聪明的零售商已经意识到他们的数据是他们优化客户体验的最大资产。随着数据量呈指数增长，零售组织需要知道从哪里开始以最大限度地发挥潜在优势。RedAnt最近的一项调查显示，零售商面临的最大挑战（25%的受访者）是数据管理和集成，将他们的数据资产与工具和技术集成以做出明智的业务决策。因此，数据战略——用于组织数据的最重要的单一资源——无疑是理想的起点。
然而，近一半的零售商(49%)声称他们的数据战略很明确，但在整个组织中并未得到广泛理解，另有16%的零售商声称其既不明确也不被广泛理解。除此之外，39%的人对他们的数据质量缺乏信心，称数据质量足够但可以改进。缺乏对数据的关注可能会成为零售转型成功的主要障碍。
零售商清楚的一件事是数据可以提供的价值。虽然37%的零售商将数据标记为优先事项，但40%的零售商表示将其作为全渠道战略的一部分是主要优先事项，而82%的零售商认为客户服务的价值完全依赖于数据质量、管理和集成。由于数据是零售商转型挑战的核心，采用稳健的数据策略对于为零售技术的采用做好“数据准备”至关重要。
采取数据优先的方法
采用数据优先的方法归结为两件事——数据质量和数据集成——以推动无缝、个性化的客户体验。这些元素结合在一起，使零售商能够通过云平台以及电子商务和CRM等后端系统实时连接客户、员工和商店技术。
建立强大的数据素养、成熟度和文化不是一蹴而就的，而是以数据战略为基础，该战略应反映业务目标并与企业范围内的主要利益相关者共享。
创建有效的数据策略
数据战略围绕数据将在组织未来成功中发挥的作用在业务中创造了一种叙述。它应该清晰易懂，避免使用行话并与业务目标保持一致。它应该是实用和务实的，而不是以非结构化的方式建议技术，在价值方面不是基于证据的。
使其具有可操作性——旨在利用此数据计划做一些事情，例如通过及时识别客户需求来提高品牌忠诚度。这是一份需要激发企业以不同方式思考的文件。随着业务在不同成熟阶段的发展，数据策略需要进行修改，因此使其成为一个实时文档。
数据策略应包含业务目标——在您当前情况的背景下设定抱负，例如您当前的痛点和您特定空间中的竞争对手活动。它必须列出您在整个组织中收集不同类型数据的方法和流程，确定这些数据将帮助您实现什么。制定一些工作流程和计划以实现目标。它应该有一个清晰的路线图，其中包含从当前状态到目标状态的路标。第一步应该是零售商明天可以采取的步骤。
数据优先策略的好处
一旦数据井井有条（安全且合规），零售商就可以利用这一点与客户互动并建立忠诚度和收入。全渠道零售平台将重要的零售应用程序与您现有的系统、内容和数据整合到一个单一的同事中心，并通过零售数据分析获得信息。
利用零售数据分析来改善业务的公司往往会超越竞争对手，因为他们可以获得对整个购物旅程的单一客户视图，并且可以通过相关、个性化和及时的参与来联系他们。事实上，埃森哲的个性化PulseCheck调查报告称，91%的消费者更有可能购买能够识别、记住并提供相关优惠和建议的品牌。
使用零售数据分析作为客户应用程序的一部分可以改善零售运营，并通过以下方式增加销售额：
生成客户行为洞察——收集数据并分析结果有助于零售商了解客户的购物方式。通过统一他们的线上和线下购物渠道，他们将加强店内客户服务。
- 促进长期忠诚度和重复购买——零售商可以将他们的数据过滤到个人级别，以便商店员工可以提供卓越的客户体验。通过数据推荐，店员可以专注于追加销售，同时确保每种产品都适合购物者。
- 提高投资回报率——了解最受欢迎的产品、客户统计数据和推荐意味着零售商可以利用他们过去的活动表现以及当前的洞察力来创建个人和有效的促销优惠。
- 管理店内运营——零售商可以做出预测以帮助进行库存管理和简化后台流程。数据分析可以查明产品受欢迎程度、库存水平、服务速度和平均购买价值，因此零售商可以有效地管理店内活动。
- 更高的客户保留率——专注于个性化购物体验并绕过单一渠道限制的全渠道零售策略将鼓励购物者返回实体店或在线购买该品牌。
- 提高运营效率——一个统一多个运营的全渠道平台将揭示任何已成为冗余的系统，从而使品牌能够查明任何可避免的运营预算流失。
这是关于数据质量，而不是数量
如果您没有正确利用它，那么拥有大量数据是没有意义的。数据必须合规、高质量并与所有现有的、新的和第三方系统集成，以最大限度地发挥任何零售技术投资的潜力，提高长期客户忠诚度和收入。
有效的数据策略将成为所有这一切的基石，以便客户和商店员工可以同等程度地获得正确的产品和客户数据。数字领导者将确保所有客户渠道之间的一致沟通，以及他们计划项目的成功。
