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Neo4j 是零售业的首选技术

如今，利用连接的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、实现客户体验个性化，还是重构供应链以满足客户对当日送达的需求，您都面临着需要从许多不同数据源实时利用关联关系的挑战。

要应对这些挑战，没有比 Neo4j 这样的原生图数据库技术更好的选择了。

利用数据连接并非易事，它需要能够整合并分析来自许多不同源（例如：产品、客户、库存、供应商、物流和社交舆情数据）的数据。Neo4j 专门用于存储和处理跨越各种来源的此类数据关系。

现代零售商意识到，强大的推荐引擎尤其推动着用户体验和收入的增长。Neo4j 已助力 eBay 等零售巨头实现业务转型，为客户实时提供路由推荐、个性化服务、产品推荐和促销活动。

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快速通道

  • 利用图技术驱动零售创新

    了解现实世界的零售商如何利用 Neo4j 推动从产品和促销推荐到供应链可视化的创新。

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  • 实时推荐

    了解实时推荐如何增加收入、优化利润率并改善客户体验。

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  • 用图数据库驱动推荐引擎

    了解 eBay 等零售巨头如何使用图数据库来驱动其实时推荐引擎。

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Neo4j 零售业客户

案例研究

客户案例聚焦：财富 50 强零售商

这家美国顶级零售商使用 Neo4j 彻底革新并重塑了其网站的实时促销引擎。得益于基于 Neo4j 的解决方案，该公司创下了在线销售的历史最高记录。

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案例研究

客户案例聚焦：Hästens

瑞典床具制造商 Hästens 正在使用 Neo4j 来整合和分析其全球复杂业务网络中的客户数据，这使他们能够快速启动新的电子商务计划，并优化其市场营销和客户服务。

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案例研究
Neo4j Customer: Transparency One

客户案例聚焦：Transparency-One

作为大型零售运营领域的专家，了解 Transparency-One 为何选择 Neo4j 为制造商和品牌所有者构建解决方案，以监控、分析和搜索其食品供应链。

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平均而言，Neo4j 每天处理超过 3500 万笔交易的 90% 以上，每笔交易在 3-22 跳（hops）内，耗时 4 毫秒或更短。

这家美国顶级零售商使用 Neo4j 彻底革新并重塑了其实时促销引擎。得益于新实施的基于 Neo4j 的解决方案，在 2016 年旺季期间，该公司创下了在线销售的历史最高记录，并使该零售商成为美国首批提供店内与在线同步促销的零售商之一。

零售视频案例研究

  • 18:30 Thumbnail for How to Gain Competitive Advantage in Retail using Graphs video

    如何利用图技术在零售业获得竞争优势

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  • 43:14 Thumbnail for GraphConnect SF 2015 / Michal Bachman, GraphAware Real-Time Recommendations video

    GraphConnect SF 2015 / Michal Bachman, GraphAware 实时推荐

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  • 34:44 Thumbnail for Building a High Performance Pricing Engine at Marriott video

    在万豪酒店构建高性能定价引擎

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为什么零售商选择 Neo4j

业务成果

增加收入

妥善执行的推荐、个性化和物流都能对收入产生直接影响。

提高参与度

改进的个性化和内容推荐能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

实时功能

没有哪种数据库技术能像原生图数据库那样高效且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 可以轻松摄取和处理来自多个数据源的连接，从而解决存储在不同孤岛中的数据问题。

为什么选择 Neo4j？

原生图存储

与关系型数据库不同，Neo4j 存储互联的用户和购买数据，这些数据既非纯线性也非分层。Neo4j 的原生图存储架构无需在每一步都进行中间索引，从而更易于解读建议数据。

灵活的模式

Neo4j 通用的属性图模型使组织能够随着数据类型和来源的变化轻松演进实时推荐引擎。

性能与可扩展性

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供关键任务推荐引擎使用。