Manthan

Manthan là một nền tảng phân tích hàng đầu, dựa trên đám mây và được hỗ trợ bởi AI, được thiết kế đặc biệt cho các doanh nghiệp lấy khách hàng làm trung tâm. Nền tảng này phục vụ các ngành như bán lẻ, hàng tiêu dùng đóng gói (CPG) và nhà hàng, cung cấp cho họ các công cụ để điều hướng sự phức tạp của bối cảnh người tiêu dùng hiện đại. Bằng cách tích hợp phân tích nâng cao, học máy và khoa học quyết định, Manthan vượt ra ngoài trí tuệ kinh doanh truyền thống để cung cấp thông tin chi tiết mang tính đề xuất—không chỉ cho bạn biết điều gì đã xảy ra, mà còn cho bạn biết bạn nên làm gì tiếp theo. Sứ mệnh cốt lõi của nó là làm cho các phân tích phức tạp trở nên trực quan và dễ tiếp cận với mọi người dùng trong một tổ chức, từ các giám đốc điều hành cấp cao đến các quản lý cửa hàng, cho phép ra quyết định tự động, dựa trên dữ liệu ở quy mô lớn. Nền tảng này được các nhà phân tích trong ngành như Gartner và Forrester công nhận về sự đổi mới trong lĩnh vực AI trong Bán lẻ và Bán lẻ Thuật toán.

Cách sử dụng Manthan

Sử dụng Manthan bao gồm một quy trình có hệ thống để biến dữ liệu thô thành các chiến lược kinh doanh có thể thực thi:

1. Tích hợp dữ liệu: Kết nối tất cả các nguồn dữ liệu phân tán của bạn bằng hơn 400 trình kết nối được xây dựng sẵn của Manthan. Điều này bao gồm các hệ thống doanh nghiệp (SAP, Oracle), nền tảng CRM (Salesforce), chương trình khách hàng thân thiết, dữ liệu điểm bán hàng, phương tiện truyền thông xã hội và các nguồn dữ liệu tổng hợp như Nielsen.
2. Quản lý dữ liệu: Nền tảng nhập, làm sạch và cấu trúc dữ liệu trong kiến trúc hồ dữ liệu sẵn sàng cho AI, đảm bảo một nguồn sự thật duy nhất cho tất cả các phân tích.
3. Tạo thông tin chi tiết: Tương tác với dữ liệu của bạn thông qua các bảng điều khiển trực quan hoặc sử dụng Maya, tác nhân AI đàm thoại của Manthan. Đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên (ví dụ: "Maya, các mặt hàng bán chạy nhất ở khu vực phía bắc tuần trước là gì?") để nhận thông tin chi tiết thời gian thực, phân tích nguyên nhân gốc rễ và trực quan hóa.
4. Phân tích thuật toán: Các thuật toán tích hợp của hệ thống để phân cụm, phân loại, hồi quy và khai thác liên kết sẽ tự động xử lý dữ liệu để khám phá các mẫu ẩn, dự báo nhu cầu và phân khúc khách hàng.
5. Đề xuất mang tính quy định: Nhận các đề xuất được tạo theo thuật toán cho các quy trình kinh doanh chính, chẳng hạn như sản phẩm nào nên bán kèm, cách tối ưu hóa giá để có lợi nhuận tối đa, hoặc khách hàng nào nên nhắm mục tiêu với một chiến dịch cụ thể.
6. Thực thi vòng lặp khép kín: Sử dụng công cụ thực thi và tích hợp API của nền tảng để đẩy các quyết định này trực tiếp vào hệ thống vận hành của bạn (ví dụ: quản lý chiến dịch, bổ sung hàng tồn kho), khép lại vòng lặp từ thông tin chi tiết đến hành động.

Tính năng chính của Manthan

• Phân tích đề xuất do AI cung cấp: Cung cấp các đề xuất hướng tới tương lai và tự động hóa các quy trình ra quyết định.
• AI đàm thoại Maya: Giao diện ngôn ngữ tự nhiên (giọng nói và văn bản) cho phép người dùng doanh nghiệp khám phá dữ liệu và nhận thông tin chi tiết mà không cần chuyên môn kỹ thuật.
• Trưng bày hàng hóa & Tiếp thị thuật toán: Tối ưu hóa việc phân loại, định giá, khuyến mãi và không gian dựa trên dữ liệu và thuật toán lấy khách hàng làm trung tâm.
• Nền tảng phân tích khách hàng: Cung cấp cái nhìn 360 độ về khách hàng, cho phép phân khúc sâu, cá nhân hóa và tương tác thời gian thực.
• Chuỗi cung ứng & Hợp tác với nhà cung cấp: Tăng cường dự báo nhu cầu, quản lý hàng tồn kho thời gian thực và hợp tác với các nhà cung cấp thông qua các cổng thông tin tích hợp.
• Quản lý dữ liệu mạnh mẽ: Một nền tảng có thể mở rộng, gốc đám mây (Đối tác công nghệ nâng cao của AWS) xử lý việc nhập và xử lý dữ liệu quy mô lớn.
• Các trình kết nối tích hợp mở rộng: Kết nối liền mạch với hơn 400 hệ thống doanh nghiệp, ứng dụng SaaS và cơ sở dữ liệu.

Các trường hợp sử dụng Manthan

Nền tảng của Manthan rất linh hoạt và mang lại giá trị trên nhiều chức năng kinh doanh:

• Đối với các nhà bán lẻ: Một nhà bán lẻ thời trang như Charming Charlie đã sử dụng Manthan để có được thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu, cải thiện việc ra quyết định và doanh thu. FairPrice, một chuỗi cửa hàng tạp hóa, tận dụng nền tảng này để gửi các thông điệp cá nhân hóa dựa trên phân tích trong thời gian thực. Một chuỗi cửa hàng tiện lợi lớn đã tăng doanh số bán hàng thêm 40 triệu đô la bằng cách sử dụng Phân tích hàng tồn kho thời gian thực của Manthan.
• Đối với nhà hàng: Các nhà hàng phục vụ nhanh (QSR) có thể thực hiện kỹ thuật thực đơn nâng cao để xác định các món "Ngôi sao" (phổ biến cao, lợi nhuận cao) và "Câu đố" (phổ biến thấp, lợi nhuận cao), tối ưu hóa các sản phẩm của họ. Nền tảng này giúp dự báo doanh số, đối chiếu doanh số giao hàng của bên thứ ba và cá nhân hóa các đề xuất thực đơn trên các ứng dụng đặt hàng.
• Đối với các công ty CPG: Cải thiện khả năng phục hồi của chuỗi cung ứng bằng cách tăng cường hợp tác với các nhà bán lẻ, có được khả năng hiển thị thời gian thực về hàng tồn kho và tự động hóa các quy trình bổ sung để tránh tình trạng hết hàng hoặc tồn kho quá mức.

Ưu điểm của Manthan

Manthan mang lại lợi thế cạnh tranh khác biệt cho khách hàng của mình:

• Dân chủ hóa AI: Giúp các vai trò kinh doanh, không chỉ các nhà khoa học dữ liệu, có thể tiếp cận các phân tích mạnh mẽ thông qua thiết kế trực quan và AI đàm thoại.
• Có thể hành động & Tự động: Tập trung vào các hành động đề xuất và thực thi vòng lặp khép kín, tác động trực tiếp đến kết quả kinh doanh và thúc đẩy ROI.
• Giải pháp theo ngành cụ thể: Chuyên môn sâu về lĩnh vực được tích hợp vào các giải pháp cho bán lẻ, CPG và dịch vụ thực phẩm, giải quyết các thách thức độc đáo của họ ngay lập tức.
• Khả năng mở rộng và hiệu suất: Được xây dựng trên kiến trúc hiện đại, gốc đám mây, không máy chủ để xử lý hiệu quả việc xử lý thời gian thực và khối lượng dữ liệu khổng lồ.
• ROI đã được chứng minh: Lời chứng thực của khách hàng và các nghiên cứu điển hình cho thấy kết quả hữu hình, chẳng hạn như Robinsons tăng trưởng từ 600 triệu đô la lên 2 tỷ đô la với các giải pháp của Manthan.

Giá cả và gói dịch vụ

Manthan là một giải pháp cấp doanh nghiệp với giá cả được điều chỉnh theo nhu cầu cụ thể của mỗi doanh nghiệp. Chi phí phụ thuộc vào các yếu tố như các mô-đun được chọn, quy mô hoạt động, khối lượng dữ liệu và số lượng người dùng. Để nhận báo giá chi tiết và bản trình diễn cá nhân hóa của nền tảng, các doanh nghiệp quan tâm được khuyến khích liên hệ trực tiếp với đội ngũ bán hàng của Manthan thông qua trang web của họ.