Utilice la analítica para conocer a su cliente
Solución empresarial
Nota:
En el escenario de conocimiento de clientes más amplio, esto probablemente obtendría datos adicionales sobre campañas, comercialización potencial, posiblemente fuentes de redes sociales (enriquecidas automáticamente y transcritas a un formato útil) y otros eventos externos como el clima, los deportes, los eventos, etc.Oracle Retail Data Platform le permite ingerir y gestionar todos los aspectos de los datos y mantenerlos bien organizados en un solo lugar. Desde estructurados a no estructurados, desde relacionales a videos hasta tuits a geoespaciales, todos los formatos residen en un solo lugar, lo que permite un análisis seguro y organizado.
- No hay tasas de salida.
- Menos latencia de datos y problemas de calidad.
- Un modelo de seguridad y gobernanza.
Comprender los términos y conceptos relevantes del sector
En este manual se utilizan algunos términos y conceptos del sector con los que debe estar familiarizado, por lo que puede comprender mejor el valor de este escenario:
- adquisición
La adquisición de clientes es el proceso de obtener nuevos clientes a través de varios canales. Los anuncios de pago, las redes sociales, la boca a boca y el marketing por correo electrónico son solo algunos ejemplos de cómo las empresas pueden atraer nuevos clientes.
- Segmentación
Un segmento es un grupo de clientes creados mediante datos que realizan un seguimiento del comportamiento y las características del perfil. Cada segmento tiene criterios condicionales que califican a ciertos clientes de la base de datos de clientes. Los segmentos que cree se pueden exportar a otras herramientas de orquestación de marketing de Oracle para implantar campañas, como Oracle Responsys y Oracle Eloqua. Como ejemplo, su compañía quiere ejecutar una campaña promocional para vender exceso de inventario de ropa de invierno para niños. Puede crear el segmento para esta campaña en Oracle Unity para exportarlo a una herramienta de orquestación de marketing.
- Activación
La activación del cliente hace referencia al acto de motivar a los clientes a darse cuenta de los beneficios del producto que están probando, lo que aumenta su compromiso general. El resultado podría ser generar un nuevo cliente o volver a interactuar con uno inactivo. Sea lo que sea, la activación ocurre cuando un cliente se vuelve entusiasta con su producto o servicio a través del marketing relevante al entender completamente sus beneficios (el momento esquivo 'aha!')
- Tipo de conversión
La tasa de conversión es el porcentaje de personas que visitan su página web que se convierten en su oferta. La tasa de conversión se calcula dividiendo el número de personas que se han convertido en el número de personas que han visitado la página.
Solución técnica
- Señales débiles de los consumidores (desde las redes sociales).
- Segmentación de clientes, que le permite impulsar una mejor activación/mensaje e impulsar estrategias de comercialización y suministro.
- Demanda de cambios basados en campañas o eventos externos (deporte, deportes, eventos nacionales, eventos locales).
Desde estructurados hasta no estructurados, desde relacionales hasta videos y tuits hasta geoespaciales, todos los formatos se mantienen en un solo lugar para un análisis seguro y organizado. Aunque todos los proveedores de servicios en la nube tienen una forma de lago de datos, el de Oracle es el único en el que puede combinar libremente los distintos tipos de datos en un único conjunto de herramientas. No es necesario mover datos entre diferentes tipos de bases de datos y puede utilizar herramientas relacionales para consultar datos no estructurados o herramientas de ciencia de datos para realizar el aprendizaje automático in situ en el lago. Además, toda la plataforma de datos comparte un modelo de seguridad, una ubicación y un enfoque de gestión para operaciones más sencillas y eficientes.
Arquitectura
En el siguiente diagrama se ilustra el flujo de trabajo descrito en esta solución.
Descripción de la ilustración retail_lakehouse_fc.png
- Detectar
Aquí capturamos los datos estructurados y no estructurados de diferentes fuentes, como sistemas de punto de venta (POS), como micros, sistemas de origen empresarial (ERP), experiencia de cliente, productos y marketing, junto con la entrada IoT, operaciones de tienda, incluido el tráfico en tienda y datos de redes sociales.
- Ingestión
Los datos se ingieren de una amplia variedad de sistemas de origen mediante los servicios de integración de OCI y se transfieren al almacenamiento de objetos del lago de datos, que es la zona de llegada de la plataforma de datos.
- Transformación y selección
Además, los datos se limpian, transforman y enriquecen mediante el servicio OCI Data Flow, que es el servicio Apache Spark totalmente gestionado, que realiza tareas de procesamiento en juegos de datos de gran tamaño sin necesidad de desplegar ni gestionar la infraestructura. Trasladamos datos de una zona seleccionada a la capa de almacenamiento final de la plataforma de datos, que es una combinación de Object Storage y Autonomous Data Warehouse (ADW). Ayuda a democratizar los datos en toda la organización.
- Análisis, aprendizaje y predicción
Los datos ahora se utilizan para analizar y proporcionar estadísticas empresariales a través de paneles de control centralizados de Oracle Analytics Cloud (OAC). Además, ampliamos nuestro análisis con la pila de IA/AA de Oracle para conocer y predecir los resultados.
- Medir y actuar
La plataforma de datos ahora se puede integrar con aplicaciones móviles personalizadas, pilas de tecnología de código abierto y plataformas híbridas. En esta demostración, la integración con la plataforma de ciencia de datos muestra la inteligencia agregada para capturar el comportamiento del cliente.
Componentes de Arquitectura
La arquitectura de este escenario contiene estos componentes:
- Origen de datos
Estos son los puntos de origen para la admisión de datos en la plataforma de datos; por ejemplo, sistemas de PDV como Micros, análisis del comportamiento web de los usuarios, aplicaciones de Fusion Supply Chain Management, orígenes eCommerce, etc.
- Oracle Data Integration Service
OCI Data Integration es un servicio en la nube totalmente gestionado y sin servidor que extrae, carga, transforma, limpia y vuelve a codificar datos de una variedad de orígenes de datos en servicios de destino de Oracle Cloud Infrastructure, como Autonomous Data Warehouse y Oracle Cloud Infrastructure Object Storage.
- Object Storage
El almacenamiento de objetos proporciona acceso rápido a grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados de cualquier tipo de contenido, incluidas copias de seguridad de bases de datos, datos analíticos y contenido enriquecido, como imágenes y vídeos. Puede almacenar datos de forma segura y, a continuación, recuperarlos directamente desde Internet o desde la plataforma en la nube. Puede ampliar el almacenamiento sin problemas sin que se produzca ninguna degradación del rendimiento o la fiabilidad del servicio. Utilice el almacenamiento estándar para el almacenamiento "activo" al que tenga que acceder de forma rápida, inmediata y frecuente. Utilice el almacenamiento de archivos para el almacenamiento "en frío" que retiene durante largos períodos de tiempo y a los que rara vez o rara vez accede.
- Flujo de datos
OCI Data Flow es una plataforma sin servidor basada en la nube que le permite crear, editar y ejecutar trabajos de Spark a cualquier escala sin necesidad de clusters, un equipo de operaciones o conocimientos de Spark altamente especializados. Durante el tiempo de ejecución, Data Flow obtiene el origen de la aplicación, crea la conexión, recupera los datos, los procesa y escribe la salida en Oracle Cloud Infrastructure Object Storage.
- Autonomous Data Warehouse
Oracle Autonomous Data Warehouse es un servicio de base de datos de autogestión, autoseguridad y autorreparación optimizado para cargas de trabajo de almacenamiento de datos. No necesita configurar ni gestionar ningún hardware, ni instalar ningún software. Oracle Cloud Infrastructure se encarga de crear la base de datos, así como de realizar copias de seguridad, aplicar parches, actualizar y ajustar la base de datos.
- Catálogo de datos
OCI Data Catalog es un servicio de gestión de metadatos que ayuda a los profesionales de los datos a detectarlos y soportar su gobernanza. Diseñado específicamente para funcionar bien con el ecosistema de Oracle, proporciona un inventario de activos, un glosario empresarial y un metastore común para lagos de datos.
- Data Science
OCI Data Science es una plataforma totalmente gestionada que permite a los equipos de científicos de datos crear, entrenar, desplegar y gestionar modelos de aprendizaje automático mediante Python y herramientas de código abierto.
- Oracle Machine Learning
El aprendizaje automático es un subconjunto de inteligencia artificial (IA) que se centra en la creación de sistemas que aprenden o mejoran el rendimiento en función de los datos que consumen.
- Blocs de notas de OML
Oracle Machine Learning Notebooks es una interfaz de usuario colaborativa para científicos de datos y analistas de negocios y datos que realizan el aprendizaje automático en Oracle Autonomous Database.
- Idioma de OCI
OCI Language es un servicio de IA basado en la nube que realiza análisis de texto sofisticados a escala. Este servicio le ayuda a crear aplicaciones inteligentes mediante el uso de API de REST y SDK para procesar texto no estructurado para el análisis de sentimientos, el reconocimiento de entidades, la traducción, etc.
- Oracle Analytics Cloud
Oracle Analytics Cloud es un servicio en la nube pública escalable y seguro que ofrece a los analistas empresariales capacidades modernas de análisis de autoservicio basadas en inteligencia artificial para la preparación de datos, la visualización, la generación de informes empresariales, los análisis aumentados y el procesamiento y la generación de lenguaje natural. Con Oracle Analytics Cloud, también obtiene capacidades de gestión de servicios flexibles, que incluyen una configuración rápida, una ampliación sencilla y la aplicación de parches, y una gestión automatizada del ciclo de vida.
- Consumidores de datos
Los consumidores de datos son entidades que visualizan y utilizan datos procesados por la plataforma de datos. Puede incluir ejecutivos de negocio, aplicaciones de Oracle Business Intelligence, Oracle Analytics Cloud o campañas, mensajes y programas de fidelización de un cliente.
Paneles de control
- Panel ejecutivo
- Panel de control de perfil de cliente
Los ejemplos de este manual se centran en estos paneles de control y en cómo el minorista puede obtener información de ellos. También puede combinar las métricas que recopila de estos paneles de control con una aplicación de gestión de programas de fidelización, como CrowdTwist de Oracle, para comprender mejor y abordar el comportamiento del cliente. Estas aplicaciones suelen proporcionar funciones como el registro, el seguimiento de puntos, las ofertas y el canje de recompensas. Una aplicación de programa de fidelización como CrowdTwist se utilizaría como origen y posiblemente como consumidor de los análisis que se muestran en este escenario.
Las distintas perspectivas disponibles en el panel de control del programa de fidelización muestran el rendimiento y las tasas de conversión del programa de fidelización en Estados Unidos. Analiza el movimiento de miembros durante los últimos dos años e identifica los motivos de las desviaciones del negocio. Las perspectivas de perfil del cliente muestran diferentes aspectos de la identificación y el comportamiento del cliente, como las afiliaciones, la tasa de conversión (tráfico por tienda), la presencia geográfica del programa, los motivos de rechazo, el canje de puntos y las campañas de gestión.
Aunque se parecen a gráficos simples de datos limpios, estos datos rara vez están disponibles en un formato simple en un único lugar. Si bien los usuarios de negocio ven principalmente el resultado, el proceso real para llegar es complejo y en el pasado, la mayoría de las organizaciones han podido hacerlo como proceso principalmente manual tal vez una o dos veces al año. Nuestra solución le permite analizar todo esto y más de forma continua. Para tener el mayor sentido, en lugar de depender de clasificaciones estáticas, estamos permitiendo a la IA encontrar varias de las categorías y ayudar con el modelado.
Tenga en cuenta que no todos estos datos estaban disponibles internamente. Algunos de los artículos, en concreto, la edad y el estado civil, son el enriquecimiento de datos de origen externo, Oracle Advertising Cloud.
Ratio de conversión de tráfico de tienda
En el siguiente ejemplo se cuenta esta historia: el primer gráfico muestra la afiliación de fidelización general con respecto al ratio de conversión trimestral (es decir, los nuevos miembros de fidelización). En la comparación trimestre a trimestre, puede ver una tendencia descendente en los ratios de conversión de fidelización a partir de Q3 2021. Ahora, haz una inmersión profunda en el otro gráfico de barras. Muestra que el tráfico de la tienda ha aumentado significativamente (~100% de crecimiento) en 2021, pero las nuevas transacciones netas son alrededor del 25%. Por lo tanto, parece que, desde 2021, algo ha ido mal con los programas de fidelización.
Rendimiento de clientes de fidelización
Descripción de la ilustración loyalty_customers_performance.png
En este ejemplo, si examina los diez trimestres anteriores, los dos primeros gráficos de barras indican una iteración/exclusión significativa del programa de fidelización en la afiliación del cliente a partir de Q3 2021. Al centrarse en la mitad inferior del panel de control, verá el comportamiento de los puntos canjeados frente a los puntos vencidos indica una disminución de los puntos canjeados y un aumento correspondiente de los puntos que caducan. A partir de esto, puede concluir que los clientes no pueden canjear puntos en la fecha de caducidad de la recompensa determinada. El gráfico circular (inferior derecho) indica que alrededor del 50% de los clientes mencionaron la caducidad del punto como el motivo clave para excluirse del programa de fidelización. En función de estos datos, las estadísticas útiles pueden indicar que se examinan en detalle la asignación de puntos y la línea de tiempo de caducidad.
Programa de campaña
Descripción de la ilustración campaign_program.png
- Ofertas de devolución en efectivo
- Compre uno, consiga uno (BOGO)
- Comprobantes de regalo
- Descuentos especiales
Panel de control de resumen de fidelización
Utilice el panel de control Resumen de fidelización de perfiles de clientes para comparar los ingresos con la efectividad con la que está incorporando nuevos suscriptores de fidelización.
En este escenario, al utilizar los datos de los últimos cinco años, puede ver que los ingresos han disminuido desde 2021. Tan recientemente como marzo de 2022, los ingresos todavía no son tan grandes, pero, al analizar el gráfico de cascada, ves, sorprendentemente, una tendencia ascendente en la adquisición de nuevos miembros de fidelidad.
Ahora, céntrese en el gráfico de barras inferiores y evalúe la actividad nueva o de renovación de los clientes de fidelización. Observará que hasta 2020, su programa de fidelización se centró principalmente en las ofertas de reembolso y la lealtad de la coalición, pero, desde 2021, parte de nuestra estrategia de negocio cambió el enfoque al programa de fidelización Pagado y por niveles. Según estos datos, las estadísticas útiles indican la necesidad de volver a examinar su estrategia de negocio para determinar cómo puede volver a centrarse en los programas Cashback y Coalition.
Perfil de cliente
El panel de control Perfil de cliente es otra perspectiva del comportamiento del cliente basada en métricas demográficas en comparación con los ingresos.
Descripción de la ilustración customer_profile.png
En este escenario, puede ver que los ingresos de negocio se han reducido desde 2021. Para identificar el motivo de la caída en ventas, este panel de control le permite examinar diferentes aspectos, como las afiliaciones, la presencia geográfica, la categoría del programa de fidelización, el estado civil, la edad y el patrón de compra. A continuación, una vez que haya decidido que desea cambiar las reglas de canje, puede utilizar las visualizaciones proporcionadas por este panel de control para probar diferentes parámetros y ver cómo afectarán al éxito de su fidelidad. Por ejemplo, si miras el año 2020, los programas de fidelización se diseñaron principalmente mirando a las personas casadas, que contribuyen al 51% de toda la base de clientes y diferentes programas de fidelización, como la coalición y el reembolso junto con la fidelidad por niveles, que estaban proporcionando contribuciones importantes profundas de un grupo de 25 a 35 años. Por lo tanto, debe ver cómo puede implementar ofertas lucrativas para traer de vuelta a los clientes casados en el grupo de edad de 25-35 años. Por lo tanto, para obtener información útil, puede realizar análisis de posibilidades y, en función de las reglas de canje, puede probar diferentes parámetros para visualizar cómo afectaría al éxito de su fidelidad.