Neo4j 是零售行业的首选技术
如今，利用互联数据是零售业数字化转型的核心。无论您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的能力的挑战，而且所有这些都需要实时进行。
没有比原生图数据库技术（例如 Neo4j）更适合应对这些挑战的技术了。
利用数据连接是一项非平凡的任务，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、物流和社交情绪数据）。Neo4j 专为存储和处理来自各种来源的此类数据关系而设计。
现代零售商意识到，强大的推荐引擎尤其是在用户体验和收入方面都是核心驱动力。Neo4j 帮助 eBay 等零售巨头转型业务，为其客户提供路线推荐、个性化、产品推荐和促销，所有这些都可以在实时进行。
Neo4j 零售客户
平均而言，Neo4j 处理超过 90% 的 3500 万+ 每日交易，每次交易在 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 来彻底改革和重塑其实时促销引擎。得益于新实施的基于 Neo4j 的解决方案，该公司在 2016 年旺季创造了在线销售的最高纪录，并且使该零售商成为美国首批提供同步店内和在线促销的零售商之一。
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。
创造更高的用户参与度
改进的个性化和内容推荐可以提升用户参与度。
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
实时功能
没有其他数据库技术能够像原生图数据库一样高效快速地处理复杂的查询。
能够使用最新的交易数据
查询实时交易数据时无需批处理。
灵活性
Neo4j 可以轻松地摄取和处理来自多个数据源的连接，解决数据存储在不同数据孤岛中的问题。
为什么选择 Neo4j？
原生图存储
与关系数据库不同，Neo4j 存储互连的用户和购买数据，这些数据既不是纯粹的线性数据也不是层次结构数据。Neo4j 的原生图存储架构使得更容易破译建议数据，因为它不会在每次操作时都强制进行中间索引。
灵活的模式
Neo4j 的多功能属性图模型使组织能够随着数据类型和数据源的变化而更容易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，从而实现实时决策。
高可用性
Neo4j 的内置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。