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Personalización en el sector minorista

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Los consumidores expertos digitalmente de hoy en día saben que pueden tenerlo todo. Desde la investigación de productos a la comodidad de la compra, el seguimiento de envíos y la optimización de las devoluciones, los clientes usan medios digitales siempre que les es posible. Esperan que las empresas reaccionen a todas sus necesidades y deseos de servicios personalizados. Pero a los compradores les preocupa cada vez más la privacidad como resultado de las vulneraciones de datos corporativos y sociales.

A medida que el comportamiento y las expectativas del consumidor siguen evolucionando, los minoristas deben encontrar nuevas maneras de comprenderlos y satisfacerlos. Ofrecer personalización en varios canales para aumentar la relevancia de las ofertas y mejorar las experiencias de los clientes ya no es solo una ventaja competitiva. Ahora es imperativo para sobrevivir en el comercio minorista.

Resultados empresariales de la personalización

Una personalización profunda proporciona a los minoristas lo necesario para prosperar en el mercado actual. Al desarrollar una única vista de clientes, obtienen las herramientas necesarias para atraer clientes en el momento y lugar adecuados. Esta vista también permite a los minoristas proporcionar el contenido, el contexto, la mensajería y las ofertas adecuados. Los impactos positivos tienen la posibilidad de llegar a muchas áreas del negocio.

  • Democratización de la información: identifique las necesidades del cliente con análisis y desencadenadores comportamiento digital. Esta información permite a los minoristas colocar los productos frente a las personas con más probabilidades de comprarlos.
  • Aumento de los ingresos y del valor de tiempo de vida del cliente: proporcione ofertas y perspectivas relevantes en tiempo real para ayudar a la venta cruzada de productos basada en datos unificados.
  • Mejora de la fidelidad de los clientes: detecte y responda a los cambios en el comportamiento del cliente y adapte las interacciones a necesidades individuales para impulsar la mejora de la fidelidad.
  • Mejora de la eficacia del marketing: genere un conocimiento profundo de las necesidades de los clientes e interactúe con ellos según sus preferencias únicas para aumentar la participación.

Principales desafíos para la personalización

La integración de los mecanismos necesarios para ofrecer personalización en los procesos de comercio minorista existentes es compleja. Expone desafíos importantes para muchas organizaciones.

  • Los silos de datos y la falta de gobernanza de datos hacen que sea difícil obtener una vista de 360 grados de los consumidores en los canales.
  • Falta la información adquirida a través del desarrollo de modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Esta falta limita la capacidad de responder a los cambios en el comportamiento del cliente y de adaptar las interacciones a las necesidades individuales.
  • Si el objetivo de los anuncios y la información del producto son ineficaces afectará negativamente a la conversión, la eficacia de las ventas cruzadas y la satisfacción del cliente.

Es importante integrar los datos en todas las aplicaciones, los sistemas y las señales de datos externos en una sola vista del cliente. Esta vista maximiza el valor de las participaciones del cliente moderno. Luego se pueden aplicar algoritmos y heurística para determinar las mejores acciones.

Cómo respalda Microsoft Azure a los minoristas en la entrega de personalización

Junto con nuestros asociados, Microsoft permite a los minoristas superar los desafíos asociados con la personalización. Azure permite proporcionar a los consumidores mensajería coordinada y personalizada. Azure también proporciona ofertas a través de su combinación de canales y puntos táctiles preferidos. Estas ofertas crean conexiones de marca más profundas y amplían el valor del tiempo de vida del cliente.

A continuación, se muestra cómo nuestras ofertas usan y aumentan los datos de minoristas para mejorar la personalización:

  • Determinación de las entradas de datos: Azure puede usar una amplia variedad de datos estructurados y no estructurados.
    • Datos del cliente
    • Datos de ventas o punto de venta (POS)
    • Datos de transacción en línea
    • Datos de campaña u oferta
    • Datos de producto
    • Datos externos, como las redes sociales
  • Ingesta de datos: una vez determinadas las entradas, use Azure Data Factory para ingerir datos y, a continuación, Azure Databricks para prepararlos. Los datos ingeridos se almacenan mediante Azure Data Lake Storage.
  • Aceleración de la información: una vez ingeridos y preparados los datos, el motor de Azure Synapse Analytics actúa como almacenamiento de datos. En este almacenamiento, los datos se pueden modelar y, a continuación, servir como información. Azure Synapse Analytics es hasta 14 veces más rápido y cuesta un 94 % menos que otros proveedores de nube. Estas ventajas permiten a los minoristas acelerar la información necesaria para admitir ofertas y experiencias personalizadas a la vez que administran los costes. Las funcionalidades de aprendizaje automático de Azure Databricks también se usan en este paso. Estas funcionalidades entrenan datos continuamente y se ejecutan hasta 10 veces más rápido que Spark.
  • Visualización de recomendaciones personalizadas: la integración con Power BI permite a los minoristas obtener información visualmente, como recomendaciones y promociones personalizadas. Esta información permite a los empleados de toda la empresa mejorar el servicio al cliente.
  • Detección de patrones y monetización de estrategias: las funcionalidades de inteligencia artificial y aprendizaje automático de Azure proporcionan inteligencia en grandes conjuntos de datos, lo que permite a los minoristas detectar patrones y monetizar estrategias. Esta inteligencia proporciona el conocimiento que los minoristas necesitan para aumentar continuamente los ingresos, mejorar la fidelidad de los clientes y mejorar la eficacia de las campañas de marketing.

Casos de éxito de personalización

  • Descubra cómo Home Hardware usó Azure para desempaquetar sus datos y crear experiencias de cliente personalizadas.
  • Obtenga información sobre cómo ASOS usó Azure Machine Learning para presentar recomendaciones dirigidas, combinar soluciones y desarrollar una estructura de colaboración para sus equipos de ciencia de datos.
  • Obtenga información sobre cómo Walgreens Boots Alliance encontró el punto ideal para llegar a los clientes.

Pasos siguientes

Para obtener información sobre otro controlador estratégico para los clientes minoristas, consulte Optimización omnicanal.

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