소매유통 AI 및 분석
고객이 원하는 제품을 만들기 위한 AI 기반 분석을 활용합니다. 고객의 다음 행동을 예측하고, 그들에게 영향을 미치기 위한 효율적이며 효과적인 전략을 개발하여, 각 고객에게 적합한 제품을 제공할 수 있습니다.
소매유통 AI 사용 사례 확인하기
고객이 Oracle Retail을 경험하는 방식
인공 지능을 활용하여 보다 스마트한 대규모 소매유통 경험 제공
부서별 판매량 및 이익 기여도 평가
백오더, 반품, 최상위/최하위 판매자, 수요, 이행, 가격 및 프로모션 분석 등 접점 전반에서 실행 가능한 머천다이징 기회를 식별합니다.
Retail Merchandising Insights 살펴보기가격 최적화를 통한 성과 극대화
수익 및 판매율을 극대화할 수 있는 최적의 프로모션, 가격 인하, 타기팅된 오퍼 등을 제안합니다.
Retail Offer Optimization 살펴보기고객 및 고객 행동 이해하기
세분화, 인구 통계, 시장 바스켓, 제품 유사성, 프로모션 성과로부터 도출한 고객별 인사이트를 제공해 잠재 고객을 고객으로 전환하는 마케팅 프로그램을 설계할 수 있습니다.
Retail Consumer Insights 살펴보기
"사용 중이던 계획 수립 시스템을 전반적으로 살펴본 결과, 다른 시스템들 또한 교체할 수 있는 여지가 있다는 사실을 깨달았습니다. 과학적 솔루션들을 가능한 한 최대로 활용하는 것이 우리의 목표였습니다."
Nathan Gray
Helzberg Diamonds,Planning and Allocation, VP Merchandising
재고 관리 및 공간 활용을 통한 이익 창출
사용 가능한 공간에 맞게 상품 구성을 최적화함으로써 매대 진열 효율, 공간 대비 수익률, 판매량, 총수익, 순이익 등을 극대화하고, 각 매장에 적합한 상품 구성을 통해 고객 만족도를 개선할 수 있습니다.
Retail Assortment and Space Optimization 살펴보기소매유통 AI를 활용한 수익성 높은 재고 믹스 구성
내장형 소매유통 전용 AI 및 머신러닝 기능들을 활용하여 상품 계획의 모든 측면을 개선할 수 있습니다. 고객 세그먼트 의사결정 트리, 수요 이동 분석, 수치 프로파일 최적화, 공간 할당 최적화, 매대 진열 효율 데이터 등의 다양한 기능이 제공됩니다.
Retail Science Platform 살펴보기한 차원 높은 소매유통 개인화를 촉진하는 기술
Oracle, Vice President, Antony Wildey
데이터를 활용하여 보다 개인화된 쇼핑 경험을 구축하고 탁월한 오퍼링을 제공할 수 있는 세 가지 유용한 소매유통 비즈니스 기회를 확인해 보세요.
게시글 전문 읽어보기리소스 및 기타 자료
소매유통업 상황별 인사이트
소매유통업체는 상활별 인텔리전스를 통해 더욱 정교하고 세분화된 소비자 프로파일을 구축하고, 우수 고객들에 대해 한층 더 깊이 이해할 수 있습니다.
The Forrester Wave™: Retail Planning, Q1 2020
"Oracle은 고객 세분화, 매장 클러스터별 상품 구성 계획, 상품 재무 계획, 운영 효율성 계획, 초기 주문, 재고 보충, 재고 할당 등의 부문에서 최고 수준의 역량을 입증했다."
각 소매유통업체들의 소매유통 기술 활용법 살펴보기
Oracle의 Retail Asset Community Knowledge(RACK) 포털은 Oracle Retail 고객 여정에서부터 각종 글로벌 이벤트, Oracle Retail 로드맵의 최신 업데이트에 이르기까지 광범위한 자료로 가득한 정보의 보고입니다.