چگونه محاسبات لبه چالش های خرده فروشی را به فرصت تبدیل می کند

خرده فروشان فرصت بزرگی برای ارائه تجربیات شهودی و مبتنی بر فناوری به مصرف کنندگان دارند. با تبدیل شدن تکنولوژی به یک عامل متمایزکننده رقابتی برای سازمان‌های خرده‌فروشی، نرم‌افزار و سرمایه‌گذاری دیجیتال می‌توانند پایه‌های محکمی برای رشد در طول زمان ایجاد کنند. طبق تحقیقات McKinsey، خرده‌فروشانی که مدل‌های عملیاتی فناوری بالغ‌تر دارند، به طور مداوم از آنهایی که به‌طور سنتی کار می‌کنند بهتر عمل می‌کنند.

با این حال، به جای سرمایه گذاری در فناوری به خاطر سرمایه گذاری، کارشناسان می گویند که نوآوری های فناوری باید برای “کمک به درک بهتر مشتریکاهش هزینه خدمات در عین حفظ و ارتقاء تجربه ی مشتری“.

برای رسیدن به این هدف، خرده فروشان از محاسبات لبه استفاده می کنند. این فناوری می‌تواند عملیات فروشگاه را ساده‌تر کند، مانند ردیابی موجودی و کلیک و جمع‌آوری، و به خرده‌فروشان اجازه می‌دهد تا روی بهبود تجربه مشتری و در عین حال افزایش درآمد تمرکز کنند. با کارآمد و یکپارچه زیرساخت فناوری اطلاعاتخرده‌فروشان می‌توانند انعطاف‌پذیری و چابکی را برای مقابله با چالش‌های یک بازار رقابتی و همیشه در حال توسعه توسعه دهند.

مدرن کردن تجربه خرده فروشی

لبه محل خارج از داده ها مرکز یا ابری که در آن داده‌ها در نزدیک‌ترین نقطه به نقطه ایجاد خود برای ایجاد ارزش فوری عمل می‌کنند. برای خرده فروشان، لبه ممکن است یک ویترین فروشگاه، انبار، قفسه تحویل، یا هر مکانی باشد که در آن کالاها و خدمات در هر نقطه ای انجام می شود. و پتانسیل تحول آفرینی دارد که دقیقاً در زمان مناسب آمده است – زیرا خرده فروشان با چالش هایی مانند این روبرو هستند امنیت، تجارت الکترونیک رقابت، کمبود کارکنان و تعامل با مشتری.

لبه در حال حاضر ارزش خود را به عنوان یک تمایز کلیدی برای خرده فروشانی که قصد دارند در یک فضای شلوغ رشد کنند، ثابت کرده است. امروزه سه چالش اصلی پیش روی خرده فروشان وجود دارد و اینکه edge چگونه به رفع آنها کمک می کند.

هوش تجاری سوپرشارژ

محاسبات لبه به خرده فروشان کمک می کند تا رفتارها و نیازها را در طول سفر مشتری بهتر درک کنند. توانایی نظارت بر تعامل محصول، شناسایی مشتریان مکرر، و به دست آوردن بینش دقیق در مورد مسیر و انتخاب های مصرف کنندگان از لحاظ تاریخی مزیت سایت های تجارت الکترونیک بوده است. با محاسبات لبه‌ای، خرده‌فروشان آجر و ملات همان بینش را به دست می‌آورند و در عین حال به قوانین محلی نیز پایبند هستند. حریم خصوصی و نیازهای نظارتی

شمارش ترافیک همیشه یک چالش بوده است. هر خرده‌فروشی می‌داند که در یک فروشگاه فیزیکی باید منتظر چند معامله باشد. با این حال، تعیین اینکه آیا این تعداد خیلی زیاد، خیلی کم یا درست است، به تعداد بازدیدکنندگان واقعی آن مکان بستگی دارد. نسبت‌های تبدیل، طول خط و نگاشت حرارت در فروشگاه معیارهای کلیدی هستند که می‌توانند از بینش‌های تولید شده توسط محاسبات لبه بهره‌مند شوند. توانایی تجزیه و تحلیل میزان ورود مشتری و ارزیابی خریداران پیشرفته تجزیه و تحلیل در محل، سطح بیشتری از جزئیات را اضافه می کند که خرده فروشان فیزیکی قبلاً برای دیدن آن تلاش می کردند.

ردیابی مسیر و تعامل محصول را نیز می‌توان با محاسبات لبه افزایش داد، زیرا بینشی در مورد مسیرهایی که مشتریان در سراسر فروشگاه طی می‌کنند به خرده‌فروشان می‌دهد. این بینش‌ها شامل محل توقف آنها و محصولاتی است که قبل از ثبت نام با آن‌ها ارتباط برقرار می‌کنند، و به خرده‌فروشان بینش عمیق‌تری در مورد نحوه بهینه‌سازی چیدمان فروشگاه و کالاهای تجاری خود می‌دهد که در کل منجر به افزایش فروش می‌شود.

در نهایت، بهبود تشخیص وفاداری. مشتریان خرده‌فروشی به طور فزاینده‌ای انتظار تجربه‌های شخصی‌سازی شده آنلاین را دارند، پس چرا آن را به فروشگاه فیزیکی تعمیم ندهیم؟ لبه فناوری پیشرفته‌تری را امکان‌پذیر می‌سازد که به نوبه خود، تجربیات فیزیکی راحت‌تر و یکپارچه‌تری را به مشتریان ارائه می‌دهد که بازدیدهای مجدد و افزایش وفاداری را تشویق می‌کند. به عنوان مثال، خرده فروشان می توانند از ردیابی پلاک خودرو برای تسریع تجربه رانندگی با پیشنهاد سفارش مشتری بر اساس تراکنش های تاریخی استفاده کنند.

برنامه های تعلیق شده و آموزشی

فروشگاه‌های فیزیکی به‌گونه‌ای طراحی شده‌اند که به‌صورت آفلاین کار کنند، و اتکای بیش از حد به ابر را به مانعی دشوار برای خرده‌فروشان تبدیل می‌کنند. اینجاست که مزیت به دست می‌آید و داده‌ها را جمع‌آوری می‌کند و اتوماسیون هوشمند را درست در جایی که کسب‌وکار به آن نیاز دارد، فعال می‌کند.

خرده فروشی با گردش مالی بالا و نرخ فرسایش غریبه نیست. اگرچه این هنوز یک فناوری نوظهور در خرده‌فروشی است، محاسبات لبه به ارائه آموزش‌های مبتنی بر واقعیت افزوده (AR) و تجربیات حضوری مستقیماً به کارمندان کمک می‌کند.

AR کارمندان خط مقدم را قادر می‌سازد تا سناریوهای مختلف و تمرین‌های آموزشی را بررسی کنند و به آنها کمک می‌کند تا بهره‌ورتر و سریع‌تر شوند. به‌عنوان مثال، انجام سفارش، بهبود میانگین زمان تحویل در کنار خیابان با ارائه مسیرهای کارآمدتر به کارمندان برای یافتن مسیر و انتخاب سفارش است. سیستم‌هایی که توسط لبه فعال می‌شوند، به کارکنان می‌گویند که دقیقاً کجا بروند، حتی اگر تازه کار باشند. همه به طور مستقیم به دستگاه محل کار آنها در زمان واقعی تحویل داده می شود.

محاسبات لبه نیز پشتیبانی می کند هوش مصنوعی دستیارهای مجازی برای کمک به کارمندان در انجام کارهای روزمره. از پاسخ دادن به سؤالات مشتری گرفته تا ارائه راهنمایی در حال حرکت، این به کارمندان کمک می کند تا بهره وری و کارآمدی بیشتری داشته باشند و هزینه های آموزشی را کاهش داده و رضایت مشتری را افزایش دهند.

پیشگیری پیشگیرانه از دست دادن

در حالی که ضرر یک واقعیت در صنعت است، محاسبات لبه به خرده‌فروشان کمک می‌کند بهتر پیش‌بینی کنند و درباره نحوه برخوردشان با حفاظت از دارایی تجدیدنظر کنند.

دو مورد از مهم‌ترین نکاتی که بر درآمد خالص خرده‌فروشان تأثیر می‌گذارد، امنیت و ایمنی است. این همه چیز را از کلاهبرداری با بازگشت آنلاین و دزدی از فروشگاه گرفته تا حفاظت از کارکنان و امنیت سایبری نقض ها فن‌آوری‌های لبه داده‌ها را از منابع متعدد برای محافظت در برابر این چالش‌ها و پشتیبانی از جلوگیری از تلفات یکپارچه می‌کنند. به عنوان مثال، فروشگاه‌ها می‌توانند با ادغام داده‌های نقطه فروش با بینایی رایانه، امنیت را در هنگام پرداخت افزایش دهند. همچنین، فناوری لبه می تواند مزاحمان را در مناطق محدود در زمان های محدود شناسایی کند.

Edge همچنین فناوری‌های امنیتی پیچیده‌تری را فعال می‌کند، مانند تشخیص چهره که می‌تواند به طور فعالانه کارکنان را از ورود بازیگران بد احتمالی به فروشگاه آگاه کند. از آنجایی که غارت سازمان‌یافته برای خرده‌فروشان ۹۵۳ میلیون پوند در سال هزینه دارد، نقش فناوری برای افزایش امنیت مهم‌تر از همیشه است. با استفاده از محاسبات لبه، هشدارهای خودکار را می توان برای کارمندان ارسال کرد، هنگامی که یک جهش غیرمعمول در افرادی که به طور ناگهانی وارد فروشگاه می شوند یا در یک منطقه تجمع می کنند وجود دارد. از طرف دیگر، اگر افراد در مناطق ممنوعه شناسایی شوند، ویدیو را می توان به صورت انتخابی برای بازبینی قبل از هشدار به مقامات ارسال کرد. این هشدارهای نادرست و هزینه های مرتبط را محدود می کند.

محاسبات لبه ابزار قدرتمندی است که می تواند خرده فروشان را بالاتر از رقبای خود منجنیق کند. با استفاده از قدرت لبه، خرده فروشان بینش هایی در زمان واقعی در مورد رفتار مشتری به دست می آورند، تجارب دیجیتال را بهبود می بخشند، مدیریت کارکنان و حتی اقدامات امنیتی را بهبود می بخشند.

آینده خرده فروشی متعلق به کسانی است که به طور موثر از فناوری برای هدایت نوآوری و رشد استفاده می کنند. یک استراتژی محاسبات لبه متفکرانه برای دستیابی به این هدف ضروری است.

ما بهترین سازنده وب سایت تجارت الکترونیک را معرفی کرده ایم.