Modernizace organizace
Vytváření inovativních postupů pomocí dat k vytváření řešení pro řízené zákazníky vám umožní lépe zapojit zákazníky na základě jejich potřeb. Zpřístupnění přehledu o potřebách zákazníků pomocí inovativních disciplín, jako je demokratizace dat a inovativní vývoj aplikací, rozšiřuje efektivitu v ukládání, analýze, správě a řízení dat. Umožněte přechod na inteligentní maloobchodní vyspělost díky úplné modernizaci vaší organizace pomocí aplikací a služeb SaaS. Rychle a spolehlivě zřiďte řešení SaaS, která používají služby AI a ML k poskytování zákaznických přehledů, které maximalizují vaši obchodní hodnotu.
Inovace v maloobchodě
Inovace zaměřené na cloud můžou vaší maloobchodní organizaci poskytnout největší obchodní hodnotu. Díky inovacím zaměřeným na přechod na cloud můžete odemknout nové technické dovednosti a rozšířené obchodní možnosti. Prediktivní zvyšování obchodní hodnoty vaší organizace bude vyžadovat pochopení potřeb zákazníků a rychlé vytváření inovací, které formují způsob interakce s vašimi produkty a službami.
Doporučujeme nejprve začít přechodem pro zákazníky a vygenerovat potřebnou zpětnou vazbu – budovat partnerství se zákazníky prostřednictvím smyčky zpětné vazby sestavení-měření-učení. Mějte na paměti empatii zákazníků a podívejte se na způsoby vývoje digitálních vynálezů , které pomůžou osvojení – technologické inovace, které řeší potřeby vašich zákazníků a poskytují inovativní řešení.
K prediktivnímu přesunu organizace do fáze vyspělosti maloobchodního prodeje řízené analýzy vyžaduje transformaci vícekanálového zákaznického prostředí s využitím technologických inovací:
Otevřete přehledy dat v reálném čase, která jsou srozumitelná a přístupná, a rychle se synchronizujte s měnícími se očekáváními budoucích zákazníků na stále více konkurenčním online marketplace. Přečtěte si celý příběh traktorové dodavatelské společnosti.
Předpovídání budoucích výsledků prodeje zákazníků z dat dodavatelského řetězce a prodejních dat a přijímání obchodních rozhodnutí řízených daty s využitím pokročilých modelů prognózování kompletního strojového učení Přečtěte si kompletní příběhy zákazníků Carhartt a Walgreens.
Identifikujte hlavní faktory vedoucí k růstu výnosů zákazníků s jednotným a konzistentním pohledem na data a implementujte konzistentní postupy správy dat v celé organizaci. Přečtěte si celý příběh zákazníka Chipotle.
Urychlení přechodu vaší organizace k digitální vyspělosti
Akcelerátory řešení Azure nabízejí vaší organizaci připravený kód k nasazení pomocí pokročilých modelů strojového učení a analýzy velkých objemů dat. Využívat přehledy připravené do budoucna, rozhodovat se na základě dat, rychle identifikovat trajektorii obchodního růstu – a zvýšit obchodní hodnotu. Vybudujte trvalou konverzaci se zákazníky, která vám zajistí výkonné maloobchodní prostředí omnichannel, a to všude.
Sjednocujte a zajistěte konzistenci dat napříč kanály, abyste mohli pomocíakcelerátoru řešení Retail Recommender poskytovat přehledy v reálném čase. Využijte výhod trénování a vývoje modelů AI s využitím Azure Synapse Analytics a služby Azure Machine Learning Service. Využijte historická data clickstreamu a události uživatelů k odemknutí přizpůsobených interakcí a předem vybraných nejlepších nabídek pro vaše zákazníky s ohledem na zákazníky nativní pro AI.
Pomocí akcelerátoru řešení pro prognózování poptávky převezměte data o dodavatelském řetězci a prodeji vaší organizace na další úroveň vyspělosti maloobchodního cloudu. Transformujte data dodavatelského řetězce a prodeje na vstupy pro prediktivní výsledky – ve velkém měřítku, v reálném čase. Dobrá strategie a správa dat dokáže efektivně řešit složité problémy v dodavatelském řetězci a prognózování prodeje. Azure Machine Learning můžete použít ke konsolidaci kompletních modelů prognóz a trénování dat z více zdrojů, aby bylo možné přesně předpovídat budoucí poptávku – to je základní informace pro přehled o ziskové marži, peněžních tocích a plánování kapacity.
Akcelerátor moderního finančního řešení umožňuje jednotné a konzistentní zobrazení dat a odemykání rozšířeného toku dat napříč sily, který spojuje data z různých systémů, a pak sestaví a nasadí model strojového učení pomocí Azure Synapse Analytics a identifikuje hlavní faktory, které můžou s rostoucí přesností v průběhu času předpovědět aktivity, které můžou vést k vyšším výnosům zákazníků.
Sladění modelu cloudové vyspělosti vaší organizace
Model vyspělosti maloobchodního cloudu popisuje fáze vyspělosti digitálního maloobchodu. Inovace se stává kritickou, když organizace přejdou do fází maloobchodního prodeje řízeného analýzou a inteligentního maloobchodního prodeje.
Jedním z příkladů dosažení inteligentní vyspělosti maloobchodního prodeje je doporučovací nástroj pro maloobchod, který využívá data, aplikace, analýzy a AI k vylepšení maloobchodního prostředí.
Demokratizace dat
Nejdůležitějším krokem k inovacím je demokratizace dat, protože data, která jsou přístupná a srozumitelná v celé organizaci, podporují inovace.
Tento krok se urychlí použitím běžného datového modelu specifického pro odvětví. Udržování společného modelu rozloží sila, která potlají komunikaci mezi aplikacemi a omezují demokratizaci dat. Když všichni zaměstnanci, procesy a aplikace pracují ze společného datového modelu, můžou používat technologie ke zlepšování produktů a služeb.
Pokud chcete rozšířit common data model, použijte nástroje nativní pro cloud v Azure:
- Microsoft Power BI umožňuje vytvářet bohaté vizualizace a vytvářet obchodní přehledy z datových modelů. Vytvářejte a sdílejte sestavy a řídicí panely a poskytujte oznámení, která vašim pracovníkům přinášejí sílu vašich dat.
- Azure Purview umožňuje klasifikovat a přidávat do zdrojů dat metadata, což všem uživatelům usnadňuje nalezení potřebných dat.
- Azure Data Factory k přesouvání a transformaci dat pro použití v různých aplikacích a sestavách.
- Azure Synapse Analytics pro jednotnou integraci dat, skladování podnikových dat a analýzu velkých objemů dat. Pomocí Azure Synapse Analytics můžete ingestovat, zkoumat, připravovat, spravovat a obsluhovat data pro okamžité potřeby BI a strojového učení.
- Další zdroje velkých objemů dat , jako je Hadoop, HDInsight a Databricks, které datovým vědcům umožňují vytvářet pokročilá analytická řešení z existujících dat.
Zapojení zákazníků do aplikací
Přečtěte si další informace o způsobech, jak můžete vytvářet aplikace pro rozšíření, vylepšení a automatizaci maloobchodních procesů.
- Power Platform umožňuje vývojářům občanů z obchodních týmů napříč prodejními, mzdovými a finančními odděleními. Rozšiřte svůj společný datový model tím, že týmům umožníte vytvářet vlastní řešení Power Apps a Power Automate.
- Inteligentní prostředí vytvářejí moderní aplikace v cloudu pomocí webových aplikací nebo bezserverových funkcí. Vneste do aplikací inteligenci pomocí řečových, textových, obrazových a chatovacích robotů.
Rozšíření omnikanálového maloobchodního prostředí o zařízení
Přečtěte si další informace o používání interakcí zařízení , abyste se dostali blíže k zákazníkům prostřednictvím připojených zařízení, třeba zařízení, která už máte.
- Mobilní prostředí: Rozšiřte interakce se zákazníky prostřednictvím rychlého vývoje mobilních aplikací a Power Apps pro mobilní prostředí.
- Iot: Shromažďujte data téměř v reálném čase ze zařízení v maloobchodě, dodavatelském řetězci a dalších prostředích.
Další kroky
Následující články vám pomůžou uspět na cestě k přechodu na cloud.