A szervezet modernizálása

Az interaktív ügyfélmegoldások létrehozásával innovatív eljárásokat hozhat létre az adatok használatával, így jobban bevonhatja az ügyfeleket az igényeik alapján. Az ügyfelek igényeinek megismerése olyan innovatív szemléletekkel, mint az adatok demokratizálása és az innovatív alkalmazásfejlesztés, bővíti az adatok tárolásának, elemzésének, kezelésének és szabályozásának hatékonyságát. Engedélyezze az intelligens kiskereskedelmi érettségre való áttérést a szervezet SaaS-alkalmazásokkal és -szolgáltatásokkal való teljes körű modernizálásával. Gyorsan és megbízhatóan kiépíthet olyan SaaS-megoldásokat, amelyek AI- és ML-szolgáltatásokat használnak az üzleti érték maximalizálása érdekében.

Innováció a kiskereskedelmi ágazatban

A felhőalapú innováció a legnagyobb üzleti értéket nyújtja a kiskereskedelmi szervezet számára. A felhőbevezetésre összpontosító innovációval új technikai készségeket és kibővített üzleti képességeket is kiaknázhat. A szervezet üzleti értékének prediktív növeléséhez ismernie kell az ügyfelek igényeit, és gyorsan létre kell hoznia azokat az innovációkat, amelyek alakítják a termékek és szolgáltatások használatát.

Azt javasoljuk, hogy először az ügyfélbevezetéssel kezdjen a szükséges visszajelzések létrehozásához – az ügyfélkapcsolatok kiépítéséhez a build-measure-learn visszajelzési cikluson keresztül. Tartsa szem előtt az ügyfelek empátiáit, tekintse meg a bevezetést előremutató digitális találmányok fejlesztésének módjait – olyan technológiai innovációkat, amelyek az ügyfelek igényeit kielégítik, és innovatív megoldásokat nyújtanak.

A vállalat prediktív áthelyezése a kiskereskedelmi érettség elemzésalapú és intelligens szakaszaiba megköveteli az omnichannel ügyfélélmény technológiai innovációkkal való átalakítását:

• Valós idejű betekintést nyerhet az érthető és hozzáférhető adatokba, és gyorsan szinkronizálhat a jövőbeli ügyfelek változó elvárásaival egy egyre versenyképesebbé váló online piactéren. Olvassa el a traktorszállító cég teljes történetét.

• Előrejelzhet jövőbeli értékesítési eredményeket az ellátási lánc és az értékesítési adatok alapján, és adatvezérelt üzleti döntéseket hozhat a fejlett, végpontok közötti gépi tanulási előrejelzési modellek előnyeinek kihasználásával. Olvassa el a Carhartt és a Walgreens teljes ügyféltörténetét.

• Azonosítsa az ügyfelek bevételének növekedéséhez vezető legfontosabb tényezőket, egységes és egységes nézettel az adatok között – egységes adatkezelési eljárások megvalósítása a szervezetben. Olvassa el a Chipotle teljes ügyféltörténetét.

A szervezet digitális érettségire való áttérésének felgyorsítása

Az Azure-megoldásgyorsítók fejlett gépi tanulási modellekkel és big data-elemzésekkel kínálják a szervezet számára az üzembe helyezésre kész kódot. Hasznosíthatja a jövőre vonatkozó megállapításokat, adatalapú döntéseket hozhat, gyorsan azonosíthatja az üzleti növekedés pályáit, és növelheti üzleti értékét. Hozzon létre egy állandó ügyfélbeszélgetést, amely mindenhol hatékony, mindencsatornás kiskereskedelmi élményt biztosít.

Egyesítse és konzisztenssé tegye az adatokat a csatornák között, hogy valós idejű elemzéseket nyújtson a Kiskereskedelmi ajánló megoldásgyorsítóval. Használja ki az AI-modellek betanítását és fejlesztését a Azure Synapse Analytics és az Azure Machine Learning Service használatával. Az előzménykattintási adatok és a felhasználói események használatával feloldhatja a személyre szabott interakciókat és az előre kijelölt legjobb ajánlatokat az ügyfelek számára az AI natív vásárlóinak szem előtt tartásával.

Az Igény-előrejelzési megoldásgyorsítóvala következő kiskereskedelmi felhőbevezetési szintre viheti a vállalat ellátási láncát és értékesítési adatait. Alakítsa át az ellátási lánc és az értékesítési adatokat bemenetekké a prediktív eredményekhez – nagy léptékben, valós időben. A jó adatstratégiával és adatkezeléssel hatékonyan megoldhatja az ellátási lánc és az értékesítési előrejelzések összetett kihívásait. Az Azure Machine Learning használatával összevonhatja a végpontok közötti előrejelzési modelleket, és több forrásból származó adatokat taníthat be a jövőbeli igények pontos előrejelzéséhez – ez a nyereségrést, a cash flow-t és a kapacitástervezést érintő elemzések alapja.

Egységes, egységes adatnézetet biztosít, és a Modern Pénzügyi megoldásgyorsítóval lehetővé teszi az adatok egységes, egységes megtekintését és a silók közötti kiterjesztett adatfolyam feloldását. A modern pénzügyi megoldásgyorsító egyesíti a különböző rendszerekből származó adatokat, majd létrehoz és üzembe helyez egy gépi tanulási modellt az Azure Synapse Analytics használatával – azonosítva azokat a legfontosabb tényezőket, amelyek előre jelezhetik, hogy idővel növekvő pontossággal a tevékenységek nagyobb bevételnövekedést eredményeznek.

A szervezet felhőbeli érettségi modelljének igazítása

A kiskereskedelmi felhő érettségi modellje a digitális kiskereskedelmi érettség szakaszait ismerteti. Az innováció kritikus fontosságúvá válik, amikor a szervezetek az elemzésalapú kiskereskedelmi és intelligens kiskereskedelmi szakaszokba lépnek.

Az intelligens kiskereskedelmi érettség elérésének egyik példája a kiskereskedelmi ajánló, amely adatokat, alkalmazásokat, elemzéseket és mesterséges intelligenciát használ a kiskereskedelmi élmény fokozása érdekében.

Adatok elérhetővé tétele mindenkinek

Az innováció legfontosabb lépése az adatok demokratizálása, mivel a szervezeten belül elérhető és érthető adatok az innovációt táplálják.

Ezt a lépést egy közös iparágspecifikus adatmodell használatával gyorsítjuk fel. A közös modell fenntartása lebontja az alkalmazások közötti kommunikációt elfojtó silókat, és korlátozza az adatdemokratizálást. Amikor az összes alkalmazott, folyamat és alkalmazás közös adatmodellből működik, mindannyian alkalmazhatnak technológiát a termékek és szolgáltatások fejlesztésére.

A közös adatmodell kibővítéséhez használjon natív felhőbeli eszközöket az Azure-ban:

• A Microsoft Power BI-ban gazdag vizualizációkat hozhat létre, és üzleti elemzéseket készíthet adatmodelljeiből. Jelentéseket és irányítópultokat hozhat létre és oszthat meg, valamint értesítéseket adhat meg az adatoknak a munkaerőhöz való eljuttatásához.
• Az Azure Purview a metaadatok adatforrásokhoz való besorolását és hozzáadását teszi lehetővé, így minden felhasználó könnyebben megtalálhatja a szükséges adatokat.
• Azure Data Factory adatokat helyezhet át és alakíthat át különböző alkalmazások és jelentések számára.
• Azure Synapse Analytics az egységes adatintegrációhoz, a vállalati adattárházakhoz és a big data-elemzési élményhez. Az Azure Synapse Analytics használatával közvetlenül a bi- és gépi tanulási igényeknek megfelelően betölthet, vizsgálhat meg, készíthet elő, kezelhet és szolgáltathat adatokat.
• Más big data-források , például a Hadoop, a HDInsight és a Databricks, lehetővé teszik az adatelemzők számára, hogy fejlett elemzési megoldásokat építsenek ki a meglévő adatokból.

Ügyfelek bevonása alkalmazásokba

További információ arról, hogyan hozhat létre alkalmazásokat a kiskereskedelmi folyamatok kiterjesztésére, fejlesztésére és automatizálására.

• A Power Platform üzleti csapatokból származó civil fejlesztőket biztosít az értékesítési, bérszámfejtési és pénzügyi részlegek számára. Bővítse ki a közös adatmodellt azáltal, hogy lehetővé teszi a csapatok számára, hogy saját Power Apps- és Power Automate-megoldásokat hozzanak létre.
• Az intelligens szolgáltatások modern alkalmazásokat építenek a felhőben webalkalmazásokkal vagy kiszolgáló nélküli függvényekkel. Beszéd-, szöveg-, látás- és csevegőrobotokkal infukálhat intelligenciát az alkalmazásokban.

Az omnichannel kiskereskedelmi élményének bővítése eszközökkel

További információ arról, hogyan használhatja az eszköz interakcióit , hogy közelebb kerüljön az ügyfelekhez a csatlakoztatott eszközökkel, például a már meglévő eszközökkel.

• Mobilélmények: Az ügyfelek közötti interakciók kiterjesztése a mobilalkalmazások és a Power Apps mobilalkalmazások gyors fejlesztésével.
• IoT: Közel valós időben gyűjt adatokat a kiskereskedelmi, az ellátási láncban és más környezetekben lévő eszközökről.

Következő lépések

Az alábbi cikkek segítenek a felhőbevezetési folyamat sikeres végrehajtásában.

• Irányítás a kiskereskedelmi ágazatban
• Felügyelet a kiskereskedelmi ágazatban