Přizpůsobení v maloobchodě
Dnešní digitálně zdatní spotřebitelé vědí, že můžou mít všechno. Od průzkumu produktů až po pohodlí při nákupu, sledování zásilek až po optimalizaci vrácení zboží – zákazníci používají digitální prostředky všude, kde je to možné. Od firem se pak očekává, že budou reagovat na všechny své potřeby a požadavky na přizpůsobené služby. Nakupující se ale stále více zajímají o soukromí v důsledku narušení firemních a sociálních dat.
S tím, jak se chování a očekávání spotřebitelů neustále vyvíjejí, musí maloobchodníci najít nové způsoby, jak je pochopit a splnit. Poskytování individuálního nastavení napříč několika kanály za účelem zvýšení relevance nabídek a zlepšení prostředí pro zákazníky už není jen konkurenční výhodou. Teď je nezbytné přežít v maloobchodě.
Obchodní výsledky přizpůsobení
Hluboké přizpůsobení dává maloobchodníkům to, co je potřeba k tomu, aby se na dnešním trhu dařilo. Vytvořením jednotného pohledu na zákazníky získají nástroje pro zapojení zákazníků ve správný čas a na správném místě. Toto zobrazení také umožňuje prodejcům poskytovat správný obsah, kontext, zprávy a nabídky. Pozitivní dopady mají potenciál dosáhnout mnoha oblastí podnikání.
- Demokratizace přehledů: Identifikujte potřeby zákazníků pomocí analýz a triggerů digitálního chování. Tyto přehledy umožňují prodejcům umístit produkty před lidi, u kterých je nejpravděpodobněji koupí.
- Růst výnosů a hodnoty životnosti zákazníka: Poskytování relevantních nabídek a přehledů v reálném čase, které vám pomůžou s křížovým prodejem produktů na základě jednotných dat.
- Zvýšení loajality zákazníků: Detekujte a reagujte na změny v chování zákazníků a přizpůsobujte interakce individuálním potřebám, aby se zlepšila loajalita.
- Zvýšení efektivity marketingu: Vygenerujte hluboké porozumění potřebám zákazníků a komunikujte s nimi podle jejich jedinečných preferencí, abyste zvýšili zapojení.
Hlavní výzvy pro přizpůsobení
Integrace mechanismů potřebných k přizpůsobení do stávajících maloobchodních procesů je složitá. Pro mnoho organizací představuje významné výzvy.
- Datová sila a nedostatek zásad správného řízení dat ztěžuje získání 360stupňového přehledu o spotřebitelích napříč kanály.
- Nedostatek přehledů získaných prostřednictvím vývoje modelů AI a strojového učení Tento nedostatek omezuje schopnost reagovat na změny chování zákazníků a přizpůsobit interakce individuálním potřebám.
- Neefektivní cílení reklam a informací o produktech negativně ovlivňuje konverzi, efektivitu křížového prodeje a spokojenost zákazníků.
Je důležité integrovat data ze všech aplikací, systémů a externích datových signálů do jediného zobrazení zákazníka. Toto zobrazení maximalizuje hodnotu moderních zapojení zákazníků. Algoritmy a heuristiky se pak dají použít k určení nejlepších akcí.
Jak Microsoft Azure podporuje maloobchodníky při poskytování personalizace
Společně s našimi partnery microsoft umožňuje maloobchodníkům překonat problémy spojené s přizpůsobením. Azure umožňuje poskytovat uživatelům koordinované a přizpůsobené zasílání zpráv. Azure také nabízí nabídky prostřednictvím preferovaných kanálů a dotykových bodů. Tyto nabídky vytvářejí hlubší propojení se značkami a rozšiřují hodnotu životnosti zákazníka.
Tady je postup, jak naše nabídky využívají a rozšiřují maloobchodní data k vylepšení přizpůsobení:
- Určení datových vstupů: Azure může používat širokou škálu strukturovaných i nestrukturovaných dat.
- Zákaznická data
- Data o prodeji nebo prodejních místech
- Data online transakcí
- Data o kampaních nebo nabídkách
- Údaje o produktech
- Externí data, jako jsou sociální média
- Ingestování dat: Po určení vstupů použijte Azure Data Factory k ingestování dat a pak azure Databricks k jejich přípravě. Ingestovaná data se ukládají pomocí Azure Data Lake Storage.
- Zrychlení přehledů: Jakmile se data ingestují a připraví, modul Azure Synapse Analytics funguje jako datový sklad. Z tohoto skladu je možné data modelovat a pak je obsluhovat jako přehledy. Azure Synapse Analytics je až 14krát rychlejší a stojí o 94 procent méně než ostatní poskytovatelé cloudu. Tyto výhody umožňují prodejcům zrychlit přehledy potřebné k podpoře přizpůsobených nabídek a prostředí při správě nákladů. V tomto kroku se také používají možnosti strojového učení v Azure Databricks. Tyto funkce nepřetržitě trénují data a běží až 10krát rychleji než Spark.
- Vizualizace přizpůsobených doporučení: Integrace s Power BI umožňuje prodejcům vizuálně zobrazovat přehledy jako přizpůsobená doporučení a propagační akce. Tyto přehledy umožňují zaměstnancům v celé firmě zlepšovat služby zákazníkům.
- Objevte vzory a zpeněžujte strategie: Funkce AI a strojového učení Azure poskytují inteligentní informace napříč velkými datovými sadami a umožňují maloobchodníkům objevovat vzory a monetizovat strategie. Tyto informace poskytují informace, které maloobchodníci potřebují k neustálému zvyšování výnosů, zvyšování loajality zákazníků a zvyšování efektivity marketingových kampaní.
Úspěšné scénáře přizpůsobení
- Zjistěte, jak domácí hardware použil Azure k rozbalení dat a vytvoření přizpůsobeného prostředí pro zákazníky.
- Přečtěte si, jak ASOS použil Azure Machine Learning k zobrazení cílených doporučení, kombinování řešení a vývoji struktury spolupráce pro týmy pro datové vědy.
- Zjistěte, jak Walgreens Boots Alliance našla nejlepší místo pro oslovení zákazníků.
Další kroky
Další informace o dalším strategickém faktoru pro maloobchodní zákazníky najdete v tématu Omnichannel optimalizace.
Následující články vás povedou k přechodu na cloud a pomůžou vám uspět ve scénáři přechodu na cloud v maloobchodním odvětví.