零售業的三大關鍵數據治理挑戰及解決方案

已發表: 2020-04-30

隨著冠狀病毒大流行或 COVID-19，我們的個人生活和職業生活突然停滯。醫療保健系統正在承受這場危機的嚴重影響，預計這種情況將在相當長的一段時間內保持警惕。

由於此次病毒爆發的確切原因不明，而且似乎沒有任何可能的治療方法有效，因此死亡人數也在呈指數級上升。

在這樣的時刻，預防似乎是最好的行動方案，封鎖和遏制戰略將在不久的將來保持不變，直到全球醫療狀況恢復。

除了醫療保健系統之外，政治、社會、文化以及不要忘記的經濟形勢都受到了這場全球危機的影響。

現狀

隨著大多數製造單位/工廠被關閉，供應鏈已經中斷，導致輔助危機。由於供應鏈中斷，零售業受到的影響最大。

庫存不足、與物流有關的不確定性以及由此導致的運輸延誤是零售業面臨的一些重大挑戰。

在這場全球危機之初，數據治理對零售巨頭來說更為重要。由於實體店目前正在關閉，零售商必須充分利用他們的數字足跡，因為這似乎是留在客戶心目中的唯一途徑。

在實踐中實施鎖定策略後，客戶將無法再享受一整天的瘋狂購物。他們依靠零售商和電子商務平台在線購買必需品。而且，數據治理在零售商的電子存在、最終銷售和收入增長的成功中發揮著關鍵作用。

隨著即將到來的 COVID-19 危機，手機和智能手機已成為通往外部世界的窗口。因此，品牌和企業必須提升他們的零售遊戲水平。

他們必須專注於提供自動化、無縫和個性化的體驗，以促進與現有客戶的互動並吸引潛在客戶。

無論是哪個行業，數據在決策過程中始終發揮著關鍵作用，無論是戰略還是其他方面。

可操作的數據驅動洞察力對於零售品牌來說更為重要，以確定以客戶為中心的信息，例如客戶行為、購買心理、過去和當前的品牌互動模式。

數據可幫助零售商發現機會，以促進他們的客戶獲取、參與和保留工作，並提高他們的供應鏈管理效率。

隨著以創新為主導的全球化的興起，數據變得更加分散。零售品牌的產品內容可通過多種平台在線獲取。這對管理數據的數量和種類都提出了重大挑戰。

好吧，數據的重要性現在已經確定了。儘管需求不斷增長，但數據治理領域並非沒有迫在眉睫的挑戰。以下是零售生態系統中與數據治理相關的一些主要挑戰。

今天的客戶精通技術，最終對單調的品牌促銷免疫。他們只是不再相信品牌的話，而是更多地依賴數字媒體上朋友和同行的評論。最近，數字口碑具有更重要的意義。

話雖如此，可以確定的是，買家旅程也隨著時間的推移而發展。它現在涉及多個階段，零售商正試圖以最佳方式獲取特定於階段的數據。

這樣的數據是環環相扣的，似乎具有連鎖效應。例如，數據治理團隊需要對與客戶採購訂單、可用庫存、訂單發貨詳細信息等相關的數據有一個整體和統一的視圖。

由於零售數據相互關聯，因此需要跨多個系統和平台無縫更新。但是，數據更新責任在於多個團隊。而且，從長遠來看，經常會出現數據孤島或過時和不相關的數據可能會影響零售品牌的情況。

如何解決

雖然數據的分佈式特性可能不受限制，但可以對其進行有效管理。一個強大、高效和集中的數據治理系統將在實現這一目標方面發揮關鍵作用。

數據治理系統可確保零售數據在眾多銷售和營銷平台中保持相關、最新和一致。通過數據治理保證數據的實時更新，可以有效避免數據孤島。

零售商可能會在其運營的相關方面享有更高的知名度，這反過來又會促進他們的全渠道零售和營銷策略。

多個數據存儲庫和數據倉庫對於仍然堅持傳統做法和原則的零售品牌來說很常見。這些數據存儲庫大多是手動運行的。

每當特定存儲庫中的數據發生變化時，無論數量多寡，都必須在其他存儲庫中進行相同的更改。而且，隨著時間的推移，這可能會變得麻煩和難以抗拒。

這種情況通常會導致數據不一致。毫無疑問，不連貫的數據將對零售戰略產生巨大的負面影響，並最終影響生產力、銷售投資回報率和收入流。這也會導致相關零售團隊成員進行數據處理和管理工作，而這些工作可能是徒勞的。

如何解決

說起來容易做起來難！解決數據不一致問題相當艱鉅且遙不可及，此時數據治理系統可能會派上用場。

一個強大的治理系統利用數據管道反過來幫助數據收集、管理、修改以及對原始數據的全面驗證。這不僅為零售品牌提供了更好的數據可視化，還使數據分析變得簡單、準確和快速。

有了正確的數據治理系統，零售商可以加強他們的營銷策略，與客戶分享時間敏感的報價相關信息，這肯定會產生更多的銷售和收入。

零售生態系統的無縫運行需要在供應商、第三方實體等相關利益相關者之間共享相關數據。毫無疑問，如果數據可訪問性受到限制，將對零售空間產生長期影響。

然而，它可能會給零售和客戶數據的安全帶來挑戰。儘管物聯網和其他技術進步本質上被認為是一種福音，但它們也可能對敏感的客戶信息和其他相關零售數據構成重大安全威脅。

未經授權訪問客戶數據可能會使零售商付出巨大代價，並可能破壞品牌與客戶的信任和關係。由於零售商可能不得不應對運營效率低下、障礙以及失去的銷售機會，因此造成的損害可能比失去忠實客戶更嚴重。

如何解決

現在，問題來了，零售商如何限制敏感零售數據的可訪問性？包羅萬象的數據治理應用程序是最終的解決方案！

大多數數據治理系統都帶有數據加密、雙因素身份驗證和令牌化功能。儘管存在一些挑戰和安全威脅，但它們對於確保敏感信息的一流安全性至關重要。

儘管數據治理方面的挑戰依然存在，但零售品牌可以堅持一些關鍵的最佳實踐以獲得最佳結果。從一開始就設置正確的零售運營模式，堅持行業認可的數據安全實踐以及數據域識別和隔離可以極大地使零售品牌受益。

如需進一步了解數據治理、其挑戰和最終最佳實踐，請立即求助於 Vinculum 的專家！