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谷歌云在零售行业的应用:帮助零售商实现业务转型
发布时间:2019-07-22   发布人:boxmedia

在前一段时间的 Think Retail活动上,谷歌云业务拓展经理钟嘉豪分享了谷歌云是如何解决零售商在价值链各个环节所面临的特定业务挑战,满足客户不断增长的需求。


即使您错过了上次的活动也没有关系,今天我们将借由分享谷歌云全球零售行业市场负责人Pravin Pillai 的一篇文章,更详细地为您介绍谷歌云在零售行业的多种应用及解决方案,帮助您了解如何借助谷歌云打造最佳零售体验并帮助零售商实现业务转型。


客户期望在线上和线下商店之间实现购物的无缝衔接,这也正在推动零售行业转型。这些客户正在寻找能够提出建议或更好地帮助他们找到所需的工具。他们希望购物体验比以往更快、更个性化。因此,许多零售商试图通过云技术来满足这些需求。

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谷歌云已经与全球众多零售商合作来应对这些挑战。包括 Bed Bath and Beyond,Carrefour,Designer Brands,IKEA,Kohl's,Loblaw,METRO,Ocado,Shopify,Target,Home Depot,Ulta等品牌,他们在电商托管、数据分析、机器学习等领域利用谷歌云技术来实现劳动力转型,以便更好地为客户服务。


对于零售行业来说,谷歌云提供了一套强大的解决方案,使零售商能够快速利用云功能来应对特定用户案例 - 从商店运营到商品销售再到客户获取和保留。


灵活的基础架构

在高峰时段发生网站崩溃可能会影响收入和品牌认知度。电商托管为品牌的电子商务平台提供灵活、可靠和可扩展的托管功能。此外,谷歌云的 CRE项目提供一流的技术架构审核和高峰运营支持,帮助零售商在最关键的业务时间(如黑五大促)为客户提供流畅的购物体验。


Shopify是一个支持超过 80 万家独立零售商的电子商务平台,其基础设备100% 运行在谷歌云平台上。2018 年他们打破了黑色星期五网络星期一的销售记录,每分钟产生了近 11,000 个订单,并且在假期周末期间每周处理大约 100,000 个并发请求。


智能的数据分析

客户体验是传统商店相对于线上电商来说的关键优势,但库存不准确和不能实时更新可能导致客户沮丧地空手而归。


由我们合作伙伴开发的实时库存管理和分析系统,解决了货架、过道和库房的库存实时更新问题,从而为零售商提供有价值的数据,改善客户的店内体验。


应用 AI 获得更加个性化的客户体验

人工智能和机器学习技术带来的进步,极大地影响了零售业的发展。我们构建了一系列基于谷歌云 的 AI 和机器学习方案,帮助零售商们解决他们面临的问题和挑战。


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Vision Product Search

比如 Vision Product Search,就利用了Cloud Vision 技术,它通过集成 Google Lens等功能,帮助零售商提供更加新颖的手机体验。


客户发现自己喜欢的产品后,通过手机拍摄照片,或者上传屏幕截图的方式,就能实时得到产品目录中类似或相关的搜索结果。这样,客户可以立即找到自己想要的东西,实现更加流畅的产品搜索和购买流程。


宜家集团首席技术官 Susan Standiford 说到: “我们的愿景就是为更多人创造更加美好的每日生活,目前这正在朝着更经济、便利、舒适的方向发展。通过和谷歌云合作,给我们的用户带来了全新的手机购物体验,客户无论身在何处,都可以通过拍摄家居用品的照片,在线上目录中快速找到该产品和类似产品。谷歌云 让我们充分利用了 Vision Product Search,我们也很乐意去探索通过它们如何为客户创造更优质、更便捷的购物体验。”


Product Recommendations

当客户浏览网购平台时,他们一般会期待有相关或补充产品的推荐。Product Recommendations,由谷歌的Recommendation AI 提供支持,帮助零售商大规模实现个性化推荐。它的优势在于,能够不断学习和适应用户行为和动态环境,例如应对分类、定价和特别优惠的变化。


“Recommendations AI 很容易与我们现有的推荐框架相结合,能够在不花费大力气的情况下,提供下一步的建议“,瑞士领先的在线零售商 Galaxus的首席信息官 Oliver Herren说到,”我们正在持续投资数据科学,集成和测试不同的算法对我们来说很有帮助。Recommendations AI在我们的产品推荐上表现非常出色,而且很大地提高了转化率和收入。”


Contact Center AI

大多数零售商需要依赖客户服务中心,来进行回复消费者问题,处理请求并满足消费者需求。正处于测试版本的 Contact Center AI,借助谷歌云强大的 AI 功能,帮助零售商构建现代化、更直观的客户服务体验。


AutoML Tables

与许多行业一样,零售商经常依赖结构化数据来帮助他们进行预测分析,以快速填补产品组合中的空白,以及优化分销、促销和定价。


在测试版的 AutoML Tables 中,只需几次单击,就可以在结构化数据上自动构建和部署最先进的机器学习模型,从而将所需的总时间从几周减少到几天。这意味着,您可以轻松使用企业数据来预测结果,以便帮助您最大化收益、优化产品组合以及更好地了解客户。


Pitney Bowes 使用这种新产品来识别有风险的跨境支付和货运。”使用谷歌云的 AutoML Tables,我们在国际订单网关中扩展了模型,为数百个零售客户提供服务,以显著改善欺诈检测”,Pitney Bowes 的首席数据和分析官 Olga Lagunova 表示。“我们的工程师能够在两周内开发和部署高度精确的模型,这项工作以往需要几个月的时间。通过 AutoML Tables,我们期待,不仅让数据科学家,而且让全球工程师团队,都可以使用这项技术,从而实现人工智能的普及。


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展望未来

今天分享的只是其中一部分零售解决方案,旨在帮助零售商发展业务,并在购物过程的每个阶段提供独特的客户体验。


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