Поделиться через

Многоканальная оптимизация в сфере розничной торговли

  • Статья

В сфере розничной торговли под многоканальностью понимается интеграция каналов сбыта товаров и услуг. Многоканальность обеспечивает слаженный, персонализированный покупательский опыт на любых платформах или устройствах. Ключевым фактором для возможности оптимизации всех каналов являются данные.

Розничные компании собираются различные типы данных клиентов. Сюда входят типичные схемы просмотра веб-страниц, покупательское поведение, демографические данные и другие сведения о сеансах работы с веб-сайтом. Некоторые данные генерируются внутренними бизнес-операциями. Другие должны извлекаться из внешних источников, принадлежащих партнерам, производителям или общедоступным доменам.

Бизнес-результаты многоканальной оптимизации

  • Розничные продавцы, которые могут собирать, подготавливать и анализировать данные из всех доступных источников, а затем руководствоваться ими при оптимизации взаимодействия с клиентами по всем каналам, способны успешно справляться с перечисленными ниже задачами.
  • Повышение лояльности клиентов. Анализ покупательского поведения для предоставления релевантных предложений в нужное время заставляет клиентов постоянно возвращаться к бренду.
  • Увеличение дохода. Упрощайте процессы покупки как в обычных магазинах, так и по цифровым каналам. Это основной фактор, влияющий на рост общего объема продаж.
  • Повышение удовлетворенности клиентов. Прозрачность каналов позволяет сделать взаимодействие более индивидуальным. В результате розничные продавцы могут понимать предпочтения, лучше обслуживать клиентов и делать предложения с учетом потребностей на основе аналитических сведений.
  • Повышение эффективности маркетинга. Маркетологи, использующие аналитические возможности искусственного интеллекта, создают более эффективные рекламные объявления и кампании, которые находят отклик у клиентов и максимально повышают рентабельность инвестиций в маркетинг.

Проблемы многоканальной оптимизации

Многие розничные продавцы могут реализовать потенциал лишь небольшой части имеющихся у них данных. Этот факт ограничивает возможность оптимизации по всем каналам. Интеграция внешних разнородных источников данных в общий механизм обработки данных требует значительных усилий и ресурсов.

Это создает проблемы для розничных каналов:

  • Делает невозможным предоставление клиентам согласованных, привлекательных возможностей, которых они ожидают.
  • Цены, акции, доступность товаров и стратегии исполнения остаются несогласованными.
  • Процессы покупки являются несвязными, нерелевантными и несогласованными.

Для преодоления этих трудностей розничным продавцам нужен простой, масштабируемый подход к интеграции функций аналитики и машинного обучения.

Возможности многоканальной оптимизации, предоставляемые корпорацией Майкрософт розничным продавцам

Корпорация Майкрософт предоставляет розничным продавцам средства, обеспечивающие видимость и согласованное взаимодействие между каналами. Они дают возможность понять предпочтения, улучшить обслуживание клиентов и получить аналитические сведения для предоставления специальных предложений с учетом потребностей. Azure — это комплексная облачная платформа, которая позволяет анализировать большие объемы данных клиентов с помощью средств аналитики с целью повышения удобства для клиентов как в обычных, так и в онлайн-магазинах.

Принцип работы

  • Определение входных данных. Первым шагом является определение входных данных. Azure может принимать данные для аналитики из физических и виртуальных розничных каналов. В число источников входят локальные данные по клиентам, товарам и транзакциям. Они также включают данные из пунктов продаж, данные по экономичности и данные по оптимизации трудовых ресурсов.

  • Практически значимый анализ в реальном времени. Фабрика данных Azure принимает данные из входных потоков. Azure Databricks может обрабатывать эти данные для практически значимого анализа в реальном времени. Принятые данные хранятся в Azure Data Lake Storage.

  • Ускорение аналитики. После приема и подготовки данных подсистема Azure Synapse Analytics выступает в качестве хранилища данных. Данные моделируются и предоставляются как полезные сведения, помогающие достигать бизнес-результатов. Azure Synapse Analytics работает в 14 раз быстрее и обходится на 94 процента дешевле, чем решения от других поставщиков облачных служб. Вы можете ускорить получение аналитических сведений, необходимых для поддержки персонализированных предложений и услуг, и в то же время контролировать затраты.

  • Повышение эффективности всего бизнеса. Power BI позволяет визуализировать данные с целью сделать аналитические сведения более доступными. Доступность данных помогает всей компании повысить удовлетворенность и лояльность клиентов, а также увеличить доход.

  • Создание более таргетированных и эффективных рекламных объявлений. Возможности искусственного интеллекта Azure помогают розничным продавцам создавать более таргетированные и эффективные объявления для различных каналов, находящие отклик у аудитории.

Истории успеха многоканальной оптимизации

  • Узнайте, как компании Dick's Sporting Goods удалось сохранить позиции в условиях локдауна по причине пандемии COVID-19.

Дальнейшие действия

Сведения о другом стратегическом аспекте для клиентов из сферы розничной торговли: Оптимизация цепочки поставок.

Эти ресурсы содержат рекомендации для всех этапов внедрения облачных технологий.