Dela via

Anpassning i detaljhandeln

  • Artikel

Dagens digitalt kunniga konsumenter vet att de kan få allt. Från produktforskning till köp bekvämlighet, leveransspårning till returoptimering, kunder använder digitala medel där det är möjligt. Företag förväntas sedan reagera på alla sina behov och önskemål om personliga tjänster. Men shoppare är alltmer oroliga för integritet i kölvattnet av företags- och sociala dataöverträdelser.

Allt eftersom konsumenternas beteende och förväntningar fortsätter att utvecklas måste återförsäljare hitta nya sätt att förstå och uppfylla dem. Att leverera anpassning i flera kanaler för att öka relevansen av erbjudanden och förbättra kundupplevelser är inte längre bara en konkurrensfördel. Det är nu absolut nödvändigt att överleva i detaljhandeln.

Affärsresultat för anpassning

Djup anpassning ger återförsäljare vad som behövs för att trivas på dagens marknad. Genom att utveckla en enda vy över kunder får de verktyg för att engagera kunder vid rätt tidpunkt och plats. Den här vyn gör det också möjligt för återförsäljare att tillhandahålla rätt innehåll, kontext, meddelanden och erbjudanden. De positiva effekterna har potential att nå många områden i verksamheten.

  • Demokratisera insikter: Identifiera kundernas behov med utlösare för analys och digitalt beteende. Dessa insikter gör det möjligt för återförsäljare att placera produkter framför de personer som mest sannolikt kommer att köpa dem.
  • Öka intäkter och kundlivsvärde: Leverera relevanta realtidserbjudanden och insikter som hjälper till att korssälja produkter baserat på enhetliga data.
  • Förbättra kundlojalitet: Identifiera och svara på ändringar i kundernas beteende och skräddarsy interaktioner efter enskilda behov för att öka lojaliteten.
  • Förbättra marknadsföringseffektiviteten: Generera en djup förståelse för kundernas behov och interagera med dem enligt deras unika preferenser för att öka engagemanget.

De största utmaningarna för anpassning

Det är komplicerat att integrera de mekanismer som krävs för att leverera anpassning i befintliga detaljhandelsprocesser. Det medför stora utmaningar för många organisationer.

  • Datasilor och brist på datastyrning gör det svårt att få en 360-graders vy över konsumenter i olika kanaler.
  • Brist på insikter som inhämtats genom utveckling av AI- och maskininlärningsmodeller. Denna brist begränsar möjligheten att svara på förändringar i kundernas beteende och skräddarsy interaktioner efter enskilda behov.
  • Ineffektiv inriktning av annonser och produktinformation påverkar konvertering, effektivitet mellan försäljning och kundnöjdhet negativt.

Det är viktigt att integrera data i alla program, system och externa datasignaler i en enda vy av kunden. Den här vyn maximerar värdet av moderna kundengagemang. Algoritmer och heuristik kan sedan användas för att fastställa de bästa åtgärderna.

Så här stöder Microsoft Azure återförsäljare när det gäller anpassning

Tillsammans med våra partner gör Microsoft det möjligt för återförsäljare att övervinna de utmaningar som är förknippade med anpassning. Azure gör det möjligt att ge konsumenterna samordnade, personliga meddelanden. Azure erbjuder även erbjudanden via önskad kanalmix och beröringspunkter. Dessa erbjudanden skapar djupare varumärkesanslutningar och utökar kundens livslängdsvärde.

Så här använder och utökar våra erbjudanden detaljhandelsdata för att förbättra anpassningen:

  • Fastställa dataindata: Azure kan använda en mängd olika strukturerade och ostrukturerade data.
    • Kundinformation
    • Försäljningsdata eller POS-data (point-of-sale)
    • Transaktionsdata online
    • Kampanj- eller erbjudandedata
    • Produktdata
    • Externa data, till exempel sociala medier
  • Mata in data: När indata har fastställts använder du Azure Data Factory för att mata in data och sedan Azure Databricks för att förbereda dem. Inmatade data lagras med Azure Data Lake Storage.
  • Påskynda insikter: När data har matats in och förberetts fungerar Azure Synapse Analytics-motorn som ett informationslager. Från det här lagret kan data modelleras och sedan hanteras som insikter. Azure Synapse Analytics är upp till 14 gånger snabbare och kostar 94 procent mindre än andra molnleverantörer. Dessa fördelar gör det möjligt för återförsäljare att påskynda insikter som behövs för att stödja personliga erbjudanden och upplevelser samtidigt som de hanterar kostnader. Maskininlärningsfunktionerna i Azure Databricks används också i det här steget. Dessa funktioner tränar kontinuerligt data och körs upp till 10 gånger snabbare än Spark.
  • Visualisera anpassade rekommendationer: Genom att integrera med Power BI kan återförsäljare visuellt visa insikter som anpassade rekommendationer och kampanjer. Dessa insikter ger anställda i hela företaget möjlighet att förbättra kundservicen.
  • Identifiera mönster och tjäna pengar på strategier: Azures AI- och maskininlärningsfunktioner ger intelligens i stora datamängder, vilket gör det möjligt för återförsäljare att identifiera mönster och tjäna pengar på strategier. Den här informationen ger den kunskap som återförsäljare behöver för att kontinuerligt öka intäkterna, förbättra kundlojaliteten och förbättra marknadsföringskampanjens effektivitet.

Framgångsberättelser för anpassning

  • Upptäck hur Hemmaskinvara använde Azure för att packa upp sina data och skapa anpassade kundupplevelser.
  • Läs om hur ASOS använde Azure Machine Learning för att visa riktade rekommendationer, kombinera lösningar och utveckla en samarbetsstruktur för sina datavetenskapsteam.
  • Lär dig hur Walgreens Boots Alliance hittade den söta platsen för att nå kunder.

Nästa steg

Mer information om en annan strategisk drivkraft för detaljhandelskunder finns i Omnichannel-optimering.

Följande artiklar kan vägleda din molnimplementeringsresa och hjälpa dig att lyckas i molnimplementeringsscenariot för detaljhandeln.