В условиях панденомики ритейлеры ищут новые способы повышения эффективности своего бизнеса. Среди ключевых трендов – анализ поведения потребителей, алгоритмический маркетинг, оптимизация цепочек поставок, промо и ценообразования с помощью AI-технологий.

Ответом на новые запросы становится использование ML-моделей, которые анализируют данные о потребителе. Они помогают сформировать, протестировать и запустить эффективные промо-акции, спланировать ассортимент и учесть эластичность товарных цен для максимизации экономического эффекта. Алгоритмы упрощают работу маркетологов и генерируют рекомендованные значения для оптимизации планирования.

Преимуществом использования интеллектуальных систем становится анализ эластичности цены и оптимизация ценообразования. Бизнесы отслеживают ценники и промо в реальном времени и «живут» на агрегаторах, формируя динамическое ценообразование. Сегодня это залог конкурентоспособности ритейлера, ведь покупатель выбирает «свой» товар по лучшему соотношению «цена-качество». Но достаточно ли реализовать competitor-driven подход, чтобы сохранить конкурентные позиции и лояльность потребителя?

23 декабря на вебинаре «Антикризисное планирование и оптимизация цен и промо в ритейле» вы узнаете, какую роль играют клиентские данные, и какие результаты принесет розничному бизнесу использование технологий Data Science для планирования и оптимизации промо-кампаний и ценообразования.