Automatyzacja staje się kluczowa gdy konieczne jest codzienne, optymalne zatowarowanie dziesiątków punktów sprzedaży, przy asortymencie sięgającym tysięcy artykułów, w oparciu o najnowsze dane. Większość retailerów angażuje swoich pracowników w proces zatowarowania sklepów na poziomie operacyjnym. Jednak, optymalizacja, która polega na zwiększeniu automatyzacji jest zdecydowanie bardziej efektywna.

Modele statystyczne trenowane są codziennie, na podstawie aktualnych danych sprzedażowych. Rezultatem czego generowane są prognozy sprzedaży dla każdego produktu i sklepu indywidualnie. W oparciu o prognozy tworzone są polecenia zatowarowania każdego sklepu. Cały proces, od gromadzenia paragonów z kas, przez uczenie modeli, po generowanie zleceń dla magazynierów przebiega automatycznie. Ogranicza to zaangażowanie ludzi do minimum.

Realizacja podejścia Data-Driven Retail polega na analizowaniu ogromnych ilości danych paragonowych, informacji o tysiącach produktów i dziesiątek specyficznych dla branży retail czynników w celu przewidywania przyszłych zdarzeń biznesowych. Dzięki wykorzystaniu zaawansowanych metod statystycznych na szeroką skalę, z dużym prawdopodobieństwem można:

• identyfikować trendy,
• przewidywać popyt na poszczególne produkty,
• optymalizować działania marketingowe,
• zwiększać sprzedaż poprzez dopasowanie oferty do indywidualnych potrzeb klienta „just in time”.

Modele machine learning w 2 tygodnie są w stanie „nauczyć się” nowej rzeczywistości czyli reagować na zmiany w sposób automatyczny. Pogłębiona analiza statystyczna wsparta wiedzą ekspercką daje biznesowi nowe spojrzenie na aktualną sytuację rynkową.