先进的分析，拯救零售业

romanaislam2024

品牌未能满足消费者的期望，尤其是随时随地与消费者互动的愿望。这是IBM最近编写的报告的主要结论之一，该报告建议传统商店适应并利用新技术。具体来说，本研究得出的指数表明，从0到100的范围内，零售行业公司的平均水平为33。而纯数字品牌正在提高总体水平。 专家预计，不适应这一趋势的商店和品牌将在几年内面临消失的危险。例如，如果没有先进的分析，企业就会盲目运营，无法领先于不断变化的消费者需求。 快乐的年轻夫妇在购物中心 mall.jpeg 提着袋子 数字集成商店的购物体验复杂程度在 91% 的情况下被评为足够或更差，只有 2% 的人认为它非常好或非常好，因为它具有增强现实或机器人等先进功能。

总体而言，IBM 报告表明，品牌的许多店 手机号码数据 内服务均未达到预期。例如， 88%的人在顾客进入实体店时没有能力识别他们。此外，67% 不允许进行产品比较，而49% 则不允许访问其他产品数据。79% 的品牌没有移动协作者，也不为协作者提供对客户信息的移动访问。因此，许多没有时间购物的消费者因无法快速高效的支付而感到失望。不幸的是，84% 的品牌在出现长队时仅依靠开放收银台，67% 的品牌仅提供传统支付方式。这些结果表明缺乏创新解决方案来简化这一流程，并且移动支付解决方案的可用性较低（11%）。 消费者在线购物的趋势加剧了改善数字体验的需求。该品牌的客户体验工作应该集中在这个渠道上，提供更加无缝的线上到线下购物体验。

在这一努力中，高级分析是一个很好的盟友。利用认知工具来识别新兴的购买趋势和不断变化的消费者品味、需求和愿望是实现商业成功的基本要素。一旦确定了影响客户满意度的因素，就有必要将公司的资源集中在满足他们最优先的期望上。 下载指南“高级分析仪表板” 通过数据分析，公司可以根据客户在日常使用的不同数字媒体中留下的数字痕迹来适应客户的品味和偏好。例如，一位经常喝番茄汁的酒店常客可能会在房间的迷你吧里找到几罐该产品，或者在卫生用品包中找到他们喜欢的香水。 人工智能甚至使我们能够预测客户需求并亲自指导与他们中的任何人的关系。



例如，使用IBM Watson等工具，公司将能够根据其在社交网络上的活动并检查“双胞胎”的行为，在任何给定时间将联络中心对话调整为所服务的人员。 基于现有的分析和人工智能工具，个性化广告，如电影《少数派报告》，比我们想象的更接近，并且将成为可能。迈向数字客户的旅程已经开始。 IIC 30年背后的人才 所有这些项目都构成了基于大数据分析、机器学习和自然语言处理(NLP) 以及 IIC 继续实施的其他技术的解决方案和模型。 但这30年创新的关键是背后的人。以专业精神和知识为起点，通过最具创新性的工具和技术进行应用，是许多成功故事的秘诀。 这段时间IIC成长了很多。该公司目前拥有 120 多名专业人员，他们的背景各不相同，但对新技术有着相同的兴趣。