利用精细零售数据的 5 种方法
Published on 05 Jul 2021
截至 2019 年，全球电子商务零售市场规模为 4.25 万亿美元。预计 2020 年至 2027 年，该市场的复合年增长率将达到 9.4%[1]。新冠疫情使美国电子商务的增长速度加快了两年，并在 2020 年增加了 1500 亿美元的收入[2]。
消费零售市场是一个充满活力且竞争激烈的领域。消费者的期望和需求每天都在变化。实体店、电子商务零售商以及消费包装商品 (CPG) 公司必须快速适应才能保持竞争优势。
另请参阅：智能 SKU 管理以提高供应链效率
数据的重要性
数据是新的石油。企业可以利用数据为消费者提供定制体验和增加价值。这有助于提高客户保留率、平均客户价值和总收入。零售商可以从在线和移动交易、物联网 (IoT) 设备和社交媒体中收集数据。数据驱动的决策可以提高客户满意度。然而，分析如此大量的数据并产生高质量的见解可能具有挑战性。传统系统可能难以安全地传输实时数据。它们会限制企业获得高级分析的能力。在这种情况下，像 Snowflake 的云数据平台这样的解决方案被证明是非常有用的。该解决方案涵盖了有效技术堆栈所需的一切。
什么是技术栈？
技术栈或技术堆栈是一个术语，用于指代企业用于运营的服务、软件、工具和程序。对于零售业务，技术堆栈必须执行多项功能。下面提到了其中一些功能：
- 客户关系管理：零售企业必须拥有高质量的 CRM 来跟踪客户互动
- 个性化模型：创建个性化模型的能力将允许企业根据每个客户的个人资料、以前的购买历史、位置等提供定制体验
- 广告活动评估：所有零售企业都会开展在线广告活动。他们的技术堆栈必须能够评估这些广告活动的效果，以便分析哪些策略有效
- 数据捕获和分析：数据可以从各种来源流入。从营销活动、社交平台、销售等。零售企业技术堆栈应包括捕获这些数据、分析数据并提供有意义的见解的能力
本白皮书涵盖了零售企业利用细粒度数据的以下 5 种方式：
- 个性化您的消息
- 个性化您的商品组合
- 优化库存
- 测试和学习
- 优化定价以推动价值
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资料来源：
1. 2020 年 5 月，《零售电子商务市场规模、份额和趋势分析报告（按产品）》，Grand View Research，[可在线获取] 网址：https: //www.grandviewresearch.com/industry-analysis/retail-e-commerce-market [2021 年 7 月访问]
2. 2021 年 6 月，“2020 年，新冠病毒为美国电子商务增加了 1050 亿美元”，Digital Commerce 360，[可在线获取] 出处：https: //www.digitalcommerce360.com/article/coronavirus-impact-online-retail/ [2021 年 7 月访问]
