零售商着眼于云计算、数据分析以重振行业
已发表: 2020-08-30Nasscom 和安永报告，印度零售业到 2024 年将达到 1.4 万亿美元
随着形势的好转，云计算和数据分析将在零售业转型中发挥重要作用
通过对供应和分销网络的实时可见性，零售商可以减少供应链中的低效率并预测商品的可用性
Covid-19 大流行的经济影响尚未完全显现，各行业正在为这种影响做好准备。 然而，随着活动的缓慢恢复，零售业将在启动经济复苏方面发挥至关重要的作用。 为了在当今的经济环境中蓬勃发展，零售商意识到需要利用数据和技术的力量。
零售商、消费品 (CPG) 制造商和电子商务公司会产生大量数据。 从线上和移动交易、数据交换、社交媒体、物联网等各个渠道聚合，零售行业的数据资源等待挖掘。
Nasscom 和安永的一份报告预测，到 2024 年，印度零售业将达到 1.4 亿美元。此外，随着零售业快速转向在线平台，到 2020 年底，印度的在线零售额预计将产生 600 亿美元的总收入. 在消费者行为变化和数字经济兴起的推动下，印度零售业将见证人工智能和数据主导的颠覆机遇，特别是在有组织的零售和电子商务领域。
由于封锁和检疫措施，消费者购买行为的转变进一步加强。 出于安全原因，消费者已转向在线购物。 为响应需求，零售商在各种电子商务平台或移动应用程序上列出了他们的业务，以服务他们的客户。 随着形势的好转，云计算和数据分析将在零售业转型中发挥重要作用。
为云计算和数据分析做准备
分析有关客户、产品趋势和供应链的大量数据可以产生洞察力，从而有助于做出更好的决策并改善客户体验。 然而，数据分析可能会因遗留系统和数据孤岛而变得复杂。 糟糕的数据基础设施和数据管理可能会阻碍分析解决方案的实施，危及数据安全，并阻碍实时数据共享。
为了克服这些障碍，零售商正在转向云解决方案和技术，以打破数据轻松流动的障碍，实现分析能力并解锁数据驱动的洞察力。
以下是云计算和数据分析如何帮助零售和 CPG 公司更好地为客户服务、降低成本和增加利润的一些方法：
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预测分析
零售商和 CPG 公司需要数据洞察力，以在供应链、库存、物流和人员配备等领域建立弹性和规模。 更快的产品生命周期和日益复杂的运营正促使零售商确定供应链中的瓶颈区域，以实现利润最大化并降低成本。
借助先进的分析和数据建模，公司可以更好地预测特定商品的需求时间，并帮助他们做出更快、更好的供应链决策。 云技术从供应链的每个阶段本地摄取大量细粒度、半结构化和碎片化数据的能力对于预测分析至关重要。
通过对供应和分销网络的实时可见性，零售商可以减少供应链中的低效率并预测商品的可用性。 借助按需并发，零售商可以并行运行大量模型，而不会出现性能下降问题。
深入了解数据
成功的全球零售商做出的大多数商业决策都不是全球性的——它们是超本地化的。 根据天气或当地趋势、假期期间需要多少销售人员或根据定价和物流使用哪些供应商，决定在区域甚至单个商店级别上存储哪种类型的库存。
来自不同来源和渠道的结构化和半结构化数据被整合到一个集中的存储库中，从而实现对业务和客户的通用和细粒度视图。 这有助于更轻松的数据建模和预测分析，有助于做出数据驱动的决策。 通过云和数据分析解决方案，零售商可以深入了解他们的数据，从而提高绩效和效率。
客户覆盖率
营销部门有一项艰巨的任务：为每个潜在买家个性化其产品和服务的促销和销售。 电子商务流产生大量关于消费者行为的数据，可以帮助营销人员在他们想要的时候提供他们想要的东西。 然而，由于过时的系统和分散的信息孤岛，零售商无法利用这些数据进行有针对性的营销。
云数据平台为营销人员提供了从各种内部和外部来源聚合的单一数据源。 借助这些海量信息，零售商有能力设计有针对性的营销工作并创建个性化的产品和服务。
今天，购物体验的轻松和便利对消费者来说同样重要。 对于消费者而言，这种便利意味着通过多种渠道获得无缝和个性化的购物体验。 为了响应消费者的需求，零售商正在将在线商店和实体实体店结合起来，这为全渠道和混合销售模式铺平了道路。
随着零售商寻求改进产品和服务并利用电子商务平台和移动应用程序，使用 IT 解决方案进行数据收集和分析变得势在必行。 在这些解决方案的帮助下，零售商可以围绕定价、服务和营销传播做出数据驱动的决策，这将有助于改善客户体验、创造价值并实现业务目标。