从战略到行动:如何在零售和快消行业中大规模“破解分析密码”

未来的零售和快消行业领导者需要成功快速、大规模地利用分析来推动绩效。了解更多。

2021年11月30日 4 最小阅读
大规模破解零售业分析的密码。
麦肯锡公司(McKinsey&Co)最近的一篇文章概述了零售和快消公司在试图“破解数字分析的密码”时所面临的挑战。他们与我们自己的顾问一样,认为未来的零售和快消行业领导者需要成功快速、大规模地利用分析来推动绩效。根据他们的估计,行业领导者已经为股东提供了三倍多于该领域落后者的回报!

从零售业分析中实现价值

我们都认识到驱动因素:消费者行为的空前变化、竞争急剧加剧、利润率压力大、销售渠道迅速发展——所有这些都因新冠疫情而加速。麦肯锡反映了我们对与首席数据官特别相关的另外两点的思考:需要创建简化的企业数据架构,并灵活地在整个组织中快速部署和重用分析。然而,我们每天遇到的挑战是,从理解需求到实施解决方案,永远不会像公司希望的那样容易。我们看到,在业界,对变革需求的认识(大多数人都知道这是必需的)和实现转型的能力(许多人无法在足够快的时间内做到这一点)之间存在巨大差异。麦肯锡表示,只有20%的快消企业正在从大规模分析中实现价值,而对快速投资和扩大规模的沉默至少是部分原因。

大规模协调数据

仅从麦肯锡矩阵的两个维度来看,表明通过建立在经过验证的框架基础上的战略路线图,CDO可以迅速显示出可观的投资回报,并为倍增收益提供基础。许多零售商和快消商难以大规模协调数据,也难以创建统一数据的生产管道以提供可重用的功能。简而言之,太多的数据驻留在孤岛中,只能为各个部门的见解提供信息。数据很少被共享或重用,即使在特定的业务领域内,寻找数据也是困难和耗时的。尝试跨商店、地理位置、ERP系统、产品线或部门集成数据集通常几乎是不可能的。这些因素就是高技能和需求数据科学家花费高达80%的时间用于准备数据的原因。更糟糕的是,一旦付出了所有这些努力,结果往往会被遗忘,下一个项目又从头开始了!

在Teradata Vantage上实施企业功能商店可以帮助零售商和快消商克服这些瓶颈。准备好的、集成的和高性能的数据特征被编目并存储在一个可参考的库中,从那里它们可以被整个业务中的其他数据科学家重用,从而减少大量的时间/金钱/数据重复,并促进更高效的流程,提供更广泛的人工智能和机器学习实施,用以支持多个业务案例。

至关重要的是,企业功能存储方法积累了价值。从一个不显眼的小型项目开始,该项目将证明概念并在商店中建立第一个功能。然后,后续项目可以在构建存储时重用这些内容。项目越多、功能越多、价值就越大。价值驱动得越多,它们就越发达,您将获得投资回报的良性循环。

调整并加速分析部署

麦肯锡要强调的第二个维度是需要调整分析愿景、人才和工具。该行业的许多人仍在努力部署具有灵活要求的分析模型。不同的数据科学家使用不同的语言来创建他们的模型,使用定制的管道,这些管道会导致技术债务(当他们离开时会发生什么?),并使其难以大规模部署。相反,大量数据被复制并移动到孤岛中,在那里它们会增加总体成本并迅速过时。

Teradata的Analytics123方法提供了克服这些障碍的方法。企业功能存储提供了经过验证的功能的可信存储库,同时提供了建立信任所需的安全性、隐私性和治理。然后,数据科学家可以使用他们首选的建模语言,使用受信任的功能开发分析,并在Teradata Vantage中对实时数据无缝部署/执行这些分析。数据移动被最小化,实时仪表板、自动化操作和所有其他高级分析都可以从实时数据运行,这些数据是决策过程的核心。

简单、高效、可重复使用

Teradata与全球最大的零售商和快消商密切合作,帮助他们采取了这些重要步骤。通常,互动始于使用来自两个或三个功能或系统的集成数据来回答特定的业务问题——例如,Teradata与一家法国杂货店合作,更好地了解所选SKU的价格驱动因素,并迅速将利润率提高了5-10%。一旦得到验证,该概念就可以扩展到其他产品线和店铺。然后,所创建的功能将被重新用于推动互补的业务分析,从而使收益成倍增加。在许多情况下,这些解决方案仅通过提供更统一、更高效的分析管道来利用现有数据、技术和平台。

大多数零售和快消企业都很清楚,目前其业务中的“手动”和支离破碎的分析方法是不可持续的。主流零售/快消企业充其量只能部署几百万个预测模型,但要在这种新环境中竞争,他们需要在生产中扩展和部署数亿个模型。打破分析代码不是“一劳永逸”的行动;这不是一场短跑,而更像是一场接力赛。一个接一个点项目将拼凑出企业级数据平台的关键元素,并在整个企业中实现快速、灵活的分析部署。如果这听起来很熟悉,我们很乐意帮助您立即开始第一站。

联系Teradata的零售咨询团队,了解采取第一步的更多信息。
Tags

关于我们 Chris Hillman

Chris Hillman is the Senior Director, AI/ML in the International region and has been responsible for developing and articulating the Teradata Analytics 1-2-3 strategy and supporting the direction and development of ClearScape Analytics. Prior to this current role, Chris led the International Data Science Practice and has worked on a large number of AI projects in the International Region focusing on the generation of measurable ROI from Analytics in production at scale using Teradata, open source and other vendor technologies. Chris has spoken regularly at leading conferences including Strata, Gartner Analytics, O’Reilly AI and Hadoop World. Chris also worked to establish the Art of Analytics practice, promoting the value of producing striking visualisations that draw people into Data Science projects, while retaining a solid business-outcome foundation.

查看所有帖子 Chris Hillman

关于我们 Chris Newbery

Chris Newbery leads the Retail & CPG Industry Consulting practice for EMEA. Working with major global Retailers & CPG's to deliver high value business outcomes, strategy and thought leadership to achieve Architecture, Advanced Data & Analytics, Supply Chain, Manufacturing, Finance, Marketing & Commercial excellence, through Teradata's software, services, consulting and partnerships. Before joining Teradata, Chris has driven growth for leading Retailers and global CPG's since 1998, with a cross-functional background having worked in Consulting, Customer, Marketing, Digital, Operations, Commercial & Merchandising roles, across all online and offline distribution channels, in multiple countries. 查看所有帖子 Chris Newbery

随时了解情况

订阅 Teradata 的博客,获取每周向您提供的见解



我同意作为本网站提供商的Teradata天睿公司可能偶尔向我发送Teradata市场沟通电子邮件,其中包含有关产品、数据分析、活动和网络研讨会邀请的信息。我了解我可以随时通过点击我收到的任何电子邮件底部的取消订阅链接取消订阅。

您的隐私很重要。您的个人信息将根据Teradata全球隐私政策收集、存储和处理,您可以通过单击此隐私链接阅读和打印。