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零售人工智能和分析

使用基于 AI 的分析来创建您的客户想要看到的报价。高效、有效地制定最佳策略,预测并影响客户的下一步行动,为客户提供最佳报价。

查看零售 AI 的实际应用

Oracle Retail 解决方案客户成功案例

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沙特阿拉伯零售商利用 AI 识别创收机会并奖励忠诚客户
Helzberg Diamonds 使用 AI 提升零售和优化的透明度

借助人工智能大规模实现更智能的零售体验

优化日常补货

使服务水平与目标保持一致,并努力减少库存量和降低营运成本。

了解 Retail Inventory Optimization

按部门评估销售额和利润贡献

确定各个接触点上可行的商品销售机会,包括延期交货和退货、热销/滞销商品、需求、履行以及价格和促销分析。

了解 Retail Merchandising Insights

通过价格优化获得更大收获

提出有关更优促销、降价和有针对性的产品/服务的建议,尽可能提高利润和销售额。

了解 Retail Offer Optimization

了解您的客户及其行为

从细分、人口统计、市场篮子、产品亲和力和促销绩效分析中捕获特定于客户的洞察,从而构建可促进转化的营销计划。

了解 Retail Consumer Insights

“We took a holistic view of our current planning system and realized we had the opportunity to replace other systems as well.We wanted to take advantage of the scientific advances available to us.”

Nathan Gray

Helzberg Diamonds 商品、规划和分配副总裁 Nathan Gray

加快库存和空间回报

在可用空间内优化门店品类,从而尽可能改善货架坪效、货架空间回报、销量、收入和利润,同时通过针对每个商店优化分类来提高客户满意度。

了解 Retail Assortment and Space Optimization

利用零售 AI 建立一个可实现盈利的库存组合

通过特定于零售的嵌入式 AI 和机器学习来改进商品规划的各个方面,从而利用客户细分决策树、需求转移分析、尺寸轮廓优化、空间分配优化和货架坪效数据。

了解 Retail Science Platform

技术如何助推下一阶段的零售业个性化发展

甲骨文公司副总裁 Antony Wildey

了解三个现实生活中的零售商机,在这些商机中,数据可以帮助品牌构建更加个性化的购物体验,并将产品/服务提升至新的水平。

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更多资源和信息

零售业中的情境性洞察

零售商可以使用情境智能来建立更细微、更细致的消费者资料,从而更好地了解客户。

The Forrester Wave:零售计划,2020 年第一季度

“Oracle demonstrated above-par capabilities in customer segmentation, store cluster-sensitive assortment planning, merchandise financial planning, planning for operational efficiency, and initial order, replenishment, and allocation.”

了解全球各地的零售商如何利用零售技术

Oracle Retail Asset Community Knowledge (RACK) 门户网站是一个资料宝库,其中包括 Oracle Retail 解决方案客户历程、全球活动记录以及 Oracle Retail 解决方案路线图的最新更新。