Algonomy Omni-channel Personalization Suite

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Algonomy (precedentemente Manthan-RichRelevance) è un leader globale nell'engagement algoritmico dei clienti, alimentando strategie digitali per rivenditori e marchi. Con un'esperienza leader nel settore retail che collega la domanda all'offerta con una piattaforma dati cliente in tempo reale come base, Algonomy consente la personalizzazione omnicanale 1:1, l'orchestrazione del percorso del cliente e l'analisi dei clienti. Con sede a San Francisco e Bangalore, la nostra presenza globale si estende in oltre 20 paesi.

Algonomy Merchandising & Supplier Collaboration Suite

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La Suite di Merchandising e Collaborazione con i Fornitori di Algonomy è una piattaforma guidata dall'IA progettata per ottimizzare le operazioni di vendita al dettaglio migliorando le decisioni di merchandising e promuovendo una collaborazione senza soluzione di continuità con i fornitori. Integra analisi avanzate e apprendimento automatico per fornire approfondimenti attuabili su previsione della domanda, gestione dell'inventario, strategie di prezzo e interazioni con i fornitori. Caratteristiche e Funzionalità Chiave: - Analisi del Merchandising: Fornisce approfondimenti basati sui dati e raccomandazioni prescrittive per migliorare il processo decisionale nella pianificazione della domanda, controllo dell'inventario e ottimizzazione dei prezzi. - Collaborazione con i Fornitori: Automatizza processi chiave come l'onboarding dei fornitori, la gestione degli ordini e le promozioni, facilitando una comunicazione e collaborazione efficiente tra rivenditori e fornitori. - Previsione della Domanda: Utilizza algoritmi di apprendimento automatico per prevedere la domanda con alta precisione, considerando fattori come stagionalità, promozioni e attributi del prodotto. - Pianificazione dell'Assortimento: Offre clustering automatico dei negozi e raccomandazioni sui pacchetti di dimensioni per migliorare l'assortimento dei prodotti e massimizzare la vendita a prezzo pieno. - Gestione dell'Inventario: Fornisce previsioni predittive per anticipare problemi di stock e suggerisce azioni correttive come trasferimenti tra negozi e promozioni in stagione. - Ottimizzazione dei Prezzi: Identifica i prodotti adatti per i ribassi e prevede l'impatto dei cambiamenti di prezzo, consentendo la massimizzazione del margine durante la liquidazione dell'inventario. Valore Primario e Soluzioni per gli Utenti: La suite affronta sfide critiche del retail automatizzando e ottimizzando i processi di merchandising e collaborazione con i fornitori. I rivenditori beneficiano di costi di inventario ridotti, riduzione delle rotture di stock e miglioramento delle relazioni con i fornitori. Sfruttando approfondimenti guidati dall'IA, le aziende possono prendere decisioni informate che migliorano la redditività e la soddisfazione del cliente. Ad esempio, Prince Retail ha riportato miglioramenti significativi nell'efficienza dei processi e nella collaborazione con i fornitori dopo aver implementato il Vendor Link di Algonomy, portando a un miglior processo decisionale e trasparenza operativa.

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Il Contenuto Attivo consente ai marketer di creare contenuti dinamici visivamente accattivanti attingendo senza soluzione di continuità da più silos di dati come CRM, CDP, motori di raccomandazione, API di terze parti e altro ancora. Consentendo ai marketer di creare più varianti di contenuti iper-personalizzati su larga scala e di distribuirli su canali come email, WhatsApp e SMS. Questo migliora l'esperienza del cliente, aumentando così le conversioni. Attraverso il suo editor senza codice, drag-and-drop, i marketer possono costruire, personalizzare e distribuire contenuti senza sforzo, riducendo la dipendenza dall'IT e accelerando il time-to-market. Perché i marketer scelgono il Contenuto Attivo? • Configurazione delle campagne più veloce con aggiornamenti di contenuti automatizzati e in tempo reale. • Maggiore coinvolgimento tramite contenuti personalizzati per ogni interazione. • ROI migliorato grazie alla portata omnicanale e alle capacità di marketing agile.