零售業的個人化
現今數位熟悉的消費者知道可以擁有全部。 從產品研究到購買的便利性、出貨追蹤到退貨最佳化，客戶會盡可能使用數位方式。 企業接著預期會回應其所有需求，並想要提供個人化服務。 但在公司和社交資料缺口方面，購物者也越來越在意隱私權。
隨著消費者行為和預期的持續演進，零售商必須找出新的方法來了解和滿足這些需求。 跨多個管道提供個人化以提高供應項目的相關性並改進客戶體驗，不再只是競爭優勢。 現在重要的是在零售業務中存活。
個人化的業務成果
深入的個人化會將現今市場發展所需的內容提供給零售商。 藉由開發單一的客戶觀點，即可在取得工具，讓客戶在正確的時間和地點進行參與。 此檢視也可讓零售商提供正確的內容、執行內容、訊息和優惠。 正面的影響可能會觸及企業的許多領域。
- 將深入解析大眾化：以流量分析和數位行為觸發程序找出客戶的需求。 這些深入解析可讓零售商將產品置於最有可能購買的人員面前。
- 增長收益和客戶存留期價值：提供相關的即時供應項目和見解，以整合資料來協助產品的交叉銷售。
- 加強客戶忠誠度：偵測並回應客戶行為的變更，並針對個別需求的互動量身訂做，以推動加強的忠誠度。
- 改進行銷成效：深入了解客戶需求，並根據其獨特的喜好設定與其互動，以提升參與度。
個人化的最大挑戰
將提供個人化所需的機制整合至現有零售程序十分複雜。 它會對許多組織帶來重大的挑戰。
- 資料定址接收器和缺乏資料治理，讓您難以取得跨通道的取用者 360 度觀點。
- 缺乏透過 AI 和機器學習模型開發取得的深入解析。 這項缺乏會限制回應客戶行為變更的能力，並針對個別需求的互動量身訂做。
- 無效的廣告目標和產品資訊，會對轉換、交叉銷售有效性和客戶滿意度造成負面影響。
將所有應用程式、系統和外部資料訊號之間的資料整合到客戶的單一觀點十分重要。 此檢視會將新式客戶參與的價值最大化。 然後可以套用演算法和啟發學習法，以決定最佳動作。
Microsoft Azure 如何支援零售商來交付個人化
Microsoft 與我們的合作夥伴可讓零售商克服與個人化相關聯的挑戰。 Azure 可為取用者提供協調的個人化訊息。 Azure 也會透過其慣用的通道混合和觸控點提供供應項目。 這些供應項目會建置更深入的品牌連接，並延長客戶存留期價值。
以下是供應項目使用和擴增零售資料以增強個人化的方式：
- 判斷資料輸入：Azure 可以使用各種結構化和非結構化資料。
- 客戶資料
- 銷售或銷售點 (POS) 資料
- 線上交易資料
- 行銷活動或優惠資料
- 產品資料
- 外部資料，例如社交媒體
- 內嵌資料：決定輸入之後，請使用 Azure Data Factory 來內嵌資料，然後 Azure Databricks 來進行準備。 使用 Azure Data Lake Storage 儲存所內嵌的資料。
- 加速深入解析：內嵌並準備資料之後，Azure Synapse Analytics 引擎會作為資料倉儲。 從此倉儲，您可以建立資料的模型，然後以見解形式提供服務。 Azure Synapse Analytics 的速度比其他雲端提供者最多快 14 倍，且成本低 94%。 這些優點可讓零售商加速支援個人化供應項目和體驗所需的深入解析，同時管理成本。 您也可以在此步驟使用 Azure Databricks 的機器學習功能。 這些功能會持續訓練資料，並執行速度會比 Spark 快 10 倍。
- 將個人化建議視覺化：與 Power BI 整合可讓零售商以視覺化方式呈現深入解析，以作為個人化建議和促銷。 這些深入解析可讓企業中的員工加強客戶服務。
- 探索模式以及利用策略創造營收：Azure 的 AI 和機器學習功能提供跨大型資料集的智慧，讓零售商能夠探索模式以及利用策略創造營收。 這種智慧提供零售商需要持續成長收益、加強客戶忠誠度以及改進行銷活動效益的知識。
個人化成功案例
- 探索家用硬體如何使用 Azure 將其資料解壓縮，並建立個人化客戶體驗。
- 閱讀 ASOS 如何使用 Azure Machine Learning 來呈現目標建議、結合解決方案，以及為其資料科學小組開發共同作業結構。
- 了解 如何找到接觸客戶的最佳點。
後續步驟
若要了解零售客戶的另一個策略性驅動程式，請參閱 Omnichannel 最佳化。
下列文章可在您的雲端採用旅程中提供引導，協助您順利完成零售業的雲端採用案例。