行业痛点

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  用户画像难构建，线上线下数据割裂

  线上线下消费数据（含订单、会员行为、门店客流）相互割裂，无法打通数据链路，难以构建完整全域用户画像，影响精准用户运营。

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  营销资源浪费，促销效果无实时 AI 分析

  促销活动效果缺乏实时 AI 分析能力，无法及时优化营销策略，导致营销资源分配不合理，浪费现象严重。

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  库存预测不准，多模态数据未融合

  库存预测模型未有效融合销售数据、舆情、政策等多模态数据，模型维度单一，导致库存预测准确率低，影响库存周转效率。

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  动态定价响应迟缓，缺乏智能市场响应

  依赖人工定价模式无法快速响应市场变化，缺乏智能定价模型导致利润空间收窄。

业务目标

建立统一的、高效的企业级数据中台，打造数据资产化、资产服务化的数据管理体系架构，实现业务数据赋能和有效的数据管理管控机制，构建数据挖掘分析能力，打造有力的数据价值驱动引擎，提升业务精细化运营效率，加速业务智能化发展，推动企业数字化转型进程。

方案架构

客户价值

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  全域用户画像

  精准刻画，赋能用户运营。借助 Data&AI 平台整合线上线下分散数据，经 AI 算法构建全域用户画像，清晰呈现消费者偏好、需求与消费周期，助力精准用户运营。

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  营销资源优化

  智能分析，提升营销效率。利用机器学习模型，实时分析促销活动效果并动态优化，智能匹配营销资源，以精准策略减少资源浪费，提升营销效率。

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  库存预测升级

  多模融合，驱动库存优化。融合销售、舆情、政策等多模态数据，训练库存预测 AI 模型，精准预判库存需求，打通零售全域数据，推动库存优化与智能决策，提升运营效率。

客户案例