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Otimização de omnicanal no setor de varejo

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No setor de varejo, o omnicanal refere-se a canais integrados que vendem bens e serviços. Um omnicanal fornece uma experiência de compra coerente e cativante para os clientes, seja qual for a plataforma ou dispositivo que eles usam. Os dados são fundamentais para a capacidade da sua empresa de impulsionar essa otimização entre canais.

As empresas de varejo coletam diferentes tipos de dados do cliente. Esses dados incluem padrões de navegação na Web, comportamentos de compra, dados demográficos e outras informações da Web baseadas em sessão. Alguns dados vêm de operações de negócios internas. Outros dados devem ser retirados de fontes externas, como parceiros, fabricantes ou domínios públicos.

Resultados de negócios da otimização de omnichannel

  • Os varejistas que podem coletar, preparar, raciocínio e agir sobre os dados de todas as fontes disponíveis para otimizar a experiência do cliente entre canais são definidos para o sucesso quando se trata de:
  • Aumentar a fidelidade do cliente: impulsionar a fidelidade por meio de insights sobre o comportamento do cliente para fornecer ofertas relevantes no momento certo leva os clientes de volta à marca repetidamente.
  • Receita crescente: fornecer experiências de compras e caminhos contínuos para comprar em lojas físicas e canais digitais é um importante diferencial competitivo para o crescimento de primeira linha.
  • Melhorando a satisfação do cliente: a visibilidade entre canais significa uma experiência mais personalizada. Varejistas que podem compreender as preferências e entender melhor os clientes e obter insights sobre como criar ofertas com base nas necessidades.
  • Aprimorando a eficácia do marketing: os profissionais de marketing que usam o poder analítico da IA criarão anúncios e campanhas mais inteligentes e eficazes que ressoam com os clientes e maximizam o ROI de marketing.

Desafios de otimização de omnicanal

Muitos varejistas só podem aplicar uma fração dos dados disponíveis a eles. Esse fato limita sua capacidade de otimizar entre canais. A integração de fontes de dados heterogêneas externas a um mecanismo de processamento de dados compartilhados exigiu esforço e recursos significativos para a configuração.

Esse desafio de integração causa problemas em canais de varejo:

  • Isso torna impossível entregar as experiências coerentes e cativantes que os clientes esperam.
  • As estratégias de preços, promoção, disponibilidade do produto e cumprimento permanecem inconsistentes.
  • Os clientes têm experiências de compras fragmentadas, irrelevantes e inconsistentes.

Para superar esses desafios, os varejistas precisam de uma abordagem simples e escalonável para integrar as funcionalidades de análise e aprendizado de máquina.

Como a Microsoft habilita varejistas para otimização de omnicanal

A Microsoft permite que os varejistas compreendam as preferências, atendem melhor os clientes e obtenham insights sobre como criar ofertas com base nas necessidades, com ferramentas que fornecem visibilidade e uma experiência consistente entre canais. O Azure é uma plataforma de nuvem abrangente com a capacidade de analisar grandes quantidades de dados do cliente usando a análise para oferecer melhores experiências do cliente online e na loja.

Como ele funciona

  • Identificar entradas de dados: a primeira etapa é determinar as entradas de dados. O Azure pode aplicar dados de canais de varejo físicos e virtuais como entrada para análise. Essas fontes incluem dados de clientes, produtos ou dados transacionais. Eles também incluem dados de vendas e ponto de vendas, dados de eficiência de custo e dados de otimização de força de trabalho.

  • Habilitar análise ativas e em tempo real: o Azure Data Factory ingere dados de fluxos de entrada. O Azure Databricks pode processar esses dados para análise ativas e em tempo real. O Azure Data Lake Storage armazena do dados ingeridos.

  • Acelerar insights: Depois que os dados são ingeridos e preparados, o mecanismo Azure Synapse Analytics funciona como um data warehouse. Os dados são modelados e entregues como insights ativas que impulsionam os resultados dos negócios. O Azure Synapse Analytics é até 14 vezes mais rápido e custa 94 por cento menos do que outros provedores de nuvem. É possível acelerar os insights necessários para dar suporte a ofertas e experiências personalizadas durante o gerenciamento de custos.

  • Capacitar toda a empresa: o Power BI permite visualizar dados de uma maneira democratizar insights. Ver os dados ajuda toda a empresa a melhorar a satisfação do cliente, aumentar a receita e aumentar a fidelidade dos clientes.

  • Compilar anúncios mais inteligentes e mais eficazes: usar as funcionalidades de IA do Azure ajuda os varejistas a compilar anúncios mais inteligentes e eficientes que ressoam com públicos-alvo entre canais.

Histórias de sucesso do omnicanal

Próximas etapas

Saiba mais sobre outro impulso estratégico para clientes de varejo: otimização da cadeia de fornecedores.

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