Megoldások a kiskereskedelmi iparág számára
A kiskereskedelem világszerte az egyik leggyorsabban növekvő iparág, amely a legnagyobb bevételt és könyvelést hozza létre az amerikai munkahelyek közel egyharmada számára. A kiskereskedelmi ipar központi eleme a termékek és szolgáltatások értékesítése a fogyasztóknak olyan csatornákon keresztül, mint a storefront, a katalógus, a televízió és az online. A kiskereskedők a Microsoft Azure-szolgáltatások használatával javíthatják vagy újragondolhatják az ügyfelek útját a következőkkel:
- ellátási láncaik agilis és hatékony tartása,
- új lehetőségek felszabadítása adatokkal és elemzésekkel,
- innovatív ügyfélélmények létrehozása vegyes valóság, AI és IoT használatával, valamint
- személyre szabott és biztonságos többcsatornás kiskereskedelmi élmény kialakítása az ügyfelek számára.
Megjegyzés
További információ a kiskereskedelmi vállalatok felhőbevezetési folyamatáról a kiskereskedelmi iparág felhőbevezetésében.
Az Azure-szolgáltatások használatával a kiskereskedők könnyen elérhetik ezeket a célokat. Használati esetek és ügyféltörténetek esetén látogasson el az Azure kereskedelmi szolgáltatásba. A Microsoft a kiskereskedelmi iparágat is forradalmasítja egy átfogó kereskedelmi csomag, Microsoft Cloud for Retail biztosításával.
Architektúra-útmutatók kiskereskedelemhez
Az alábbi cikkek további részleteket nyújtanak a kiskereskedelmi architektúra témaköreiről. Bár ezek többnyire fogalmi jellegűek, implementálási részleteket is tartalmazhatnak.
| Útmutató | Összefoglalás | A technológia fókusza |
|---|---|---|
| adatkezelés a kiskereskedelemben | Az adatok kiskereskedelmi iparágban való betöltésének, előkészítésének, tárolásának, elemzésének és az adatokkal kapcsolatos műveletek végrehajtásának ismertetése. | Adatbázisok |
| Az e-kereskedelmi megoldás migrálása az Azure-ba | Megtudhatja, hogyan helyezhet át egy meglévő e-kereskedelmi megoldást a felhőbe. A három fázis a megoldás áthelyezése, újrabontása és újraépítése. | Áttelepítés |
| Meglévő javaslati rendszer optimalizálása és újrafelhasználása | Az R-ben írt meglévő javaslati rendszer sikeres újrafelhasználásának és javításának folyamata. | AI/ML |
| Vizuális keresés kiskereskedelemben a CosmosDB-vel | Ez a dokumentum a vizuális keresés AI-fogalmára összpontosít, és néhány fontos szempontot kínál annak implementálásával kapcsolatban. Ez egy munkafolyamat-példát biztosít, és a szakaszokat a megfelelő Azure-technológiákhoz képezi le. | Adatbázisok |
| Termékváltozat optimalizálása fogyasztói márkák számára | A témakörök közé tartozik a döntéshozatal automatizálása, a termékváltozat-optimalizálás, a leíró elemzés, a prediktív elemzés, a parametrikus modellek, a nem parametrikus modellek, a megvalósítás részletei, az adatkimenet és a jelentéskészítés, valamint a biztonsági szempontok. | Elemzés |
Architektúrák kiskereskedelemhez
Az alábbi cikkek részletes elemzést nyújtanak a kiskereskedelmi iparág számára kifejlesztett és ajánlott architektúrákról.
| Architektúra | Összefoglalás | A technológia fókusza |
|---|---|---|
| Kötegelt pontozás R-modellekkel az értékesítések előrejelzéséhez | Kötegelt pontozás végrehajtása R-modellekkel Azure Batch használatával. Azure Batch jól működik a belsőleg párhuzamos számítási feladatokkal, és magában foglalja a feladatok ütemezését és a számításkezelést. | IoT |
| Kötegelt pontozás R-modellekkel az értékesítések előrejelzéséhez | Kötegelt pontozás végrehajtása R-modellekkel Azure Batch használatával. Azure Batch jól működik a belsőleg párhuzamos számítási feladatokkal, és magában foglalja a feladatok ütemezését és a számításkezelést. | AI/ML |
| Tartalomalapú javaslati rendszer létrehozása | Ez a példaforgatókönyv bemutatja, hogyan automatizálhatja a cége a gépi tanulást a tartalomalapú személyre szabás automatizálására az ügyfelek számára. | AI/ML |
| Valós idejű javaslati API létrehozása az Azure-ban | Az Azure Databricks, Azure Machine Learning, Az Azure Cosmos DB és Azure Kubernetes Service használatával általánosítható javaslati motor létrehozása termékekhez, filmekhez, hírekhez és egyéb fogyasztói szolgáltatásokhoz. | AI/ML |
| Adattárházak és elemzések | Részletes értékesítési és marketingmegoldást hozhat létre egy adatfolyammal, amely több forrásból származó nagy mennyiségű adatot integrál egy egységes elemzési platformba az Azure-ban. | Elemzés |
| E-kereskedelmi kezelőfelület | Skálázható és költséghatékony e-kereskedelmi előtér implementálása az Azure platform as a service (PaaS) eszközeivel. | Webes |
| IBM z/OS online tranzakciófeldolgozás az Azure-ban | A dinamikusan adaptálható infrastruktúrával a vállalkozások gyorsan megvalósíthatják és elindíthatják termékeiket, hogy örömet leljenek a felhasználóiknak. Ismerje meg, hogyan migrálhat egy z/OS nagyszámítógépes OLTP-alkalmazást egy biztonságos, méretezhető és magas rendelkezésre állású felhőbeli rendszerre. | Mainframe |
| Intelligens termékkereső motor az e-kereskedelem számára | A Azure Cognitive Search, egy dedikált keresési szolgáltatás használatával jelentősen növelheti a keresési eredmények relevanciáját az e-kereskedelmi ügyfelek számára. | Webes |
| Magento e-kereskedelmi platform Azure Kubernetes Service | Megtudhatja, hogyan helyezheti üzembe és üzemeltetheti a Magento nyílt forráskódú e-kereskedelmi platformot az Azure-ban. | Webes |
| Filmajánló az Azure-on | Videó- és termékajánlások automatizálása azure-Data Science Virtual Machine használatával egy Azure Machine Learning modell betanítása gombra. | AI/ML |
| Kiskereskedelem – Online vásárlás, bolti átvétel (BOPIS) | Hatékony és biztonságos járdaszegélyes csomagfelvételi folyamat fejlesztése az Azure-ban. | Webes |
| Skálázható rendelésfeldolgozás | Nagy mértékben skálázható és rugalmas architektúrát hozhat létre az online rendelések feldolgozásához felügyelt Azure-szolgáltatások, például a Cosmos DB és a HDInsight használatával. | Webes |
| Streamek feldolgozása az Azure Databricksszel | Az Azure Databricks használatával végpontok közötti streamfeldolgozási folyamatot hozhat létre egy taxivállalat számára, amely több eszközről gyűjti és elemzi az utazási és viteldíjak adatait. | Elemzés |
| Streamek feldolgozása az Azure Stream Analyticsszel | Az Azure Stream Analytics használatával végpontok közötti streamfeldolgozási folyamatot hozhat létre egy taxivállalat számára, amely több eszközről gyűjti és elemzi az utazási és viteldíjadatokat. | Elemzés |
Megoldási ötletek kiskereskedelemhez
Az alábbiakban további ötleteket talál, amelyeket kiindulási pontként használhat kiskereskedelmi megoldásához.
AI:
- Kereskedelmi csevegőrobot az Azure Bot Service
- Ügyfélvisszajelzések és elemzések
- Gyakori kérdések – csevegőrobot Data Champion-modellel
- Interaktív hangválasz-robot
- Marketingtevékenység optimalizálása gépi tanulással
- Személyre szabott marketingmegoldások
- Személyre szabott ajánlatok
- Prediktív marketing gépi tanulással
- Termékajánlások kiskereskedelemhez
- Kiskereskedelmi asszisztens vizuális képességekkel
Elemzések:
- Big Data-elemzés az Azure Data Explorerrel
- Kereslet-előrejelzés és ároptimalizálás
- Igény-előrejelzés a Azure Machine Learning
- Igény-előrejelzés szállításhoz és elosztáshoz
- Interaktív árelemzés
- Modern elemzési architektúra az Azure Databricks
Adatbázisok:
- Kiskereskedelem és e-kereskedelem az Azure MySQL használatával
- Kiskereskedelem és e-kereskedelem az Azure PostgreSQL használatával
- Kiskereskedelem és e-kereskedelem a Cosmos DB használatával
Mixed Reality:
Hálózatkezelés:
Web: