使用 Oracle Retail 数据平台了解客户

零售商可以使用 Oracle Cloud Infrastructure 数据和分析功能来更好地了解客户并采取有意义的措施。

关于客户忠诚度计划

客户忠诚度计划是许多零售企业的旗舰计划。客户忠诚度策略的定义和设计旨在通过选择合适的营销方法来促进业务增长，从而帮助提升品牌身份并为经常性购买或互动的客户提供奖励。

要优化忠诚度计划，零售商需要：

• 识别、招聘和留住合适类型的客户。
• 调整程序的层/参数。
• 正确定位程序并发送消息。

忠诚度计划的优化结果包括：增加顶级销售、增加利润、提高客户满意度和吸引客户以及真正的客户忠诚度（即不随意更换零售商）。Oracle Retail Research 表明，72% 的客户根据收入忠诚度积分选择品牌。

要实现上述三种优化方式，零售商需要大量数据和分析。过去，大多数程序都是基于竞争计划后的直觉或建模创建的。但是，现代零售商在数据方面很糟糕，这些数据可以使他们的忠诚度计划比直觉更有针对性和有效性。

除了忠诚度计划数据、交易数据和类似的内部数据源，智能零售商还将其与外部可用的深度剖析数据、人口统计、社交网络中的信息相结合，并利用这些数据在微细分级别构建更智能的组合操作。这还包括对方案参数拟议更改的影响的假设分析。

关于此方案

本手册介绍了针对不同客户细分的几个忠诚度计划的虚构零售商如何使用 Oracle Retail 数据平台更好地了解这些忠诚度计划的客户行为。

根据提供的示例，您会发现这些程序在最近的过去表现良好，但最近它们的效果开始减弱。然后，您将了解如何分析忠诚度计划数据，将数据与客户相关的数据相结合，并在客户档案中利用基于 Oracle Advertising 云的数据对其进行扩充，然后使用所有这些数据了解激励和分散客户的不同细分。