如何更好的衡量和评估营销的有效性？
如何搭建消费者&商品运营体系，实现人货场高效匹配？
消费者品牌忠诚度及粘性下降导致客户不断流失，增量客户获客成本不断提高，如何实现基于消费者深度洞察的精确营销？
如何快速、全面整合全渠道销售数据，快速实现销售返利的计划、测算、管理、兑付、评价，提升经销售销售网络的销售积极性？
如何实现全渠道、一体化营销的数据应用与数据洞察，通过市场需求反推产品创新与供应链优化？
通过数据能力对消费者及商品进行画像分析，依托智能规则能力解决不同渠道商的结算规则及海量数据处理、运营“测算+流程”能力解决营销费&返利费用的全周期管理，构建“从准确洞察消费者与商品，到提高营销费及返利费用的高效投放，到提高与不同渠道商结算效率”的智慧营销模型。
通过数据治理及数据中台能力，有效应用企业海量的消费订单数据，通过元年数智能力对客户消费行为、消费习惯、消费特征进行分析及描绘，形成消费者画像，输出消费者精准运营策略，实现持续精准获客、提高客户转化及客户粘性的能力。
提高企业沉淀的客户消费数据的利用价值，基于数据形成多维的消费者画像，提高画像的准确度。
通过精准高效获客，提升客户转化率，实现持续业务增长。
通过数据洞察到客户变化，提高客户粘性，实现客户长周期运营效果，实现价值型经营客户价值的目标。
通过数据治理及数据中台能力，有效应用企业海量的消费订单数据，通过元年数智能力对商品进行分层分类分析，勾勒明星产品、爆款产品的商品特征及画像，洞察消费者对商品消费偏好的特点及变化趋势，为商品运营及新品开发提供决策参考。
提高企业沉淀的客户消费数据利用价值，动态有效洞察到客户的商品需求、商品特征画像。
通过数据能力实现高效精准匹配客户的商品组合，提升商品管理价值。
提升商品研发的能力与效率，以保持市场持续竞争能力。
通过智能引擎实现不同渠道商的销售费用对账结算模型搭建，灵活应多全渠道的对账差异化，提高全渠道结算对账能力。打通线上下线两种门店运营模式，线下门店包括租金点、扣点店两种类型，线上门店覆盖企业自营官网及各大电商平台（如京东、天猫、淘宝、抖音、拼多多等）。
通过智能引擎实现全渠道销售对账自动化处理能力，提高对账的效率以及复杂销售场景的核算准确度。
灵活的规则引擎能力，既能满足现有线上线下主流零售模式的对账处理，又能敏捷应对灵活迭代多变的电商对账处理。
实现营销活动在线一体化管理，覆盖营销活动计划制定、预算编报审批、营销费用分解与使用、营销费用的核销申请与兑付，实现基于营销活动“计划-预算-使用-效果后评估”的在线管理平台，实现业务化活动在线化、过程管理协同化、活动管理闭环化、效果评估数字化。
实现营销活动的计划编排、资源投入产出预测、营销活动费用资源分解及调整，过程管理与评价的在线作业管理闭环。
实现从品牌方的活动管理、营销服务供应商的协同管理、业务与财务的管理融合，提高营销活动效率及效益。
通过搭建面向渠道商、经销商的返利及佣金管理一体化平台，实现从佣金及返利政策测算、制定、发布、应用、结算、评价的管理闭环，实现渠道返利及佣金政策的管理在线化、可视化，加强应用过程的风控管理，同时提供政策制定的针对性，有效提高渠道商及经销商的活力与积极性。
实现与渠道商的返利、佣金类政策的快速数据测算，提高政策制定的合理性、科学性。
通过渠道商返利及佣金政策的应用管理闭环，降低使用过程中的弄虚作假现象，提高风控能力。
通过渠道返利及佣金的全过程闭环管理，实现投入产出的评价模型，提高返利及佣金政策的效果与价值。
以“可视、合规”为核心思想，通过数字化建设，实现供应链业务流程协同可视、供应商协同可视，引入“智慧化”的业务设计及落地能力，强化对未来的预测能力，提高决策过程中科学性，应用在如门店投资决策、采购活动决策、补货活动决策，生产排程安排等领域，提供基于数据驱动的模型测算与决策推荐。
搭建非生产性物资采购数字化平台，帮助企业解决多品牌多品类采购管理，实现在线一体化采购协同管理与商城管理，覆盖供应商管理、采购寻源招投标、合同管理履约支付，价格管理等。
实现非生产性物资采购在线管理闭环，提高服务采购能力。
构建非生产性供应商库，实现供应商的引入、评价，提高企业议价能力。
采购业务活动在线协同，提高业务可视化及合规化管理。
搭建零售企业商品在线采购协同平台，通过在线补货管理、供货管理、结算管理，提高零售门店商品采购效率。
零售商品补货协同管理在线化，提高业务活动全程可视，提效提质。
加强与商品供应商的在线协同效率，提高供应商满意度。
通过智慧引擎的应用，有效有序解决多SKU的背景下，对物资进行唯一编码和识别，建立数据标准。以数据标准为切入点，解决多供应商下物资的描述差异化问题。
多SKU的商品物资主数据管理提效，提高主数据管理的科学性。
解决同一物资不同供应商的描述差异化。
实现商品智能匹配，提高商品的横向比价能力。
应用企业销售订单数据、门店库存数据，建立从企业级到门店级的商品智能库存预测模型，提高企业及门店的商品周转率。
提高企业到门店库存预测的科学性。
提高且有到门店的库存周转率，减少快时尚的呆滞库存。
针对企业的主要生产原材料（高价、长周期、大波动），基于企业销售及采购数据、供应商纳期数据、宏观市场原料价格数据，建立原材料价格波动趋势预测模型，动态实时掌握原材料头寸情况、采购进展情况、纳期供货情况，合理制定采购计划，降低采购成本。
提高原材料的库存信息走势，全局掌握企业在不同时点的主要原材料量、价信息。
面向未来，预测形成主要原材料量、价信息，助力制定合理的采购计划，节奏更合理、价格更科学。
通过销售数据、库存、采购数据及企业资源状况智能规划最优生产计划，并与生产系统无缝对接。通过对执行进度的监控与优化，降低生产环节风险，解决计划-执行-调整的全闭环产能调节，提升生产效率，降低生产成本。
优化生产过程，及时调整产线产能配比，实现弹性生产，以销售数据和库存信息为基础，对生产实现即时监控和优化。
通过对生产过程的监控，实现人机料法环的合理配置，降低生产过程风险，提高资源利用率。
有利于提高产能管理能力，有效合理分配资金。
结合需求数据、各类仓数据、供应商地址位置等信息，使用数据分析与数智运营功能，智能分析余缺与制定调拨计划。
通过商品sku智能匹配能力，快速找到同类商品进行自动补货。
利用商品编码的标准化能力，对库存和需求进行精准统计和调剂。
建立企业门店投资测算管理体系，从门店选择、门店规模、门店配套等方面，建立从标准店到旗舰店的新开、关停投资测算模型，科学合理评估门店投入产出能力。
实现门店的开设、迁移、撤关的行业及历史数据的投资智能决策建模与场景模拟。
动态跟踪门店运营中的过程经营，并将与测算差异进行智能归因分析、报告与决策。
提升大量门店投资测算数据对单位主体盈利影响程度的测算能力。
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