Gerencie e instale plugins prontos que implementam recursos para performance, segurança, monetização e muito mais nas suas APIs. Tudo isso de uma maneira rápida e fácil em nossa plataforma de API Management.
Precisão preditiva alcançada dos modelos de recomendação.
Aumente a aquisição e a receita de clientes;
Melhore o OPEX com o gerenciamento de inventário.
Com os sortimentos de varejo crescendo, aumentando o volume de negócios e com redução da área de vendas das lojas, os varejistas precisam de novas maneiras de gerar lucros. Os preços para varejistas têm sido impulsionados a partir do nível corporativo por diretrizes de preços estabelecidas e concorrência. As reduções para muitos varejistas são baseadas em técnicas testadas com x% às 6 semanas, y% às 8 semanas, etc. Esses métodos tradicionais são insuficientes para competir com novos concorrentes on-line ou omnichanel que estão melhores posicionados para aumentar lucros por meio de um gerenciamento cuidadoso de preços.
A IA é ideal para situações em que um varejista precisa otimizar um grande catálogo de itens com base em uma variedade de fatores. Os modelos de IA podem ser usados para determinar o melhor preço para cada item, usando dados sobre sazonalidade e elasticidade de preço, juntamente com Inputs em tempo real sobre níveis de estoque, produtos e preços competitivos. O resultado são reduções mais cuidadosas em grades (cor e tamanho) a um preço muito específico para aumentar a demanda e maximizar os lucros. Aumentos de margem de lucro também são possíveis em alguns itens, de acordo com a demanda das tendências. A IA também pode ser usada para recomendações de preços indicando os principais fatores. Isso é útil para varejistas que querem saber por que itens específicos estão sendo sugeridos para reduções.
A missão da Semantix é a democratização dos dados, para que mais pessoas em todos os setores possam usar o poder da IA para resolver desafios comerciais e sociais. O Semantix Data Platform é uma plataforma All-in-one para Big Data que capacita as equipes de ciência de dados a dimensionar os esforços de Machine Learning, aumentando a velocidade para desenvolver modelos preditivos altamente precisos. O SDP possui recursos inovadores para as marcas de varejo, incluindo interpretabilidade de aprendizado de máquina (MLI), códigos de motivo para previsões individuais e modelagem automática de séries temporais.
Tradicionalmente, os varejistas estocam suas lojas com o mesmo mix de produtos, com base sazonal ou uma linha de produtos atual com apenas variações de grade. Diferentes lojas, no entanto, têm públicos, climas, espaços de área de vendas e capacidade de estoque diferentes, resultando em necessidades distintas. O problema de trabalhar com um único Mix de produtos, são Sellout em itens quentes e reduções em outros, ambos reduzindo lucros conquistados pelo varejista. A satisfação e a fidelidade do cliente também são afetadas quando os compradores não conseguem encontrar itens na loja que vieram ver e comprar.
A IA é ideal para otimizar o Mix de Produtos dos varejistas. Os modelos de IA podem analisar uma variedade de fatores, incluindo vendas passadas, área de vendas, tendências locais, comportamento on-line, padrões climáticos previstos e muito mais, para determinar quais produtos seriam os mais adequados para um determinado local de loja. Essa otimização baseada em IA evita ruptura de estoques otimizando a gestão do ciclo de vida dos produtos, certificando-se de que os mesmos estejam posicionados onde possam ser vendidos pelo preço total. Os modelos de IA podem até redirecionar o estoque entre as lojas para garantir que os varejistas possam aproveitar as tendências locais.
Integre e explore seus dados de maneira rápida e fácil, usando nosso simples construtor de visualizações Nocode ou o SQL IDE de última geração.
O SDP pode se conectar a qualquer fonte de dados baseada em SQL por meio do SQLAlchemy, incluindo bancos de dados e mecanismos nativos de nuvem modernos em escala de petabytes.
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Nossa arquitetura facilita a criação de DashBoards personalizadas diretamente no SDP.
Desafios
A recomendação de produtos é extremamente importante e é um diferencial competitivo no mundo digital. Utilizando esse conhecimento do negócio, a empresa pode obter ganhos significativos como aumento de vendas, receita e melhoria da experiência de seus clientes com produtos com maior ajuste. Como exemplo temos a Amazon.com que tem * 35% da receita proveniente de seu mecanismo de recomendação de produtos.
Solução
Utilizando o algoritmo SDP Add-ons, as empresas poderão melhorar a experiência de seus clientes ao recomendar um mix de produtos personalizados com maior aderência ao perfil de cada consumidor, aumentando assim a probabilidade de vendas, receita e fidelização de clientes com melhor UX.
Desafios
As estratégias de Up Selling e Cross Selling são muito importantes para as empresas do mundo Digital, que podem trazer crescimento de receita e aumento do volume de vendas representativo para os clientes da base, oferecendo diversas recomendações de produtos semelhantes aos que já estão comprando e/ou produtos complementares.
Em 2006, a Amazon informou que mais de *35% de suas vendas foram resultado de Up Selling e Cross Selling.
Soluções
Utilizando o algoritmo SDP Add-ons você poderá construir uma estratégia de vendas mais eficiente, através de análise de dados e algoritmos de aprendizado de máquina, aumentando seu nível de habilidade em analisar variáveis de vendas, gerando recomendações de produtos e ofertas mais atrativas para seu cliente, gerando uma aumento do volume de vendas e crescimento da receita.
Desafios
O crescimento do Churn pode trazer perdas de clientes valiosos, que consomem grande parte do portfólio de produtos da empresa, o que pode gerar perda de receita e outros riscos. Mesmo analisando os dados com uma visão analítica, muitas vezes não conseguimos visualizar o Churn riscos de nossos clientes para propor uma estratégia de retenção com antecedência.
Um grande grupo distribuidor de combustíveis, até fevereiro de 2019, registrou 46%* de retenção de clientes e um aumento de 8,6%* na receita, com previsão de churn por meio de análise de dados.
Solução
A utilização do algoritmo SDP Add-ons permitirá que as empresas tenham acesso a estatísticas de previsão de Churn, utilizando metodologias complexas de análise de dados, estudando todo o histórico de ações do cliente, de forma a gerar uma previsão de Churn de acordo com cada perfil. de cliente, a tempo de atuar na estratégia de retenção.
Desafios
Atualmente, é um grande desafio para as empresas mensurar os indicadores de satisfação dos clientes, uma vez que foi criada a quantidade e diversidade de produtos e serviços digitais. Hoje temos diversos eventos e registros de nossos clientes espalhados por nossos sistemas, sem uma correta integração entre os dados gerados não conseguimos mensurar de forma efetiva e verdadeira o quanto nosso cliente está satisfeito ou insatisfeito com os serviços prestados, portanto podemos deixar de fora nossas análises, preciosos clientes que estão insatisfeitos e geram perda de rentabilidade.
Solução
Utilizando o algoritmo SDP Add-ons, a empresa terá dados de diversos sistemas e produtos integrados e automatizados, sendo interpretados por complexos algoritmos de análise de dados, de forma a apoiar os gestores na análise e produção de indicadores e tomada de decisão, o que torna possível ter uma visão global da experiência e perspectiva do cliente sobre a empresa.
Desafios
Por meio da previsão de demanda, as empresas conseguem tomar decisões mais assertivas sobre as mudanças do mercado, sem esse entendimento as empresas não conseguem controlar estoque, custos, receitas, faturamento, entre outros controles, podendo estar desalinhadas com as expectativas de consumo dos clientes. que estão em constante atualização.
Solução
Utilizando o algoritmo SDP Add-ons, permitirá que as empresas tenham previsão de demanda, que possui análise complexa de dados, promovendo a melhoria da eficiência, além de estar alinhado com as expectativas do mercado antecipadamente, tomando as decisões corretas em diversas áreas como marketing, produção , compra, etc.
Desafios
A previsão de demanda é uma atividade importante para as empresas, pois apoia e capacita os gestores a tomar decisões sobre diversos temas, como: possibilidade de expansão da empresa, controle de estoque e outros.
Sem uma previsão de demanda, a empresa pode ser impactada no fornecimento de insumos e matérias-primas ou mesmo na previsibilidade do estoque de produto acabado, causando um desequilíbrio interno de demanda e oferta.
Solução
Utilizando o algoritmo SDP Add-ons, permitirá que as empresas tenham total controle de seus dados sistêmicos, a partir de diversos sistemas integrados e automatizados, realizando análises complexas e interpretação de dados, a fim de apoiar os gestores na tomada das melhores decisões, assim que possível. reduzindo os riscos que afetarão a competitividade e a lucratividade da empresa.
Desafios
Hoje temos uma grande variedade de sistemas, que estão gerando grandes volumes de dados o tempo todo. Devido ao volume de dados gerados, não é possível analisar essas informações de forma humana para identificar transações que possam indicar incidentes críticos como riscos operacionais, fraudes, falhas técnicas ou potenciais oportunidades, sendo necessário contar com tecnologia avançada de análise de dados para nos ajudar a interpretar os dados.
Solução
Utilizando o algoritmo SDP Add-ons, é possível que as empresas antecipem suas ações, detectando possíveis riscos de fraudes em transações financeiras, diagnóstico de doenças em imagens médicas ou falhas operacionais, que podem trazer experiências negativas para seus clientes, tomando decisões com avanço e reduzindo o risco de perda de receita ou clientes.
Desafios
RCA é o processo de descobrir a causa raiz de problemas ou lacunas sistêmicas e propor as soluções adequadas, a análise da causa raiz pode ser feita através de uma simples verificação superficial de causa e efeito, a fim de encontrar todo o conjunto de possíveis falhas em eventos e /ou processos em nossos sistemas e resolvê-los.
Solução
Utilizando o algoritmo SDP Add-ons, as empresas poderão monitorar seus sistemas, de forma integrada e automática, trazendo grandes benefícios como análises complexas de grandes volumes de dados, em busca de gaps sistêmicos, identificando assim análises de causa raiz.
Desafios
No mundo financeiro, devemos estar sempre atentos aos ataques cibernéticos, que podem gerar fraudes nas informações de nossos clientes como documentos, cartões de crédito, entre outros, causando assim efeitos negativos para a empresa como perda de clientes, receita e reputação no mercado .
Solução
Utilizando o algoritmo SDP Add-ons, as empresas terão análises de documentos e imagens voltadas ao controle de fraudes, que contarão com um grande mecanismo de aprendizado de máquina, que lê grandes volumes de dados e imagens para identificar dados fraudulentos, para que a empresa possa identificar facilmente dados maliciosos e agir com maior rapidez.
Desafios
A decisão de alocação de capital é um processo que deve ocorrer de forma bem planejada, pois é uma etapa em que as empresas decidem onde seus recursos serão utilizados. Esse processo é bastante complexo, pois temos diversas variáveis técnicas e de mercado a serem analisadas a fim de trazer maior retorno financeiro para a empresa.
Solução
O uso do algoritmo SDP Add-ons permitirá que as empresas analisem diversos dados técnicos e de mercado de forma automática, para que possam tomar as melhores decisões de alocação de seus recursos, trazendo maior retorno financeiro aos seus acionistas e reduzindo o risco de perdas. com um nível mais alto de inteligência.
Desafios
O Value at Risk (Var) é um indicador de mercado para medir o risco que estima a perda potencial dos investimentos e mostra a exposição ao risco dos ativos. Existem diferentes métodos de cálculo para o VaR que podem gerar resultados diferentes, por isso não é recomendado calcular este indicador de forma independente.
Solução
Utilizando o algoritmo SDP Add-ons, a empresa poderá identificar os piores e melhores cenários que um investimento pode alcançar, contendo diversos algoritmos complexos de análise de dados para minimizar riscos e aumentar a confiança do investidor.
Desafios
Atualmente, é um grande desafio para as empresas mensurar os indicadores de satisfação dos clientes, uma vez que foi criada a quantidade e diversidade de produtos e serviços digitais. Hoje temos diversos eventos e registros de nossos clientes espalhados por nossos sistemas, sem uma correta integração entre os dados gerados não conseguimos mensurar de forma efetiva e verdadeira o quanto nosso cliente está satisfeito ou insatisfeito com os serviços prestados, portanto podemos deixar de fora nossas análises, preciosos clientes que estão insatisfeitos e geram perda de rentabilidade.
Solução
Utilizando o algoritmo SDP Add-ons, a empresa terá dados de diversos sistemas e produtos integrados e automatizados, sendo interpretados por complexos algoritmos de análise de dados, de forma a apoiar os gestores na análise e produção de indicadores e tomada de decisão, o que torna possível ter uma visão global da experiência e perspectiva do cliente sobre a empresa.