3. 新品介绍

零售行业通常会定期推出几种新产品。随着新产品的出现，旧产品也必须更新，其定价和库存数量等属性经常发生变化。

用于零售行业的RPA可以实时监控客户的建议和反馈意见，以调整产品价格、管理库存、调整定价和生产。

4. 业务和销售分析

销售分析是多种零售决策的关键，例如贸易促销、流失率和产品介绍。RPA可以根据客户偏好和客户对特定产品或产品功能的行为提供实时报告。

此外，用于零售行业的RPA进行分析可以帮助支持库存优化的预测分析。

5. 店铺规划和库存管理

传统的店内零售策略是根据现有客户的喜好和要求规划店铺，这些都是相关的。例如，如果定期从商店购物，零售商店将根据客户的要求有策略地放置产品，客户可能会提前完成购买。当客户可以毫不费力地找到相关产品时，将会促进销售。

然而，传统方法面临的问题在于分析师只能考虑少数几个重要因素。这是因为他们无法单独分析从高级销售数据中提取的细微差别。他们需要技术的支持，而智能自动化可以有效地提供技术支持。

用于零售行业的RPA可以帮助分析商店的组织结构，以适应客户的期望、改善用户体验，并提高利润。

6. 供需规划

什么是供需计划?根据客户对特定产品或服务的需求，企业可以创建供应计划来满足其需求。

传统上，这是通过收集数据、标准化数据、模拟和其他此类活动来实现的。这是人工实施的，因此，猜测也是结构中的一个重要元素。

用于零售行业的RPA可以实现供需计划的自动化，还将为资产管理、客户支持、供应商管理和容量管理做出数据驱动的决策。

7. 营销策划

贸易促销在零售业务流程中至关重要。但是，人工实施这一活动对每个零售商来说都是代价高昂的事情。

为什么是这样?这是因为贸易促销需要数据收集和分析，而没有这些措施就不可能为贸易促销做好准备。

用于零售行业的RPA可以在更短的时间内以更高的效率完成这项任务。例如在食品行业中广泛应用的折扣管理。这是一种可以提高相关产品销量的促销活动，如果不知道该产品背后的数据和用户偏好，就不可能更好地提供折扣。

8. 产品分类

零售商必须根据全球和本地库存单位对产品进行分类。根据不同的市场成分和定义，需要考虑许多因素。

RPA可以改进分类。Everest Group的一项研究表明，自动化可以帮助企业将产品分类准确率提高98.5%。

因此，用于零售行业的RPA可以根据多个用户相关因素将多种产品正确放置在相关类别中。

9. ERP管理