IBM Cloud 的零售用例
这些用例突出说明了 IBM Cloud® Kubernetes Service 上的工作负载如何利用分析来洞察市场、在全球进行多区域部署,以及利用 IBM® Event Streams for IBM Cloud® 和对象存储进行库存管理。
传统的杂货商通过数字洞察来提高客流量和销售量
首席市场营销官 (CMO) 需要通过使门店成为差异化资产,使门店的客流量提高 20%。 大型零售竞争对手和在线零售商都在争夺销售量。 同时,CMO 需要在不降价的情况下减少库存,因为持有库存太久会导致数百万美元的资本无法流动。
IBM Cloud Kubernetes Service 开发人员可在此快速添加云分析服务,以深入了解销售行为和数字市场适应性。
关键技术:
- 水平缩放以加速开发
- 适应各种 CPU、内存和存储器需求的集群
- 通过 Watson Discovery 洞察市场趋势
- DevOps 本机工具,包括 IBM Cloud® Continuous Delivery中的开放式工具链
- 使用 IBM® Event Streams for IBM Cloud® 进行库存管理
上下文
传统杂货店利用数字洞察力增加客流量和销售额。
- 来自在线零售商和大型零售店的竞争压力打乱了传统的杂货零售模式。 销售量在不断下降,这通过实体店中稀少的客流量就可见一斑。
- 零售商的忠诚度计划需要通过在结帐时使用印刷优惠券的现代版来激励客户。 因此,开发者必须持续发展相关应用程序,但传统工具却降低了他们部署更新和功能的频率。
- 某些高价值库存并未按预期那样顺利流动,而“美食家”运动在主要大都市的市场中似乎呈现增长趋势。
解决方案
杂货商需要应用程序来增加转化率和门店流量,从而在可复用的云分析平台中生成新的销售额并构建客户忠诚度。 店内有针对性的体验可以是某个服务或产品供应商举办的一项活动,借此基于与特定活动的亲缘关系来吸引忠诚客户和新客户。 随后,门店和业务合作伙伴提供了一些激励计划,以吸引客户参加活动以及购买门店或业务合作伙伴的产品。
在活动后,将指导客户购买必要的产品,这样他们就可以在未来自行重复演示的活动。 目标客户体验是通过奖励兑换和新忠诚客户注册来衡量的。 一个超个性化的市场营销活动和一个用于跟踪店内购买情况的工具相组合,可以将有针对性的体验一路转化为产品购买。 所有这些措施都会带来更高的流量和转换率。
例如,举办的活动是安排一位当地厨师在门店展示如何制作一道美食。 门店采用了吸引观众的激励计划。 例如,他们在厨师的餐厅提供免费开胃菜,并对购买展示的菜肴所用食材的客户给予额外奖励(例如,购物车满 150 美元减 20 美元)。
该解决方案由以下主要部分组成。
- 库存分析:定制店内活动(食谱、食材清单和产品位置),以推广销售流动缓慢的库存。
- 忠诚度移动应用程序:通过数字优惠券、购物清单、门店地图上的产品库存(价格和可用性)和社交共享,提供有针对性的市场营销。
- 社交媒体分析:通过检测客户对各种趋势(烹饪法、厨师和食材)的偏好来提供个性化服务。 分析通过个人的推特、Pinterest 和 Instagram 活动来连接区域趋势。
- 开发者友好工具:加快功能和错误修订的应用。
用于产品库存、门店补货和产品预测的后端库存系统具有丰富的信息,但通过现代分析功能,可以揭示有关如何更好地使高端产品流动的新洞察。 通过结合使用 IBM Cloudant 和 IBM Streaming Analytics,CMO 可以找到与定制店内活动相匹配的最佳配料。
IBM® Event Streams for IBM Cloud® 充当即时事件平台,将库存系统中快速变化的信息传递给 IBM Streaming Analytics。
通过 Watson Discovery(个性和语气洞察)进行的社交媒体分析还能为库存分析提供趋势信息,从而改进产品预测。
忠诚度移动应用程序提供了详细的个性化信息,尤其是客户使用其社交共享功能(例如,发布食谱)时。
除移动应用程序外,开发人员还忙于建立和维护与传统结账优惠券挂钩的现有忠诚度应用程序。 总之,他们需要专注于编码,而不是管理基础架构。 因此,他们选择了 IBM Cloud Kubernetes Service,因为 IBM 可以简化基础设施管理。
- 管理 Kubernetes 主节点、IaaS 和操作组件,例如 Ingress 和存储器
- 监视工作程序节点的运行状况和恢复
- 提供全球计算,因此开发者不必负责在数据中心设置基础架构
在公共云中运行的计算、存储和事件管理,可访问后端企业资源规划系统
技术解决方案:
- IBM Cloud Kubernetes Service
- IBM® Event Streams for IBM Cloud®
- IBM Cloudant
- IBM Streaming Analytics
- IBM Watson 发现
第 1 步:使用微服务将应用程序容器化
- 将库存分析和移动应用程序构造成微服务,然后将其部署到 IBM Cloud Kubernetes Service 中的容器。
- 通过 Kubernetes 提供标准化的 DevOps 仪表板。
- 为运行频率较低的批处理和其他库存工作负载扩展计算资源。
步骤 2:分析库存和趋势
- IBM® Event Streams for IBM Cloud® 充当即时事件平台,将库存系统中快速变化的信息传递给 IBM Streaming Analytics。
- 通过 Watson Discovery 进行社交媒体分析,并将库存系统数据与 IBM Streaming Analytics 集成,以提供商品销售和营销建议。
步骤 3:利用移动忠诚度应用程序开展促销活动
- 以优惠券和其他权利形式进行的促销活动将发送到用户的移动应用程序。 促销活动是使用库存和社交分析以及其他后端系统来识别的。
- 在移动应用程序上存储促销配方和转换(兑换的结账优惠券),并反馈到企业资源规划系统进行进一步分析。
结果
- 通过 IBM Cloud Kubernetes Service,微服务大大缩短了补丁、错误修订和新功能的交付时间。 初始开发速度很快,并且更新频繁。
- 通过使门店本身成为差异化资产,提高了门店的客流量和销售量。
- 与此同时,通过社交和认知分析获得的新洞察降低了库存 OpEx(运营支出)。
- 移动应用程序中的社交共享也有助于识别新客户并向其进行市场营销。