零售業大數據平台(推薦系統)
- 以先進的SPARK平台技術開發，具平行運算能力，可支援上百 台主機連線運算， 海量資料可以駕馭自如。
- 分析結果可直接產生特定消費行為顧客名單， 供行銷作業分群 或一對一行銷有效參考。
- 可整合POS， 電商平台或行動APP 做即時性的精準促銷。
- 採用目前最先進的人工智慧、機器學習(Machine Learning)分 析引擎，精準、快速。
- 產品AP 化，植入零售流通行業專業基因， 無須艱深技術也可 以迅速導入。
- 最先進的推薦系統—艾莉絲運算(Alice Computing)， 具深度學 習自我回饋機制，有專利的運算方式， 是一對一精準行銷的利 器。
- IDES-Model R不是離線統計分析軟體，它的運作是與現有的 POS系統及電子商務系統整合在一起同步運作。
購買組合分析
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分析商品購買組合，找出產品銷售之相關性。提供賣場
產品搭配銷售之參考，以提升刺激顧客購買慾望及交易
金額。
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可依同次交易或同一天的購買資料設定購物籃。
消費者圖像分析
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獨創的消費者圖像模型，可以將符合某種消費行為的顧
客，透過整合的分析模型建構出顧客的圖像。從顧客圖
像可以更了解這群顧客的樣貌、特徵、喜好與消費特性。
客戶分級預測
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將顧客分群，找出VIP 及較具消費潛力的顧客名單。
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依不同消費能力與是否常客之顧客擬定不同之行銷對策，
提升銷售之精準度與不同客戶之行銷資源分配。
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對新客戶可作分級預測，第一時間掌握具潛力之新客戶
名單。
商品特性喜好分析
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分析不同特性族群的客戶對不同屬性商品之偏好性。
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挖掘出特定顧客的隱性喜好需求，有助於商品開發及特定
類別商品的行銷對象分析。
艾莉絲運算(商品推薦系統)
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採用最先進的推薦系統並加以改良，挖掘出消費者對各種
商品的顯性及隱性偏好，交叉運算。
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計算出每一位顧客感興趣及可能會購買的商品，作為行銷
企劃人員寄送DM或結合EC網頁、APP等與顧客1對1溝通行銷。
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可與前端POS系統或電商與行動APP連結互動，隨時觀察
記錄顧客對商品的偏好。
FTC運算(商品推薦系統)
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Find Target Customer，以商品促銷為角度的先進推薦運算
系統。針對賣場的商品找出最可能購買的顧客族群及名單。
對於選定要促銷的商品，FTC 運算可找出最有可能購買的
客戶，可作為首波的促銷對像，可大幅降低行銷成本並提
升商品促銷成功率。
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