協助零售電商業者轉型的解決方案:Google Cloud for Retail

隨著客戶期待在線上和實體商店之間可以擁有無縫的購物體驗,零售電商業者正面臨轉型,客戶不僅希望更客製化,同時也期待能有推薦工具幫助他們更快找到所需內容,因此許多零售商正轉向雲端,透過新型技術來滿足市場需求。  

Google Cloud 已經與全球零售商合作有效應對這些挑戰,包含 Carrefour、IKEA、Kohl’s、Shopify、Target、Home Depot、Ulta、Bed Bath and Beyond、Designer Brands、Loblaw、METRO、Ocado 等品牌在電子商務託管、數據分析、機器學習、工作模式轉型等領域利用Google Cloud 技術以便能夠更好地為客戶服務。  

近期 Google 發布 Google Cloud for Retail 零售解決方案,旨在解決零售商在生態鏈各個環節所面臨到的挑戰,許多企業已充分利用了 Google Cloud 在數據分析和 AI 等領域的專業知識和創新,有助於他們轉變業務,以滿足客戶不斷增長的期望。

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Google Cloud for Retail 聚焦零售生態鏈 

Google Cloud for Retail 從「商店運營」、「商品銷售」到「客戶獲取和保留」提供了一套完整的解決方案,使零售商能夠快速利用雲端優勢來因應特定需求。

若在流量高峰時段網站打不開將會影響收入和品牌形象,GCP 提供電子商務平台靈活、可靠、高擴展的託管功能。此外 Google Cloud 的 CRE 更提供白色手套處理的技術架構評估和旺季運營支援,幫助零售業者在購物節為其客戶提供良好的購物體驗。Shopify 是一個支援超過 80 萬家獨立零售商的電子商務平台,所有零售商都在 Google Cloud 上運行。 他們在 2018 年的「黑色星期五」創下了破紀錄的高峰,每分鐘創造了近 11,000 個訂單,並在此週末每秒處理 100,000 個 requests。 

客戶體驗是實體商店的關鍵優勢,但不精確且不即時的庫存可能導致客戶失望的空手而回。Google 提供即時庫存管理、倉庫庫存透明即時性,為零售商提供有價值的數據,以改善客戶的店內體驗。

充份授權、高度溝通且高效的員工是零售商向客戶提供吸睛的購物體驗的關鍵。 Empowered Associatessolution 帶來了 G Suite 的協作能力以及我們合作夥伴的內部社交功能,組織、參與、通知整個零售架構。

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AI 提供更客製化的客戶體驗 

人工智慧和機器學習對零售業產生了巨大影響,目前已有許多基於 Google Cloud AI 和機器學習的創新解決方案,幫助零售商解決他們面臨的挑戰。例如,使用 Cloud Vision 技術的 Vision Product Search 通過集成 Google Lens 類型功能,幫助零售商打造具有吸引力的創新行動裝置體驗。客戶可以從手機上拍攝他們喜歡的產品照片和螢幕截圖,而且這種移動體驗將提供產品目錄中類似產品的即時結果。客戶既可以立即找到他們想要的東西,並且在產品搜索和購買過程中更為順暢。

IKEA 首席技術官 Susan Standiford 表示:「我們的願景是為許多人創造更美好的日常生活,變得更加實惠、方便、永續。我們正與 Google Cloud 合作創造全新購物體驗,讓客戶無論身在何處,都可以拍攝家居裝飾和用品的照片,並在我們的線上目錄中快速找到該產品或類似產品。Google Cloud 幫助我們利用 Vision Product Search 幫助我們為客戶創造更好、更便捷的體驗。」

當客戶瀏覽零售網站時,他們通常會期待業者推薦相關的產品。Google Recommendations AI 不僅幫助零售業者大規模自動化客製化推薦,更可以不斷學習即時用戶行為和不斷改變的資訊,如:分類、定價、特別優惠的變化等等。

在瑞士線上零售領導品牌 Galaxus 的首席信息官 Oliver Herren 表示﹕「Recommendations AI 很容易與我們現有的推薦框架結合,讓我們能夠在不需要大量修改的情況下打造次世代推薦引擎。我們穩健的投資資料科學領域,Recommendations AI 在產品詳細信息頁面上表現非常出色,並且明顯提高了轉換率和收入。」

除了這些特定於零售層面的解決方案之外,在 Google Cloud Next ’19 上發布的一系列人工智能輔助功能對零售商尤為重要。大多數零售商依靠其客服中心回答問題,滿足客戶的需求。目前 Contact Center AI 已處於測試階段,借助 Google Cloud 強大的 AI 功能,繼續幫助零售商建構直觀的客戶服務體驗。 您可以在此篇文章中了解更多 Contact Center AI 資訊。

與許多產業一樣,零售商依賴結構化數據來幫助他們執行預測分析,以快速填補產品組合的空隙,目的是為了改善促銷策略和定價。測試版的 AutoML Tables 可以非常簡單地自動構建和部署有關於結構化數據的機器學習模型,進而將所需要的時間從幾週減少到幾天內。這意味著您可以輕鬆地預測、最大限度地提高收入、改善產品組合、更了解客戶。

Pitney Bowes 使用 AutoML Tables 識別有風險的跨境支付和運輸。Pitney Bowes 首席數據分析 Olga Lagunova 表示﹕「使用 Google Cloud 的 AutoML Tables 在國際訂單入口中擴展我們模型,為數百個零售客戶提供服務,並顯著改善了欺詐檢測。原本需要幾個月的時間,現在工程師在兩週內就能開發和部署高度精確的模型。」

更多 AutoML Tables 資訊

結語 

上述只是解決方案的其中一部分,旨在幫助零售商發展業務,並在購物的每個階段提供獨特的客戶體驗。若想知道更多 Google Cloud for Retail 相關訊息,歡迎閱讀 Google Cloud for Retail 完整介紹

(原文翻譯自 Google Cloud。)

 

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