Поделиться через

Персонализация в сфере розничной торговли

  • Статья

Современные потребители, обладающие цифровой грамотностью, предъявляют высокие требования. Они используют цифровые средства на всех этапах: от исследования продукта и процесса приобретения до отслеживания отправления и оптимизации возврата. Компании должны реагировать на их потребности в отношении персонализированных услуг. Однако при этом покупатели все больше озабочены вопросами конфиденциальности из-за растущего числа нарушений безопасности данных в социальных сетях и сетях предприятий.

По мере развития поведенческих моделей и роста ожиданий потребителей розничные продавцы должны изыскивать новые способы их анализа и удовлетворения. Обеспечение персонализации по разным каналам для повышения релевантности предложений и улучшения взаимодействия с клиентами больше не является просто одним из конкурентных преимуществ. Теперь это необходимое условие для выживания в сфере розничной торговли.

Бизнес-результаты персонализации

Глубокая персонализация дает розничным продавцам необходимые возможности для процветания на современном рынке. Единое представление о клиентах дает им средства для взаимодействия с клиентами в нужное время и в нужном месте. Оно также позволяет розничным продавцам предоставлять нужный контент, контекст, сообщения и предложения. Положительные результаты могут охватывать различные области бизнеса.

  • Демократизация аналитики. Выявляйте потребности клиентов с помощью аналитики и триггеров цифрового поведения. Эти аналитические сведения позволяют розничным продавцам предлагать товары людям, которые могут купить их с наибольшей вероятностью.
  • Увеличение дохода и пожизненной ценности клиента. Предоставляйте релевантные предложения и аналитику в режиме реального времени на основе объединенных данных для стимулирования перекрестных продаж.
  • Повышение лояльности клиентов. Выявляйте изменения в поведении клиентов, реагируйте на них и подстраивайте взаимодействие под индивидуальные потребности, чтобы повысить лояльность.
  • Повышение эффективности маркетинга. Получите глубокое понимание потребностей клиентов и взаимодействуйте с ними в соответствии с их уникальными предпочтениями, чтобы повысить уровень вовлеченности.

Основные проблемы персонализации

Интеграция механизмов, необходимых для обеспечения персонализации в рамках существующих процессов розничной торговли, — сложная задача. Она создает значительные трудности для многих организаций.

  • Разрозненность данных и отсутствие системы управления ими усложняют получение полного представления о клиентах по всем каналам.
  • Отсутствие аналитических сведений, получаемых за счет разработки моделей ИИ и машинного обучения, ограничивает способность реагировать на изменения в покупательском поведении и адаптировать взаимодействие к индивидуальным потребностям.
  • Неэффективный таргетинг рекламы и сведений о товарах негативно влияет на конверсию, эффективность перекрестных продаж и удовлетворенность клиентов.

Важно объединить данные из всех приложений и систем, а также внешние сигналы в единое представление о клиентах. Это представление позволяет максимально увеличить ценность современных методов взаимодействия с клиентами. Затем можно применить алгоритмы и эвристические методы для определения оптимальных действий.

Возможности обеспечения персонализации в розничной торговле, предоставляемые Microsoft Azure

Вместе с партнерами корпорация Майкрософт дает розничным продавцам возможность преодолеть трудности, связанные с персонализацией. Azure позволяет согласованно предоставлять потребителям персонализированную информацию. Azure также помогает предоставлять предложения через предпочтительный набор каналов и точки контакта. Эти предложения усиливают связь с брендом и повышают пожизненную ценность клиента.

Ниже описывается, как наши предложения используют и дополняют данные розничной торговли для улучшения персонализации.

  • Определение входных данных. Azure может использовать разнообразные структурированные и неструктурированные данные.
    • Данные клиента
    • Данные по продажам или из точек продаж (POS)
    • Данные по транзакциям в Интернете
    • Данные по кампаниям или предложениям
    • Данные по товарам
    • Внешние данные, например из социальных сетей
  • Прием данных. После определения входных данных используйте Фабрику данных Azure для их приема, а затем Azure Databricks для их подготовки. Принятые данные сохраняются в Azure Data Lake Storage.
  • Ускорение аналитики. После приема и подготовки данных подсистема Azure Synapse Analytics выступает в качестве хранилища данных. Данные из этого хранилища можно моделировать, а затем предоставлять как аналитические сведения. Azure Synapse Analytics работает в 14 раз быстрее и обходится на 94 процента дешевле, чем решения от других поставщиков облачных служб. Эти преимущества позволяют розничным продавцам ускорить получение аналитических сведений, необходимых для поддержки персонализированных предложений и услуг, и в то же время контролировать затраты. На этом этапе также используются возможности машинного обучения Azure Databricks. Обучение на основе данных проводится непрерывно и может быть в 10 раз быстрее, чем при использовании Spark.
  • Визуализация персонализированных рекомендаций. Интеграция с Power BI позволяет розничным продавцам визуализировать аналитические сведения в виде персонализированных рекомендаций и акций. Эти аналитические сведения позволяют сотрудникам компании улучшить обслуживание клиентов.
  • Обнаружение закономерностей и определение стратегий монетизация. Возможности ИИ и машинного обучения Azure позволяют розничным продавцам анализировать большие наборы данных, чтобы обнаруживать закономерности и определять стратегии монетизации. Эти средства искусственного интеллекта дают розничным продавцам знания, необходимые для непрерывного увеличения дохода, а также повышения лояльности клиентов и эффективности маркетинговых кампаний.

Истории успеха персонализации

  • Узнайте, как компания Home Hardware использовала Azure для раскрытия потенциала своих данных и создания персонализированных услуг для клиентов.
  • Узнайте, как компания ASOS использовала Машинное обучение Azure для предоставления таргетированных рекомендаций, объединения решений и разработки системы совместной работы для команд по обработке и анализу данных.
  • Узнайте, как компания Walgreens Boots Alliance нашла перспективное направление для привлечения клиентов.

Дальнейшие действия

Сведения о другом стратегическом аспекте для клиентов из сферы розничной торговли см. в статье Многоканальная оптимизация.

Следующие статьи содержат сведения о процессе внедрения облачных технологий, а также помогут вам достичь успеха в реализации сценария внедрения облачных решений для розничной торговли.