零售、电子商务数据科学平台 & 消费永利贵宾会

技术创新, 数字化, 机器学习模型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，将机器学习与最佳工具相结合，做出模型驱动的决策是取得成功的关键.

“永利贵宾会在Gap采取的途径是利用多米诺这样的第三方……帮助永利贵宾会快速解决永利贵宾会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

临时请求

竞争对手, 消费者的偏好, 时尚潮流, 分销策略, 市场动态也在不断变化. 数据科学家经常被要求进行一次性分析或满足紧急的临时要求, 这是低效的, 令人沮丧的, 不可复制.

遗留系统

零售和消费品行业有许多遗留系统，它们面临着围绕消费者隐私和全渠道集成的复杂数据访问和管理问题, 使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，将模型投入生产是困难的, 全球规模和供应链挑战, 庞大的员工网络, 众多接触点, 消费者的期望值也越来越高.

零售公司的利益

个性化

消费者现在希望品牌能预见到他们的需求, 推荐他们想要的永利贵宾会, 并通过首选渠道与合适的价格和可用性进行实时沟通.

库存

机器学习算法非常适合库存计划和供应链系统的需求. 数据科学家可以基于大量的行为数据来训练模型，以帮助规划者更快地工作，并提供更精确的结果. 当通知这些模型的数据发生变化时，可以对模型进行快速迭代和更新.

欺诈检测

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

在零售，电子商务和消费品行业中备受信赖

应用数据科学来理解快速变化的态度和情绪的高度知情的买家跨渠道. 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, 中央平台，以改善团队之间的协作，同时自动化再现性和DevOps任务，以便他们可以轻松访问他们想要使用的工具, 在企业喜欢的云或本地环境中. 一旦模型准备好投入生产, 它们可以快速部署，并且可以轻松地与业务涉众(如营销团队)共享结果, 规划团队, 门店或渠道经理.

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