MakerSights, pionnier de la plate-forme décisionnelle pour la vente au détail, a annoncé la prochaine génération de sa solution logicielle cloud populaire, en lançant un moteur de décision basé sur l’IA, parfaitement aligné sur le planning de la vente au détail.
Les capacités d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique de ce logiciel permettent à l’équipe produit de déterminer avec précision les styles en vogue et d’avoir une image plus claire des styles gagnants et perdants de la saison. Cela réduit le facteur de risque impliqué dans toutes les étapes de développement de produit, permettant ainsi de réduire l’écart entre le point de vue de l’entreprise et la demande réelle du marché.
Les marques utilisant cette technologie peuvent agréger de manière transparente les commentaires des consommateurs, les données historiques sur les ventes et les hypothèses internes lors du développement d’un nouveau produit. Ces entrées peuvent ensuite être traduites en recommandations exploitables et faciles à comprendre. Les capacités améliorées de MakerSights ont été étendues pour prendre en charge un plus grand nombre d’équipes de vente au détail et de personnalités, des concepteurs et développeurs de produits aux marchandiseurs, planificateurs et vendeurs, ainsi qu’aux dirigeants à la recherche de partenaires technologiques structurés, évolutifs et fiables pour renforcer leurs compétences. prise de décision basée sur les données dans leurs organisations.
De plus, les capacités de l’intelligence artificielle du logiciel se sont élargies au-delà de la collecte et de l’analyse de données relatives aux consommateurs. Il peut désormais intégrer le point de vue interne d’une équipe de marque ainsi que les performances de vente historiques afin de fournir des recommandations plus robustes et plus pertinentes.
Des marques comme Levi’s, Madewell, Shinola, Allbirds, Roots, Hoka One One, Lucky Brand et de nombreuses autres grandes marques utilisent déjà MakerSights. Cela leur a permis de prendre de meilleures décisions fondées sur des données, de minimiser les risques liés aux investissements en temps, en capital et en créativité tout au long du développement de leurs produits et des cycles de commercialisation.
Source: https://makersights.com – 05/02/19