2021年最值得关注的6大零售技术(管理层必看)
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2021-07-10 17:38
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随着零售技术的日新月异,顾客的消费方式也在发生翻天覆地的变化。
从单一渠道购买、多渠道购买、再到如今的全渠道购买,随时随地都有可能发生的购买行为,让品牌零售企业只有跟上并适应新的零售技术,才能在数字化时代中占据一席之地。
本文结合Gartner 2021战略技术趋势与国内外针对零售技术的研究,总结出2021年最值得关注的6大零售技术,期望能对您有所帮助。它们分别是:
1.虚拟试衣间
Virtual Fitting Rooms
2.全面体验
Total Experience
3.行为互联网
Internet of Behaviors
4.全渠道客户互动
Omnichannel Customer Engagement
5.客户数据集成
Integrated Customer Data
6.超级自动化
Artificial Intelligence/Hyperautomation
虚拟试衣间
(Virtual Fitting Rooms)
虚拟试衣间也许你并不感到陌生,这是很早就有概念出现,但由于各种技术限制,一直未被广泛普及的一项零售技术。但随着5G的发展,虚拟试衣间的用户体验正在大幅提升。
品牌零售企业可以在虚拟试衣间上传自己商品的颜色、尺寸等规格,让顾客在线上通过APP就可以实现商品的体验。
这项技术更适用于服装鞋帽行业,不少彩妆品牌也开始启用,因为客户只要下载了品牌零售企业的APP,就能在任何地方实现试穿/试戴/试用商品。
像梅西百货、阿迪达斯等大型零售商都正在投入这项技术的研发,并取得了积极的成果。根据Zeekit(易观数科注:以色列特拉维夫的女性创业公司,该公司聚焦于实时图像技术、计算机视觉和人工智能等业务)的数据显示,使用虚拟试衣间的品牌零售企业,退货率将平均降低36%。
全面体验
(Total Experience)
全面体验是指将多重体验(Multi Experience,MX)与客户体验(Customer Experience,CX)、员工体验(Employee Experience,EX)和用户体验(User Experience,UX)相互关联,通过关注他们之间如何交叉和交互,来改善整体的购物体验。
具备全面体验能力的品牌零售企业,将获得更高的客户、员工、用户体验满意度,并建立起核心竞争优势。
Gartner对这四者的定义分别为:
多重体验:跨各种数字触点的交互(如网络、移动应用、聊天机器人、AR/VR,可穿戴设备)使用多种交互方式(如触摸、声音、视觉、手势)的组合,以支持无缝和一致的数字用户体验。
客户体验:与供应商员工、系统、渠道或产品的一次性和累积效应所产生的顾客感知和相关感受。
员工体验:员工与公司客户、合作伙伴、领导、团队、流程、政策、工具和整体工作环境的一次性和累积性效应所产生的看法和相关感受。
用户体验:在给定的环境下,用户与产品交互产生的单一或聚合体验。用户体验的常见因素包括产品的图形设计、交互设计和内容(包括文字和视觉)。
过去我们只重视客户和用户端的多重体验,现在也要将之覆盖到员工,共同创造卓越的零售体验。
行为互联网
(Internet of Behaviors)
行为互联网将技术、数据分析与行为科学相结合,汇集面部识别、位置跟踪、大数据等当前直接关注个人用户的技术,并将结果数据与设备使用等相关的用户行为事件相关联。
通过从智能手机、社交媒体、智能硬件等地方收集并分析用户行为数据,可以帮助品牌零售企业了解顾客过去的行为方式,并预测顾客未来的行为方式。这将大幅提升品牌零售企业的运营效率和决策准确率。
例如,通过店内分析跟踪客户行为轨迹,已经有少数线下零售门店已经可以做到,记录并分析每天每个时间段的顾客访问次数、新顾客和回头客的数量、以及不同的促销信息是如何影响顾客的购买行为等数据。
这种店内客户行为分析,可以帮助我们更好地了解客户在店内的行为,并帮助零售商为顾客创造更愉悦的店内购物体验。将之与线上顾客行为数据相结合,将发挥更大的作用。
全渠道客户互动
(Omnichannel Customer Engagement)
全渠道购买的时代,顾客可能会通过各种渠道与企业进行互动,例如,百度在线搜索、微博粉丝对话、微信公众号留言、抖音观看直播、小红书内容种草等。
这使得企业很难将众多渠道统一,形成一张完成的、没有断点的客户旅程视图,也就更不用说在每个渠道为顾客量身定制个性化的体验。
建立全渠道统一的客户互动,不过度打扰用户,为用户制定个性化的营销旅程,是品牌零售企业与用户构建亲密关系的关键。
客户数据集成
( Integrated Customer Data)
通过客户数据集成,统一客户视图,是实现全渠道统一客户互动的前提条件。
但客户数据集成对品牌零售企业来说并不容易,因为:
一是数据多且杂,因为不仅有线上众多渠道的数据,还有线下众多门店的数据;
二是数据难打通,不同来源的数据能采集全面就已经实属不易,还要将其打通形成用户唯一标识则更难。大部分零售企业的用户数据都缺乏统一的规范与标识,用户ID各端口也未打通。
所以,在客户数据集成上,品牌零售企业往往会更倾向于找专业的第三方厂商来协助完成,省时省力。
例如,通过易观方舟的Event-User模型,用户在不同端口的匿名与登录状态皆可打通。数据上报时会对用户使用xwho来标识,在匿名阶段,xwho中会记录一个匿名ID ,登录后则调用alias方法传入注册ID。
对于注册用户匿名访问,需要一个唯一标识将用户行为贯穿起来,distinct_id就是在xwho的基础上根据一些规则生成的唯一ID。
超级自动化
(Artificial Intelligence
/Hyperautomation)
超级自动化集合AI、机器学习等创新技术,不仅包括一系列的自动化工具,还涉及自动化过程(即发现、分析、设计、自动化、测量、监控和重新评估)的成熟度。
Gartner将超级自动化定义为,一项可用于快速识别、审查和自动执行大量获准业务和IT流程的严格方法。一切可以而且应该被自动化的事物都将被自动化。
超级自动化离不开自动化工具,例如,易观方舟的WorkFlow功能,可以将复杂、长期的运营策略简化为系列具有逻辑关系的运营活动,系统将会自动判断活动中的各个节点状态,并根据预设的触发条件来运行下一步将要执行的动作。
通过超级自动化,可以帮助品牌零售企业提升运营效率、节省时间,让企业员工跳出日常性的繁琐工作,投身到创造性的工作上,产生更大的价值。
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