Do przeprowadzania złożonych analiz silnik analityczny wykorzystuje dane o zachowaniach klientów, które można podzielić na:

Dane historyczne
Dane historyczne pochodzą z zewnętrznych urządzeń IoT, z których korzystał dany klient (kasy samoobsługowe, mobilne kasy samoobsługowe, mobilne skanery kodów kreskowych, telefony komórkowe), ze sklepów internetowych oraz systemów ERP placówek handlowych.
Dane rzeczywiste
Dane rzeczywiste pochodzą z urządzeń IoT, z których korzysta on aktualnie na terenie placówki handlowej w czasie procesu zakupowego (np. mobilne kasy samoobsługowe, telefony komórkowe). Te urządzenia są przez cały proces zakupowy z klientem dzięki czemu pozyskiwane są takie unikalne dane jak np. sekwencja wyboru produktów, sekwencja rezygnowania z produktów, czas trwania zakupów, rodzaj kupowanych produktów, wartości koszyka zakupowego, ilości produktów w koszyku, miejsce podejmowania decyzji zakupowych.


Dane historyczne i dane rzeczywiste wraz z danymi kontekstowymi (np. prognoza pogody, pora dnia, wydarzenia planowane – kalendarzowe, wydarzenia nieplanowane – wydarzenia z tego dnia) są analizowane przez silnik analityczny DatAi, który wykorzystuje sztuczna inteligencje AI.
Rezultatem jego pracy jest przyporządkowanie klienta do danej grupy zakupowej charakteryzującej się określoną podatnością na konkretny przekaz marketingowy.
Cała analiza jest przeprowadzana w czasie rzeczywistym, a placówka handlowa decyduje jak wykorzystuje tą wiedzę. Najczęściej dochodzi do wysłania powiadomienia na telefon klienta o dedykowanej dla niego promocji lub pokazania przekazu reklamowego na wyświetlaczu mobilnej kasy samoobsługowej.
Dzięki temu, że przekaz reklamowy jest dostosowany do danej osoby sieć handlowa osiąga wysoki współczynnik konwersji (zakupu przez klienta reklamowanego produktu).