《谷歌云：如何成為一個數據驅動型零售商（2022白皮書）（40頁）.pdf》由會員分享，可在線閱讀，更多相關《谷歌云：如何成為一個數據驅動型零售商（2022白皮書）（40頁）.pdf（40頁珍藏版）》請在三個皮匠報告上搜索。

1、如何成為一個數據驅動型零售商 2010203367172636目錄序言如何利用數據來實現零售業務的成功受數據驅動的零售商青睞的云提高客戶獲取和留存率Blue Apron:為現代分析學提供了更好的方法Zulily:實時增加收入和增強客戶體驗分析學推動更好的商品銷售和分類決策The Home Depot:通過數據驅動的方法幫助實干家完成更多的工作Bed Bath&Beyond:加快全方位轉型，更好地服務客戶更有效地運營和供應鏈Charlotte Tilbury:提供數據導向的客戶體驗Carrefour:提供良好的零售體驗，線上和線下如何成為一個數據驅動型零售商361%簡介零售業的整體財務的成功與將

2、原始數據轉化為可操作的見解有著直接的關系。從趨勢預測、庫存控制到營銷策略和客戶行為，也許沒有哪個行業比它更加依賴數據了。新冠肺炎的到來令零售商在客戶支持、訂單執行和庫存管理等領域快速的推出了數據驅動的現代化舉措。購物者想要在去商店之前知道有什么可買，他們希望能有路邊取貨等滿足他們多種需求的選擇。這讓許多零售商開始思考，如何才能更聰明地處理數據，更快地創造新的客戶體驗，更好地連接客戶員工和客戶同時采用可靠的、大規模的、安全的方法。如果可能的話，零售業不會很快恢復到疫情前的“正?！?。盡管目前的氣氛沒有危機剛開始時那么緊張，但不確定性仍然是世界各地消費者日常生活的一部分。他們每天都在做決定，決定自己

3、想要怎樣生活，以及為了適應“新常態”什么是重要的。例如，“路邊取貨”的全球搜索量在 2020 年同比增長了 3000%。這反映出購物者擔心自己的安全，但隨著時間的推移，其中一些人的行為發生了變化，新的行為變成了習慣。在谷歌的一項調查中，61%的美國消費者表示，即使沒有受到限制，在網上購物和在實體店提貨對他們來說也是一種有益的購物方式。對于零售商來說通過收集、處理、訪問和分析數據的這些能力來應對消費者需求的變化。比以往任何時候都更加重要。對于數據驅動型零售商來說，更好地了解客戶、預測需求、了解運營，并能夠實時根據這些洞察采取行動，是一種能夠在快速變化的環境中推動市場份額和收入增長的能力。全球范圍

4、內，“路邊取貨”的搜索量同比增長了 3000%。1大多數美國消費者認為，在網上購物和在商店或路邊買東西將是一種即使在沒有限制的情況下，對他們購物也是有益的。212如何成為一個數據驅動型零售商3435457%盡管 57%的企業決策者表示，他們面臨著由組織內不同團隊管理的豎井數據的挑戰，但通過采用正確的方法和結合正確的技術，數據驅動的轉換是可以實現的。云中的人工智能(AI)和機器學習(ML)技術驅動的新數據分析能力，在歷史上對大多數零售商來說是一個挑戰，可以說這在不可能的粒度級別上將原始數據轉化為更快、更智能、更可操作的決策。麻省理工學院技術評論(MIT Tech Review)發現，使用人工智能

5、和 ML 的公司可以 2 倍以上的推動數據驅動決策，決策速度上升 5 倍，并以 3 倍的速度執行。通過谷歌委托的研究發現，對于零售商來說，數據密集型 AI/ML 估計未來三年可以為該行業實現產值達到 2300 億至 6500 億美元。數據驅動的零售商能夠利用各種系統(POS、CRM、營銷平臺、ERP等)的潛在數據，統一對事實的看法，推動從市場營銷到業務運營的實時預測洞察，而不是將洞察作為過去業務業績的后視圖來回顧。例如，以前，為了接觸到最有可能購買的人，零售商會把這些最近放棄了網站購物車的人們建立成一個網站訪問者群體，然后聯系他們，通過營銷活動，讓他們繼續完成購買任務。這個過程可以通過谷歌營銷

6、平臺和谷歌 Cloud 自動完成，它不是確定哪些行為會導致購買，而是使用第一方數據通過購買傾向模型來預測未來購物者的行為。然后，零售商可以使用相同的模式在 Analytics 360 中建立受眾，并將其分享給谷歌廣告平臺，如谷歌 Ads，將營銷盡可能的集中在具有較高購買傾向的購物者身上。這種瞄準市場的能力可以改變游戲規則的游戲轉換。類似的場景存在于零售業務的所有部分。關鍵是在整個組織內以簡單而自動化的方式實現對洞察力和數據的民主化訪問。5如何成為一個數據驅動型零售商未來三年，人工智能和 ML 技術可以為許多零售商提供預計銷售額將達到 2300 億至 6500 億美元。的企業決策者面臨著由組織內

7、不同團隊管理的豎井數據的挑戰。5通過關注這本電子書中所強調的三個領域的數據驅動計劃，你可以開始回答下面這樣的問題：如何成為一個數據驅動型零售商我如何創造忠誠的客戶?我如何實現跨渠道收益最大化?我如何了解庫存趨勢以及做出更好的分類決策?我如何更好地管理供應鏈和庫存？如何激活營銷促銷活動以提高銷售額？6 如何利用數據來解鎖零售業務的成功為了幫助零售商運營數據來解鎖出新的和更好的方式來推動商業成功，我們整理了內部專家的最新見解、領先品牌的最佳實踐，以及谷歌云產品組合的創新解決方案。繼續閱讀下去，發現如何在你的零售業務中利用數據的力量。提高客戶滿意度獲取和留存率推動更好的商品銷售和分類決策 提高運營和

8、庫存效率如何成為一個數據驅動型零售商701:22%的企業高管認為，他們的公司可以將數據轉化為可操作的見解。統一所有不同的數據對于理解和預測客戶行為是非常重要。66提高客戶滿意度獲取和留存率通過統一的數據集，獲得客戶 360 的視角零售商經常在獲取數據這方面遇到困難，這使得數據驅動的客戶難以獲取和保留計劃并執行。這個問題是普遍存在的:在一項對 500 多名企業高管的調查中，83%的人認識到將數據轉化為可操作見解的重要性，但只有 22%的人認為他們的公司能夠做到這一點。零售商需要訪問統一的數據集，以更好地理解和預測客戶行為、數據模型和分析 推動市場個性化和實時洞察，以增強客戶支持。從你的網站、廣告

9、到客戶服務和支持，客戶通過無數的觸點與你的產品或業務聯系。由于消費者在外部平臺和系統(如社交媒體和在線市場、天氣數據、市場數據、位置數據、傳感器等)上的交互作用，所收集的數據的數量和復雜性變得更加復雜。在典型的組織中，來自這些交互的數據是在豎井操作中收集的，通常使用不同的系統和技術。通過統一數據從在線互動到環境因素零售商可以發現顧客行為中隱藏的信息，這些信息可以直接影響顧客獲得和保留。零售商可以通過客戶數據平臺將內部和外部數據源結合在一起，以獲得客戶的整體視圖。通過將來自內部事務系統的歷史數據與來自客戶交互(如點擊流和其他日志事件)的實時上下文數據相結合，再加上外部來源，零售商可以獲得前所未有

10、的對客戶行為的洞察。如何成為一個數據驅動型零售商8 83%零售商可以將所有這些數據吸收到像 BigQuery 這樣的企業數據倉庫中，該數據倉庫為交互式分析進行了優化。這樣做可以解鎖快速查詢單一真相來源的能力，為了快速做出準確的預測，超越客戶需求，和超越競爭對手。在谷歌最近的一項調查中，83%的美國購物者認為疫情改變了他們的購物方式?？焖僮兓男袨楹推每赡軙o舊的數據模型帶來挑戰。麥肯錫認為，現有的分析模型在預測“下一個常態”的行為時可能不那么準確，它們需要快速訓練如何最好地利用新的行為數據。能夠快速輕松地培訓數據模型并應用實時分析的零售商，將能夠更好地理解用戶的意圖和上下文，這為促進用戶參與

11、度和轉化率的提高提供了動力。例如，在經濟低迷時期，當客戶積極購物時，能夠衡量客戶對全價商品或降價商品的親和力意味著你可以利用這種洞察來決定下一步要做什么購買建議，或顯示哪些廣告。而且，通過實時分析，營銷人員可以監控店內或網上的激勵或實驗結果，保持對交叉銷售和追加銷售的實時控制。零售商可以聚集和激活他們自己的第一方數據，可以在整個組織中分享更有用的預測見解，使用全渠道營銷，在關鍵時刻觸及消費者。波士頓咨詢集團(BCG)衡量了這種做法的底線影響。該研究發現，營銷人員如果能在購買過程中的多個時刻向客戶提供相關體驗，就能節省高達 30%的成本，增加高達 20%的收入。使用數據模型和實時分析進行個性化營

12、銷78799在客戶旅程的多個時刻提供相關體驗，可以 30%降 低 成 本，20%增加收入。如何成為一個數據驅動型零售商的美國購物者認為疫情 改變了他們的購物方式。9 50%的消費者會在一次糟糕的體驗后轉手在線零售商。1010為客戶提供實時數據支持半數的消費者表示，只要有一次不愉快的經歷，他們就會轉投另一家在線零售商。如果超過一次沒有達到期望，這個數字就會上升到 80%。有了數字店面，就沒有空間提供任何不盡人意的客戶體驗。不滿意的顧客通常不會告訴在線零售商哪里出了問題他們只是走開，再也沒有任何消息。但實時訪問數據所帶來的及時參與，可能會將糟糕的評級轉化為客戶忠誠度。對話式人工智能技術可以將無所不

13、在的聊天機器人提升為有效的客戶體驗，能夠提供即時的自助服務支持，如果需要，還有簡化無縫地切換到現場代理的能力，使用實時數據提高用戶留存率和滿意度的另一種方法是使用評級儀表板和自定義警報。如果客戶留下了不好的評價，支持團隊成員會立即得到通知，促使他們主動地以個性化的方式來解決問題。如何成為一個數據驅動型零售商10 如何成為一個數據驅動型零售商采取下面的步驟來提高客戶獲取和留存率使分析策略現代化，并遷移到為業務敏捷性而設計的多云數據倉庫。超越傳統的數據倉庫，后者以批量方式捕獲數據子集，并基于嚴格的模式存儲數據使實時分析或響應自發查詢成為一個挑戰。谷歌的高可伸縮性、靈活性和和成本效益的多云數據倉庫

14、BigQuery 解決了這些問題。即使數據量呈指數增長，也要捕獲數據，打破公共云之間的豎井，使用內置的機器學習來創建可操作的見解，并提高以客戶為中心的意識。BigQuery 數據傳輸服務自動將數據從外部數據源(如谷歌營銷平臺、谷歌廣告、YouTube 和合作伙伴 SaaS 應用程序)傳輸到 BigQuery，并在計劃和完全管理的基礎上進行傳輸。用戶還可以輕松地將數據從 Teradata 和 Amazon S3 傳輸到 BigQuery。使用 BigQuery Omni，您可以安全地、經濟地訪問和分析谷歌云、亞馬遜網絡服務(AWS)和微軟 Azure 的數據，而無需離開易于使用的 BigQuer

15、y 用戶界面。民主化訪問你的數據，有什么能比得到你所有的數據放在一個地方，確保組織中的用戶能夠訪問他們需要的數據，并且能夠實時地執行甚至自動化操作更重要？Looker 是一個用于商業智能、數據應用和嵌入式分析的企業平臺。對于零售商，Looker Blocks 提供可重用的儀表板、報告和探索環境，因此您可以在高度壓縮的時間內實現影響。有了 Looker Blocks，衡量用戶粘性、活躍用戶、創建自定義群組、關聯性分析、A/B 測試和購買渠道都變得很容易。通過操作，您可以對來自 Looker 的數據進行快速操作。11如何成為一個數據驅動型零售商利用客戶數據平臺(CDP)全面了解消費者連接你的第一方

16、，谷歌營銷平臺和第三方數據，揭示你的客戶的完整旅程，以及如何優化你與他們的互動。谷歌云技術合作伙伴如 Lytics、Exponea(已被個性化平臺 Bloomreach 收購)和 Acquia 提供特定于零售的客戶服務 帶有預構建連接器的數據平臺盒解決方案有助于快速產生價值。對于有特殊需求或需要更多靈活性的大型企業和零售商，谷歌云服務合作伙伴如德勤、阿托斯、TCS 和 HCL 可以提供定制解決方案，更充分地利用 BigQuery 和谷歌的廣告和谷歌營銷平臺產品。把你的谷歌廣告和第一方分析數據放在云里通過谷歌營銷平臺和谷歌云，獲得更快的可操作性的見解。將你的谷歌媒體(Campaign Manag

17、er 360,Display&Video 360，谷歌 Ad Manager，谷歌 Ads,Search Ads 360,YouTube)以及其他第一方(例如 CRM)和第三方數據移動到 BigQuery 中，然后使用 AI/ML 來發現新出現的內容 趨勢，細分客戶，并推動個性化的、可預測的營銷行動，從而提高你的營銷投資回報率，并幫助建立品牌忠誠度。提供個性化體驗，提高轉化率提供零售產品發現解決方案。推薦人工智能增強消費者購物體驗，它使用最先進的算法，幫助您大規模提供高度個性化的產品推薦。通過視覺產品搜索，通過移動設備上的圖像，方便購物者跨渠道搜索產品。與谷歌云搜索零售*，您可以提供高質量的搜

18、索結果在您的網站和移動應用程序。這一切都始于一個現代的電子商務網站，它可以可靠地向上或向下擴展，以響應購物高峰期間不斷變化的客戶需求。*在私人預覽12使用具有跨越幾個最常見的零售用例易于部署的模板，快速啟動您的預測預報和營銷分析工作。具有跨越幾個最常見零售用例的易于部署的模板。例如，建立自己的實時網站分析儀表盤，電子商務推薦系統，為客戶提供個性化的實時交叉銷售和提升銷售機會，或使用 BigQuery ML 機器學習模板，以加快預測和市場分析計劃。學習如何在真正的時間通過分析和響應事件來動態地響應客戶的行為。學習如何通過使用流分析和實時 AI 的電子商務示例應用程序實時分析和響應事件，動態地響應

19、客戶的行動。確?？缜赖囊恢麦w驗(定價、分類、庫存、可用性)，通過使用谷歌云的 Apigee API 管理平臺，將數據和數字功能作為 API 提供給所有渠道。一個關鍵的組成部分是促進跨渠道銷售和實現例如，“在線購買和實體店提貨”。如果沒有 API 管理，每個通道都必須使用復雜的后端系統知識來構建，并與后端系統耦合，從而增加了擴展到新通道的成本和時間，并使后端更改變得異常復雜。用 Contact Center AI 利用可以自然地與客戶交談并熟練地協助客服人員處理復雜的案件的人工智能驅動的虛擬代理。使用 Dialogflow 構建的聊天機器人提供 24/7 的聯系，并通過谷歌地圖或搜索為您的商店

20、提供無障礙的商業信息數字連接。如何成為一個數據驅動型零售商13近年來，隨著消費者對在家做飯和購物的態度發生轉變，套裝外賣服務的受歡迎程度急劇上升。作為這一領域的先驅，Blue Apron 幫助客戶創造令人難以置信的家庭烹飪體驗，通過將烹飪驅動的食譜與高質量的配料和一步一步的說明直接送到客戶的門口。盡管這聽起來很簡單，其實不然。套餐的原料必須在合適的時間、質量和價格采購。訂單必須以正確的比例高效包裝。最重要的是，餐包必須及時新鮮地送到顧客手中。為了滿足這些標準，使數據對管理者有意義和直觀，并能更快地做出關于食品庫存的商業決策，Blue Apron 使用 Looker 和 BigQuery 構建了

21、一個面向 Kafka 的分析平臺。Blue Apron 的應用程序將事件數據發布到 Kafka每天大約有 1.4 億個事件然后將數據流到 BigQuery 中，BigQuery 對流數據和靜態數據執行閃電般快速的查詢?，F在，業務用戶和分析團隊可以基于 Looker 中近乎實時的信息做出決策，而不是等到下一個工作日才能得到結果。成功案例:為現代分析提供更好的配方如何成為一個數據驅動型零售商14閃速對流和靜態數據的閃電般的查詢1.4 億每天發布 1.4 億個事件Blue Apron 也使用 BigQuery 數據傳輸服務提供可操作的分析公司的谷歌營銷數據從谷歌 AdWords 和谷歌營銷平臺(現在

22、谷歌營銷平臺)在一個地方跨渠道了解運動性能,節約其數據操作團隊幾個月的工作。使用 Looker Blocks，營銷人員可以通過報告和儀表板快速理解數據，并在活動業績達到特定閾值時設置警報。諸如廣告投資回報率、靈活的多點觸控屬性和預測終身價值等復雜指標能夠幫助營銷人員更好地了解他們的客戶以及下一筆錢將花在何處。來源:谷歌云Sam Chase,Blue Apron 數據運營技術主管Blue Apron 的每個人都對使用 BigQuery 和 Looker 感到興奮。商業用戶和營銷人員更有能力去尋找答案，而不是等待分析團隊。因為用戶知道他們可以快速得到結果，我們的業務流程正在發展和改進?！比绾纬蔀橐?/p>

23、個數據驅動型零售商15每天，zulily 都會推出 9000 種新產品樣式，這是大多數大賣場庫存的 1.5 倍多。數量是有限的，項目通常只提供三天。這種變化和發現的速度是 zulily 價值主張的核心:“每天都有特別的東西?！泵刻煊?530 多萬用戶訪問該網站，因為他們知道他們將看到新的、獨特的商品，每年帶來超過 10 億美元的收入。對于 zulily 來說，這就像是每天都在推出一項新業務，對于每個會員來說，一年 365 天都是如此。在這樣一個巨大的市場上優化收益和庫存規模需要實時智能，這意味著分析不斷增長的點擊流數據流。跟蹤網站訪問者行為的能力，包括他們訪問的頁面和他們點擊的交易，對公司的成

24、功至關重要。同樣重要的是，深入研究這些數據，了解訪問者的行為，以個性化、定制、提供和通知。成功案例:通過實時分析增加收入和增強客戶體驗如何成為一個數據驅動型零售商16通過收集更多的數據，并將這些信息賦予我們的團隊，我們可以更快地創新，做出更明智的決策。通過使用谷歌 Cloud 上的實時分析，我們在短短幾周內就實現了銷售轉化率的顯著提高。如果沒有谷歌 Cloud，我們永遠無法將點擊流數據收集規模擴大 100 倍?！?30 萬客戶每天達到 530 萬人次9000每天會推出 9000 種新產品風格通過使用完全托管的云服務 Google Cloud Dataproc 用于動態的、按需的 Hadoop

25、引擎，用于點擊流處理，BigQuery 用于大數據分析zulily 將其工程師從基礎設施管理任務中解放出來。該公司每天在谷歌云平臺上運行數千個流程，實時分析點擊流數據，更好地了解客戶行為，并將這些信息傳遞給營銷團隊和商人。它還利用這些數據來實現更令人滿意的客戶體驗，推動更有利可圖的互動。例如，如果客戶正在觀看一件商品，但還沒有購買，zulily 就會發送“社區信號”來指示庫存剩余的數量，幫助客戶決定是否購買以及何時購買。zulily 的商家現在可以實時查看他們負責的產品的銷售業績，使他們能夠快速增加熱門商品的庫存，提高整體銷售額。來源:谷歌云Bindu Thota,Zulily 公司產品管理總

26、監如何成為一個數據驅動型零售商的組織報告采用了多云方法。17 81%02:推動更好的商品銷售和分類決策物聯網(IoT)、數字貨架標簽和接近傳感器等技術的普及，為零售商提供了新的數據點，可以更深入地了解他們的產品和門店。零售商能夠處理和分析這些數據，從而對資源計劃、庫存補充、貨架庫存和實現做出智能的、實時的決策。使系統現代化，促進合作和創新為了利用許多可用的新數據源，零售組織需要同意并執行數據平臺策略。應用程序及其數據越來越多地在多云環境中存儲。TechRepublic 的一項研究發現，81%的組織報告稱，2020 年采取了多云方法，高于 2019 年約三分之二。這現實需要多云分析，通過數據倉庫

27、實現，從一個控制平面跨云操作。有了這樣一個倉庫，零售商就可以繼續挑選最能滿足他們業務需求的解決方案，這樣成本更有效率，而且不會被供應商鎖定。對于重要的零售功能，如商品銷售和分類，多云分析簡化了跨業務協作的過程。一個現代化的系統可以在組織內部共享數據集、查詢、電子表格和報告，只需點擊幾下鼠標。通過公開和外部的只讀數據集，零售商還可以將知識共享、協作和創新擴展到外部業務利益相關者。11多云協作簡化了跨職能工作實踐的過程。如何成為一個數據驅動型零售商12利用數據了解需求的愿望是零售商的首要任務，在一項對五個最重要分析領域的調查中，“需求預測”排在首位。該職能在新冠肺炎時代也面臨前所未有的困難，因為對

28、一些產品類別的需求達到創紀錄高點，而其他產品類別的需求則完全持平。能夠快速預測需求，準確計劃庫存，與企業系統集成，并順利操作 精簡的供應鏈可能意味著成功與失敗的區別。零售商需要能夠預測銷售無論是否有銷售歷史并且在一個小的層次上進行。他們需要能夠看到調整后的價格促銷對預測的影響。他們需要與現有的 ERP 系統無縫集成，無論他們是在內部，在云中，還是在混合環境中，并且有一個靈活的數據層來添加各種信號。他們還需要能夠快速查詢數據，通過內置的機器學習和分析功能的云數據倉庫，為商業用戶和數據科學家提供實時洞察和新的、改進的消費者行為模型。定價與零售商的盈利能力密切相關，而由于新冠肺炎大流行導致需求的極端

29、波動，以及整個供應鏈面臨的挑戰，正確定價變得更加困難。隨著可用性和可承受性等因素成為新的優先考慮因素，產品和品牌的轉換有所增加。在新冠肺炎期間購買新品牌的美國消費者中，有三分之一表示，他們將繼續購買該品牌的產品。18131333%快速準確地預測需求在所有渠道中動態地選擇和定價產品的美國消費者計劃再次購買他們在疫情前從未接觸過的品牌。如何成為一個數據驅動型零售商快速、準確的需求預測依賴于一個內置機器學習和分析的云數據倉庫。超過 50%的消費者會為產品的便利而支付更多的錢。191414能夠在所有渠道上做出動態反應的零售商，有可能獲得可觀的新收入和市場份額。德勤(Deloitte)的研究發現，根據庫

30、存的可用性，超過一半的消費者愿意為便利支付更多的錢。有了一個能夠處理內部和外部資源并將其轉化為洞察力的數據平臺，零售商可以減少了解需求變化所需的時間，并以一種能夠留住客戶并吸引新客戶的方式對商品進行庫存和定價。有了實時分析，決定產品是否成功的過程更短，資源也更少。零售商也可以簡化向店內定價系統上傳價格的過程。以前，這是一個充滿錯誤和不規范的手工和繁重的流程，現代化的基礎設施提供了立即進行定價更改并在商店之間同步的能力即使在系統離線的情況如何成為一個數據驅動型零售商20 采取接下來的步驟推動更好的商品銷售和分類決策減少查詢和產生可操作的見解所需的時間并可能節省您的數據操作團隊數月的工作。BigQ

31、uery 為零售商提供了安全、經濟、敏捷的數據倉庫、數據庫和數據湖現代化途徑，同時也降低了總擁有成本(TCO)。分析公司 ESG 的研究發現，與本地或云計算的傳統數據倉庫相比，BigQuery 的總成本降低了 52%使用 BigQuery 你可以:通過與 Apigee 建立合作伙伴和開發商生態系統，解鎖新的商業模式、新渠道，推動收入增長。通過 API 向開發者公開你的產品和服務，以增加銷量?？焖俑櫴袌鰬鹇?，迅速上船的賣家，并輕松管理庫存和交易。通過創建一個統一的界面來訪問產品、商店和供應商數據的最真實、最新版本，與 Looker 一起制定一個全渠道營銷策略。Looker 使數據民主化，使您能

32、夠構建數據體驗，以近實時地了解存儲性能，加速洞察優化支出的時間，并將供應商數據貨幣化，以生成新的價值流。通過內置的技術，Looker 可以幫助零售商了解不同渠道的購買模式，并使零售企業能夠將跨渠道的不同數據點拉到一個集中的位置，并將它們編譯成可操作的見解。使用歷史銷售數據進行需求預測使用 BigQuery ML 和 樣例代碼可通過谷歌云的參考模式獲得。通過使用 BigQuery 和 AutoML 表構建自己的(BYO)分類和分配，預先填補產品組合的空缺，優化產品分銷、促銷和定價，從而更好地預測客戶需求，實現收入最大化。根據時間序列模型的結果，理解季節趨勢并采取行動 在 BigQuery 運行。

33、如何成為一個數據驅動型零售商21 如何成為一個數據驅動型零售商利用谷歌云處理實時事件數據的獨特能力，并在零售中共享該信息，在您所有的商店位置、云提供商和在場服務中立即同步系統的“狀態”組織。*這包括實時庫存和定價系統，產品搜索和個性化，以及一套核心的電子商務管理服務。使用 BigQuery 和我們的 AI 平臺產品構建您自己的解決方案，或利用谷歌云合作伙伴如 o9 的現成解決方案來推動改進的預測，同時更好地管理供應鏈，將正確的產品交付到正確的渠道。*私人預覽。僅供選定客戶使用22如何成為一個數據驅動型零售商成功案例:通過數據驅動的方法幫助實干家完成更多的工作家得寶(Home Depot)是世界

34、上最大的家裝連鎖店，目前已發展到 2200 多家門店，四家門店擁有 70 萬種產品幾十年。這種成功很大程度上是通過對數據的分析得來的。然而，為了在今天的商業世界中競爭，THD 已經將這種數據驅動的方法在谷歌云上取得了一個全新的成功，提供了在傳統技術上不實用的功能。當代經濟增長帶來的壓力是許多企業所熟悉的。除了正在做的一切，THD 還需要更好地整合相關業務的復雜性，比如工具租賃和家庭服務。它需要更好的授權團隊，包括快速不斷增加的數據分析人員和與移動計算設備相關的商店。它希望更好地利用在線商務和人工智能來滿足客戶的需求，同時保持更好的安全性。THD 現有的本地數據倉庫面臨壓力，因為需要更多的數據進

35、行分析，數據分析師也在越來越復雜的用例下使用數據。經過慎重考慮，THD 選擇了 BigQuery 作為其云企業數據倉庫。23我們的查詢性能從小時和天下降到秒和分鐘?！?00,000700,000 個產品15+拍字節在 BigQuery 中有 15+拍字節的數據THD 的傳統數據倉庫包含 450tb 的數據，而 BigQuery 企業數據倉庫包含超過 15pb 的數據。這意味著通過利用新的數據集，如網站點擊流數據和分析額外年份的數據，可以更好地做出決策。隨著云 EDW 的遷移，現在完整的分析人員可以執行更復雜和要求更高的工作負載，這是他們以前無法完成的，比如利用 Datalab 進行編排分析通過

36、 Python 筆記本，利用 BigQuery ML 進行機器學習，直接針對 BigQuery 數據(不移動大數據集)，和 AutoML 來幫助確定預測的最佳模型。此外，THD 的工程師對 BigQuery 進行了調整，以便實時監控、分析和處理所有商店和倉庫中的應用程序性能數據，這在本地系統中是不實際的。來源:谷歌云大衛納拉揚，杰出工程師，家得寶基礎設施團隊如何成為一個數據驅動型零售商24成功案例:加快到隨時隨地的轉型，更好地服務客戶Bed Bath&Beyond 最初于 2017 年與谷歌云合作，利用谷歌云的 BFCM(黑色星期五網絡星期一)規劃和支持服務，以適應購物高峰時段的流量激增，并確

37、保關鍵收入系統的啟動和運行。在新冠肺炎期間迅速轉向以滿足數字需求的急劇上升后，Bed Bath&Beyond 正在與德勤合作，擴大與谷歌云的合作，以關注和加強以下核心領域:數據驅動的、以客戶為中心的決策 Bed Bath&Beyond 將利用 BigQuery 提升其機器學習和分析能力。該公司將利用這些新能力在其核心市場獲取獨特的見解和專業知識，以增強公司預測未來銷售趨勢的能力，并基于這些預測，利用實時數據做出即時的、以客戶為中心的決策。通過改進需求預測和優化庫存和商品計劃，更好地服務于市場。如何成為一個數據驅動型零售商25從第一天起，谷歌云就開始努力，展現出真正的合作伙伴關系和幫助我們成長的

38、愿望，使我們的業務更高效、更有成效。我很高興有機會擴大我們的關系，在德勤的支持下，創造專業知識和權威的獨特結合，為我們的客戶提供真正無所不在的、個性化的購物體驗?！币粋€客戶數據視圖隨時隨地購物經驗提供無縫、無所不在的客戶體驗:谷歌云也將幫助 Bed Bath&Beyond 滿足客戶的需求，通過一個更加靈活和預測的電子商務平臺，創造一個真正個性化的、無所不用其極的購物體驗。該公司還將能夠使用谷歌云的人工智能解決方案來支持客戶的整個購物體驗，從搜索導航、結賬到送貨或提貨。優化實現策略:Bed Bath&Beyond 將能夠利用谷歌云的技術來利用其數據和驅動智能分配，以加強履行和成本管理。從需求預測

39、到供應鏈物流和客戶體驗，該合作伙伴關系提供了大規模的增強的履行能力，以優化業務的每個方面。來源:谷歌云Mark Tritton,Bed,Bath and Beyond，杰出工程師，家得寶基礎設施團隊如何成為一個數據驅動型零售商2667%03:更有效地進行運營和供應鏈數據驅動的零售商可以在被動和主動兩種情況下提高運營和供應鏈效率，在更準確地滿足消費者需求的同時降低成本。在反應性場景中，可見性是效率的關鍵。是否能夠理解完整的供應鏈，并在內部問題變成客戶問題之前進行轉移，取決于對來自整個業務來源的實時流數據的處理。數據還使零售商能夠采取更積極的措施提高運營效率，實現麥肯錫所說的“數字化實現全方位渠道

40、”這指的是路邊取貨和“網上購買，實體店取貨”功能的興起，但潛力要大得多。通過使用技術，商店可以成為零售商云環境的擴展，在銷售點、庫存跟蹤和商店關聯支持解決方案之間進行實時連接。隨著效率的提高，零售商可以提高并在商店中個性化顧客體驗，幫助重塑實體店在新冠肺炎時代及以后的相關性。推動庫存可見性和互聯、智能、跨業務運營當庫存記錄不能反映實際情況時，你最好有一個銷售助理，他可以為失望的客戶找到替代產品。最壞的情況是，你有一個不滿意的客戶，一個損失的銷售，浪費的員工時間，并損害你的品牌。事實上，今天的顧客可能根本就不會光顧這家商店。谷歌對美國消費者的一項調查發現，超過三分之二的人會在網上確認某件商品有貨

41、后才去購買。隨著新的履行模式的出現，庫存管理的復雜性也隨之上升?！包c擊+收集”的全球搜索量上升了如何成為一個數據驅動型零售商1717的美國消費者在去商店購買商品之前，會在網上查看商品是否有貨。18“點擊+收集”的全球搜 索 量 同 比 增 長 600%。182725%50%同比增長 600%，表明對新購物方式的需求達到了前所未有的水平。零售商需要管理來自多個來源的庫存數據，并對其進行大規模分析，以確?？蛻艉蜕痰昊锇槟軌颢@得最準確和最新的產品可用性信息。通過使用大數據平臺來管理和監控所有位置的實時庫存流，零售商可以通過持續調查產品、商店或位置的庫存、銷售和貨架容量數據來優化貨架跟蹤。通過將 ER

42、P 數據組合在云數據倉庫中，您可以將這些功能擴展到業務的所有部分。最后但并非最不重要的是，將商店與更廣泛的技術平臺連接起來，對于塔利實現“無渠道零售”的承諾至關重要。Anthos for Retail 通過在 Anthos 平臺上向實體店擴展云能力，使零售商能夠創建一個“互聯商店”生態系統，并實現商店解決方案的現代化。盡管自新冠肺炎爆發以來，向電子商務的轉變加快了，但事實是，店內體驗仍然很重要。大約四分之一的購物者認為，網購體驗不如實體店令人滿意，而且一旦疫苗廣泛推出和限制解除，許多產品類別有望出現一定程度的反彈。在商店內購物大規?；謴椭暗倪@個暫停時刻，零售商有一個獨特的機會來重新想象商店內

43、的體驗。這可能包括減少結賬過程中的摩擦或授權銷售助理超越和超越服務客戶。對于后者，通過對連接技術的創新使用，可以實現卓越的客戶端。例如，如果銷售助理能夠立即訪問客戶的完整購買歷史記錄，那么他就能夠更好地支持單個客戶。然后，他們可以對購買歷史進行個性化分析，生成針對客戶的產品推薦。如何成為一個數據驅動型零售商啟動卓越的客戶體驗1920的一線工人表示，他們工作場所的技術在過去五年里沒有改變。的購物者發現網上購物的體驗不如在店里滿意。2228 71%用技術創新賦予你的一線員工權力，可以提供改變游戲規則的競爭優勢。谷歌的一項研究顯示，超過 50%的一線員工都這么說 他們工作場所的技術在過去五年里沒有改

44、變。結合現代協作工具可以產生產生客戶偏好和忠誠度的客戶體驗。通過將這些技術引入實體店，實體零售商將獲得寶貴的數字能力，縮小線上和線下體驗之間的差距。例如，聊天機器人現在可以部署在谷歌地圖和搜索上，以回答有關商店開門時間、產品可用性、甚至特定商店中的產品位置等常見問題。這些解決方案有助于提升店內體驗，將最好的數字創新帶到商業街或商場。如何成為一個數據驅動型零售商近四分之三的零售商表示，缺乏實時庫存可見性是降低效率和生產率的最大供應鏈障礙。這在 2020 年達到了頂峰，大流行引發的供應鏈中斷對許多商業領袖來說將會長久存在。供應鏈效率的未來需要雙管齊下:根據財務優先事項重新思考和重建，同時還要考慮在

45、最艱難的情況下的業務運營連續性。提供實時供應鏈視圖和數據分析的數字化雙平臺，可以幫助零售商通過提高效率來建立彈性，同時幫助防范未來的中斷。福布斯 雜志將其描述為需要“創建具有彈性的系統，提供更深入的用戶理解，更靈活的管理，以及面對不可預知的中斷時更好的穩定性?！逼浣Y果將改善當前的運營，并隨著客戶需求的不斷發展，更容易引入新的模型和流程。提高整個供應鏈的效率2121在零售商報告中，缺乏實時庫存可見性是最大的供應鏈障礙。重建供應鏈，考慮財務優先事項和業務運營的連續性。29如何成為一個數據驅動型零售商通過將 SAP 托管在谷歌云上，通過云的靈活性和可伸縮性來增強下一級別的智能操作。連接您的數據、流程

46、和設備，以支持更智能的業務操作。使用 BigQuery 和 Data QnA 從SAP S/4HANA 獲得即時答案。同時，通過將 SAP 和 BigQuery Data Lakes 與基于 Looker 的自助智能分析相結合，生成具有 ML 功能的數據洞察。通過在谷歌云 上使用 SAP，零售商可以通過結合 SAP 訂單數據和外部數據集(如天氣)來預測業務影響，從而更快地對市場變化做出反應。通過使用求解器，零售商還可以為 SAP 訂單數據和外部數據集(如天氣)來預測業務影響，從而更快地對市場變化做出反應。通過使用求解器，零售商還可以為 SAP IBP 的計劃優化器提供持續的運營優化能力。創建一

47、個“互聯商店”生態系統，并通過在 Anthos 平臺上將云功能擴展到實體店來實現商店解決方案的現代化。Anthos 使零售商能夠在不犧牲性能或可靠性的情況下，以規模在多個商店中一致地部署、配置和管理應用程序。采用 Anthos 可以使零售商快速建立、測試、推出和擴大新店運營能力和客戶體驗，從而提高用戶粘性、增加銷售、優化運營和提高利潤率。有了這個基礎，零售商就可以開始檢測商店并收集諸如庫存流、商店流量和客戶滿意度等實時信息。然后，零售商可以利用這種邊緣計算能力，將人工智能注入關鍵功能，推動自動化最終實現商店現代化之旅。用 BigQuery 中的數據建立一個統一的庫存視圖，并更好地預測需求。實時

48、分析門店庫存，分享洞察，跨渠道管理訂單，實現全渠道庫存管理。這允許您調整實現和分類決策，并以一種細粒度的方式更快地響應不斷變化的客戶需求。采取下面的步驟來更有效地運行運營和供應鏈30 通過共享的公司設備和批準的個人設備，為一線員工提供即時、安全的信息(如產品、庫存、促銷和訂單)和應用程序，從而更好地協助客戶，并提供更高水平的客戶服務。通過谷歌 Workspace(以前的 GSuite)，每個用戶都有一個獨特的數字身份，基于權限訪問應用程序和信息，確保安全。通過 Apigee，谷歌云的零售 API 管理平臺，提供跨渠道一致的客戶體驗。Apigee 以托管 API 的形式提供了一個抽象層，使零售商

49、能夠更快地交付新的差異化前端應用程序，其中包括用于客戶服務和其他目的的商店應用程序。創建數據體驗，將客戶關注的問題與物流聯系起來，通過聚合反饋來查明問題的來源，無論是特定的發貨、產品還是發貨合作伙伴。使用 Looker，您可以計劃庫存采購和倉儲，以確?？捎眯?，在庫存高或低時發送自動警報，通過保持倉庫和樓層經理最新的庫存數量來改善工作流程，跟蹤客戶反饋，并迅速查明供應鏈問題。讓你的客戶通過他們喜歡的渠道找到你。谷歌我的業務為本地客戶提供無縫的、特定位置的連接。通過谷歌搜索或谷歌地圖，您可以使用聊天機器人和實時代理來滿足客戶的位置，快速提供他們需要的信息，并推動客流量到商店。如何成為一個數據驅動型

50、零售商31如何成為一個數據驅動型零售商通過輕松地找到有多少商品缺貨或定價不正確的答案，以及根據商店格式和類別，哪些商品目前可供購物者購買，從而推動卓越的貨架執行。谷歌云合作伙伴 Trax 使用定制相機技術、計算機視覺平臺和大量數據集，為跟蹤商店內的庫存移動提供了最先進的解決方案。為你的供應鏈創建一個“數字孿生”，以更好地理解和管理風險。數字孿生是物理資產、流程或系統的數字表示，可以隨意調整和重新設計，讓業務更好地理解供應鏈的各個方面如何交互，可能出現的故障點在哪里，以及如何執行不同的應急計劃。通過使用數字模型來預測和計劃實體供應鏈的中斷，零售商可以靈活地管理與供應商的關系，最終改善其供應鏈的結

51、構，加強協作，并提高可靠性和性能。32 成功案例:提供數據導向的客戶體驗全球奢侈美容護膚品牌 CharlotteTilbury通過 CharlotteTil- 和 550 家實體店在 60 多個國家銷售尋求推進其數據分析流程，同時擴大其電子商務平臺，以滿足各渠道日益增長的客戶需求該公司選擇了檢查員和 BigQuery 來提供統一的分析和報告方法,這將為從電子商務到供應鏈和金融的整個業務提供實時的關鍵數據洞察。盡管 Looker 最初的部署重點是電子商務，但現在所有團隊都在使用 Looker，包括其實體零售團隊，這為 Charlotte Tilbury 的全渠道整合提供了支持。這種多部門的洞見共

52、享還有助于提高整個公司供應鏈的效率，有助于不同地區的庫存短缺通知和訂單量波動。通過 Looker 平臺訪問可信數據，該公司可以根據實時信息解決問題。如何成為一個數據驅動型零售商33Andreas Gertsch Grover 博士，Charlotte Tilbury 數據總監對于世界各地的零售商來說，這是一個極具挑戰性的時刻?，F在，我們比以往任何時候都更需要關注、調整和投資技術，通過在所有渠道創造一貫優秀的客戶體驗，幫助我們駕馭當前的環境。隨著最近在線需求的激增，Looker 和谷歌 BigQuery 的強大組合在幫助我們輕松適應環境方面發揮了關鍵作用。我們現在可以更快地獲得可靠、實時的洞察力

53、，提供明智的決策，并在這個不確定的時刻建立信任?！?50實時的見解從電子商務到供應鏈和金融物理存儲位置來源:谷歌云如何成為一個數據驅動型零售商34如何成為一個數據驅動型零售商1963 年，家樂福是第一家將這種大型超市模式引入法國的連鎖企業，它開設了 2500 平方米的門店，為顧客提供前所未有的自助貨架、種類繁多的產品和免費停車位。自成立以來，該集團已成長為全球最大的食品零售商之一，并不斷創新。該公司目前的目標是，通過向世界各地的消費者提供最好的零售體驗和最好的產品，以最優惠的價格，改變零售業的未來，推行全渠道戰略，將電子商務與實體店結合起來。為了確保家樂福無論顧客使用哪種渠道，都能提供同樣高質

54、量的服務，公司必須整理與產品、價格、庫存水平和當地可用性有關的多個數據鏈?，F有的內部 IT 基礎設施的設計并不能滿足此類服務所需的數據處理量，并且已經達到了技術極限。為了擴大規模并滿足需求，公司必須提前仔細規劃其容量，將成本轉嫁到必須訂購、安裝、配置和維護的硬件上。到 2018 年，家樂福西班牙不僅需要新設備，還需要一種新的基礎設施。成功案例:提供良好的零售體驗，線上和線下35Jose Antonio Santana，家樂福西班牙首席信息官我們的目標是建立一個以數據為中心的技術基礎設施，這樣我們就可以更好地為客戶服務，改善他們的體驗。我們需要從頭開始重新配置我們的核心基礎設施，用谷歌云和 SA

55、P 改造我們的后臺辦公室?！睂崟r2000合并數據流信息整理、分析和行動如何成為一個數據驅動型零售商遷移到谷歌云平臺為家樂福提供了更新和標準化后臺程序以及整合數據流的絕佳機會。它在谷歌云上運行 SAP，這使零售商能夠訪問世界領先的 ERP 應用程序供應商，并結合基于云的基礎設施的優勢。通過 SAP 在谷歌云上的應用，家樂福西班牙已經為客戶服務建立了一個優化的基礎設施。該公司已經將 2000 多個數據流合并到一個地方，現在它有能力和能力實時地整理、分析和處理這些信息。來源:谷歌云36如何成為一個數據驅動型零售商受數據驅動的零售商青睞的云零售正處于一個十字路口。隨著消費者對電子商務越來越滿意，再加上

56、對面對面購物體驗的需求被壓抑，零售業務的未來將是多面的、全方位的，而你的未來就在眼前。麥肯錫(McKinsey)首爾辦事處高級合伙人艾米金(Aimee Kim)強調，未來的成功如何取決于零售商了解消費者的能力以及根據他們的需求進行改變和適應的能力。她說:“真正了解消費者的價值，并迅速調整你的商業模式和服務來迎合他們，這是你渡過難關并繼續增長的方式?！边@意味著在整個零售價值鏈中使用數據驅動的智能，以推動從個性化營銷到供應鏈效率的一切。谷歌云的獨特定位是幫助零售商進行數據轉換。谷歌在理解消費者意圖方面擁有多年的經驗，并利用它在谷歌廣告、谷歌搜索和 YouTube 等旗艦產品上做出明智的決策。零售商

57、可以通過谷歌云獲得這方面的專業知識，谷歌云采用的是與數十億用戶使用谷歌服務相同的、經過驗證的、可靠的技術原則。從客戶細分到庫存管理，谷歌云的行業領先的機器學習和先進的分析功能，使您能夠最大限度地從您的數據中獲得洞察力。我們的無服務器數據分析和機器學習平臺進一步幫助您自動化流程，進行智能預測，并簡化管理和操作。37 BigQuery它是如何形成的收集和轉換 谷歌日期來源激活可視化和自助分析激活分析和可視化其他數據集我們對消費者的獨特理解，以零售為中心的行業解決方案，在購物高峰期為零售商提供差異化服務(如 BFCM)，以及我們強大的行業技術和服務合作伙伴生態系統，為您應對最大的挑戰提供所需的幫助。

58、除了推動創新，谷歌 Cloud 還關心與零售商一樣的問題，包括隱私、安全性和可持續性。我們的隱私承諾的主要原則包括:我們永遠不會將您的數據用于廣告定位，安全和隱私是我們所有產品的主要設計標準。閱讀更多關于谷歌云如何保護您的數據和優先考慮您的隱私在我們的隱私頁面。谷歌云還保護您的數據、應用程序和基礎設施，以及讓您的客戶免受欺詐活動、垃圾郵件和濫用。我們使用相同的安全設計基礎設施和安全服務來保護您的數據免受威脅，確保您永遠不必在易用性和高級安全性之間進行權衡。CRM面部使用客戶服務產品廣告平臺商務平臺營銷自動化社交網絡客戶服務內容優化內容電子商務電子郵件銷售Pretrained模型自定義模型如何成

59、為一個數據驅動型零售商38如何成為一個數據驅動型零售商您的數據安全且兼容，而且通過谷歌，您還可以實現您的可持續發展目標。谷歌是唯一一家實現 100%可再生能源的云服務提供商。到 2030 年，我們的目標是讓所有云工作負載在每個地區每天每小時都使用無碳電力。了解如何利用行業中最清潔的云技術進行可持續創新。采用新的、基于云計算的技術可能是一個漫長而昂貴的過程但這并不是必須的。選擇一個云合作伙伴，這個合作伙伴將致力于您的持續成功，支持許多零售商居住的多云現實，并有能力在未來幾年隨著您的增長而擴展。谷歌 Cloud 致力于零售行業的持續創新，并與我們的客戶在技術前沿的新的、以客戶為中心的解決方案上合作

60、。我們可以幫助您采取正確的步驟，成為一個數據驅動的零售領導者。這就是為什么十大領先零售和 CPG 公司中有 7 家信任谷歌 Cloud。你在解決什么?39如何成為一個數據驅動型零售商來源1.谷歌 Data,Global English,2020 年 3 月 18 日-5 月 16 日vs 2019 年 3 月 18 日-5 月 16 日2.谷歌委托益普索追蹤新冠肺炎，美國 n=1000 個在線消費者，每個市場 18+。2021 年 6 月 18 日3.Forrester Consulting(代表谷歌)，分析的未來:企業尋求先進工具以改善客戶體驗和營銷成果，2020 年 7 月4.麻省理工科技

61、評論，機器學習:競爭優勢的新試驗場5.谷歌云，超越新冠肺炎，零售有望通過 AI/ML 實現轉型，2020 年 11 月 20 日 6.哈佛商業評論，克服數據影響的障礙，2019 年7.2020 年 5 月 28-31 日，谷歌委托的益普索新冠肺炎跟蹤，全球，AU,BR,CA,CN,FR,DE,IN,IT,JP,KR MX,RU,ZA,ES，英國，美國，n=108.2020 年 7 月 19 日，麥肯錫，重塑營銷模式9.波士頓咨詢集團，基于第一方數據的負責任營銷，2020 年 5 月10.Zendesk，了解客戶體驗，2020 年 12 月 11.科技共和，多云:備忘錄，2020 年 12 月

62、24 日12.RIS，零售和消費品分析研究，2020 年13.谷歌委托益普索追蹤新冠肺炎，美國 n=1000 個在線消費者，每個市場 18+。6 月25 2814.德勤會計師事務所，在全球疫情及其他情況下影響零售和消費品行業的七個趨勢，2020 年 6 月 17 日 15.ESG，谷歌 BigQuery 與基于云的替代性 EDW 解決方案的經濟優勢，2019 年 9 月16.2020 年 11 月 13 日，麥肯錫(McKinsey)，零售業如何調整供應鏈以贏得下一個常態17.谷歌委托益普索新冠肺炎跟蹤公司，美國 n=736 名計劃在假期購物 18+的消費者。6 月 11-14 號18.谷歌 Data,Global English,2020 年 4 月 15 日-2020 年 6 月 13 日 vs 2019 年 4 月 15 日-2019 年 6 月 13 日19.Kantar,2019 冠狀病毒病晴雨表全球報告，第 1 波至第 1 波，橫跨所有地區的 17 個市場，2020 年 3 月 14 日至 4 月 27 日-GC FDM 報告20.Chrome Enterprise，使用云為您的一線員工提供動力，2019 年 4 月21.RIS，平衡供應鏈彈性和效率，2020 年22.云，供應鏈彈性始于云23.麥肯錫，危機后收入迅速恢復:成功戰略，2020 年 11 月