Mit hyper-lokalen Daten die Nahversorgung optimieren
Wie eine kognitive Analyse-Plattform insbesondere dem stationären Handel und den Nahversorgern dabei hilft, sich gegenüber dem Online Retail zu behaupten und welche Rolle die Nachfragesignale auf hyper-lokaler Ebene dabei spielen, lesen Sie hier.
Inhalt des Downloads- Hyper-lokale Daten mit Unternehmensdaten integrieren
- Lokalisiertes Sortiment und prognostizierter Bedarf
- Szenario-Analyse für konsolidierte Entscheidungsfindung
- Empfehlungen für Standorte von Ladengeschäften
- Autor / Herausgeber
- IBM Deutschland GmbH
- Format
- Seiten
- 6
- Sprache
- englisch
Der regionale Einzelhandel gerät immer mehr ins Abseits angesichts der übermächtigen Online-Konkurrenz. Ein möglicher Ausweg: die Nutzung von Big Data zur Analyse des speziellen Käuferverhaltens auf lokaler Ebene und im Nahversorgungsbereich.
Dieses Whitepaper stellt eine kognitive Analyseplattform für den stationären Handel und die Konsumgüterindustrie vor. Die Lösung verdichtet die unterschiedlichen Nachfragesignale – etwa Wetter, Demografie, Verkehr, POIs, Social Media – auf hyper-lokaler Ebene und kombiniert sie mit internen Daten (Abverkauf, Promos etc.). Mithilfe dieser Verknüpfungen lassen sich bislang verborgene Muster aufdecken und aus den Erkenntnissen Handlungsempfehlungen generieren. Dies geschieht mittels Machine Learning-Modellen. Das alles führt zu höherer Profitabilität und besseren Kundenerlebnissen.