Melhore a experiência de varejo com um Acelerador de Solução de Recomendação de Varejo

Artigo
09/22/2023

No mundo do varejo, os canais digitais rapidamente se tornaram a força motriz para criar um melhor envolvimento do cliente. Os retalhistas estão a ser pressionados a reimaginar a forma como comunicam a proposta de valor, partilhando atualizações sobre as suas linhas de produtos. Eles estão sendo forçados a se mover para a perspetiva do consumidor comprador, com o objetivo de entender melhor o que os clientes estão procurando. Os varejistas estão buscando novas maneiras de fortalecer a conexão entre compradores e produtos, aumentando sua taxa de adesão e criando valor aditivo além dos produtos nos carrinhos de compras.

As compras no local normalmente levam à compra por impulso, já que os compradores têm uma variedade de produtos expostos antes deles. A compra por impulso normalmente não ocorre na experiência de compra online. Os compradores procuram produtos específicos, adicionam ao seu carrinho de compras e prosseguem para o checkout.

O Retail Recommender Solution Accelerator ajuda os varejistas a destacar produtos associados que podem ser de interesse para um comprador. O seu objetivo é criar uma experiência de compra online personalizada. Usando IA e tecnologias avançadas de nuvem de análise de dados, o Retail Recommender Solution Accelerator apresenta aos compradores conteúdo e produtos relevantes das seguintes maneiras:

Um comprador visita uma página comercial on-line do varejista, que solicita ao usuário seleções personalizadas, com base no histórico de compras.
Quando o comprador adiciona itens ao carrinho, o site oferece mais recomendações, com base em quais produtos seriam comprados com esses itens.
À medida que o comprador se move pelo site do varejista, o site oferece novas recomendações com base no que o comprador observa.

Acelerador de soluções de recomendação de varejo

O Retail Recommender Solution Accelerator é um código pronto para implantar que aproveita os recursos de análise no Azure Synapse para avaliar os hábitos de compra e navegação anteriores de seus compradores, oferecendo uma experiência de navegação personalizada com recomendações personalizadas de produtos.

Exceder as expectativas dos clientes no setor de varejo é a alavanca mais importante para melhorar o seu negócio. Informações mais profundas podem impulsionar a receita da sua organização e aumentar a retenção. O aprendizado de máquina ajuda você a avaliar como as decisões operacionais influenciam os resultados de negócios.

Conecte seus dados e entenda seu cliente, independentemente de como ele comprar

Desbloqueie a inovação e remova silos de dados na sua organização. Conquiste clientes recorrentes oferecendo uma experiência omnichannel aprimorada e mais personalizada com uma estratégia de dados unificada. Obtenha uma visão holística das informações do cliente e dos dados de vendas, além de influências macroeconômicas, transações financeiras e suprimentos — tudo o que permite que sua organização automatize fluxos de trabalho, planeje vendas futuras e gerencie riscos de forma proativa.

Acelere o crescimento de seus negócios existentes com código pronto para implantar** que você pode implementar rapidamente em sua infraestrutura — e supere o desafio de otimizar a captura, visualização e alavancagem dos dados de seus clientes.

Visão geral do Retail Recommender Solution Accelerator

Recompense seus clientes fiéis com recomendações significativas de produtos
Impulsione análises de ponta a ponta em toda a cadeia de suprimentos
Crie melhores experiências na loja e online
Permita insights mais profundos e uma experiência do cliente mais personalizada
Use o aprendizado de máquina para fazer recomendações personalizadas que sejam significativas para seus clientes fidelizados

Data complexity and siloed decision-making

Transforme a experiência do cliente com personalização em tempo real

O Retail Recommender Solution Accelerator usa aprendizado de máquina e um modelo de filtragem que conecta o que o cliente olha com dados do que outros usuários têm em tempo real para fornecer uma recomendação. Por exemplo, se outros clientes visualizaram telefones e fones de ouvido, e você visualiza telefones, é mais provável que você também veja um fone de ouvido — uma visão específica do cliente se tornará sua recomendação. O sistema construirá então uma matriz de dados semelhantes para informar as suas recomendações futuras.

Veja como é o modelo do Retail Recommender Solution Accelerator:

Retail Recommender Solution Accelerator model

Como funciona a recomendação de compras em tempo real para a sua organização?

O cliente chega à página, vê itens personalizados com base no seu histórico de compras.
O cliente seleciona ou muda de usuário.
Atualizações da página de destino, o cliente vê itens personalizados em tempo real com base em seu histórico de compras.
O cliente entra na página de detalhes do produto, vê os produtos sugeridos com base no histórico de compras e navegação.
O cliente coloca itens no carrinho, vê recomendações adicionais com base nos itens que colocou no carrinho.
O cliente retorna à página de destino e vê os produtos complementares recomendados.

Retail Recommender Solution Accelerator details

Introdução ao MVP do Retail Recommender Solution Accelerator

Inicie o Retail Recommender Solution Accelerator com os recursos necessários para criar rapidamente uma Solução de Recomendação de Retalho com base na abrangente Plataforma Azure Analytics.

Crie o seu MVP personalizado

Implante recursos. Crie um grupo de recursos que você pode usar como um contêiner para começar a implantar os recursos no Azure.
Prepare os dados. Configure seu ambiente de desenvolvimento para o Azure Machine Learning. A VM de notebook é uma maneira altamente compatível e pré-configurada de começar a funcionar rapidamente.
Treine dados com scripts personalizados. O processo de script é descrito em uma série de Jupyter Notebooks. Revise-os sequencialmente para orientá-lo em treinamento, pontuação e fazer previsões usando o Azure Machine Learning.

Crie seu MVP em menos de um dia com dados de demonstração, ou em 2-5 semanas com seus dados personalizados e uma sessão de preparação.

Aqui está um diagrama de alto nível de operações por meio do Azure Data Lake Storage Gen2 (data lake em escala empresarial), Azure Synapse, Azure Synapse Analytics, Azure AI Search, Azure Machine Learning Service, Azure API Management e serviços do Azure Machine Learning.

Pré-requisitos do Azure e da plataforma de análise

Conhecimento prático do Azure, Azure Cosmos DB, Azure Machine Learning e Azure Kubernetes.

Leia a história completa da Trator Supply Company.

Mais informações:

Para obter orientação técnica abrangente, incluindo um guia de implantação, consulte a página GitHub do Retail Recommender Solution Accelerator.

A Trator Supply Company, a maior varejista de estilo de vida rural dos Estados Unidos, selecionou a Microsoft como seu provedor estratégico de nuvem para dar suporte à arquitetura e modernização de tecnologia para o site de comércio eletrônico e a plataforma de análise empresarial da empresa. Leia a história completa do cliente da Trator Supply Company.

A Starbucks tem usado a tecnologia de aprendizagem por reforço para fornecer uma experiência personalizada aos clientes usando o aplicativo móvel da empresa. Este método de treinamento de aprendizado de máquina aprende a tomar decisões em ambientes complexos e imprevisíveis com base em feedback externo. Leia a história completa do cliente Starbucks.

Próximos passos

Use o modelo de DevOps do Azure para implantar em seu próprio ambiente. Siga as etapas incluídas no modelo Retail Recommender Azure DevOps:

Inicie sessão no gerador.
Navegue até o Cloud Adoption Framework.
Selecione o Retail Recommender modelo Azure DevOps.
Implante em seu ambiente de DevOps do Azure.

Os artigos a seguir ajudarão você a ter sucesso em sua jornada de adoção da nuvem.

Partilhar via