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Otimização omnicanal no setor de retalho

  • Artigo

No setor do retalho, o omnicanal refere-se a canais integrados que vendem bens e serviços. Um omnicanal proporciona uma experiência de compras coerente e cativante para os clientes, seja qual for a plataforma ou dispositivo que utilizam. Os dados são fundamentais para a capacidade da sua empresa de impulsionar essa otimização em canais.

As empresas de retalho recolhem diferentes tipos de dados de clientes. Estes dados incluem padrões de navegação na Web, comportamentos de compra, dados demográficos e outras informações Web baseadas em sessões. Alguns dados são provenientes de operações empresariais internas. Outros dados têm de ser extraídos de origens externas, como parceiros, fabricantes ou domínios públicos.

Resultados empresariais da otimização omnicanal

  • Os revendedores que podem recolher, preparar, raciocinar e agir sobre os dados de todas as origens disponíveis para otimizar a experiência do cliente em canais são configurados para o sucesso quando se trata de:
  • Aumentar a lealdade dos clientes: Impulsionar a lealdade através de informações sobre o comportamento dos clientes para fornecer ofertas relevantes no momento certo traz os clientes de volta à marca repetidamente.
  • Receita crescente: Proporcionar experiências e caminhos de compras totalmente integrados para comprar em lojas de tijolos e morteiros e canais digitais é um diferenciador competitivo fundamental para o crescimento de primeira linha.
  • Melhorar a satisfação do cliente: A visibilidade entre canais significa uma experiência mais personalizada. Os retalhistas que conseguem compreender as preferências e servir melhor os clientes e obter informações sobre a criação de ofertas com base nas necessidades.
  • Melhorar a eficácia do marketing: Os marketers que utilizam o poder analítico da IA criam anúncios e campanhas mais inteligentes e eficazes que ressoam com os clientes e maximizam o ROI de marketing.

Desafios de otimização omnicanal

Muitos revendedores só podem aplicar uma fração dos dados disponíveis. Este facto limita a sua capacidade de otimização entre canais. A integração de origens de dados externas e heterogéneas num motor de processamento de dados partilhados exigiu um esforço e recursos significativos para a configuração.

Este desafio de integração causa problemas em canais de retalho:

  • Torna impossível proporcionar as experiências coerentes e cativantes que os clientes esperam.
  • Os preços, a promoção, a disponibilidade dos produtos e as estratégias de cumprimento permanecem inconsistentes.
  • Os clientes têm experiências de compras fragmentadas, irrelevantes e inconsistentes.

Para ultrapassar estes desafios, os revendedores precisam de uma abordagem simples e dimensionável para integrar as capacidades de análise e machine learning.

Como a Microsoft permite aos revendedores a otimização omnicanal

A Microsoft permite que os revendedores compreendam as preferências, sirvam melhor os clientes e obtenham informações sobre a criação de ofertas com base nas necessidades, com ferramentas que proporcionam visibilidade e uma experiência consistente entre canais. O Azure é uma plataforma na cloud abrangente com a capacidade de analisar grandes quantidades de dados de clientes através da análise para proporcionar melhores experiências de clientes online e na loja.

Como funciona

  • Identificar entradas de dados: O primeiro passo é determinar entradas de dados. O Azure pode aplicar dados de canais de retalho físicos e virtuais como entrada para análise. Estas origens incluem dados transacionais, produtos ou clientes no local. Também incluem dados de vendas e de ponto de vendas, dados de eficiência de custos e dados de otimização da força de trabalho.

  • Ativar a análise acionável em tempo real: Azure Data Factory ingere dados de fluxos de entrada. O Azure Databricks pode processar esses dados para uma análise acionável e em tempo real. Azure Data Lake Storage armazena os dados ingeridos.

  • Acelerar as informações: Depois de os dados terem sido ingeridos e preparados, o motor do Azure Synapse Analytics atua como um armazém de dados. Os dados são modelados e fornecidos como informações acionáveis que impulsionam os resultados empresariais. Azure Synapse Analytics é até 14 vezes mais rápido e custa menos 94% do que outros fornecedores de cloud. Pode acelerar as informações necessárias para suportar ofertas e experiências personalizadas enquanto gere os custos.

  • Capacitar toda a empresa: O Power BI permite-lhe visualizar dados de uma forma que democratize as informações. Ver os dados ajuda toda a empresa a melhorar a satisfação dos clientes, aumentar as receitas e aumentar a fidelização dos clientes.

  • Crie anúncios mais inteligentes e eficazes: A utilização das capacidades de IA do Azure ajuda os retalhistas a criar anúncios mais inteligentes e eficazes que ressoam com o público em canais.

Histórias de sucesso omnicanal

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Saiba mais sobre outro fator estratégico para os clientes de retalho: a otimização da cadeia de fornecimento.

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