數據如何改變零售客戶體驗以及 SSD 如何提供協助

數位轉型正在增加零售數據量——這些數據是滿足消費者需求的關鍵

作者肖恩·楊 | 2024 年 9 月 10 日 | 全部, 精選, 技術

今天的消費者有很多期望。他們習慣於跨越所有可用管道的快速、便利、個人化的購物體驗，從透過行動應用程式購物到在實體店親自瀏覽。

自全球大流行以來，這些期望有增無減。 2020 年之前，電子商務成長率約為每年 10% 至 15%。由於新冠疫情，當封鎖、商店關閉和社交距離成為常態時，線上購物活動激增。電子商務在短短一年內增加了43%，從2019年的超過$5710億擴大到2020年的超過$815億。

雖然大多數購物者不再需要隔離，但電子商務仍在成長，零售商在疫情期間實施的其他數位增強措施也在成長，例如路邊取貨、網購店內取貨 (BOPIS) 和送貨上門。對於處於數位轉型早期階段的公司來說，滿足消費者的期望可能會成為越來越大的挑戰。這是因為要在電子商務領域取得成功並提供消費者所需的購物體驗需要大量資訊。

零售業數據的力量

數據是每個現代零售組織的（不那麼）秘密武器。這是釋放超有價值見解的關鍵，可以幫助公司以全新且令人興奮的方式迎合客戶。數據可以揭示每個目標受眾的獨特行為和偏好。它可以幫助零售商了解：

- - 客戶喜歡透過哪些管道瀏覽或購買
  - 客戶喜歡如何與零售商溝通
  - 他們的客戶的價值觀是什麼——他們想要可持續的產品嗎？當地工匠？最優惠的價格？
  - 對於客戶來說，價格和品質之間的界限在哪裡
  - 客戶何時以及為何退貨或向競爭對手購買產品
  - 哪些銷售獎勵措施最能激勵顧客－折扣、忠誠度積分、購買贈品
  - 客戶何時以及為什麼會在商店和第三方網站上撰寫評論
  - 顧客如何看待零售商的品牌和整體聲譽
  - 還有更多

如果零售商不透過上述及更多方式了解客戶，他們就無法提供吸引客戶回頭客的體驗。

零售商在營運方式上所做的每一個決定都會對顧客產生影響。數據不僅可以告訴零售商有關他們的購物者的信息，還可以幫助他們優化和簡化內部流程，改善庫存管理和供應鏈物流，提高員工的生產力和效率。透過以上任何一種方式改善運營，零售商都可以更好地與客戶合作，更快、更方便地為他們提供他們想要的東西等。

隨著零售商繼續採用數位工具來支援和簡化電子商務和傳統購物，他們正被來自各方的數據淹沒。他們從店內銷售點系統、線上評論、供應鏈系統、庫存追蹤應用程式、社交媒體、電子商務統計、呼叫中心日誌、送貨車輛和商店中的感測器數據等來源獲取大量資訊監控攝影機。

當然，僅僅簡單地還不夠有所有這些數據。它需要被聚合、儲存、分析和管理才能有意義。這需要強大的資料儲存解決方案以及一系列技術和工具。

利用零售數據需要先進的技術

使零售商能夠從大量數據中獲取價值的主要技術包括物聯網 (IoT)、人工智慧和機器學習、數據分析和無線連接。讓我們仔細看看這些技術。

物聯網

物聯網可以從感測器或其他設備收集原始數據。例如，店內監視器可以捕捉顧客行為的即時鏡頭，例如人流、他們如何穿過商店位置、他們在哪裡停下來以及他們拿了什麼。感測器通常放置在車輛中，用於監控交付條件或測量振動或溫度等環境因素，以確保某些易腐爛或易碎的產品完好無損地到達。這些攝影機、感測器和其他監控設備通常會將收集到的資料傳輸到中央儲存庫進行儲存、分析等。

人工智慧和機器學習

零售商越來越多地使用人工智慧和機器學習應用程式來解析數據並獲取隱藏在其中的見解。一旦收集完畢，來自所有來源的儲存資料就可以透過這些系統進行處理，這些系統處理資料並識別模式並檢測異常情況，以告知零售商其客戶的行為方式。例如，雜貨店中的物聯網攝影機記錄顧客如何穿過商店以及他們最多停留的區域。一個人工智慧應用可以處理這些資訊並向零售商提供建議，告訴他們應該將某些產品放置在哪裡以獲得更多曝光等等。

數據分析

數據分析通常與人工智慧和機器學習系統並進；事實上，它們經常在同一個解決方案中一起使用。數據分析獲取原始信息，對其進行處理並提供有用的統計數據或事實，零售商可以使用它們來改進流程和客戶體驗。例如，透過數據分析，零售商可以發現特定產品的退貨頻率高於其他產品。與人工智慧功能相結合，數據分析解決方案可以深入了解為什麼該產品如此頻繁地被退貨——假設這是一件衣服，而退貨的主要原因是它不合身。該系統可以檢測商品尺寸是否不正確，或者產品是否有其他缺陷導致其無法正確貼合。這些類型的見解對於零售商來說非常有價值，因為它使他們能夠找出問題並解決它們。該系統還可以向零售商展示什麼是真正有效的，因此零售商也許可以將這些流程或實踐推廣到其他領域。

無線連線（5G）

所有上述技術都需要強大、可靠的網路。無線連接是一個關鍵組件，因為它允許遠端感測器和系統向零售商傳輸數據和見解。雖然 5G 速度和效能的全部承諾尚未完全實現，但它最終將透過資料傳輸和處理速度的大幅提高來改變無線網路。 5G 的低延遲和高頻寬也將更好地支援邊緣運算，其中一些資料處理和分析直接在感測器或攝影機中進行，而不是簡單地將資料發送到中央集線器。