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    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,利用最佳工具应用机器学习,做出模型驱动的决策是成功的关键.

    “BB电竞在Gap采取的方式是利用多米诺这样的第三方……帮助BB电竞快速解决BB电竞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

    特别的请求

    竞争对手, 消费者的偏好, 时尚潮流, 分销策略, 市场动态是不断变化的. 数据科学家经常被要求进行一次性分析或满足紧急的特别要求, 这是低效的, 令人沮丧的, 而不是复制.

    遗留系统

    零售和消费品行业有许多遗留系统,它们面临着复杂的数据访问和管理问题,这些问题围绕着消费者隐私和全渠道集成, 这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,将模型投入生产非常困难, 全球规模和供应链挑战, 庞大的员工网络, 许多接触点, 消费者的期望也越来越高.

    零售公司的利益

    个性化

    消费者现在希望品牌能预测他们的需求, 推荐他们想要的产品, 并通过首选的渠道实时沟通合适的价格和可用性.

    库存

    机器学习算法很好地适应了库存规划和供应链系统的需求. 数据科学家可以训练基于大量行为数据的模型,以帮助规划者更快地工作,并提供更精确的结果. 当告知这些模型的数据发生变化时,可以对这些模型进行迭代和快速更新.

    欺诈检测

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

    在零售、电子商务和消费产品行业中深受信赖

    运用数据科学来理解渠道中消息灵通的买家迅速转变的态度和情绪. 利用大量可用的数据来提高转化率和收入.
    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,提高团队之间的协作,使他们能够轻松地访问他们想要使用的工具, 在云环境或内部环境中,企业更喜欢哪一个. 一旦模型准备生产, 它们可以快速部署,结果也可以很容易地与业务涉众(如营销团队)共享, 规划团队, 商店或渠道管理器.

    释放数据科学

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