조직 현대화
데이터를 사용하여 고객 솔루션을 만들어 혁신적인 사례를 구축하면 고객의 요구에 따라 고객을 더 잘 참여시킬 수 있습니다. 데이터 민주화 및 혁신적인 애플리케이션 개발과 같은 혁신적인 분야로 고객의 요구에 대한 인사이트를 확보하면 데이터를 저장, 분석, 관리 및 제어하는 방식의 효율성이 확장됩니다. SaaS 앱 및 서비스를 사용하여 조직을 완전히 현대화하여 지능형 소매 완성도로 전환할 수 있습니다. 비즈니스 가치를 극대화하는 고객 인사이트를 제공하기 위해 AI 및 ML 서비스를 활용하는 SaaS 솔루션을 빠르고 안정적으로 프로비전합니다.
소매 업계의 혁신
클라우드 중심 혁신은 소매 조직에 가장 큰 비즈니스 가치를 제공할 수 있습니다. 클라우드 채택에 초점을 맞춘 혁신을 통해 새로운 기술과 확장된 비즈니스 기능을 잠금 해제할 수 있습니다. 조직의 비즈니스 가치를 예측적으로 높이려면 고객의 요구 사항을 이해하고 제품 및 서비스와 상호 작용하는 방식을 형성하는 혁신을 빠르게 구축해야 합니다.
먼저 고객 채택부터 시작하여 필요한 피드백을 생성하는 것이 좋습니다. 즉 빌드-측정-학습 피드백 루프를 통해 고객 파트너십을 구축해야 합니다. 고객의 공감을 염두에 두고 채택을 발전시키는 디지털 발명을 개발하는 방법, 즉 고객의 요구를 해결하고 혁신적인 솔루션을 제공하는 기술 혁신을 살펴봅니다.
예측하여 조직을 소매 완성도의 분석 기반 및 지능형 단계로 이동시키려면 다음과 같이 기술 혁신을 통해 옴니채널 고객 환경을 전환해야 합니다.
이해할 수 있으며 액세스할 수 있는 데이터에 대한 실시간 인사이트를 열고 경쟁이 치열해지는 온라인 마켓플레이스에서 미래의 고객의 진화하는 기대와 빠르게 동기화합니다. Tractor Supply Company의 이야기를 모두 읽어 보세요.
공급망 및 판매 데이터에서 향후 고객 판매 결과를 예측하고 고급 엔드 투 엔드 기계 학습 예측 모델을 활용하여 데이터 기반 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있습니다. Carhartt와 Walgreens의 고객 이야기를 모두 읽어보세요.
조직 전체에서 일관된 데이터 관리 사례를 구현하는 데이터 전반에서 통합되고 일관된 관점을 통해 고객 수익 성장을 이끄는 주요 요인을 식별합니다. Chipotle의 고객 이야기를 모두 읽어보세요.
디지털 완성도를 향해 조직의 이동 가속화
Azure 솔루션 가속기는 고급 기계 학습 모델 및 빅 데이터 분석을 사용하여 조직에 즉시 배포할 수 있는 코드를 제공합니다. 미래에 대비한 인사이트를 활용하고, 데이터 기반 결정을 내리고, 비즈니스 성장 궤적을 빠르게 파악하고, 비즈니스 가치를 높입니다. 모든 곳에서 강력한 옴니채널 소매 환경을 주도하는 지속적인 고객 대화를 구축합니다.
소매 추천 솔루션 가속기를 사용하여 실시간 인사이트를 제공하도록 채널 간에 데이터를 통합하고 일관성 있게 만듭니다. Azure Synapse Analytics 및 Azure Machine Learning Service를 사용하여 AI 모델 학습 및 개발을 활용합니다. 클릭스트림 데이터 내역 및 사용자 이벤트를 사용하여 AI 네이티브 쇼핑객을 염두에 두고 고객을 위해 개인화된 상호 작용 및 미리 선택된 최상의 제품을 잠금 해제합니다.
수요 예측 솔루션 가속기를 사용하여 조직의 공급망 및 판매 데이터를 높은 수준의 소매 클라우드 완성도로 끌어올립니다. 실시간에 대규모로 공급망 및 판매 데이터를 예측 결과에 대한 입력 정보로 변환합니다. 좋은 데이터 전략 및 데이터 관리는 복잡한 공급망 및 판매 예측 과제를 효율적으로 해결할 수 있습니다. Azure Machine Learning을 사용하여 엔드 투 엔드 예측 모델을 통합하고 여러 원본의 데이터를 학습하여 미래 수요를 정확하게 예측합니다. 이윤, 현금 흐름 및 용량 계획에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
최신 재무 솔루션 가속기를 사용하여 사일로 간에 데이터에 대한 통합되고 일관된 관점을 사용하고 확장된 데이터 흐름을 잠금 해제하여 다양한 시스템으로부터 데이터를 가져옵니다. 그런 다음 Azure Synapse Analytics를 사용하여 기계 학습 모델을 빌드 및 배포하여 시간이 지남에 따라 정확도가 높아질 수 있는 활동을 예측할 수 있는 주요 요인을 식별합니다.
조직의 클라우드 완성도 모델 조정
소매 클라우드 완성도 모델은 디지털 소매 완성도의 단계를 설명합니다. 조직이 분석 기반 소매 및 지능형 소매 단계로 전환할 때 혁신이 중요해집니다.
인텔리전트 소매 완성도를 달성하는 한 가지 예시로는 소매 추천 기능이 있으며 데이터, 애플리케이션, 분석 및 AI를 사용하여 소매 환경을 향상시킵니다.
데이터 민주화
혁신의 가장 중요한 단계는 데이터 민주화입니다. 조직 전체에서 액세스 가능하고 이해할 수 있는 데이터가 혁신을 촉진하기 때문입니다.
이 단계는 일반적인 업계별 데이터 모델을 사용하여 가속화됩니다. 공통 모델을 유지 관리하면 애플리케이션 간의 통신을 방해하고 데이터 민주화를 제한하는 사일로가 중단됩니다. 모든 직원, 프로세스 및 애플리케이션이 공통 데이터 모델에서 운용되는 경우 모두 기술을 적용하여 제품 및 서비스를 개선할 수 있습니다.
공통 데이터 모델을 확장하려면 Azure에서 다음과 같은 클라우드 네이티브 도구를 사용합니다.
- Microsoft Power BI는 다양한 시각화를 만들고 데이터 모델에서 비즈니스 인사이트를 구축합니다. 보고서와 대시보드를 빌드 및 공유하고, 알림을 제공하여 데이터의 기능을 인력에게 제공합니다.
- Azure Purview는 데이터 원본에 메타데이터를 분류하고 추가하여 모든 사용자가 필요한 데이터를 더 쉽게 찾을 수 있도록 합니다.
- Azure Data Factory는 다양한 애플리케이션 및 보고서에서 사용할 데이터를 이동시키고 변환합니다.
- Azure Synapse Analytics는 통합 데이터 통합, 엔터프라이즈 데이터 웨어하우징 및 빅 데이터 분석 환경을 위한 것입니다. Azure Synapse Analytics를 사용하여 즉각적인 BI 및 기계 학습 요구 사항에 맞게 데이터를 수집, 탐색, 준비, 관리 및 제공합니다.
- Hadoop, HDInsight 및 Databricks와 같은 기타 빅 데이터 원본은 데이터 과학자가 기존 데이터에서 고급 분석 솔루션을 빌드할 수 있도록 합니다.
애플리케이션을 사용하여 고객 참여
소매 프로세스를 확장, 개선 및 자동화하는 애플리케이션을 빌드할 수 있는 방법에 대해 자세히 알아봅니다.
- Power Platform은 영업, 급여 및 재무 부서 전반에 걸쳐 비즈니스 팀의 시민 개발자에게 권한을 부여합니다. 팀이 고유한 Power Apps 및 Power Automate 솔루션을 만들 수 있도록 하여 공통 데이터 모델을 확장합니다.
- 지능형 환경은 웹앱 또는 서버리스 기능을 사용하여 클라우드에서 최신 애플리케이션을 빌드합니다. 음성, 텍스트, 비전 및 챗봇을 사용하여 애플리케이션에 인텔리전스를 부여합니다.
디바이스를 사용하여 옴니채널 소매 환경 보강
디바이스 상호 작용을 사용하여 연결된 디바이스(이미 있는 디바이스의 경우에도)를 통해 고객에게 더 가까이 다가가는 방법에 대해 자세히 알아봅니다.
- 모바일 환경: 모바일 앱의 신속한 개발과 모바일 환경을 위한 Power Apps를 통해 고객 상호 작용을 확장합니다.
- IoT: 소매, 공급망 및 기타 환경의 디바이스에서 거의 실시간으로 데이터를 수집합니다.
다음 단계
다음 문서는 클라우드 채택 경험에서 성공하는 데 도움이 됩니다.