빅 데이터 분석이 전자 상거래 산업에 어떤 영향을 미치고 있습니까?

빅 데이터란 무엇입니까?

빅 데이터는 점점 더 많은 양과 더 빠른 속도로 도착하는 더 다양한 다양성을 포함하는 데이터입니다. 이것을 3Vs라고 합니다.

이 정의는 2001년경 GARTNER에 의해 주어졌습니다.

빅 데이터는 데이터를 분석하고 특히 새로운 소스에서 파생된 복잡한 데이터 세트에서 정보를 추출하는 데 사용됩니다. 기존 데이터 응용 프로그램 소프트웨어는 수용 가능한 시간과 가치로 많은 양의 데이터에서 정보를 얻는 동안 어려워 보입니다. 이 시나리오에서는 빅 데이터가 사용됩니다. 빅 데이터에서 직면한 몇 가지 문제에는 데이터 저장, 분석, 검색, 공유, 쿼리, 정보 보안, 소스 수집이 포함됩니다.

Lattice Engines의 연구에 따르면 5명 중 4명은 사용 가능한 데이터의 양으로 인해 다소( 57.4% ) 또는 매우( 24.3% ) 어려움을 느낀다고 답했으며 9~10명은 영업 담당자가 모든 판매 내용을 파악하고 이해할 수 없다는 데 동의했습니다. 그들의 전자 상거래 비즈니스가 기회를 놓쳤기 때문에 데이터 가용성과 데이터 유용성 사이의 격차를 메우기가 어렵습니다.

볼륨, 다양성, 속도는 빅 데이터와 관련된 세 가지 핵심 개념입니다.

1. 볼륨

조직에서 저장 및 관리하고 최종 사용자에게 데이터를 전달할 수집된 데이터의 크기를 볼륨이라고 합니다. 현재 및 미래의 스토리지 계획을 수행하면서 주로 데이터 스토리지 용량에 중점을 둡니다. 데이터 볼륨은 MB, GB, TB, PB로 측정됩니다.

Facebook의 사용자가 인도 인구보다 많다는 사실은 매우 놀랍습니다. 사용자가 업로드한 사진은 약 2,400억 개로 매일 3억 5,000만 장의 사진이 추가됩니다. Fb 데이터 처리 팀은 월 단위로 7페타바이트 스토리지 장비를 사용하고 있습니다. 이 예를 통해 우리는 방대한 양의 데이터를 사용할 수 있다는 것을 알고 있습니다.

2. 속도

속도는 분석 과정에서 수집될 데이터의 속도를 나타냅니다. 빅 데이터는 일반적으로 실시간으로 제공됩니다. 사람들이 매일 Facebook에 사진을 업로드하는 속도와 처리되는 속도가 속도를 보여줍니다.

3. 다양성

데이터는 애플리케이션마다 다릅니다. 대부분 빅 데이터는 비정형입니다. 데이터가 행과 열에 불과했던 옛날에는 시간이 데이터로 변경되었습니다. 구조화되지 않은 데이터는 데이터베이스 및 스프레드시트에 적합하지 않습니다.

데이터는 구조화, 비구조화, 반구조화 및 모두를 포함할 수 있습니다.

전자 상거래 시장에서 빅 데이터 분석 사용의 이점

1. 고객의 니즈 이해

빅 데이터는 최신 트렌드에 대한 정보를 더 일찍 얻을 수 있는 데 큰 도움이 됩니다. 고객 패턴이 작동하는 방식과 구매 시 고객의 결정에 영향을 미치는 요소. 전자 상거래 비즈니스는 고객의 요구를 인식하여 더 호감이 가는 제품과 새로운 서비스를 만들 수 있습니다.

2. 가격 형성

빅데이터 분석 상품조사를 하면서 가격 형성도 손쉬운 과정이 되며, 그 상품에 대한 수요는 고객이 지불할 의향이 있다.

3. 트렌드 예측

트렌드의 변화는 빅데이터를 활용한 설문조사와 분석을 통해 이해할 수 있다. 추세를 조기에 예측하면 전반적인 성능을 개선하는 데 도움이 됩니다.

4. 조기 식별 및 사기 방지

전자상거래에서는 고객이 제품을 구매하고 온라인 결제를 하는 과정에서 사기 행위가 증가하고 있습니다. 사기꾼은 온라인 비즈니스에 위협이 됩니다. 빅 데이터 분석으로 사기를 조기에 식별하면 온라인 사기로부터 보호할 수 있습니다.

5. 의사결정 개선

정보에 빠르게 액세스하고 상황에 따라 올바른 옵션을 선택합니다.

빅 데이터가 전자 상거래 산업에 미치는 영향

1. 연구를 위한 소셜 미디어의 사용

대중 대중 세대는 설문 조사와 질적, 양적 정보를 얻기에 매우 접근하기 쉬운 소셜 미디어 플랫폼을 사용합니다. 빅 데이터의 수집은 다양한 사람들이 서로 다른 의견을 제시하도록 하는 데 적합합니다.

2. 서비스 개인화

빅데이터 분석을 통해 기업들은 고객의 선호도에 대한 명확한 아이디어를 얻고 있습니다. 고객에게 정기적으로 이메일을 보내고 선호하는 구매 내역에 따라 제품을 보여줍니다.

3. 동적 고객 서비스

빅데이터 분석에서 얻은 정보로 고객 서비스가 향상되고 있습니다. 고객이 전자 상거래 비즈니스에서 만족스러운 반응을 얻는다면 전자 상거래 비즈니스의 전반적인 성장을 촉진할 것입니다.

Business.com에 따르면 충성도 높은 고객은 신규 고객보다 최대 67% 더 많은 비용을 지출하며 신규 고객을 확보하는 데는 기존 고객에게 판매하는 것보다 5~6배 더 비용이 듭니다.

4. 매출 증가

전자상거래 업체에서 빅데이터를 효과적으로 활용하면 매출이 늘어날 것이다. 제품이나 서비스를 이해하고 변경하고 트렌드를 따르면 매출이 증가합니다.

5. 안전한 온라인 결제

동일한 IP(인터넷 프로토콜) 주소로 여러 결제 수단을 사용할 경우 알림을 설정하여 빅데이터 분석으로 보다 안전한 결제를 시작합니다.

하나의 중앙 집중식 플랫폼은 여러 전자 상거래 비즈니스에서 여러 지불에 사용됩니다.

이제 전자 상거래 비즈니스는 버려진 장바구니에서 저장하기 위해 나중에 청구서 지불 방법 또는 신용 카드로 지불하는 방법을 사용하고 있습니다.

6. 공급 관리 및 물류

자원을 효과적이고 최대한 활용하면 전자 상거래 비즈니스의 전반적인 성과가 향상됩니다. SCM 고객 행동 분석, 추세 분석 및 수요 예측에서 빅 데이터 분석은 광범위한 응용 프로그램을 가지고 있습니다. BDA는 이 응용 프로그램의 격차를 식별하고 향후 변경 사항을 예측합니다.

또한 물류 프로세스는 물류 배송을 추적하여 빅 데이터 분석의 영향을 받는 것으로 입증되었습니다.

7. 트렌드 예측 및 수요 예측

제품의 미래 수요를 완료하기에 충분한 재고가 있는지 여부. 미래를 위한 올바른 재고 비축은 전자 상거래 비즈니스에 매우 중요합니다. 전자 상거래 사이트가 제한된 기간 동안 할인을 제공할 때 어떤 가격에 무엇을 제공할 것인지는 빅 데이터 분석에 따라 다릅니다. 예를 들어 amazon은 amazon의 큰 십억 일이라는 제한된 기간으로 할인 제안을 시작합니다.

8. 최적화된 가격

가격을 최적화하고 제품에 대해 고객에게 가장 공정한 가격을 부과하여 전자 상거래 비즈니스 매출을 높일 수 있습니다. 판매에 대한 조기 액세스는 더 충성도가 높은 고객을 받을 수 있습니다. 위치와 그들이 일하는 곳은 또한 소비자가 제품에 대해 지불해야 하는 가격에 영향을 미칩니다.

마무리

따라서 이제 빅 데이터가 전자 상거래 산업을 끊임없이 변화시키고 있으며 평판이 좋은 전자 상거래 개발 회사를 고용하기 전에 빅 데이터 사용의 이점을 알아야 합니다. 따라서 다양한 전자 상거래 트렌드를 따라 가면 전자 상거래 비즈니스의 이익이 확대됩니다.