大只500平台: 利用数字零售的数据驱动个性化增强

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个性化零售体验的4个步骤
 
捕获上下文丰富的客户数据
 
长期以来,实现增强的个性化是一个缓慢且不确定的过程,随着金牌大只这项技术的日趋成熟,云计算将成为公用事业的游戏规则改变者,使大只500代理能够提供卓越的服务并管理客户参与度。因为数据的质量很少像分析能力一样好。在正确的时间捕获正确的数据对于挖掘有意义的客户洞察是至关重要的。有了正确的数据,组织可以通过提供个性化的报价和在正确的时间吸引客户来转换前景。这些优惠在基于人口统计、地理空间分析、客户偏好和购买需求时最为有效,所有这些都可以通过可靠的数据捕获方法获得。
 
Costco是一个很好的数据获取的例子。这家公司为顾客维持着一个非常成功的会员计划。在大数据成为营销流行语之前,根深蒂固的忠诚计划就已经使Costco获得了大量的客户数据。虽然好市多从未处于数字零售的前沿,但它已经建立了强大的客户数据基础。公司有效地将其用于沟通;例如,食品污染仅向购买特定商品的顾客发出警报。
 
零售商正在探索获取数据的新方法,大只500注册信息通信技术部长表示愿意提供底价–也许并不令人意外,因为政府寄希望于最终推出该大只注册服务,从而使缺乏移动宽带连接的哥伦比亚服务欠缺地区受益。以了解和利用客户的意图。例如,在过去5年里,劳氏一直在使用Pinterest帮助潜在客户对家居装饰产品进行视觉化,并根据客户在购买过程中的地位来衡量他们未来的意图。它提供基于用户配置文件的管理pin,以及过去购买的事务数据。这帮助劳氏发现了客户旅程、兴趣、购买触发因素、Pinterest互动之间的关系,以及到实体店的客流量。
 
深入分析可操作的见解
 
如果相关数据是燃料,那么正确的分析解决方案就是工具,可以为大规模的个性化开发可操作的洞见。零售商可以通过部署从多个接触点(例如网站、POS系统、移动应用程序、店内交互系统和其他资源)获得灵感的解决方案来规划其个性化之旅。将特定的客户数据与基于机器学习的认知技术相结合,零售商可以定义出让客户满意并最大化其客户体验的预测性零售策略。针对销售周期正确部分的报价能够产生更大的个性化和更高的销售转换率。
 
建立灵活的供应链
 
将相关数据与认知工具相结合,可以产生可操作的客户洞察,大只500平台的重点将从“ IT供应商”转移到“ IT合作伙伴”,后者可以帮助大只500代理根据业务需求,行业趋势,技术进步以及资本/投资回报率分析来制定策略。并为创建超个性化体验提供了巨大的机会。然而,要实现“大规模个性化”,就需要重塑供应链,使其更能预测和响应消费者的需求。寻求大规模定制的零售商现在正在利用增强现实和人工智能等技术,使他们的供应链更灵活和灵活。
 
顾客在多个接触点进入采购漏斗,对服装行业的影响最为深刻。如今,更快地推出服装正成为一种常态。规模较小的只做在线业务的公司正在将制造业务搬到离分销网点更近的地方,缩短了交货周期,并提高了股票流失率。
 
数据安全和客户隐私
 
尽管获取数据、深度分析和调整供应链这三个步骤对不断增长的数字零售行业仍然至关重要,但客户对分享和滥用个人数据持谨慎态度。因此,还有第四个步骤:合乎道德和负责任地使用客户数据。请加入我这篇博客文章的第2部分,学习零售商如何在保证数据和隐私保护的同时实现大规模个性化。
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