IDC:2023年中国零售行业大数据市场支出规模达到4306亿元人民币

IDC于近日发布了《零售行业数据智能市场分析——以客户为主导的零售业的逆向体验》。

智通财经APP获悉,IDC于近日发布了《零售行业数据智能市场分析——以客户为主导的零售业的逆向体验》。报告显示,2023年,中国零售行业大数据市场支出规模达到4306亿元人民币,预计2027年将增长至9809亿元人民币,年均增长率CAGR为22.9%。零售行业数据智能技术类别涵盖分析和商业智能软件、数据管理、集成与编排、应用程序开发、软件质量和生命周期管理以及应用程序平台。

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向以客户为中心的客户体验服务转变不再是口号。在现代零售业的动态格局中,其已成为向智能零售战略演变的催化剂。从本质上讲,以客户为中心是一种整体方法,将客户的偏好、体验和满意度置于业务运营的最前沿。这种转变不仅仅是一个流行词,而且是重新构想零售商与受众互动方式的基本一步。

因此客户体验更加重要。IDC数据显示,有42%的终端用户希望通过数字化转型来提升客户体验,超过了40%的用户希望开拓新的市场营收机会,而去年用户更加关心的则是提升运营效率和客户满意度。而最先落地的产品则是对话式AI,包括聊天机器人、短信助理、语音助理,36%的客户认为部署生成式AI的主要收益是提升客户满意度。

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IDC在报告中列出了零售数据智能关键技术趋势,包括店内技术、AI Everwhere、员工赋能、商品推荐、供应链管理、零售商业平台、IT基础设施、客户忠诚度、沉浸式体验、客户体验。

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在Gen AI方面,到2027年,95%的零售商将测试和投资Gen AI技术,以增强产品数据、客户支持和客户体验计划。如推出新的Gen AI搜索工具,利用专有数据和大语言模型,使购物者能够使用特定场景而不是品牌名称或商品来搜索产品。其他技术,包括客户数据管理、零售媒体分析、全渠道可视化、供应链分析、生命周期价格优化、智能推广也同样重要。

在数据方面,IDC在调研企业组织最需要实施的营销变革时发现,排名前二的回答均与数据有关,排名第一的是有41%的组织认为需要应用AI/ML生成的合成数据来模拟营销中的需求、价格和存货环境,排名第二的是有40%的组织认为需要整合多个渠道(商店、电商和分销)的库存数据,以获取更准确的库存指标。另外重新建立辅助商品决策的基线历史数据也同样重要(38%)。

基于本次研究的市场调研结果,IDC遴选了5家代表厂商和7个最佳实践案例,以供市场参考。

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IDC给技术供应商的建议:

优化4P体验:通过以客户为主导的零售逆向体验4P的视角,设计以客户为中心的策略,具体包括人员(Person)、产品(Product)、流程(Process)和地球(Planet),强调了零售商满足客户期望(人员)、加快产品上市时间(产品)、管理价值链交互(流程)、确保可持续运营(地球);

充分利用人工智能:虽生成式AI还在发展,但已足够重塑现有零售服务,例如利用人工智能帮助店员更好地了解顾客并优化购物体验,通过自动化日常交互来改变客户服务;

针对数量和速度进行设计:下一代零售业将继续关注需要高水平的数量和速度,特别是大型零售商,销售系统提供的关键能力包括数据同步、调整和决策集中化;

为客户参与度和灵活性而设计:现代零售商需要灵活的自动定价策略,因此销售运营必须提供无缝连接、快速更改能力来提高用户界面;

供应商需要是零售专家:销售工具有很多变化,但技术供应商必须拥有专业的知识库,利用海量数据、知识图谱来搭建,在该领域拥有丰富的经验,来指引客户进行长期的投入和合作。

IDC中国新兴科技研究组高级分析师李浩然表示, 虽整体市场环境下行,但头部零售厂商对生成式AI、大数据、智能化转型表现出更强烈的兴趣和决心,零售行业涉及供应链条更长,数据源也更加丰富,其数字化转型将带动更广泛的产业应用发展,当然所需要的时间也较长,目前来看GenAI+零售还处于探索验证阶段。除了数据智能在营销获客方面的应用,终端用户还需要注意供应链管理的升级,这将是降低成本、提高营收的重要一环。

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