Nisum implementó un modelo de análisis predictivo para optimizar las promociones de productos.
El cliente dispone ahora de un proceso empresarial racionalizado, lo que genera:
+15%
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+50 puntos
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+60%
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Ampliación de la base de clientes |
Un cliente minorista de la lista Fortune 500 no podía utilizar eficazmente las promociones/descuentos para aumentar las ventas de productos y alcanzar los objetivos de ventas. El cliente tenía un retraso en el sitio web cuando la hora cambiaba a las 12:01 EST, lo que causaba problemas a los clientes de las zonas horarias del centro y del Pacífico. Tampoco habian adaptado a las tendencias actuales del mercado, como la ley CCPA (California Consumer Privacy Act). Lo que provocó:
Nisum implementó cambios en los equipos de los clientes, sustituyendo el antiguo modelo heredado por un modelo de análisis predictivo diseñado por el equipo de ciencia de datos. Construyeron toda la canalización de datos integrando varias fuentes de datos de ventas e inventario, y pronosticaron alimentaciones casi en tiempo real para automatizar la solución de ingeniería de datos dinámica escalable de extremo a extremo, lo que dio como resultado:
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