Dela via

Omnichannel-optimering i detaljhandeln

  • Artikel

I detaljhandeln avser omnikanal integrerade kanaler som säljer varor och tjänster. En omnikanal ger en sammanhängande, fängslande shoppingupplevelse för kunder, oavsett vilken plattform eller enhet de använder. Data är nyckeln till verksamhetens förmåga att driva sådan optimering mellan kanaler.

Detaljhandelsföretag samlar in olika typer av kunddata. Dessa data omfattar webbbläddringsmönster, inköpsbeteenden, demografi och annan sessionsbaserad webbinformation. Vissa data kommer från interna affärsåtgärder. Andra data måste hämtas från externa källor, till exempel partner, tillverkare eller offentliga domäner.

Affärsresultat för omnikanalsoptimering

  • Återförsäljare som kan samla in, förbereda, resonera över och agera på data från alla tillgängliga källor för att optimera kundupplevelsen mellan kanaler konfigureras för framgång när det gäller:
  • Öka kundlojaliteten: Genom att driva lojalitet genom insikter om kundernas beteende för att leverera relevanta erbjudanden vid rätt tidpunkt kommer kunderna tillbaka till varumärket upprepade gånger.
  • Växande intäkter: Att tillhandahålla sömlösa shoppingupplevelser och sökvägar att köpa i fysiska butiker och digitala kanaler är nyckeln konkurrenskraftig differentiering till top-line tillväxt.
  • Förbättra kundnöjdheten: Synlighet mellan kanaler innebär en mer anpassad upplevelse. Återförsäljare som kan förstå preferenser och bättre betjäna kunder och få insikter om att skapa erbjudanden baserat på behov.
  • Förbättra marknadsföringens effektivitet: Marknadsförare som använder analyskraften i AI bygger smartare och effektivare annonser och kampanjer som resonerar med kunderna och maximerar marknadsföringens ROI.

Omnikanalsoptimeringsutmaningar

Många återförsäljare kan bara använda en bråkdel av de data som är tillgängliga för dem. Det här begränsar din möjlighet att optimera över kanaler. Integreringen av externa, heterogena datakällor i en motor för delad databehandling har krävt betydande arbete och resurser för att konfigureras.

Den här integreringsutmaningen orsakar problem i flera detaljhandelskanaler:

  • Det gör det omöjligt att leverera de sammanhängande, fängslande upplevelser som kunderna förväntar sig.
  • Strategier för prissättning, marknadsföring, produkttillgänglighet och uppfyllande är fortfarande inkonsekventa.
  • Kunderna har fragmenterade, irrelevanta och inkonsekventa shoppingupplevelser.

För att lösa dessa utmaningar behöver återförsäljare en enkel, skalbar metod för att integrera analys- och maskininlärningsfunktionerna.

Så här gör Microsoft det möjligt för återförsäljare att optimera omnikanal

Microsoft gör det möjligt för återförsäljare att förstå preferenser, bättre betjäna kunder och få insikter om att skapa erbjudanden baserat på behov, med verktyg som ger synlighet och en konsekvent upplevelse mellan kanaler. Azure är en omfattande molnplattform med möjlighet att analysera enorma mängder kunddata med hjälp av analys för att leverera bättre kundupplevelser både online och i butik.

Så här fungerar det

  • Identifiera indata: Det första steget är att fastställa indata. Azure kan använda data från fysiska och virtuella detaljhandelskanaler som indata för analys. Dessa källor omfattar lokala kund-, produkt- eller transaktionsdata. De omfattar även försäljnings- och försäljningspunktsdata, kostnadseffektivitetsdata och optimeringsdata för personal.

  • Aktivera åtgärdsbar realtidsanalys: Azure Data Factory matar in data från indataströmmar. Azure Databricks kan bearbeta dessa data för åtgärdsbar realtidsanalys. Azure Data Lake Storage lagrar inmatade data.

  • Snabbare insikter: När data har matats in och förberetts fungerar Azure Synapse Analytics-motorn som ett informationslager. Data modelleras och levereras som användbara insikter som driver affärsresultat. Azure Synapse Analytics är upp till 14 gånger snabbare och kostar 94 procent mindre än andra molnleverantörer. Du kan påskynda insikter som behövs för att stödja anpassade erbjudanden och upplevelser samtidigt som du hanterar kostnader.

  • Underlätta för hela verksamheten: Med Power BI kan du visualisera data på ett sätt som demokratiserar insikter. Att se data hjälper hela verksamheten att förbättra kundnöjdheten, öka intäkterna och öka kundlojaliteten.

  • Skapa smartare och effektivare annonser: Med hjälp av AI-funktionerna hjälper Azure återförsäljare att skapa smartare och effektivare annonser som resonerar med målgrupper över kanaler.

Framgångsberättelser om Omnichannel

Nästa steg

Lär dig mer om en annan strategisk drivkraft för detaljhandelskunder: optimering av leveranskedjan.

De här resurserna ger vägledning i hela scenariot för molnimplementering.