需求预测
按商品和分店层级的预测，并附带补货建议。
我们提供的服务
包含内容
利润率与盈利能力
按产品、客户和分店了解真正赚钱的是什么。
异常检测
针对可疑折扣、作废单和现金差异的告警。
自然语言提问
用日常的英语或乌尔都语提出业务问题。
在造成损失之前，就知道该备什么货、如何定价、修复什么
您的 POS 和 ERP 已经包含答案；AI 分析负责把它们找出来。我们基于您真实的销售历史构建模型，预测每个商品和每家分店的需求，标记异常模式，并解释推动您数字变化的因素。
您将获得
- 需求预测和自动补货建议，减少缺货和滞销库存
- 按产品、客户、销售员和分店进行的利润率分析
- 异常告警：针对异常折扣、作废单、现金差异或销售下滑
- 向数据提问——输入诸如“上周五哪家分店销量最高？”之类的问题，即可获得带图表的答案
与您的系统相连
分析通过安全的数据管道直接连接到您的 POS、ERP、会计软件或网店——无需手动导出或使用电子表格。
常见问题
常见问题
什么是 AI 分析？
AI 分析对您的业务数据使用机器学习来预测需求、解释推动数字变化的因素并标记异常活动，而不仅仅是显示过去的合计数。
我们需要多少历史数据？
六到十二个月的销售数据即可得出有用的预测；更长的历史数据能改善季节性判断，例如斋月和开斋节的高峰。
你们可以连接哪些系统？
大多数 POS、ERP 和会计系统、电子商务商店、电子表格和数据库。
我们可以用日常语言提问吗？
可以。用英语或乌尔都语输入诸如“上周五哪家分店销量最高？”之类的问题，即可获得带图表的答案。
它能检测哪些类型的异常？
异常折扣、作废销售、现金差异、销量骤降、库存不一致以及意外的费用激增。
洞察是如何交付的？
通过仪表板、定期电子邮件报告和 WhatsApp 摘要发送给您指定的人员。
预测的准确度如何？
我们会在上线前基于您自己的历史数据衡量预测误差并公开报告，随着更多数据的到来再持续改进模型。
我们需要数据团队吗？
不需要。我们构建并维护模型和数据管道；您的团队只需使用这些洞察。
从一个流程开始。四周内验证成效。
选一个最耗时的流程——我们会用您的数据运行一个可用的试点。