数据如何改变零售客户体验以及 SSD 如何提供帮助

数字化转型正在增加零售数据量——这些数据是满足消费者需求的关键

作者肖恩·杨 | 2024年9月10日 | 全部, 精选, 技术

如今的消费者期望很高。他们已经习惯了快捷、方便、个性化的购物体验，这些体验涵盖了所有可用渠道，从通过移动应用程序购物到亲自到实体店浏览。

自全球疫情爆发以来，这种预期只会进一步加强。2020 年之前，电子商务增长率约为每年 10% 至 15%。由于新冠疫情，封锁、商店关闭和保持社交距离成为常态，在线购物活动激增。短短一年内，电子商务增加了43%，由2019年的逾$5710亿扩大至2020年的逾$8150亿。

虽然大多数购物者不再需要隔离，但电子商务仍在增长——零售商在疫情期间实施的其他数字化增强措施也在增长，例如路边取货、网上购买店内取货 (BOPIS) 和送货上门。对于处于数字化转型初期的公司来说，满足消费者的期望可能是一项越来越大的挑战。这是因为要在电子商务上取得成功并提供消费者所需的购物体验需要大量信息。

零售业的数据力量

数据是每个现代零售组织的（不那么）秘密武器。它是解锁超有价值见解的关键，可帮助公司以全新且令人兴奋的方式迎合客户。数据可以揭示每个目标受众的独特行为和偏好。它可以帮助零售商了解：

- - 客户喜欢哪些渠道浏览或购买
  - 顾客喜欢如何与零售商沟通
  - 他们的客户价值观是什么——他们想要可持续产品吗？本地工匠？最优价格？
  - 对于客户来说，价格和质量之间的界限在哪里
  - 客户何时以及为何退货或从竞争对手处购买产品
  - 哪些销售激励措施最能激励客户——折扣、忠诚度积分、购物赠品
  - 顾客何时以及为何在商店和第三方网站上撰写评论
  - 顾客如何看待零售商的品牌和整体声誉
  - 还有更多

如果零售商不通过上述方式以及其他方式了解他们的客户，他们就无法提供让客户再次光顾的体验。

零售商在运营方式上做出的每一个决定都会对客户产生影响。数据不仅可以告诉零售商有关购物者的信息，还可以帮助他们优化和简化内部流程，改善库存管理和供应链物流，提高员工的工作效率。以任何一种方式改善运营都可以使零售商更好地服务客户，更快、更方便地为他们提供他们想要的东西等。

随着零售商不断采用数字工具来实现和简化电子商务和传统购物，他们正被来自各方的数据淹没。他们从店内销售点系统、在线评论、供应链系统、库存跟踪应用程序、社交媒体、电子商务统计数据、呼叫中心日志、送货车辆中的传感器数据和商店监控摄像头等来源获取大量信息。

当然，仅仅有所有这些数据。需要汇总、存储、分析和管理这些数据，才能让其发挥作用。这需要强大的数据存储解决方案和一系列技术和工具。

利用零售数据需要先进的技术

帮助零售商从海量数据中提取价值的主要技术包括物联网 (IoT)、人工智能和机器学习、数据分析和无线连接。让我们仔细看看这些技术。

物联网

物联网能够从传感器或其他设备收集原始数据。例如，店内监控摄像头可以实时捕捉顾客行为，如人流量、他们在商店中的移动方式、他们在哪里停留以及他们挑选了什么。传感器通常放置在车辆上，以监控运输条件或测量振动或温度等环境因素，以确保某些易腐烂或易碎产品完好无损地到达。这些摄像头、传感器和其他监控设备通常会将收集到的数据传输到中央存储库进行存储、分析等。

人工智能与机器学习

零售商越来越多地使用人工智能和机器学习应用程序来解析数据并获取隐藏在其中的见解。一旦收集到数据，来自所有来源的存储数据都可以通过这些系统进行处理，这些系统会处理数据并识别模式并检测异常，以告知零售商客户的行为方式。例如，杂货店里的物联网摄像头会记录顾客在商店中的移动方式以及他们停留最多的区域。人工智能应用可以处理这些信息并向零售商提供建议，告诉他们应该将某些产品放在哪里以获得更多曝光率等等。

数据分析

数据分析通常与人工智能和机器学习系统齐头并进；事实上，它们经常在同一个解决方案中一起使用。数据分析获取原始信息，对其进行处理并提供可用的统计数据或事实，零售商可以使用这些数据或事实来改进流程和客户体验。例如，通过数据分析，零售商可以发现一种特定产品的退货频率高于其他产品。结合人工智能功能，数据分析解决方案可以深入了解该产品退货频率如此之高的原因——比如说，这是一件衣服，退货的主要原因是它不合身。系统可以检测出物品的尺寸是否不合适，或者产品中是否存在其他缺陷导致其无法正确合身。这些类型的见解对零售商来说非常有价值，因为它使他们能够找出问题并解决问题。该系统还可以向零售商展示哪些方法确实有效，因此零售商或许可以将这些流程或做法推广到其他领域。

无线连接（5G）

所有上述技术都需要强大、可靠的网络。无线连接是一个关键组件，因为它允许远程传感器和系统将数据和见解传输给零售商。虽然 5G 速度和性能的全部承诺尚未完全实现，但它最终将通过大幅提高数据传输和处理速度来改变无线网络。5G 的低延迟和高带宽也将更好地支持边缘计算，其中部分数据的处理和分析直接在传感器或摄像头本身中进行，而不是简单地将数据发送到中央集线器。