Soluciones de análisis para minoristas
Altair® RapidMiner®, nuestra plataforma de análisis de datos e inteligencia artificial (IA), permite que las empresas minoristas, las de bienes de consumo envasados (CPG) y las de alimentos y bebidas puedan perfilar, segmentar, calificar y visualizar datos de los compradores para comprender mejor el camino que siguen hasta realizar la compra, su sensibilidad ante los precios, la rotación de inventario y mucho más. Las empresas minoristas utilizan Altair RapidMiner para mejorar la eficiencia y brindarles a todos los usuarios datos confiables y seguros en sus soluciones de análisis para minoristas.
Preparación de datos
Las empresas minoristas necesitan acceso sin restricciones a distintas fuentes de datos para generar información que mantenga su competitividad. Con Altair, los usuarios pueden extraer y acceder rápidamente a datos independientemente del formato o la estructura. Los usuarios pueden acceder a datos del punto de venta (POS), gestión de relaciones con el cliente (CRM), sistemas de inventario, patrones de compra, oportunidades de la cadena de suministro, precios de productos y sitios de comercio electrónico para comprender mejor el sentimiento del cliente.
Aprendizaje automático e IA
La estrategia omnicanal ha cambiado la forma en que los clientes interactúan con los minoristas y las marcas de bienes de consumo envasados. Los teléfonos inteligentes también han hecho que sea más fácil interactuar con los clientes y publicitar los productos. Para crear promociones personalizadas y específicas de manera eficaz, los minoristas necesitan comprender las preferencias y demandas cambiantes para poder personalizar sus interacciones. Con las capacidades del aprendizaje automático y la IA de Altair RapidMiner, los analistas de las empresas minoristas pueden obtener información más destalla y con mayor rapidez al combinar y analizar datos en todos los canales, sin la necesidad de crear códigos ni depender de TI. En la pugna por la atención y la fidelidad del cliente, los datos son tu mayor activo. Obtén información más detallada sobre los clientes con experiencia en IA y aprendizaje automático avanzado sin códigos y compatible con códigos.
Integración y arquitectura de datos
Descubra todo el potencial de sus soluciones de análisis minorista con gráficos de conocimiento. Recopile y conecte información para mejorar su comprensión de las relaciones con los productos, los conocimientos de los clientes y las estrategias de marketing. Descubra tendencias y conexiones que le ayuden a adaptar sus ofertas y llegar a su audiencia de forma más eficaz. Optimice la gestión del inventario rastreando fácilmente los productos y mejorando la experiencia de compra con capacidades de búsqueda mejoradas que ayudan a los clientes a encontrar exactamente lo que necesitan. Transforma los datos en información útil.
Modernización de sistemas heredados
A menudo, resulta ineficiente para los minoristas transformar datos de diversas fuentes a un formato utilizable. Con Altair, los minoristas tienen mejor acceso a los datos de diferentes fuentes y sistemas. No solo es fácil acceder a datos de sistemas heredados como informes de procesadores centrales o resultados de texto y archivos PDF, sino que Altair también ofrece un entorno de lenguaje SAS alternativo donde los usuarios pueden ejecutar programas en lenguaje SAS sin una licencia de software de SAS Institute. También cuenta con visualización de datos en tiempo real y un conjunto completo de herramientas de gráficos de conocimiento para integrar todo.
Recursos destacados
Sporting Goods Chain Fuels Results with Data
In order to compete in the fast-paced retail industry, a chain of more than 100 sporting goods stores operating across the United States needed a more efficient and accurate method for preparing and analyzing data to enable management teams to quickly make strategic operational decisions.
Knowledge Studio Spotlight Series - Fraud Detection and Prevention: A Data-Driven Approach
Fraud impacts everyone – from individual consumers to large corporations.
Traditional rules-based systems may have been effective in the past in identifying fraud, but they become ineffective and stale as fraudsters learn how to bypass those rules. It becomes even more challenging due to the large volumes of data that need to be processed and examined to detect fraud, in addition to the constantly changing tactics for committing fraud – those activities are usually hidden in large volumes of data.
Recently developed machine learning techniques are increasingly effective in detecting fraud with the advances in data systems (e.g. big data, streaming data) and computational systems (e.g. high-performance computing, GPU). As a result, it is possible to identify fraudulent patterns of behavior in data that is constantly being captured from day-to-day activities. In addition, it is feasible to address the challenges associated with fraudsters changing their tactics.
Retail Analytics with Altair RapidMiner
Retailers need to understand consumers, shifts in demand, and shopping behaviors. There is a need for accurate, real-time data to understand consumers and make better business decisions. Altair RapidMiner, our data science and AI platform, helps retailers, consumer packaged goods (CPG), and food and beverage companies with profiling, segmenting, and scoring consumers. Retail analytics solutions give retail organizations insight into consumers' path to purchasing, price sensitivities, and other factors that impact the buying process.
Increasing the Value of Your Data: Getting Started with Machine Learning
Discover the benefits and ease of adopting machine learning into your data strategy with Altair Knowledge Studio. This webinar is perfect for anyone getting up to speed on implementing and using ML/AI regardless of skill level or industry.
During this webinar, we covered the following:
- Getting started with machine learning (ML) and artificial intelligence (AI) and best practices
- Applying and automating no-code ML modelling
- Understanding responsible, explainable AI (XAI) capabilities
- Going from predictive to prescriptive analytics to make smarter business decisions
