零售的英雄

零售 创造趋势,竞争和胜利

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当前的零售业前景极不稳定. 企业面临各种挑战, 包括运营和供应链中断, 转变消费模式, 以及来自电子商务卖家的竞争.

现在,零售商比以往任何时候都更需要利用数据来保持相关性和竞争力. 数据对于战略规划和建立符合消费者需求的个性化产品和服务至关重要, 推动客户忠诚度, 和重复购买.

根据《网上赌搏网站十大排行》, 对零售商来说,数据处理变得越来越困难, 他们中的许多人面临着 信息赤字 由于大流行. 新冠肺炎疫情爆发后,实体零售额大幅下降, 影响销售数据. 现在,零售商正为有限的数据供应和受损的数据集而苦苦挣扎.

为了生存, 零售商需要对他们当前的数据库存进行盘点, 建立快速处理框架, 分析和可视化他们所有的信息.

Datameer拥有实现这一目标的工具.

Datameer是一个强大的SaaS数据转换平台,运行在Snowflake -您的现代, 可伸缩的云数据仓库——提供了一个高度可伸缩和灵活的环境,可以将数据转换为有意义的分析.  使用Datameer,你可以:

  • 允许非技术分析团队成员处理复杂的数据,而不需要使用Datameer的无代码和低代码数据转换接口编写代码,
  • 轻松地将大量捕获的数据与主数据和其他数据结合起来,创建上下文丰富, 有意义的数据集供分析,
  • 充分丰富的分析数据集,为您的分析添加更多的风味,使用不同的图形公式和函数数组,
  • 生成丰富的文档并添加用户提供的属性, 评论, 标签, 更多的是在整个分析社区中分享关于你的数据的可搜索知识,
  • 使用类似目录的文档特性将数据治理过程众包,以实现更大的数据民主化和数据素养,
  • 维护关于社区如何转换和使用数据的完整审计跟踪,以进一步支持您的治理和遵从性流程,
  • 直接在Snowflake中部署和执行数据转换模型,以获得对大量数据所需的可伸缩性,同时保持较低的计算和存储成本.

Datameer就是这样帮助零售商适应新常态并茁壮成长的.  让十大网赌正规网址下载看看不同的方法.

用Datameer转换雪花数据.

 

高级客户行为分析

由于大流行,店内购物数据有限. 像这样, 零售商需要在社交媒体上捕捉顾客的洞察力, 电子商务网站, 和客户服务互动-如实时聊天和移动.

零售商使用Datameer将数据直接转换为Snowflake中的数据模型,从而聚合来自不同地点的客户行为数据, 将其整合到一个自助服务平台,以便快速分析和可视化. 它使他们能够建立符合客户期望的活动和体验.

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个性化的店内体验

电子商务已经改变了消费者购买产品的方式. 在不久以前,消费者主要是在网上搜索商品,然后在商店购买. 许多购物者选择在商店里寻找东西,然后回家后在网上购物.

全渠道零售商现在正在使用Datameer进行转型, 形状, 并将他们不同的营销和商品数据整合到雪花,以创造高度个性化的店内体验.

库存管理

由于产品普遍短缺,库存管理现在比以往任何时候都困难, 供应链问题, 改变消费模式. 可能关门的担忧也给计划和为即将到来的季节准备货架带来了挑战.

简化存货管理, 零售商使用Datameer的简单的无代码或低代码数据建模特性, 这使得创建先进和准确的库存预测成为可能. 它使零售商能够更快地生产, 在选择储存哪些物品时,它会做出更明智的决定.

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研究 & 发展

R&D团队在设计和原型化新产品和服务时非常依赖数据. 这是一个高度协作的过程,需要共享数据并将新产品推向市场.

Datameer共享和协作特性使R&D分析人员和工程师在开发过程中交换关于他们的数据和数据模型的有价值的知识, 让R&D一个真正的社区努力.

客户转换

让客户访问你的网站是第一步. 让他们重复购买是游戏的最终目标. 这需要了解谁会访问网站, 经常购物, 并确定他们为什么要为你的公司花钱.

零售商使用Datameer将数据转换为高度详细的配置文件和行为模型,从而允许零售商分析客户行为分析, 提高转换率及, 最终, 导致更稳健的底线.

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组织的未来隐藏在数据中.

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