真香！算法如何拯救渠道？Let's懂它！

大家都说疫情给数字化进程按下了加速键，当你以为这是“夸张”说法的时候，一条腿可能已经踏入了被淘汰的队伍里。特别是受疫情重创的零售行业，应激反应也最为强烈。在这关键节点，渠道经营者该如何利用关键三核心“人、货、场”武装自己，为企业提升竞争力呢？

数说睿见 ——数说故事旗下渠道大数据平台，精耕5年积累近千万门店数据（点击了解更多《100万品牌数据！最fancy的人货场数据在这里大集合》），并对原始数据进行层层AI质检及有效性验证，（点击了解更多《一张图，揭秘人货场大数据清洗整合全流程》），转化为可利用的优质数据后，数说睿见基于5大算法模型，助力零售品牌企业拿起数字化武器，在竞争日益激烈的线下市场打下胜战。

本文将就如何用AI算法模型完成晋级展开详细介绍。渠道经营中的选址、店铺销售额预测、铺货、商品推荐和复购等环节，都可以利用AI算法模型为企业的工作注入源源不断的驱动力。

门店选址模型

结合不同的算法模型，高效筛选高潜力的网点

通过环环相扣的选址算法模型体系，数说睿见系统帮助企业轻松完成选点范围层层缩小、高潜力网点发掘、目标网点对比、网点潜力测算等关键而繁重的工作，告别过往单纯的经验评估，提高选址人员的工作效率。数说睿见的算法可根据需求方的差异化需求经过专业团队的进一步评估而动态调整。

智能铺货模型

智能计算铺货网点数量，高效筛选出铺货网点

智能铺货模型能结合销售目标，算出所需铺货网点数；同时，根据网点的潜力评估模型，高效锁定目标网点，支撑销售目标达成。经确定铺货的城市、区域、网点优先级，数说睿见系统可一键形成可执行的铺货计划，确保销售目标达成。

智能推荐模型

根据用户画像和购买行为特征，

实现千人千面商品推荐，提升转化率

智能推荐模型融合人货场销体验等多维数据输入，并结合数说行业知识图谱、UGC客户体验洞察等大数据资源，打通企业内、外部数据，实现在不同的场景采用不同的算法逻辑，为每一个客户推荐最合适的商品，并用AB test验证实际上线效果，实际案例中推荐转化率较对比组可提升至少6倍以上。

销售预测模型

准确合理制定网点销售目标的问题得以解决

过往，网点销售目标的制定一般是基于现有门店的销售情况或参考行业相近点位的销售数据，由于缺少点位相关人货场数据与内部数据结合这一关键环节，而难以制定贴近实际情况的销售目标。为解决这一困境，数说睿见基于网点周围的商圈数据、人群数据、店铺信息和营销投入构建网点销售预测模型，预测网点未来的销售额，实测门店销量准确率可达80%以上。

复购引导模型

持续盘活会员，让会员产生更多价值

在拉新成本持续走高的市场环境，提升会员的复购率显得尤为重要。店员如何对自己服务的客户更了解？现有客户更倾向于使用哪些购买渠道？数说睿见建立会员颗粒度的购买预测模型，实现在适合的场景，以适配的渠道向客户推送最感兴趣的商品，高效提升存量客户复购率和客户价值。

以上为数说睿见5大算法模型部分介绍，如需获取完整版算法介绍，请扫码联系小助手。