Personalização no setor de varejo
Os consumidores digitalmente experientes de hoje sabem que podem ter tudo. Os clientes usam meios digitais sempre que possível, seja para a pesquisa de produtos, a conveniência da compra, o rastreamento de remessas ou a otimização de devoluções. As empresas devem reagir a todas essas necessidades e desejos relacionados a serviços personalizados. No entanto, os compradores estão cada vez mais preocupados com sua privacidade após as violações de dados sociais e corporativos.
À medida que o comportamento e as expectativas do consumidor continuam a evoluir, os varejistas devem encontrar novas maneiras de entendê-los e atendê-los. Fornecer personalização em vários canais para aumentar a relevância das ofertas e melhorar as experiências do cliente não é mais apenas uma vantagem competitiva. Agora, isso é imperativo para a sobrevivência no setor de varejo.
Resultados de negócios da personalização
Uma personalização profunda oferece aos varejistas o que é necessário para prosperar no mercado atual. Ao desenvolver uma exibição única dos clientes, as empresas obtêm as ferramentas necessárias para engajá-los na hora e no lugar certos. Essa exibição também permite que os varejistas forneçam o conteúdo, o contexto, as mensagens e as ofertas ideais. Os impactos positivos têm potencial para atingir diversas áreas da empresa.
- Democratizar insights: identifique as necessidades dos clientes com análises e gatilhos de comportamento digital. Esses insights ajudam os varejistas a colocar os produtos ideias na frente das pessoas mais propensas a comprá-los.
- Aumentar a receita e o valor de tempo de vida do cliente: forneça ofertas e insights relevantes em tempo real para ajudar na venda cruzada de produtos com base em dados unificados.
- Melhorar a lealdade do cliente: detecte e responda a alterações no comportamento dos clientes e personalize as interações às necessidades individuais deles para melhorar a lealdade.
- Melhorar a eficiência do marketing: adquira uma compreensão profunda das necessidades dos clientes e interaja com eles de acordo com essas preferências exclusivas para aumentar a participação.
Principais desafios da personalização
A integração dos mecanismos necessários para fornecer personalização aos processos de varejo existentes é complexa. Ela expõe desafios significativos para muitas organizações.
- Os silos de dados e a falta de governança de dados dificultam a obtenção de uma exibição abrangente dos consumidores em todos os canais.
- Falta de insights adquiridos por meio do desenvolvimento de modelos de IA e aprendizado de máquina. Essa falta limita a capacidade de responder às alterações de comportamento do cliente e adaptar as interações às necessidades individuais dele.
- A segmentação ineficaz de anúncios e informações sobre produtos afeta negativamente a conversão, a eficácia da venda cruzada e a satisfação do cliente.
É importante integrar em uma única exibição de cliente os dados em todos os aplicativos, sistemas e sinais de dados externos. Essa exibição maximiza o valor da participação de clientes modernos. Os algoritmos e a heurística podem ser aplicados para determinar as melhores ações.
Como o Microsoft Azure dá suporte aos varejistas no fornecimento de personalização
Com o auxílio de parceiros, a Microsoft permite que os varejistas superem os desafios associados à personalização. O Azure permite fornecer aos consumidores mensagens coordenadas e personalizadas. Ele também fornece ofertas por meio da combinação de canais e pontos de contato preferencial do cliente. Essas ofertas criam conexões mais profundas com a marca e ampliam o valor de tempo de vida do cliente.
Veja como nossas ofertas usam e ampliam os dados de varejo para aprimorar a personalização:
- Determinar entradas de dados: o Azure pode usar uma ampla variedade de dados estruturados e não estruturados.
- Dados do cliente
- Dados de vendas ou PDV (ponto de venda)
- Dados de transações online
- Dados de campanhas ou ofertas
- Dados do produto
- Dados externos, como mídia social
- Ingestão de dados: depois que as entradas forem determinadas, use o Azure Data Factory para ingerir dados e, em seguida, o Azure Databricks para prepará-los. Os dados ingeridos são armazenados usando o Azure Data Lake Storage.
- Acelerar insights: depois que os dados são ingeridos e preparados, o mecanismo Azure Synapse Analytics atua como um data warehouse. Nele, os dados podem ser modelados e, em seguida, fornecidos como insights. O Azure Synapse Analytics é até 14 vezes mais rápido e custa 94% menos do que outros provedores de nuvem. Essas vantagens permitem que os varejistas acelerem os insights necessários para dar suporte a ofertas e experiências personalizadas enquanto gerenciam os custos. Os recursos de aprendizado de máquina do Azure Databricks também são usados nesta etapa. Eles treinam dados continuamente e são executados até 10 vezes mais rápido do que o Spark.
- Visualizar recomendações personalizadas: a integração com o Power BI permite que os varejistas apresentem insights visualmente como recomendações e promoções personalizadas. Esses insights permitem que os funcionários em toda a empresa aprimorem o atendimento ao cliente.
- Descobrir padrões e monetizar estratégias: os recursos de IA e aprendizado de máquina do Azure fornecem inteligência em grandes conjuntos de dados, permitindo que os varejistas descubram padrões e monetizem estratégias. Essa inteligência fornece o conhecimento que os varejistas precisam para aumentar a receita continuamente, melhorar a lealdade do cliente e aprimorar a eficiência da campanha de marketing.
Histórias de sucesso de personalização
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- Leia sobre como a ASOS usou o Azure Machine Learning para apresentar recomendações direcionadas, combinar soluções e desenvolver uma estrutura de colaboração para suas equipes de ciência de dados.
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Próximas etapas
Para saber mais sobre outro impulsionador estratégico para clientes de varejo, veja Otimização de omnicanal.
Os artigos a seguir podem orientar seu percurso de adoção da nuvem e ajudar você a ter êxito no cenário de adoção da nuvem para o setor de varejo.