Teradata:统一数据平台助力零售企业“逆势突围”

疫情延宕之下,作为弱周期行业的零售业亦难幸免。整个行业在持续的疫情打击下反复承压。

疫情延宕之下,作为弱周期行业的零售业亦难幸免。整个行业在持续的疫情打击下反复承压。内因外力催生行业变局,商业逻辑正出现深刻的不可逆的转变。一方面,城市暂停、全民宅居,消费行为深度线上化、碎片化,为行业数字化转型提供了外在推力;另一方面,行业内无人化变革近年间由发轫走向纵深,人工智能、云计算、大数据等新技术驱动产业升级,加速了零售业洗牌和格局分化。

面对危机变局,作为零售企业,尤需:1)抓住消费行为模式换挡机遇,建立自有客户数据资产,真正发挥数据之力,极致客户体验,提升客户忠诚度;2)打造智能供应链,对冲疫情扰动,以城市封控“压力测试”为契机,迈向一流的供应链管理;3)加强运营弹性和敏捷性,凭借更高数智化程度降本增效。简言之,唯有从客户、供应链、运营侧多管齐下地转型,持续借助数据力量,重构“人-货-场”,企业方能转“危”为“机”。

在此过程中,打破数据壁垒、连接数据孤岛并整合高级分析,建设覆盖企业经营各环节的统一数据平台,成为零售企业数字化转型的成功关键。这也是由我国零售业在转型面前普遍感到能力不足的现状所决定的——当前零售形式不断推陈出新(如直播带货等),对业务穿透性的要求不断提高,原有的割裂数据已不能支撑发展,亟需发挥集成化、规模化的数据力量,打造强大的统一数据平台,方能最大化数据资产价值。

作为全球领先的企业级智能数据平台公司,Teradata依托旗下Vantage平台现代化的数据管理及分析架构,为零售业客户提供新零售整体解决方案,帮助企业构建数据生态系统,实现商品流通、交易、营销等数据的互通,持续提升数据应用能力,为消费者提供卓越品牌体验,为客户带来多重业务价值。

消费者全旅程数字化,打造极致客户体验

从早期的“场-货-人”到如今的“人-货-场”,“人”跃居零售业三大要素之首。这也体现了行业共识:零售业已进入“用户为王”时代,新一轮的竞争焦点在于如何争夺消费者心智。研究表明,“客户体验”成为品牌区分度最大的贡献因素。Salesforce调查显示,76%的客户期待企业深入了解他们的需求和偏好。这要求零售商在客户旅程的每个触点采集有效数据,并基于统一的数据分析平台,获得更加深入实时的洞察,建立真正的客户理解和激活能力,以便在所有渠道上为客户提供无摩擦的购物体验。

然而,就现状而言,触点纷繁导致数据碎片化,渠道割裂引发数据孤岛,都使得分析洞察难度倍增,最终往往削弱而非增强了客户体验。Teradata新零售解决方案融全渠道商业数据汇集、处理、管理、分析、输出于一体,全方位优化客户旅程,为全球众多首屈一指的零售企业带来与众不同的“超个性化”客户体验。

例如,一家电子商务公司希望官网能为消费者提供卓越线上体验,在恰当时机以消费者偏好的方式,精准推送定制化资讯。最终,该公司采用Teradata解决方案,有针对性且有选择性地关联数据湖中的网络日志数据和Vantage数据仓库中的订单历史数据,生成消费者线上行为与线下交易一体化的360°视图。与此同时,他们还据此精心编排与消费者的每一次个性化互动。实际业务成果表明,这一贯穿消费者全旅程的营销策略,不仅提高了消费者满意度和忠诚度,减少了客群流失,还有效提升了营销响应率和转化率,增加了销售收入。

Teradata新零售解决方案的实质是将整个客户旅程数字化,以线上赋能线下,优化跨渠道的客户旅程。对于已进入电子渠道的消费者,我们会实时进行用户偏好和行为倾向分析,并针对细分客群启用不同的营销策略。Teradata智能产品推荐引擎基于模型工厂、标签体系和推荐规则而建立,将更符合个性化需求的产品推向消费者,从而增加客单价,实现千人千面的精准营销。

英国零售商JD Williams和美国互联网零售商Overstock,都是善用数据以提高盈利的典型。两家公司成功实施了Teradata的统一数据架构,从社交媒体和Web日志等多个来源学习客户偏好,并从数据中获取颠覆性洞察,以识别客户模式和在其网站上的跨渠道旅程,最终通过其首选渠道与客户进行沟通,更好地满足了客户需求,大幅增加了收入。

精准预测需求,打造智能供应链

每一轮疫情的到来,都是对供应链管理能力的一次“大考”。在前不久多座城市的管控中我们看到,不少平台的末端配送能力明显下降,“最后一公里”短板问题突出。这表明零售企业还需进一步实现数据整合与共享,打通供应链各相关环节,优化库存与补货策略,提升供应链效率。

Teradata解决方案为零售企业提供一个协同的供应链视图,实现了端到端的供应链透明化,改善供应链运营。通过回归分析、时间序列分析、聚类分析、时空4D分析、路径分析、产品相关性分析等,精准跟踪每个SKU的位置节点信息和状态,预测和防止可能发生的延误,而不仅仅只是缺货后的应对。我们对订单、运输的优先级进行排序处理,根据每日指标和历史趋势,做出实时需求计划并监控执行。

在此基础上,我们还可帮助实现智能前置分仓,优化补货效率。根据需求信号(交易、浏览、收藏、购物车、社交媒体等数据)和因果变量(促销、天气、网络搜索、客户情绪、产品属性等),应用领先的需求规划和分层预测技术,把货物放在离消费者最近的前置仓,优化库存水平,提高一次妥投率,减少仓间调拨,提升最后一公里效率。

灵活敏捷的数据分析,增强运营弹性

灵活敏捷的数据应用和运营,需要在本地和多云环境间迅捷切换和同时处理的能力。对每日需处理庞杂数据的零售企业来说尤为如此。Teradata的Vantage拥有多项专利技术,具有混合云和多云平台部署能力,以及远程下推查询能力。这意味着,客户如需了解存储在不同云平台上的实时数据,每次查询只会动用到跟此次查询相关的数据,从而尽可能降低所涉数据量,并减少数据的大量迁移。作为一款多云互联的数据分析平台,Vantage提供的灵活敏捷的数据分析能力,支撑零售企业增强运营弹性。

结语

在疫情和业态升级双重挑战下,零售企业逆势突围的最有力的抓手是数据。Teradata帮助零售业客户跨越不同的业务渠道和技术平台,把最棘手的孤岛数据整合到一起,打造统一的数据平台,以此作为企业通用的数据基础,并充分发挥高级分析的强大力量,助力极致的客户体验,供应链智能化和运营优化,深度释放数据价值。凭借在全球顶级零售客户群中积累的最佳实践以及深厚的技术专长,我们坚信能够帮助客户实现持续性的成长。

来源:至顶网CIO与CTO频道

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2022

05/09

10:52

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