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Comment Databricks Genie améliore la personnalisation dans le commerce de détail

Résultats sectoriels : La plupart des équipes de vente au détail disposent des données nécessaires pour une personnalisation plus approfondie — ce qui manque, c'est la capacité de leur poser des questions plus importantes, suffisamment rapidement pour...

par Sarah Duffy

  • Bien que la personnalisation dans le commerce de détail repose sur des données (programmes de fidélité, données comportementales, moteurs de recommandation), la prochaine étape consiste à transformer ces données en informations exploitables suffisamment rapidement pour agir.
  • Poser des questions sur les segments de clientèle nécessite souvent une demande d'analyste de deux jours, ce qui signifie que l'information arrive après que la fenêtre d'action se soit réduite, faisant de la personnalisation à grande échelle une "opportunité d'accès aux données".
  • Databricks Genie pour l'intelligence client permet aux responsables CX d'interroger de manière conversationnelle leur environnement de données client complet pour obtenir des réponses instantanées sur le comportement des segments, le risque de désabonnement et la performance des programmes de fidélité, leur donnant un accès direct aux informations nécessaires.

CAS D'USAGE
Intelligence Client & Optimisation de la Fidélisation

La personnalisation dans le commerce de détail a beaucoup évolué par rapport au simple 'les clients qui ont acheté X ont aussi acheté Y'. La plupart des entreprises de vente au détail disposent désormais de programmes de fidélité, de données comportementales riches et d'une forme de moteur de recommandation. Les bases sont là. La prochaine étape consiste à transformer ces données en informations suffisamment rapidement pour agir — tant au niveau du segment qu'au niveau individuel. Databricks Genie améliore la personnalisation dans le commerce de détail en offrant aux responsables de l'expérience client (CX) et aux merchandisers un accès instantané en langage naturel aux données client unifiées — éliminant ainsi l'attente de l'analyste qui retarde les décisions au niveau du segment.

Pourquoi la personnalisation dans le commerce de détail stagne (et ce que cela coûte aux équipes CX)

Les segments de clientèle sont construits avec un soin extrême. Mais la valeur de cet investissement se multiplie vraiment lorsque les responsables commerciaux peuvent explorer ces segments de manière fluide. Lorsqu'une question comme 'comment notre taux de réactivation des clients inactifs évolue-t-il parmi les clients acquis via les réseaux sociaux payants au cours des 18 derniers mois ?' nécessite une demande d'analyste de deux jours, l'information arrive après que la fenêtre d'action se soit réduite.

La personnalisation à grande échelle est de plus en plus une opportunité d'accès aux données — permettant aux bonnes personnes de poser les bonnes questions et d'obtenir des réponses suffisamment rapidement pour orienter les décisions de la semaine.

Qu'est-ce que Databricks Genie et comment permet-il la personnalisation dans le commerce de détail ?

Databricks Genie est un agent de données de pointe conçu pour répondre à des questions complexes sur les données d'entreprise, composées de sources de données structurées (tables, tableaux de bord, notebooks, etc.) et non structurées (fichiers d'espace de travail, Google Drive, Sharepoint, etc.). Dans le commerce de détail, il permet aux responsables de l'expérience client d'interroger leur environnement de données client complet en anglais simple au lieu de SQL. Les questions sur le comportement des segments, la performance des programmes de fidélité, les préférences de canaux et le risque de désabonnement peuvent être posées de manière conversationnelle, avec des réponses qui s'appuient sur la profondeur totale de vos données client, et non sur une tranche pré-agrégée.

Histoire Client

7-Eleven fait progresser l'innovation marketing avec Databricks

7-Eleven, le plus grand détaillant de proximité au monde, utilise Databricks pour rationaliser et personnaliser le marketing sur chaque campagne. Les équipes marketing lancent, affinent et mesurent les offres clients au sein d'une plateforme unifiée et sécurisée — soutenue par Databricks SQL et Unity Catalog. L'interrogation en langage naturel alimentée par AI/BI Genie permet aux utilisateurs professionnels d'obtenir des informations sans écrire de SQL, transformant la manière dont l'équipe apporte de la valeur axée sur les données à grande échelle.

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Comment les responsables CX utilisent Genie pour agir sur les informations client en temps réel

L'information client la plus précieuse provient souvent d'une question qu'un responsable de l'expérience client a gardée en suspens pendant des semaines, en attendant la disponibilité d'un analyste. Lorsque cette question peut être posée et répondue dans le flux d'une journée de travail normale, la qualité de la stratégie CX change. Genie ne remplace pas votre équipe de science des données. Il donne à vos responsables CX un accès direct aux informations dont ils ont besoin, quand ils en ont besoin.

DATABRICKS GENIE · DIFFÉRENCIATEURS CLÉS
Conçu pour vos données, régi par vos règles, répondant aux besoins de tout responsable commercial.

  • Requêtes d'identité résolue : Genie comprend votre graphe d'identité client — inter-canaux, inter-périphériques — de sorte que 'client' signifie la même chose pour chaque question.
  • Conscience des étapes du cycle de vie : Les questions sur le désabonnement, la réactivation et la durée d'ancienneté intègrent automatiquement vos définitions de cycle de vie.
  • Intégration des données de campagne : Les données de réponse marketing et de groupe témoin font partie du même environnement — les questions sur l'impact incrémental obtiennent de vraies réponses.
  • Conforme à la confidentialité par conception : Genie fonctionne dans le cadre de votre gouvernance de données — les contrôles d'accès aux données personnelles identifiables (PII) sont respectés sans nécessiter de filtrage manuel des données.

Questions Fréquentes : Databricks Genie et la personnalisation dans le commerce de détail

Q : Qui dans une organisation de vente au détail peut utiliser Databricks Genie ?
R : En bref : tout le monde. Genie démocratise l'analyse de données pour les utilisateurs professionnels dans des fonctions telles que les merchandisers, les chefs de catégorie, les spécialistes du marketing de fidélité, les responsables CX. Genie est conçu pour les utilisateurs qui n'ont pas de compétences en SQL, et l'accès est régi par les autorisations d'Unity Catalog afin que chaque utilisateur ne voie que les données qu'il est autorisé à consulter.

Q : Quels types de questions dans le commerce de détail Genie peut-il répondre ?
R : Comportement des segments, risque de désabonnement, performance des programmes de fidélité, impact des campagnes, préférences des canaux, tendances de la demande et recommandations tenant compte des stocks — toute question à laquelle il est possible de répondre à partir de vos sources de données connectées.

Q : Genie remplace-t-il l'équipe de science des données ?
R : Non. Genie réduit le volume des demandes de données de routine traitées par les analystes, libérant ainsi les équipes de données pour se concentrer sur la modélisation et le travail stratégique, tandis que les responsables commerciaux s'auto-servent pour les questions opérationnelles.

Q : Comment Genie gère-t-il la confidentialité des données et les PII ?
R : Genie fonctionne dans le cadre de gouvernance Unity Catalog de Databricks. Les contrôles d'accès aux PII sont appliqués au niveau de la couche de données, de sorte que les utilisateurs ne peuvent pas interroger les champs pour lesquels ils ne sont pas autorisés à voir — aucun filtrage manuel des données requis.

Découvrez ce que Genie peut faire pour votre équipe

Databricks Genie est disponible dès aujourd'hui. Découvrez comment vos pairs de l'industrie l'utilisent pour réinventer la manière dont ils accèdent à leurs données et agissent sur celles-ci.

(Cet article de blog a été traduit à l'aide d'outils basés sur l'intelligence artificielle) Article original

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