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零售行业中的个性化
如今，对数字领域十分精通的消费者知道他们可以充分享受数字化的便利。 从产品研究到购买便利性，从快件跟踪到退货优化，客户会尽可能使用数字手段。 相应地，企业需要对客户的所有需求和需要做出反应，以提供个性化服务。 但是，随着公司数据和社交数据泄露事件越来越多，购物者越来越关心隐私。
随着消费者行为和期望的不断变化，零售商必须找到新的方法来了解并满足它们。 跨多个渠道提供个性化以提高产品/服务的相关性并改善客户体验不再只是一项竞争优势。 在零售业务中寻求生存现在是当务之急。
个性化的业务成果
只有进行深度个性化，零售商才能在当今的市场中风生水起。 通过开发单一客户视图，他们可以获得相应的工具，在适当的时间和地点与客户互动。 此视图还允许零售商提供正确的内容、上下文、消息和产品/服务。 正面影响可能会直达许多业务领域。
- 使见解大众化：通过分析和数字行为触发器确定客户需求。 通过分析这些见解，零售商就能够将产品呈现在最可能购买这些产品的人面前。
- 增加收入和客户终生价值：提供相关的实时产品/服务与见解，以便基于统一数据交叉销售产品。
- 增强客户忠诚度：检测和响应客户行为的变化，根据个人需求进行交互，以提高忠诚度。
- 提高营销效率：深入了解客户需求，根据他们的独特偏好与他们交互，以提高参与度。
个性化面临的最大挑战
将提供个性化所需的机制集成到现有零售流程中是很复杂的。 它为许多组织带来了重大挑战。
- 数据孤岛和缺乏数据治理会使用户难以跨渠道获取客户的 360 度视图。
- 缺少通过 AI 和机器学习模型开发获得的见解。 这种缺乏会限制对客户行为变化进行响应以及根据个人需求进行交互的功能。
- 广告和产品信息的针对性不强会对转换、交叉销售的有效性和客户满意度产生负面影响。
必须将所有应用程序、系统和外部数据信号中的数据集成到单一客户视图中，这一点很重要。 此视图最大程度地提高了新式客户参与的价值。 然后，可以应用算法和试探法来确定最佳操作。
Microsoft Azure 如何支持零售商提供个性化
Microsoft 与合作伙伴协作，使零售商能够克服与个性化相关的挑战。 可以利用 Azure 为使用者提供协调的个性化消息传送功能。 Azure 还通过其首选的渠道组合和接触点提供产品/服务。 这些产品/服务可建立更深层的品牌联接并扩展客户终生价值。
下面介绍我们的产品/服务如何使用和补充零售数据来增强个性化：
- 确定数据输入：Azure 可以使用各种结构化数据和非结构化数据。
- 客户数据
- 销售或销售点 (POS) 数据
- 在线交易数据
- 活动或产品/服务数据
- 产品数据
- 外部数据，例如社交媒体
- 引入数据：确定输入后，使用 Azure 数据工厂来引入数据，然后使用 Azure Databricks 来准备数据。 使用 Azure Data Lake Storage 存储引入的数据。
- 加速获得见解：在引入和准备数据后，Azure Synapse Analytics 引擎将充当数据仓库。 在此仓库中，可以对数据建模，然后将其作为见解提供。 与其他云提供商相比，Azure Synapse Analytics 的速度最多可提高 13 倍，成本降低 94%。 有了这些优势，零售商就可以加速获得所需的见解，以支持个性化的产品/服务和体验，同时管理成本。 此步骤也使用 Azure Databricks 的机器学习功能。 这些功能可以持续训练数据，运行速度高达 Spark 的 10 倍。
- 将个性化建议可视化：与 Power BI 集成使零售商能够直观地将见解呈现为个性化的建议和促销手段。 这些见解使企业内的员工能够增强客户服务。
- 发现模式并将策略转化为收益：Azure 的 AI 和机器学习功能提供跨大型数据集的情报，使零售商能够发现模式并将策略转化为收益。 此情报提供零售商持续增加收入、提高客户忠诚度并改进市场营销活动的效率所需的知识。
个性化成功案例
- 了解 Home Hardware 如何使用 Azure 来解包其数据并创建个性化的客户体验。
- 了解 ASOS 如何使用 Azure 机器学习来呈现目标建议、合并解决方案，以及为其数据科学团队开发协作结构。
- 了解 Walgreens Boots Alliance 如何找到联系客户的最佳方式。
后续步骤
若要了解零售客户的另一个战略驱动因素，请参阅全渠道优化。
以下文章可指导你的云采用旅程，并帮助你在零售行业的云采用方案中取得成功。