Neo4j 是零售业的首选技术
如今，利用互联数据是零售业数字化转型的核心。无论是构建产品或促销推荐引擎、个性化客户体验，还是重新构想供应链以满足客户对当日送达的需求——您都面临着需要利用来自许多不同数据源的连接，并实时进行这些操作的挑战。
没有比 Neo4j 这样的原生图数据库技术更好的技术来应对这些挑战了。
利用数据连接并非易事，它需要能够整合和分析来自许多不同来源的数据（例如，产品、客户、库存、供应商、物流和社会情绪数据）。Neo4j 专为存储和处理这些跨各种来源的数据关系而设计。
现代零售商意识到，强大的推荐引擎尤其对用户体验和收入至关重要。Neo4j 已帮助 eBay 等零售巨头实现业务转型，为他们的客户提供实时路线推荐、个性化、产品推荐和促销。
Neo4j 零售客户
平均而言，Neo4j 处理超过 90% 的每日 3500 万+ 笔交易，每笔交易在 4 毫秒或更短时间内完成 3-22 跳。
这家美国顶级零售商使用 Neo4j 彻底革新并重新设计了其实时促销引擎。得益于新实施的基于 Neo4j 的解决方案，在 2016 年的销售旺季，该公司创下了在线销售的历史最高纪录，也使该零售商成为美国首批提供店内和在线同步促销的零售商之一。
零售视频案例研究
零售商选择 Neo4j 的原因
业务成果
增加收入
正确的推荐、个性化和物流都会直接影响收入。
提高用户参与度
改进的个性化和内容推荐可带来更高的用户参与度。
降低风险
基于图的工具是现代欺诈检测、零售物流和资产管理的基础。
挑战
实时能力
没有其他数据库技术能像原生图数据库一样高效、快速地处理复杂查询。
使用最新交易数据的能力
查询实时交易数据时无需批处理。
灵活性
Neo4j 能够轻松摄取和处理来自多个数据源的连接，解决存储在不同数据孤岛中的数据问题。
为什么选择 Neo4j？
原生图存储
与关系数据库不同，Neo4j 存储的互联用户和购买数据既非纯线性也非纯层级。Neo4j 的原生图存储架构通过避免在每个环节强制进行中间索引，使建议数据的解读变得更加容易。
灵活的模式
随着数据类型和来源的变化，Neo4j 多功能的属性图模型使组织能够更轻松地发展实时推荐引擎。
性能和可扩展性
Neo4j 的原生图处理引擎支持对大型用户数据集进行高性能图查询，以实现实时决策。
高可用性
Neo4j 内置的高可用性功能确保您的用户数据始终可用于您的关键任务推荐引擎。