用“完美”商店访问当客户代表进行门店审核时,想象一下拥有一种技术可以帮助他们提高工作效率。他们不仅能够避免64%的零售执行专业人员仍然使用的纸笔[1],而且还可以通过使用数字图像识别和语音到文本功能跳过数字数据输入。数字图像识别允许销售代表拍摄商店中产品显示的照片,而不是手动记录检查结果。从图像中,模型可以评估缺货、面层、价格、货架份额和平面图合规性。虽然人工操作人员必须对每个细节进行视觉评估,才能找到错误的产品位置,但软件会在几秒钟内发现错误和不一致之处。机器学习还使销售代表能够口头口述笔记、命令,并向智能手表或耳机等可穿戴设备订购位置。系统将关键字与听写分离,听写将触发零售执行软件中的操作。数字化捕获的数据节省了零售执行专业人员的时间,并避免了手动数据收集固有的错误。来自访问的数据实时传播,以便管理人员在完成后立即收到审计结果,ddos是什么意思,而不是几个月后收到。深化数据分析一旦收集到数据,在零售执行中应用机器学习的最终好处是在数据中找到有助于预测下一步采取的最佳步骤的模式。CPG公司正在处理数千家零售店的销售、商店库存、送货和促销方面的大量数据。使用电子表格进行跟踪和分析是很费时的,而且电子表格只能执行您让他们执行的操作。但是机器学习自动识别通常很难发现的常见模式和趋势。例如,ML解决方案可以分析数据,以预测大型连锁店促销的确切影响,或者确定某个商店的忠诚度计划的ROI。在细粒度上理解数据可以更容易地衡量产品性能、识别问题并全面扩展最佳实践。微软机器学习机器学习可以极大地帮助现场员工更有效地进行路由,自动化重复的手动流程,并改进整个组织的数据分析和洞察力。最终,防服务器ddos,这些好处可以帮助您跟上产品市场的增长,并在促销、活动和投资方面做出更好的决策。微软及其合作伙伴将继续推动对机器学习和零售执行的持续投资,以帮助CPG公司在日益数字化的时代更好地定位。要了解有关零售执行的当前市场解决方案的更多信息,请查看AppSource上的AFS POP retail execution和AFS retail execution。[1] EKN展望,2016年