LEA2022年公关营销白皮书：可以重新定义零售业的数据洞察
零售业正在发生巨大的变化。由于 2020 年的事件，零售商被迫在数周或数月内匆忙实施数字化转型，而不是遵循长达数年的原始计划。
随着世界各地的人们进入隔离状态，电子商务爆炸式增长。LEA最近的一项研究发现，在 2020 年前六个月，消费者在美国零售商处的在线支出为 3472.6 亿美元，比 2019 年同期增长了 30.1%。
对零售业的另一个重大影响是社会影响者的崛起。虽然这一趋势在全球大流行之前已经出现并开始增长，但当绝大多数购物者转向社交媒体作为他们因被困在家里的压力、无聊或焦虑的发泄方式时，这种趋势就变得超速了。如今，71% 的消费者表示，他们更有可能因为社会影响者而购买某物。
随着电子商务和社会影响者的日益普及，预测和准备业务季节性波动以及随时可能发生的意外爆发的挑战也随之而来。即使您的网站性能出现最轻微的放缓，也可能意味着销售损失和客户不满。
被迫改变的不仅仅是电子商务企业。拥有实体店的零售商正被迫使用先进技术来从竞争对手中脱颖而出，并提供增值服务以保持客户的忠诚度和满意度。这些技术包括物联网 (IoT) 设备和传感器，以及其他边缘计算工具——所有这些都允许零售商提供店内功能，例如带有动态定价显示的智能货架、增强或虚拟现实功能或智能信标检测顾客在商店中的位置并提醒他们相关的特价商品。
所有这些趋势和技术都在改变我们的买卖方式。在极大地改善客户体验的同时，他们也在生成大量数据来处理、分析和存储。
所有渠道的市场份额竞争都非常激烈。成功和生存取决于企业找到获得优势的方法。今天，这意味着正确管理、访问和分析不断增长的数据量，以发现其中隐藏的洞察力和价值。
解决非结构化数据的挑战
解锁该价值的一个障碍是数据的非结构化性质。据 IDC 称，到 2025 年，组织 80% 的数据将是非结构化数据。与易于组织的结构化数据（想想销售点或库存数据）不同，非结构化数据难以组织、管理和搜索（想想调用中心成绩单、主题标签提及或在线客户评论）。这使得分析变得更加困难。
如果你不能分析你的非结构化数据，那对你来说也没有用。如果您能够对其进行分析，您将开启一个充满可能性的新世界——简化运营、创造新的收入流、深入了解客户趋势和偏好、优化供应链流程和产品定价等等。
- 通过分析客户评论并确定提供问题线索的关键字，了解产品或服务销售不佳的原因。
- 了解客户对您的业务的真实看法，以便您可以在问题升级之前快速有效地解决问题。
- 由于对客户行为和每个部门面临的挑战有更深入的了解，因此可以在整个企业范围内更快地做出决策。
- 找出最成功（和最不成功）的营销计划，最终帮助您将钱花在真正有效的方面。
- 通过使用洞察力在最重要的时间和地点提供超个性化的体验，提高客户获取率和忠诚度。
- 识别高价值客户并通过以最有效的方式接触他们来利用他们的行为。
- 通过识别瓶颈和流程故障并跟踪产品在商店内和运输途中的移动来优化供应链和运营。
- 检测并防止欺诈，例如使用被盗信用卡或店内报销被盗物品而非购买的物品。
- 通过竞争对手网站上类似产品的实时数据等，使定价具有竞争力和动态性。
- 更准确地预测需求和销售量，尽管季节性波动很大，客户偏好不断变化。
使用人工智能和机器学习分析零售数据
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 彻底改变了数据分析。这些技术可以解析来自许多不同来源的数据，将它们整合在一起以找到操作员无法发现的相关性，并提供对组织流程、人员和系统的通常令人惊讶的见解。
在 IDC 的《2021 年零售数字化转型 (DX) 基础设施投资指南》中，零售商列出了他们 2020 年的三大基础设施技术计划。物联网是排名第一的技术计划，增强现实 (AR) 和移动应用程序/设备紧随其后。所有这些被零售商认为对其持续成功至关重要的举措都会产生大量数据。而且大部分都是非结构化的。
人工智能和机器学习对于释放非结构化零售数据的价值至关重要。零售商在哪里花费他们的 AI/ML 资金很重要。在上面提到的同一份 IDC 报告中，零售商制定了他们如何管理 AI/ML 预算的策略：其中大部分（近 40%）用于 AI 软件应用程序和平台。
如何利用零售业的非结构化数据获取洞察力
零售组织转型的惊人潜力取决于找到合适的技术来释放非结构化数据的价值。传统基础设施无法提供这些，主要是因为它是高度孤立的，并将存储分为文件和对象。非结构化数据可以是文件也可以是对象，它们都需要一起管理和分析。
借助正确的数据存储解决方案，您可以无缝地满足购物者的需求，即使是在需求激增的情况下。并在更加个性化的层面上接触每一位客户，以获得可确保重复访问的增强体验。这需要一个存储平台，使存储、访问、管理和分析大量非结构化数据变得简单而高效。探索统一快速文件和对象 (UFFO) 平台，该平台可为您的所有非结构化数据提供单一、高性能、横向扩展的解决方案。