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:249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 免费试用
相关文章推荐
  • 数据科学的下一个「超能力」:模型可解释性

    数据科学的下一个「超能力」:模型可解释性

    很多人重视重视模型的预测能力,却忽略了模型可解释性的重要性,只知其然而不知其所以然。为什么说模型的可解释性这么重要呢?作者就 5 个方面……查看详情

    发布时间:2019.03.28来源:亿信华辰浏览量:178次

  • 数据治理成功的几大要素,你都做到了吗?

    数据治理成功的几大要素,你都做到了吗?

    数据治理(DG)是对企业中使用的数据的可用性,可用性,完整性和安全性的整体管理。健全的数据治理计划包括理事机构或理事会,一套明确的程序和……查看详情

    发布时间:2019.09.04来源:知乎浏览量:259次

  • 数据治理的未来

    数据治理的未来

    数据已成为我们数字经济的命脉。并且为了提取其全部价值,必须管理和管理数据。因此,本文的标题和我主题演讲的主题:数据治理的未来现在。……查看详情

    发布时间:2018.12.26来源:数据治理浏览量:233次

  • 创新基础:智能数据治理是一项团队运动

    创新基础:智能数据治理是一项团队运动

    对于任何希望创新其战略以提高运营效率,提高质量,优化人口健康管理或推动精准医疗的卫生系统而言,数据治理是必不可少的必备措施之一。……查看详情

    发布时间:2018.11.26来源:数据治理浏览量:209次

  • 新的独立全球分析师研究强调数据治理挑战

    新的独立全球分析师研究强调数据治理挑战

    佛罗里达州奥兰多,10月14日-交付 分析的未来,Pentaho的,一个日立数据系统公司今天宣布,由Forrester咨询公司进行的2……查看详情

    发布时间:2019.03.05来源:亿信华辰浏览量:182次

  • 数据质量对区块链的重要性

    数据质量对区块链的重要性

    区块链应该显着提高数据质量。所有这些都与所有权有关,他指出 - 无论是金钱,房地产还是其他任何东西 - 以及它的转移,以及如何记录这些数……查看详情

    发布时间:2019.02.20来源:亿信华辰浏览量:190次

  • 数据质量稳定提升方法:使用反馈循环

    数据质量稳定提升方法:使用反馈循环

    每个额外的数据源都给流程增加了更多的复杂性,并且至少在短期内,在流程自动化之前消耗了额外的时间。现在是时候这些数据专业人员可以专门回答业……查看详情

    发布时间:2021.04.23来源:亿信数据治理知识库浏览量:279次

  • 敏捷/精益数据治理最佳实践

    敏捷/精益数据治理最佳实践

    数据治理 的目标 是确保组织内的质量,可用性,完整性,安全性和可用性。你对此的看法取决于你。许多传统的数据治理方法似乎在实践中都很困难,……查看详情

    发布时间:2018.11.20来源:数据治理浏览量:175次

  • 数据治理,帮你厘清企业的数据资产

    数据治理,帮你厘清企业的数据资产

    数据治理并不是一个新概念,最近因为5月份在欧盟推行的《通用数据保护条例》(General Data Protection Regulat……查看详情

    发布时间:2019.01.18来源:亿信华辰浏览量:174次

  • 数据治理是一种数据管理概念-维基百科

    数据治理是一种数据管理概念-维基百科

    数据治理是一种数据管理概念,涉及使组织能够确保在数据的整个生命周期中存在高数据质量的能力。数据治理的关键重点领域包括可用性,可用性,一致……查看详情

    发布时间:2018.11.12来源:维基百科浏览量:198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