从经验决策到智能驱动，两步破局

「算法分析」解决方案 ，依托 700 万终端数据训练 AI 模型，为品牌提供从数据治理到策略预测的全链条能力
数据治理：
让每一条数据都靠谱
避免虚假繁荣，让数据分析有意义
门店投资模型：
让每一分投入都合理
AI模型算清ROI，让钱花在刀刃上

数据治理

过滤无效数据，让每一条数据都可用
门店数据治理
定制化门店匹配方案，精准掌控终端动态
以舟谱超过700万终端门店的大量门店数据积累为优势，融合高德、蚂蚁等多源数据，针对品牌不同的数据特征，定制化治理门店数据，精准归一
商品数据治理
多级网状标准商品库，商品映射匹配引擎
通过统一商品基础标识、属性、高级标签等信息，建立标准商品库，80%商品可自动归一，条形码自动纠错，识别粒度精确到SKU
动销数据治理
洞察线下异常销售行为
针对铺货异常、价格异常、销售行为异常等现象，交叉验证订单数据的真实性、合理性，过滤异常订单，帮助品牌获得高可用度的分析数据集
门店动态数据带来更有效的数据治理
门店治理
商品治理
动销治理

门店投资模型

科学计算 ROI，让每一分钱花在 “刀刃” 上

算法分析最佳实践

某外资休食品牌
某外资休食品牌
需求背景 客户拥有多数据源共800万门店数据，而数据质量差、无法有效使用，难以找到新的业务增长点
需求背景 客户每年有十数项、费用达十亿级的网点投资项目，但无法精准排除低ROI的无效网点，也无法针对性网点特性、投资场景优化策略
解决方案 建立通用的低ROI网点识别模型：利用网点撞库对全量网点进行清洗匹配，排除无效、低效网点
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