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소매 업계의 개인화

  • 아티클

오늘날의 디지털에 정통한 소비자는 모든 것을 가질 수 있다는 것을 알고 있습니다. 제품 조사에서 구매 편의성, 배송 추적, 반품 최적화에 이르기까지 고객은 가능한 모든 곳에서 디지털 수단을 사용합니다. 그러면 기업은 개인 설정 서비스에 대한 모든 필요와 욕구에 반응해야 합니다. 그러나 쇼핑객은 기업 및 공유 데이터 침해로 인해 개인 정보 보호에 대해 점점 더 많이 우려하고 있습니다.

소비자 행동과 기대치가 계속 진화함에 따라 소매점은 이를 이해하고 충족할 수 있는 새로운 방법을 찾아야 합니다. 제안의 관련성을 높이고 고객 환경을 개선하기 위해 여러 채널에서 개인화를 제공하는 것은 더 이상 경쟁 우위가 아닙니다. 소매 비즈니스에서 생존하는 것은 이제 필수입니다.

개인화의 비즈니스 결과

심층적인 개인화는 소매점에게 오늘날의 시장에서 성공하기 위해 필요한 것을 제공합니다. 고객에 대한 단일 보기를 개발함으로써 적절한 시간과 장소에서 고객을 참여시킬 수 있는 도구를 얻습니다. 또한 이 보기를 통해 소매점은 올바른 콘텐츠, 컨텍스트, 메시지 및 제안을 제공할 수 있습니다. 긍정적인 영향은 비즈니스의 많은 영역에 영향을 미칠 가능성이 있습니다.

  • 인사이트의 민주화: 분석 및 디지털 동작 트리거를 통해 고객 요구 사항을 식별합니다. 이러한 인사이트를 통해 소매점은 제품을 구매할 가능성이 가장 높은 사람들에게 제품을 제공할 수 있습니다.
  • 수익 및 고객 평생 가치 증대: 통합 데이터를 기반으로 제품을 교차 판매할 수 있도록 하는 관련 실시간 제안 및 인사이트를 제공합니다.
  • 고객 충성도 향상: 고객 행동의 변화를 검색 및 대응하고 개인의 요구에 맞게 상호 작용을 조정하여 충성도를 높입니다.
  • 마케팅 효과 개선: 고객의 요구에 대한 깊은 이해를 생성하고 고객의 고유한 선호도에 따라 고객과 상호 작용하여 사용자 참여도를 높입니다.

개인화를 위한 주요 과제

개인화를 제공하는 데 필요한 메커니즘을 기존 소매 프로세스에 통합하는 것은 복잡한 과정입니다. 이는 많은 조직에 중대한 과제를 안겨 줍니다.

  • 데이터 사일로와 데이터 거버넌스의 부재로 인해 여러 채널에서 소비자에 대한 360도 뷰를 가져오기가 어렵습니다.
  • AI 및 기계 학습 모델 개발을 통해 얻은 인사이트 부족. 이러한 부족은 고객 행동의 변화에 대응하고 개별 요구에 맞게 상호 작용을 조정하는 기능을 제한합니다.
  • 광고 및 제품 정보의 비효율적인 대상 지정은 전환, 교차 판매 효과 및 고객 만족도에 부정적인 영향을 미칩니다.

모든 애플리케이션, 시스템 및 외부 데이터 신호의 데이터를 고객에 대한 단일 보기로 통합하는 것이 중요합니다. 이 보기는 최신적인 고객 사용자 참여의 가치를 극대화합니다. 그런 다음 알고리즘과 휴리스틱을 적용하여 최상의 작업을 결정할 수 있습니다.

Microsoft Azure가 개인화를 제공하는 소매점을 지원하는 방법

Microsoft는 파트너와 함께 소매점이 개인화와 관련된 문제를 극복할 수 있도록 지원합니다. Azure를 사용하면 소비자에게 조정되고 개인 설정 메시지 서비스를 제공할 수 있습니다. Azure는 또한 기본 설정된 채널 조합 및 터치 포인트를 통해 제안을 제공합니다. 이러한 제안은 더 깊은 브랜드 연결을 빌드하고 고객의 평생 가치를 확장합니다.

Microsoft 제품이 소매 데이터를 사용하고 보강하여 개인화를 개선하는 방법은 다음과 같습니다.

  • 데이터 입력 결정: Azure는 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 모두 사용할 수 있습니다.
    • 고객 데이터
    • 판매 또는 POS(판매 시점) 데이터
    • 온라인 트랜잭션 데이터
    • 캠페인 또는 제안 데이터
    • 제품 데이터
    • 소셜 미디어와 같은 외부 데이터
  • 데이터 수집: 입력이 결정되면 Azure Data Factory를 사용하여 데이터를 수집한 다음 Azure Databricks를 사용하여 데이터를 준비합니다. 수집된 데이터는 Azure Data Lake Storage를 사용하여 저장됩니다.
  • 인사이트 가속화: 데이터가 수집 및 준비되면 Azure Synapse Analytics 엔진이 데이터 웨어하우스 역할을 합니다. 이 웨어하우스에서 데이터를 모델링한 다음 인사이트로 제공할 수 있습니다. Azure Synapse Analytics는 다른 클라우드 공급자보다 최대 14배 더 빠르고 비용은 94% 저렴합니다. 이러한 이점을 통해 소매점은 비용을 관리하면서 개인 설정 제안 및 환경을 지원하는 데 필요한 인사이트를 가속화할 수 있습니다. Azure Databricks의 기계 학습 기능도 이 단계에서 사용됩니다. 이러한 기능은 데이터를 지속적으로 학습하고 Spark보다 최대 10배 빠르게 실행합니다.
  • 개인 설정 권장 시각화: Power BI와 통합하면 소매점에서 개인 설정 권장 사항 및 프로모션으로 인사이트를 시각적으로 표시할 수 있습니다. 이러한 인사이트는 비즈니스 전반의 직원이 고객 서비스를 향상할 수 있도록 합니다.
  • 패턴 발견 및 전략에 대한 수익 창출: Azure의 AI 및 기계 학습 기능은 대규모 데이터 집합 전반에 걸쳐 인텔리전스를 제공하여 소매점이 패턴을 발견하고 전략을 수익화할 수 있도록 합니다. 이 인텔리전스는 소매점이 지속적으로 수익을 늘리고 고객 충성도를 높이며 마케팅 캠페인 효율성을 개선하는 데 필요한 지식을 제공합니다.

개인화 성공 사례

  • Home Hardware에서 Azure를 사용하여 데이터 압축을 풀고 개인 설정 고객 환경을 만든 방법을 알아봅니다.
  • ASOS가 Azure Machine Learning을 사용하여 대상 권장 사항을 표시하고, 솔루션을 결합하고, 데이터 과학 팀을 위한 협업 구조를 개발한 방법을 읽어보세요.
  • Walgreen Boots Alliance가 어떻게 고객에게 다가갈 수 있는 최적의 지점을 찾았는지 알아봅니다.

다음 단계

소매 고객을 위한 또 다른 전략적 동인에 대해 알아보려면 옴니채널 최적화를 참조하세요.

다음 문서는 클라우드 채택 과정을 안내하고 소매 업계를 위한 클라우드 채택 시나리오에서 성공하는 데 도움이 될 수 있습니다.