从交易到参与

零售商正在接受从以交易为中心的互动到持续的客户参与的转变，认识到消费者的购买旅程既不是从他们踏进实体店开始，大数据教程，也不是从他们通过浏览器或移动设备访问数字店面开始，大数据包括，也不会在销售完成时结束。

在今天的互联世界中，Alexa、Google和Siri在我们的家里、汽车里，无论我们走到哪里，旅程都会更早开始——当消费者有一个未满足的需求（无论是否被认可）时。无论是他们的Keurig机器的新一批K-cups，一个便携式电池组来为他们的智能手机充电，淘客服，到下午4:00时电池电量不足，或者一套新的装备，计划在2月寒冷的时候去夏威夷度假，每个消费者都会有几十到几百次的旅程，每一天。

旅程的终点也发生了变化。不再是购买的重点：它是假期的结束，能够一直使用电话直到一天结束，或者在Keurig机器上享受一杯热咖啡。通常伴随着Facebook或Instagram的帖子或产品评论。这段旅程的"结束"可能（也应该）实际上是一个新周期的开始，一个新的需求之旅，零售商或消费品公司可以充分利用它，但如何利用它呢？

创造客户的数字孪生兄弟

工业产品公司一直在创造其关键资产的"数字孪生兄弟"——生产机械、采矿设备、运输车辆、大型冰箱和工业烤箱，用于监测和测量运行性能、温度、产热量，通过从他们的资产中挖掘实时数据并应用机器学习技术来有效地预测（并主动解决）所需的维护和避免计划外的停机时间，他们成功地提高了生产力和盈利能力，除了创造全新的商业模式之外，

零售商和CPG公司现在也有类似的机会。通过将详细的交易数据与社交媒体的见解以及物联网设备（智能手机、联网家庭照明、家电、家庭娱乐系统、供暖和制冷）的消费/使用数据相结合，例如，汽车）现在有可能创造出消费者的"数字双胞胎"。

将交易性数据（如购买K杯的数量和频率）与对消费的洞察以及非交易性知识（如家庭规模和构成、外出度假的时间、当地上班的旅行）结合起来，等等，让公司建立一个可靠的个人消费者模型，预测购买产品的时间和频率——同时也要了解独特客户可能接近其个人"再订购点"的时间点——向他们提供报价（但不一定是折扣）的理想时间

将这些见解与机器学习结合起来，以了解客户的行为在商店的四面墙之外，零售商可以有效、相关和及时地进行沟通，让他们知道，例如，他们最喜欢的咖啡K杯在当地的两三家商店有售（我们碰巧知道这些商店位于他们下班回家的路上），如果他们想加倍订购，我们将提供一份补充的4包丹麦早餐（我们也知道36小时内就会积压），并让他们等着吃。

利用从产品消费和如何使用连接设备（例如，正在准备/烹调的低热量食物数量突然增加）中获得的见解零售商交叉销售和追加销售的全新机会。当内部电池监视器显示设备电量较低时，您可以定制产品，包括延长电池寿命的型号。如果客户通常在微波晚餐后额外增加30秒，则将其标记为更高瓦数型号的目标，开始云，或者给他们打个服务电话，检查设备的输出。

今天的消费者要求相关性，并应用"数字孪生"的概念，预测性地为他们提供相关的解决方案，而不是当他们进入一家商店时，他们的想法（和购物清单）已经确定，而是在时间点（和地点）他们将最容易接受将带来额外的盈利收入，同样重要的是，增加忠诚度。

零售业的未来是洞察力驱动的关联性–而这一未来就在今天。

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