데이터 집계 서비스가 전자상거래를 혁신하는 이유

제3자 데이터의 접근성이 높아지면서 소매업체의 비즈니스 방식이 변화하고 있습니다.

그러나 전자 상거래의 미래에는 무엇을 의미합니까?

데이터 집계란 무엇입니까?

데이터 집계 는 서로 다른 소스에서 데이터베이스로 데이터를 수집하고 구성하는 프로세스입니다.

저처럼 현명하다면, 이에 대한 초기 예를 기억할 것입니다. Yellow Pages – 범주별로 정리되고 큰 노란색 책에 배포된 지역 비즈니스의 광범위한 목록입니다. 당신(고객)이 지역 배관공을 찾고 있거나 이른 아침에 피자를 주문하고 싶을 때 유용합니다.

오늘날 DaaS(Data-as-a-Service) 시장은 기업이 점점 더 혁신적인 형태로 제공되는 풍부하고 조직화된 데이터에 쉽게 액세스할 수 있도록 합니다.

기업은 일반적으로 대규모 데이터 세트에 대한 액세스 권한을 구입하여 자체 제품 또는 서비스와 통합합니다. 구독료는 표준화된 제품 세부 정보에서 지리 정보에 이르기까지 모든 항목에 대한 클라우드 기반의 화이트 라벨 데이터베이스에 대한 액세스를 제공합니다.

제품 또는 서비스 제공을 강화하거나 잠재 고객에 대한 더 나은 통찰력을 얻으려는 전자 상거래 비즈니스의 경우 이는 매우 중요할 수 있습니다.

마케터는 데이터 집계 서비스에 어떻게 액세스할 수 있습니까?

이 질문에 대한 짧은 대답은 일반적으로 API를 통해 입니다.

기억해야 할 핵심은 기업은 비용을 지불하는 데이터를 소유하지 않고 단순히 데이터에 대한 액세스 권한 을 구매한다는 것입니다. 전자 상거래의 경우 '서비스'는 기존 기능과 통합할 수 있는 모듈식 기능으로 패키지되는 경우가 많습니다.

리뷰 애그리게이터 Test Freaks는 흥미로운 예입니다. 자체 브랜드로 광범위한 제품에 대한 소비자 및 전문가 리뷰를 제공할 뿐만 아니라 API를 통해 해당 데이터를 전자 상거래 비즈니스에 제공합니다.

이를 통해 기업은 데이터를 직접 수집하고 구성할 필요 없이 제품 페이지에 독립적인 리뷰를 표시할 수 있습니다. Test Freaks는 전환율 증가, 트래픽 증가, 소비자 신뢰 증가를 주요 이점으로 꼽았습니다.

그렇다면 데이터 구매는 실제로 어떻게 작동합니까? DaaS는 두 가지 방식으로 가격이 책정됩니다.

• 볼륨 – 수량(높은 볼륨에 더 잘 작동) 또는 통화별(낮은 볼륨에 더 적합)이 될 수 있습니다. 호출은 API와의 단일 요청/응답 상호작용으로 정의됩니다.
• 데이터 유형 – 예를 들어 지리 좌표 및 우편 번호를 판매하는 매핑 API는 추가 비용으로 학교 및 우체국 위치를 제공할 수 있습니다.

마케터가 데이터 집계 서비스를 사용하는 이유는 무엇입니까?

주요 혜택

• 편의성 – 데이터가 깨끗하고 구조화되어 있으며 즉시 사용할 수 있습니다. 비즈니스의 다른 영역에 집중할 수 있는 시간을 확보하면서 대규모 데이터 세트의 이점에 액세스할 수 있습니다.
• 사용 용이성 – 서비스가 기존 시스템 및 소프트웨어와 통합되도록 설계되어 빠르고 쉽게 구현할 수 있습니다.
• 고급 기술에 대한 액세스 – 소규모 기업은 훨씬 더 큰 기업에 필적하는 첨단 기능을 구현할 수 있습니다.

도전과제 및 고려 사항

• 비용 – DaaS 플랫폼은 엄청난 이점을 제공할 수 있지만 저렴하지 않으며 비용이 계속 발생합니다.
• 데이터 '대여' – DaaS 제공업체가 사용하기 쉬운 솔루션을 제공하지만 제어 수준도 떨어집니다. 데이터를 생성, 편집 또는 삭제할 수 있는 경우는 거의 없으며 공급자가 제공할 수 있는 기능으로 제한됩니다.

리테일러는 어떤 서비스를 이용할 수 있나요?

요약하자면, 종합 리뷰 및 제품 정보에서 개인 맞춤 권장 사항에 이르기까지 모든 것이 포함됩니다. 다음은 실행 중인 몇 가지 예입니다.

제품 리뷰

Amazon과 같은 회사의 사용자 기반이 부족한 전자 상거래 비즈니스의 경우 사용자가 제품에 대한 리뷰를 남기도록 권장하기 어려울 수 있습니다. Test Freaks API는 사용자가 각 제품에 대한 수천 개의 정품 리뷰를 볼 수 있도록 하여 이 문제를 해결합니다.

사용자 생성 리뷰의 존재는 인상적인 신뢰성으로 전환율을 높이는 것으로 나타났습니다. Smart Insights의 연구에 따르면 제품에 대한 리뷰가 50개 이상이면 0개에 비해 전환율이 두 배로 증가했습니다.

SmartInsights의 이미지

맞춤 핏 추천

True Fit은 데이터 집계를 사용하여 온라인 소매업에서 지속되는 문제인 의류 핏을 시도하고 해결합니다.

쇼핑객은 온라인 브라우징의 편리함을 즐기지만 구매를 완료하기 전에 매장을 방문하여 제품을 입어보는 경향이 있습니다.

PwC의 조사에 따르면 의류 및 신발 구매자의 48%는 온라인으로 조사하는 것을 선호하지만 53%는 여전히 매장에서 실제 구매하는 것을 선호합니다.

이미지: PwC Total Retail Survey 2016

또한 업계는 계속해서 높은 반품률을 보이고 있으며, 소비자들은 종종 온라인 쇼핑에 대해 '제대로 구매하고 적합하지 않은 것은 반품' 방식을 채택하고 있습니다. 이 설문 조사에서 전자 상거래 비즈니스의 48%는 반품률이 25-50%라고 말했습니다. 그 효과는 브랜드 측면에서도 볼 수 있습니다. ASOS와 같은 많은 온라인 소매업체는 현재 무료 반품을 표준으로 제공하고 있습니다.

이 문제를 해결하기 위해 TrueFit은 여러 소스에서 데이터를 컴파일합니다. 첫째, 구매 및 반품에 대한 데이터를 수집하여 사람들이 보관하고 있는 항목(추론에 따라 만족함)을 결정합니다.

또한 소매업체 컬렉션의 데이터를 살펴보고 크기 분류가 다른 소매업체와 어떻게 비교되고 제품 자체와 어떤 관련이 있는지 이해합니다. 그런 다음 특정 크기의 특정 품목을 구매한 구매자가 다른 소매점 에서도 어떤 크기로 구매했는지 '넷플릭스 스타일' 분석을 수행합니다.

이 모든 데이터를 조사한 후 API를 통해 전자 상거래 비즈니스에서 사용할 수 있는 기능인 개별 쇼핑객을 위한 개인화된 데이터 기반 크기 및 맞춤 권장 사항을 생성합니다.

표준화된 제품 정보

GfK Etilize와 같은 일부 데이터 집계 회사는 제품 정보 집계를 전문으로 합니다.

소매업체는 자체 기술을 사용하여 30개국에서 20개 언어로 제공되는 검증된 이미지, 소유자 매뉴얼, 사양, 치수 및 호환 가능한 액세서리에 대한 제조업체 링크를 포함한 제품 정보 데이터베이스에 액세스할 수 있습니다.

변화가 오고 있다

전자상거래 시장이 성장함에 따라 온라인 전환 최적화 의 중요성도 커질 것 입니다.

eMarketer는 2017년까지 총 전자상거래 매출이 2조 달러를 넘어 전 세계 총 매출의 10%를 차지할 것이며 2020년까지 전년 대비 성장이 계속될 것으로 예상합니다.

eMarketer의 이미지

데이터 집계 서비스는 사내 구축에 필요한 비용(및 시간)의 일부로 최첨단 기능을 제공하여 고객 경험을 획기적으로 개선할 수 있는 잠재력이 있습니다.

이제 그러한 서비스를 널리 사용할 수 있습니다. 질문은 다음과 같습니다. 그럴 여유가 없습니까?