图分析与高级机器学习：零售业洞察力的关键驱动力

如今，零售业的营销团队面临着重要的挑战，即如何获取和整合准确的数据，并进行高级分析以获得洞察力，从而应对日益激烈的市场竞争。尽管大型零售企业拥有丰富的数据资源，但这些数据通常分散在各个应用中，无法充分发挥实际的业务价值。

数据孤岛的存在已经成为一个难题，而市场营销工具的多样性更增加了整合数据的复杂性。

根据Gartner的报告，市场上提供了超过8,000种不同的工具，而每个企业平均使用了120个应用，然而仅有58%的功能得到充分利用。目前，基于分散应用和互联数据的方法已经显得有限，传统方法的限制可能导致企业无法充分挖掘其数据的全部价值。尤其是在面对疫情、供应链断裂、劳动力短缺和通胀压力等冲击时，全球零售业生态系统的数字化成熟速度变得尤为紧迫。

为了应对这一挑战，零售业需要采用先进的数据整合方法和技术。其中，图分析与高级机器学习技术的结合被认为是解决数据孤岛问题和实现数据驱动决策的关键。

  • 图分析技术的优势在于它能够捕捉非线性的数据关系，帮助零售企业发现隐藏在数据中的复杂关联。与传统的线性模型相比，图分析可以更好地理解消费者的购买行为、产品之间的关联以及市场趋势等。通过图分析与高级机器学习相结合，零售企业可以获得更精确、全面的数据洞察，从而制定更准确的决策和策略。
  • 图分析技术还能够整合跨应用程序的关联数据，帮助零售企业更好地理解不同数据之间的相互作用。在零售业中，数据通常分布在不同的应用程序和系统中，包括销售、供应链、客户关系管理等。通过使用图分析技术，企业可以高效地存储和查询这些关系，实现快速的数据分析和决策支持。
图1：TigerGraph架构，专为速度和规模而设计

TigerGraph是一款支持实时分析的企业级图数据库，具备快速的数据加载速度、并行图算法执行能力以及实时更新和插入的能力。它为零售企业提供了强大的功能，如打造客户360、个性化推荐引擎、统一ID、构建数字孪生、追溯问题根本原因、优化运营流程等。

案例分享：知名连锁零售超市，使用 TigerGraph 改善店铺运营，提高客户满意度。

作为英国排名前三的连锁超市之一，这家零售商年收入数以百亿计英镑，拥有超过1000家门店和近20万名员工。该公司的运营网络非常复杂，涵盖了来自各个系统的应用程序、报告和数据管道。然而，目前还没有一种方法能够准确地绘制出这个复杂网络的连通性。因此，当出现故障时，需要大量的人工来确定故障的影响范围，导致货物无法及时送达商店，客户体验受到严重影响。此外，管理层必须保持全天候的联系，以协助查找问题的根源并确定纠正措施。这对企业的盈利能力、运营效率、数据分析能力以及企业品牌形象都产生了负面影响。

TigerGraph为该零售商构建了一个图分析平台，旨在促进更高效的运营。

通过该平台，他们能够更好地理解运营网络的连通性，追溯问题的根本原因，确定故障的”爆炸半径”或”多米诺骨牌效应”，并快速识别和解决故障。此外，他们还利用图分析和机器学习技术创建预测模型，进一步优化运营流程，减少故障修复时间和成本，提高整体运营效率。
除了这个案例，越来越多的零售企业正在将图分析与高级机器学习整合成为强大的工具，以克服数据孤岛和应用碎片化的挑战。通过发现非线性关系、整合跨应用程序关联数据，零售企业可以更好地理解消费者行为、优化供应链管理、提高客户满意度并实现业务增长。
在当前竞争激烈的市场环境中，积极探索和应用图分析与高级机器学习技术对于零售业的业务增长和创新至关重要。欢迎预约现场交流或DEMO演示，了解更多关于图分析与高级机器学习在零售业中的应用。

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