IBM Cloud 的零售使用案例
這些使用案例強調 IBM Cloud® Kubernetes Service 上的工作負載如何利用分析來洞察市場、在全球進行多區域部署,以及利用 IBM® Event Streams for IBM Cloud® 和物件儲存進行庫存管理。
傳統食品雜貨店透過數位見解增加客戶資料流量及銷售
「行銷長 (CMO)」需要藉由讓商店成為差異化資產,以將店內的客戶資料流量增加 20%。 大型零售競爭者及線上零售商都會竊取銷售。 同時,CMO 需要在在不降價促銷的情況下減少庫存,因為持有庫存太久會鎖住數百萬的資金。
IBM Cloud Kubernetes Service 提供更多運算的簡易分拆,開發人員可快速新增雲端分析服務,以深入瞭解銷售行為和數位市場的適應性。
重要技術:
- 水平調整以加速開發
- 適合各種 CPU、RAM、儲存空間需求的叢集
- 使用「Watson 探索」來洞察市場趨勢
- DevOps 原生工具,包括 IBM Cloud® Continuous Delivery 中的開放式工具鏈
- 使用 IBM® Event Streams for IBM Cloud® 進行庫存管理
環境定義
傳統雜貨店透過數位洞察力增加顧客流量和銷售額。
- 線上零售商及大型零售商店的競爭壓力會干擾傳統雜貨零售模型。 銷售額下降,實體商店中的低客流量證明了這一點。
- 其忠誠度方案需要在結帳時利用現代化的紙本優待券來提供一臂之力。 因此,「開發人員」必須持續發展相關的應用程式,但傳統工具會讓經常部署更新及特性的能力變慢。
- 某些高價值庫存不會如預期般移動,但「美食家」移動似乎會在大都會市場中不斷成長。
解決方案
食品雜貨店需要一個應用程式,才能在可重複使用的雲端分析平台中增加轉換,以及儲存資料流量來產生新的銷售與建立客戶忠誠度。 店內目標體驗可以是事件,以及根據特定事件親緣性來吸引忠誠度及新客戶的服務或產品供應商。 然後,商店及商業夥伴會提供獎勵以進入事件,以及從商店或商業夥伴購買產品。
在事件之後,會引導客戶購買必要的產品,讓他們可以在日後自行重複示範的活動。 目標客戶體驗以獎勵兌換和新忠誠客戶註冊來衡量。 超個人化行銷事件以及用來追蹤店內採購之工具的組合,可以將目標體驗帶至產品採購。 所有這些動作都會導致更高的資料流量及轉換。
作為範例事件,會將當地主廚帶入商店中,以顯示如何做出美味的餐點。 商店會提供來店禮。 例如,提供主廚餐廳的免費開胃菜,而購買示範餐點材料則會提供額外獎勵(例如,滿 $150 的購物車減價 $20)。
本解決方案由以下主要元件組成。
- 庫存分析:自訂店內事件(食譜、材料清單及產品位置)來行銷低流動性庫存。
- 「忠誠度行動應用程式」透過數位優待券、購物清單、商店地圖上的產品庫存(價格、可用性)及社交分享來提供目標行銷。
- 「社交媒體分析」根據趨勢偵測客戶喜好設定來提供個人化:菜餚、主廚及材料。 分析會連接地區趨勢與個別的 Twitter、Pinterest 及 Instagram 活動。
- 「開發人員友善的工具」可加速推出特性及錯誤修正程式。
產品庫存、商店補貨及產品預測的後端庫存系統具有豐富的資訊,但現代分析可以解開如何更充分地移動高端產品的新見解。 透過 IBM Cloudant 和 IBM Streaming Analytics 的結合使用,CMO 可以找到最佳的食材,搭配自訂的店內活動。
IBM® Event Streams for IBM Cloud® 用來作為即時事件平台,以將庫存系統中快速變更的資訊帶入 IBM Streaming Analytics。
社交媒體分析與 Watson Discovery(個性與語調洞察)也會將趨勢輸入庫存分析,以改善產品預測。
忠誠度行動應用程式提供詳細的個人化資訊,特別是客戶使用其社交分享特性(例如張貼食譜)時。
除了行動應用程式之外,開發人員還忙著建立和維護與傳統結帳優惠券掛鉤的現有忠誠度應用程式。 簡言之,他們需要專注在進行程式編碼,而不是管理基礎架構。 因此,他們選擇 IBM Cloud Kubernetes Service,因為 IBM 可簡化基礎結構管理。
- 管理 Kubernetes 主節點、IaaS 及作業元件(例如 Ingress 及儲存空間)
- 監視工作者節點的性能及回復
- 提供廣域運算,因此「開發人員」不負責資料中心內的基礎架構設定
在公共雲端執行的運算、儲存和事件管理,可存取後端 ERP 系統
技術解決方案:
- IBM Cloud Kubernetes Service
- IBM® Event Streams for IBM Cloud®
- IBM Cloudant
- IBM Streaming Analytics
- IBM Watson 探索
步驟 1:使用微服務將應用程式容器化
- 將庫存分析及行動應用程式建構成微服務,並將它們部署至 IBM Cloud Kubernetes Service 中的容器。
- 透過 Kubernetes 提供標準化 DevOps 儀表板。
- 為執行頻率較低的批次和其他庫存工作負載擴充運算資源。
步驟 2:分析庫存和趨勢
- IBM® Event Streams for IBM Cloud® 用來作為即時事件平台,以將庫存系統中快速變更的資訊帶入 IBM Streaming Analytics。
- 透過 Watson Discovery 進行社交媒體分析,並將庫存系統資料與 IBM Streaming Analytics 整合,以提供商品行銷與行銷建議。
步驟 3:使用行動客戶忠誠度應用程式提供促銷活動
- 優待券形式的促銷活動及其他授權都會傳送至使用者的行動應用程式。 促銷活動是使用庫存及社交分析(以及其他後端系統)所識別。
- 在行動應用程式上儲存促銷食譜,並將轉換率(兌換的結帳優惠券)回傳至 ERP 系統,以便進一步分析。
結果
- 使用 IBM Cloud Kubernetes Service,微服務可以大幅減少修補程式、錯誤修正程式及新增特性的交付時間。 起始開發十分快速,並且會頻繁更新。
- 店內的客流量及銷售會增加,其方式是讓商店本身成為差異化資產。
- 同時,社交及認知分析的新見解已改善減少的庫存 OpEx(作業費用)。
- 行動應用程式中的社交分享也有助於識別及行銷給新客戶。