零售业的数字化转型:零售启示录

发布时间:2019.02.26来源:亿信华辰浏览量:483次标签:数据治理


与酒店业非常相似,零售业的数字化转型一直是变革的巨大推动力。

一个重要的事实是迷失在所有关于“零售天启”的讨论中,以及关于越来越空旷的购物中心的无数故事:零售业有很多钱。事实上,预计2018年零售市场将增长3%以上,失业率低,工资至少稳定。

简而言之,有钱可花。现在,购物者在哪里消费呢?

进入2019年,消费者在零售方面处于控制之中。选择很丰富。根据德勤2018年零售,批发和分销行业趋势展望,“消费者已经习惯于期待快速,方便和轻松的消费。”

这可以说是我们近年来看到的零售数字化转型的结果。

如果您想在今天的零售业中生存下去,您需要让您的客户轻松上手。这意味着跨渠道满足他们的需求,快速准确地履行订单,提供有竞争力的价格,而不是牺牲过程中的质量。

即使在亚马逊改变零售游戏的世界里,沃尔玛也刚刚宣布它有多年来最好的假期。根据“财富” 杂志最近的一篇文章,“沃尔玛的电子商务销售额在本季度增长了43%,这是另一个神话:电子商务和商店销售相互竞争。”

零售业一直是一个非常易变的行业,正确的产品组合和对正确客户的正确吸引力对成功至关重要。但零售业的数字化转型已经看到了地图的变化。你不再与街对面的商店竞争; 你正在与全球各地的商店竞争。

零售商正在密切关注其业务的各个方面,以帮助他们保持相关性。特别是四个领域受到了极大的关注:

客户体验:在今天的需求 - 快速,需求 - 现在,需要 - 正确的世界中,客户期望能够在他们所在的地方进行购买,而不是在您所在的地方。这意味着通过Web,移动设备或商店。所有关于这些订单的信息都需要捆绑在一起,这样如果出现问题,可以通过任何渠道快速解决。

竞争优势:对零售客户的吸引力往往意味着吸引所有客户作为一个群体或志同道合的群体。但客户是个人,今天他们可以成为可能吸引他们的个性化消息和产品的目标,而不是每个人。

供应链:在正确的时间将正确的产品放在正确的位置是供应链战略的一部分。但是,从任意数量的供应商到仓库和商店,有效且经济有效地将它们移动可以创造或者打破利润。

合作伙伴关系:在零售领域较小的参与者中,与亚马逊等行业巨头的合作伙伴关系可以帮助覆盖全球受众,而这些受众群体根本无法获得并降低了复杂性。较大的参与者也认识到合作伙伴关系在零售领域可以互惠互利。

启用这些策略中的每一个都是数据 - 还有很多。数据是识别客户,个性化体验,提供有用建议,确保物品有库存,跟踪交货等的关键。其核心是零售业的数字化转型。

零售业的数字化转型 - 风险是什么?

但是,如果数据是零售业的重要推动者,那么这也是一个巨大的风险 - 数据是错误的风险,它是旧的,并且它最终落在某个不应该拥有它的人或实体的手中。

erwin公司产品营销总监Danny Sandwell表示,零售商需要达到他所谓的“数据智能”水平。有点像商业智能,Sandwell使用这个术语来表示当零售商中的某个人使用数据制作时作为决定或权力的体验或发送推荐,他们能够找到他们需要的关于该数据的任何信息,包括其来源,年龄,可以访问它的人,哪些应用程序使用它等等。

鉴于流入现代零售商的所有数据,此级别的数据智能需要整体,成熟且计划周密的数据治理策略。数据治理不仅仅位于数据仓库中,而是融入业务流程和企业架构,以提供数据可见性,以实现快速,准确的决策,帮助保持数据安全,及早发现问题,并提醒用户注意正在运行的事物。

零售业中干净,准确,及时的数据有多重要?将其应用于上述四个方面:

客户体验:   如果您的数据显示来自移动应用用户的大量弃用购物车,那么这是一个需要调查的区域,并且良好的数据会识别它。

竞争优势:个性化提供增加销售和创造客户忠诚度?这是营销策略的重要数据点。

供应链:质量问题是否与某个仓库的货物有关?数据将归零问题的位置。

合作伙伴关系:您的合作伙伴关系是否有助于发展业务的其他部分并创造新客户?或者您的现有客户是否使用合作伙伴代替访问您的商店?数据可以告诉你。

尝试无需数据即可得出这些结论 你不能。更糟糕的是,尝试用不准确的数据绘制它们,看看当创建客户的合作伙伴关系结束或移动应用程序购买在经历了不明智的改变之后会发生什么情况时会发生什么。

如果你想专注于零售业的利润,不要忘记这一点:没有错误的余地。

(部分内容来源网络,如有侵权请联系删除)
立即免费申请产品试用 预约演示
相关文章推荐
  • 数据治理的坑,你踩过多少?

    数据治理的坑,你踩过多少?

    大数据时代,数据成为社会和组织的宝贵资产,像工业时代的石油和电力一样驱动万物,然而如果石油的杂质太多,电流的电压不稳,数据的价值岂不是大……查看详情

    发布时间:2020.06.29来源:CSDN浏览量:794次

  • 数据治理系列5:浅谈数据质量管理

    数据治理系列5:浅谈数据质量管理

    数据质量管理是对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的数据质量问题,进行识别、度量、监控、预警等一……查看详情

    发布时间:2019.12.06来源:CSDN浏览量:479次

  • 数据太多、太乱、太差?你需要这样一套数据治理工具

    数据太多、太乱、太差?你需要这样一套数据治理工具

    为了规范数据处理过程,凸显数据业务价值,需对数据进行综合管理,构建标准化、流程化、自动化、一体化的数据治理体系,确保数据架构规划合理、数……查看详情

    发布时间:2021.07.16来源:亿信数据治理知识库浏览量:845次

  • 大数据共享交换平台建设方案

    大数据共享交换平台建设方案

    数据交换共享平台,随着各行业信息化的发展,各行业系统及数据越来越多,也对IT系统建设提出了互联互通、共享交换、业务协同、数据治理等多方面……查看详情

    发布时间:2020.08.14来源:知乎浏览量:643次

  • 数据建模和数据映射:来自任何数据的结果

    数据建模和数据映射:来自任何数据的结果

    统一的数据建模和数据映射方法可能是许多数据驱动型组织所需要的突破。在我与客户进行的大多数对话中,他们表示需要一个可行的解决方案来模拟他……查看详情

    发布时间:2019.01.17来源:亿信华辰浏览量:553次

  • 大数据治理需要具备哪些能力和关键技术

    大数据治理需要具备哪些能力和关键技术

    从企业的数据资产管理和提升数据质量等的数据应用上,大数据治理的内容在不断地发展和完善,在其落地实施的过程中面临着巨大的挑战。我们现在通过……查看详情

    发布时间:2019.08.13来源:知乎浏览量:551次

  • 大数据是如何被采集及应用的

    大数据是如何被采集及应用的

    尽管“大数据”一词近年来屡遭热捧,但很多人都还不知道什么是大数据,更不知道大数据有什么用。这两年,发现“大数据”这个词出现的越来越频繁了……查看详情

    发布时间:2019.01.11来源:亿信华辰浏览量:409次

  • 企业数据治理战略中的重要任务

    企业数据治理战略中的重要任务

    尽管许多企业的数据治理在被不经意间悄悄地忽视了,只有48%的企业拥有明确的规划或计划,但这并不影响数据治理的重要性,它聚焦于三个关键因素……查看详情

    发布时间:2020.07.14来源:知乎浏览量:459次

  • 数据治理知识:怎么判断数据质量是否健康?

    数据治理知识:怎么判断数据质量是否健康?

    从数据质量检查开始:导出数据的子集并通过亿信华辰数据质量管理平台运行它 。这项软件服务可快速评估您数据的有效性、完整性和唯一性。……查看详情

    发布时间:2021.06.10来源:亿信华辰数据治理知识库浏览量:501次

  • 数据质量和数据治理之间有什么区别?

    数据质量和数据治理之间有什么区别?

    跟上无穷无尽的技术术语可能是一项艰巨的任务。松散定义的术语和行业特定的白话使水更加泥泞。特别是在数据管理方面,似乎许多单词也可以互换使用……查看详情

    发布时间:2019.07.04来源:知乎浏览量:627次

相关主题
您点击 “提交”,表明您已理解并同意接受本网站隐私政策和用户协议