Lösningar för detaljhandeln

  • Artikel
  • 4 minuter för att läsa

Detaljhandel är en av de snabbast växande branscherna över hela världen och genererar några av de största intäkterna och redovisningen till nästan en tredjedel av amerikanska jobb. Kärnan i detaljhandelsbranschen är att sälja produkter och tjänster till konsumenter, via kanaler som butik, katalog, TV och online. Återförsäljare kan förbättra eller förnya sin kunds resa med hjälp Microsoft Azure tjänster genom att:

  • hålla leveranskedjorna flexibla och effektiva,
  • låsa upp nya affärsmöjligheter med data och analys,
  • skapa innovativa kundupplevelser med mixad verklighet, AI och IoT och
  • skapa en anpassad och säker detaljhandelsupplevelse med flera kanaler för kunder.

Med hjälp av Azure-tjänster kan återförsäljare enkelt uppnå dessa mål. Information om användningsfall och kundberättelser finns i Azure för detaljhandeln. Microsoft är också på att revolutionera detaljhandelsbranschen genom att tillhandahålla ett omfattande detaljhandelspaket, Microsoft Cloud for Retail.



Anteckning

Läs mer om ett detaljhandelsföretags resa mot molnanpassning i Molnanpassning för detaljhandelsbranschen.

Arkitekturguider för detaljhandeln

Följande artiklar innehåller mer information om arkitekturämnen för detaljhandeln. Även om de främst är konceptuella kan de även innehålla implementeringsinformation.

Guide Sammanfattning Teknikfokus
Datahantering i detaljhandeln Introduktion för att mata in, förbereda, lagra, analysera och vidta åtgärder för data för detaljhandeln. Databaser
Migrera din e-handelslösning till Azure Lär dig hur du flyttar en befintlig e-handelslösning till molnet. De tre stegen är att värda om, omstrukturera och återskapa din lösning. Migrering
Optimera och återanvända ett befintligt rekommendationssystem Processen att återanvända och förbättra ett befintligt rekommendationssystem som är skrivet i R. AI/ML
Visuell sökning i Retail med CosmosDB Det här dokumentet fokuserar på AI-begreppet visuell sökning och erbjuder några viktiga överväganden om dess implementering. Det innehåller ett arbetsflödesexempel och mappar dess steg till relevanta Azure-tekniker. Databaser
SKU-optimering för konsumentmärken Ämnena omfattar automatisering av beslutsfattande, optimering av SKU-utbud, beskrivande analys, förutsägelseanalys, parametrismodeller, icke-parametriska modeller, implementeringsinformation, datautdata och rapportering samt säkerhetsöverväganden. Analys

Arkitekturer för detaljhandeln

Följande artiklar innehåller detaljerad analys av arkitekturer som utvecklats och rekommenderas för detaljhandeln.

Arkitektur Sammanfattning Teknikfokus
Batchbedömning med R-modeller för att prognostiserade försäljningen Utföra batchbedömning med R-modeller med hjälp av Azure Batch. Azure Batch fungerar bra med parallella arbetsbelastningar och omfattar jobbschemaläggning och beräkningshantering. AI/ML
Skapa ett API för realtidsrekommendation på Azure Skapa en rekommendationsmotor som kan generaliseras för produkter, filmer, nyheter och andra konsumenttjänster med hjälp av Azure Databricks, Azure Machine Learning, Azure Cosmos DB och Azure Kubernetes Service. AI/ML
Filmrekommendationer i Azure Automatisera film- och produktrekommendationer med hjälp av en Azure Data Science Virtual Machine att träna en Azure Machine Learning modell. AI/ML
Skalbar personanpassning på Azure Skapa ett innehållsbaserat anpassat rekommendationssystem för kunder genom att lära sig deras preferenser från tidigare köp och interaktioner. AI/ML
Datalagerhantering och analys Skapa en insiktsfull försäljnings- och marknadsföringslösning med en datapipeline som integrerar stora mängder data från flera källor till en enhetlig analysplattform i Azure. Analys
Strömbearbetning med Azure Databricks Använd Azure Databricks att skapa en dataströmbearbetningspipeline för ett taxiföretag för att samla in och analysera rese- och prisdata från flera enheter. Analys
Strömbearbetning med Azure Stream Analytics Använd Azure Stream Analytics att skapa en dataströmbearbetningspipeline för ett taxiföretag för att samla in och analysera rese- och prisdata från flera enheter. Analys
IBM z/OS online transaction processing on Azure Med en dynamiskt anpassningsbar infrastruktur kan företag snabbt realisera och lansera sina produkter för att hjälpa sina användare. Lär dig hur du migrerar ett z/OS-stordator-OLTP-program till ett säkert, skalbart och hög tillgängligt system i molnet. Stordator
Klientdel för e-handel Implementera en skalbar och kostnadseffektiv frontend för e-handel med hjälp av Azure PaaS-verktyg (platform as a service). Webb
Intelligent produktsökmotor för e-handel Använd Azure Cognitive Search, en dedikerad söktjänst, för att dramatiskt öka relevansen för sökresultat för dina e-handelskunder. Webb
Så här ser e-handelsplattformen ut i Azure Kubernetes Service Lär dig hur du distribuerar och är värd för Entensto, en e-handelsplattform med öppen källkod, på Azure. Webb
Skalbar orderbearbetning Skapa en mycket skalbar och elastisk arkitektur för onlinebeställningsbearbetning med hanterade Azure-tjänster som Cosmos DB och HDInsight. Webb
Detaljhandel – Köp online och hämta i butik (BOPIS) Utveckla en effektiv och säker upphämtning på tjänstesidan i Azure. Webb

Lösningsidéer för detaljhandeln

Följande är andra idéer som du kan använda som utgångspunkt för din detaljhandelslösning.

AI.

Analys.

Databaser.

Mixed Reality.

Nätverk.

Webb.