仕入過多および欠品を防止するため、販売履歴・季節変動/気象データ・販促活動/広告投下量・SNS言及数等を活用し、SKU単位での需要を週次/日次で予測。これにより最適な発注量と補充タイミングを自動提案し、在庫効率の最大化を図る

「全顧客共通アプローチ」からの脱却を図り、閲覧履歴・購買履歴・RFM分析・メール開封率/クリック率・レビュー内容等を基盤として、顧客ごとの推奨商品と最適オファーを自動生成・配信する。これにより再購買率と客単価の向上を実現する。

顧客レビュー、問い合わせ内容、返品理由、NPS等のVOCを分類・要因抽出し、ポジティブ/ネガティブ要素と改善案を提示、改善サイクル短縮と満足度向上を実現する。

定期購入回数、ログイン頻度、問い合わせ履歴等のデータから「解約/返品予兆スコア」を算出する。
高リスク顧客に対しては特典提示・FAQ自動案内等のリテンション施策を実施し、定期解約率および返品率の低減を図る。

商品データや画像を入力することで、SEOを考慮した商品説明文・属性タグ・検索用キーワード・画像トリミング/背景処理を自動生成し、商品登録工数およびページ制作時間を削減する。