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零售行业的全渠道优化

  • 项目

在零售行业中，全渠道是指销售商品和服务的集成渠道。 全渠道为客户提供一致、吸引人的购物体验，无论他们使用何种平台或设备。 数据是企业跨渠道推动此类优化的关键。

零售企业收集不同类型的客户数据。 此数据包括 Web 浏览模式、购买行为、人口统计数据和其他基于会话的 Web 信息。 某些数据来自内部业务操作。 其他数据必须从外部来源（如合作伙伴、制造商或公共域）提取。

全渠道优化的业务成果

  • 零售商可以收集、准备、推理和处理来自所有可用来源的数据，以优化跨渠道的客户体验，从而在以下方面取得成功：
  • 提高客户忠诚度：通过对客户行为的深入了解，在合适的时间提供相关产品/服务，最终实现客户忠诚度，让客户依赖你的品牌。
  • 不断增长收入：在实体店和数字渠道中提供无缝的购物体验和购买途径是收入增长的关键竞争优势。
  • 提高客户满意度：跨渠道的可见性意味着更加个性化的体验。 零售商能够了解偏好，更好地为客户服务，并深入了解如何根据需求制造产品/服务。
  • 提高营销效果：利用 AI 分析能力的营销人员构建更智能、更有效的广告和活动，与客户产生共鸣并最大限度地提高营销投资回报率。

全渠道优化挑战

许多零售商只能应用一小部分可用的数据。 这一事实限制了跨渠道优化的能力。 将外部异构数据源集成到共享数据处理引擎中需要大量的工作和资源来设置。

这种集成挑战会导致零售渠道出现问题：

  • 这使得无法提供客户期望的一致性和吸引人的体验。
  • 定价、促销、产品可用性和履行策略仍然不一致。
  • 客户的购物体验分散、不相关且不一致。

若要克服这些挑战，零售商需要一种简单、可缩放的方法来集成分析和机器学习功能。

Microsoft 如何帮助零售商实现全渠道优化

Microsoft 使零售商能够了解偏好，更好地为客户服务，并深入了解如何根据需求制作产品/服务，这些工具可提供跨渠道的可见性和一致的体验。 Azure 是一个全面的云平台，能够使用分析来分析大量客户数据，从而在线上和实体店提供更好的客户体验。

工作原理

  • 识别数据输入：第一步是确定数据输入。 Azure 可以应用来自物理和虚拟零售渠道的数据作为分析的输入。 这些源包括本地客户、产品或交易数据。 此外，还包括销售和销售点数据、成本效益数据和劳动力优化数据。

  • 启用可操作的实时分析：Azure 数据工厂从输入流引入数据。 Azure Databricks 可以处理该数据以进行可操作的实时分析。 Azure Data Lake Storage 存储引入的数据。

  • 加速见解：在引入和准备数据后，Azure Synapse Analytics 引擎将充当数据仓库。 数据作为可操作的见解进行建模和交付，以推动业务成果。 与其他云提供商相比，Azure Synapse Analytics 的速度提高了 14 倍，成本降低了 94%。 你可以加速获得所需的见解，以支持个性化的产品/服务和体验，同时管理成本。

  • 增强整个业务：Power BI 使你能够以使见解民主化的方式可视化数据。 查看数据有助于整个企业提高客户满意度、增加收入和客户忠诚度。

  • 构建更智能、更有效的广告：使用 AI 功能 Azure 可帮助零售商构建更智能、更有效的广告，从而跨渠道与受众产生共鸣。

全渠道成功案例

后续步骤

了解零售客户的另一个战略驱动因素：供应链优化。

这些资源在整个云采用方案中提供指导。