소매 업계에 대한 클라우드 도입의 전략적 영향

모범 사례는 고객이 클라우드 채택 프레임워크 전략 방법론을 사용하여 단일 중앙 집중식 클라우드 채택 전략을 만들도록 권장합니다. 아직 작성하지 않았다면 전략 및 계획 템플릿을 사용하여 클라우드 도입 전략을 기록합니다.

이 문서에서는 소매점의 우선 순위가 어떻게 변하고 있는지 설명합니다. 이러한 우선 순위는 이제 고객을 알고 직원에게 권한을 부여하고 복원력 있는 공급망을 빌드하고 소매업을 재구상하는 방법에 중점을 둡니다.

소매 업계의 동기

마이그레이션 및 혁신에 대한 일반적인 동기는 소매 업계와 관련이 있습니다. 소매 조직이 문제를 해결하고 디지털 변환을 추진할 수 있도록 하는 다른 동기도 있습니다.

소매 조직을 위한 클라우드 채택 전략을 빌드할 때 다음과 같은 중요한 동기에 대한 조직의 입장을 평가해야 합니다.

표준화된 클라우드 채택 전략과 관련된 일반적인 비즈니스 결과가 있습니다. 이러한 결과 중 많은 부분이 소매 업계에도 적용됩니다. 클라우드 채택 전략을 포함할 가치가 있는 소매 관련 전략도 있습니다. 각 전략은 중요한 동기에 매핑됩니다.

인사이트의 민주화: 분석 및 디지털 동작 트리거를 통해 고객 요구 사항을 식별합니다. 이를 통해 소매점은 제품을 구매할 가능성이 가장 높은 사람들에게 제품을 선보일 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 검색하고 대응합니다. 충성도를 높이려면 개인의 요구 사항에 맞게 상호 작용을 조정합니다.
마케팅 효과 개선: 고객 요구 사항에 대한 깊은 이해를 생성합니다. 그들의 고유한 선호도에 따라 그들과 상호 작용하여 사용자 참여도를 향상시킵니다.

고객 충성도 향상: 고객 행동에 대한 인사이트를 통해 충성도를 높입니다. 적시에 관련 제안을 제공하면 고객이 브랜드를 반복적으로 다시 찾게 됩니다.
수익 증대: 오프라인 매장과 디지털 채널 모두에서 원활한 쇼핑 환경과 구매 경로를 제공합니다. 이러한 환경과 경로는 매출 성장의 핵심 경쟁 차별화 요소입니다.
고객 만족도 개선: 채널 전반에 대한 가시성은 더욱 사용자 지정된 환경을 의미합니다. 선호도를 이해할 수 있는 소매점은 고객에게 더 나은 서비스를 제공하고 필요에 따른 제안에 대한 인사이트를 얻습니다.
마케팅 효과 향상: AI의 분석 능력을 사용하는 마케팅 담당자는 보다 스마트하고 효과적인 광고 및 캠페인을 빌드합니다. 이러한 캠페인은 고객과 공감하고 마케팅 ROI(투자 수익)를 극대화합니다.

수요 예측 개선: 소매점이 노동 및 물류를 최적화하여 수요를 효과적으로 예측할 수 있도록 실시간 분석을 활용합니다.
운영상의 변화 및 효율성 추진: 비즈니스에 대한 통합된 관점을 확보하여 기존 프로세스를 최적화할 수 있습니다. 그런 다음 데이터, 분석 및 AI를 통해 작동 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환할 수 있습니다.
비용 절감 및 고객 환경 개선: 분석을 통해 공급망 데이터를 분석하여 소매점이 필요할 때 고객에게 적합한 제품을 제공할 수 있도록 지원합니다. 불필요한 재고를 줄이는 동시에.
상품 및 배송의 안전 및 보안 향상: 최신화된 데이터 환경은 물류 여정의 효율성을 최적화합니다. 또한 자산을 추적할 수 있는 전체 공급망에 대한 완전한 그림을 제공하여 손실을 줄입니다.

정보에 입각한 결정 내리기: 에너지 사용 및 창고 운영에 대한 실시간 분석 및 경고를 활용하여 데이터 기반 결정을 내릴 수 있습니다.
마케팅 ROI 개선: 사용 가능한 매장 공간의 사용을 최적화하여 소매점의 기능 대상을 개선시킵니다. 이 최적화는 또한 광고 및 마케팅의 효율성을 높입니다.
최적의 쇼핑 환경 제공: 동영상 카메라, 비콘 기술 및 IoT 센서의 실시간 데이터를 기반으로 경고를 트리거하여 고객 환경을 개선합니다.
에너지 비용 절감: 분석 및 AI를 적용하여 더 빠른 의사 결정을 위해 인사이트를 확보하고 데이터를 시각화합니다. 이러한 애플리케이션은 매장 및 창고 운영의 효율성을 높입니다.

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