빅 데이터: 전자 상거래 트렌드를 위한 "BIG" 만들기

전자 상거래에서 빅 데이터의 미래에 대해 인터넷에서 많은 소문과 사회적 과대 광고가 있다는 것을 알고 있지만 정확히 무엇입니까?

따라서 2019년 전자상거래 동향을 분석하기 전에 먼저 빅데이터에 대해 알아야 할 5가지 중요한 사항을 살펴보겠습니다.

1. 무엇입니까?

간단히 말해서 빅 데이터는 데이터의 특정 측면과 관련된 패턴과 추세를 나타내기 위해 계산적으로 검토되는 대규모 데이터 세트를 나타냅니다. 확실한 결론을 내릴 수 있는 충분한 후크가 있는 한 빅 데이터로 분류되는 데 필요한 최소 데이터 양은 없습니다.

8V를 통해 빅 데이터의 다양한 측면을 더 잘 이해합니다.

2. 빅 데이터에 액세스하는 방법?

빅데이터는 끝없이 많은 곳에서 이용 가능하며 멈출 기미를 보이지 않고 있습니다. 요즘에는 간단한 Google 검색을 통해 거의 모든 것에 대한 데이터 저장소를 찾을 수 있습니다. 우리 중 많은 사람들은 액세스 및 분석에 사용할 수 있는 데이터의 양이 얼마나 되는지 알지 못합니다.

그러나 직접 사용해보고 싶다면 전자 상거래에서 빅 데이터를 사용하고 이 데이터에 액세스할 수 있는 다음 6가지 방법이 있습니다.

a) 데이터 추출

무슨 일이 일어나기 전에 최소한의 데이터가 필요합니다. 이것은 여러 가지 방법으로 달성할 수 있지만 일반적으로 회사의 웹 서비스에 대한 API 호출을 통해 이루어집니다.

b) 데이터 저장

빅데이터 관리의 가장 큰 어려움은 "정렬 방법"인가요?

대부분의 공급자가 구현하기 위해 약간의 코딩 지식이 필요하기 때문에 데이터 저장소 설정을 담당하는 개인의 예산과 전문 지식에 전적으로 의존합니다. 신뢰할 수 있는 공급자는 항상 데이터를 저장하고 쿼리할 수 있는 안전하고 직접적인 장소를 제공해야 합니다.

c) 데이터 정리

좋든 싫든 데이터 세트는 다양한 모양과 크기로 제공됩니다. 데이터를 저장하는 방법에 대해 변덕을 부리기 전에 데이터가 깨끗하고 수용 가능한 형식인지 확인하십시오.

d) 데이터 마이닝

'데이터 마이닝'이라고 들어보셨나요?

"아니"? 걱정하지 마세요. 데이터 마이닝은 데이터베이스 내에서 통찰력을 발견하는 프로세스입니다. 이것의 목적은 보유하고 있는 데이터 통화를 기반으로 추측하고 결정을 내리는 것입니다.

e) 데이터 분석

모든 데이터가 수집된 후에는 흥미로운 패턴과 추세를 찾기 위해 분석해야 합니다. 훌륭한 데이터 분석가는 평범하지 않거나 다른 분석가가 아직 보고하지 않은 것을 발견할 것입니다.

f) 데이터 시각화

아마도 데이터 시각화는 빅 데이터의 필수 요소입니다. 모든 작업이 사전에 완료되고 결과가 이상적으로 모든 사람이 이해할 수 있는 시각화가 되도록 하는 부분입니다.

이는 d3.js, Plot.ly와 같은 프로그래밍 언어 또는 Tableau와 같은 소프트웨어를 사용하여 수행할 수 있습니다.

3. 성장하는 산업입니까?

빅 데이터에 대한 액세스가 증가함에 따라 전자 상거래 시장 및 경력을 위한 빅 데이터의 볼륨 증가는 더 이상 놀라운 요소가 아닙니다.

Statista에 따르면 전 세계 빅 데이터 및 비즈니스 분석 시장은 2027년까지 1030억 달러 규모로 성장할 것으로 예상되며, 이는 13.2%의 복합 성장률로 2018년 시장 가치의 두 배 이상입니다.

또한 45%의 점유율로 소프트웨어 부문은 2027년까지 대규모 빅 데이터 시장 부문이 되어 이 분야에서 수많은 기회를 열 것입니다.

4. 빅데이터 관련 시장가치는 얼마인가?

빅 데이터와 관련된 시장 가치가 있습니까?

간단히 말해서 대답은 "예"입니다. 빅데이터에 대한 보편적인 접근과 관심이 높아지고 있습니다. 구글 트렌드 차트는 2004년부터 현재까지 '빅데이터' 검색어의 인기도가 상승한 것을 보여준다.

5. 빅 데이터 애플리케이션이란 무엇입니까?

빅 데이터 애플리케이션이 관습에 혁명을 일으킨 다음과 같은 영역이 있습니다.

• 무인 자동차 : 구글의 무인 자동차는 초당 약 1기가바이트의 데이터를 수집합니다. 이러한 실험은 성공적인 실행을 위해 점점 더 많은 데이터가 필요합니다.
• 엔터테인먼트 : Amazon과 Netflix는 빅데이터를 활용하여 사용자에게 쇼와 영화를 추천하는 예입니다.
• 교육 : 전통적인 강의 접근 방식 대신 학습 도구로 빅 데이터 기반 기술을 사용함으로써 학생들의 학습이 가능해졌을 뿐만 아니라 교사가 자신의 성과를 추적할 수 있었습니다.
• 전자상거래 시장 : 빅데이터 기술은 전자상거래 시장에도 길을 열었다. 지금과 같이 크고 작은 전자 상거래 판매자의 비즈니스 프로세스의 일부로, 보다 효율적이고 빠르게 목표를 달성할 수 있습니다.

빅 데이터, 더 큰 잠재력 – 기존의 도전 과제 해결

빅 데이터 기술을 채택하면 많은 이점이 있지만 이견도 있습니다. 전자 상거래가 채택 과정에서 직면하고 있는 몇 가지 장애물을 살펴보겠습니다.

• Velocity : 전례 없는 속도로 오는 데이터를 관리하는 것은 전자 상거래 판매자에게 놀라운 관심사입니다. 신속한 분석과 적시 조치는 이점을 최대한 활용하는 데 중요합니다.
• 볼륨 : 이름에서 알 수 있듯이 빅 데이터 통합에는 무수히 많은 소스에서 관련 데이터의 방대한 수집이 포함됩니다. 전자 상거래 판매자는 고객 행동, 소셜 미디어, 인구 통계 등과 관련된 통계를 목록에서 얻습니다.

문제는 데이터를 수집하는 것이 아니라 적절하게 분석하고 활용하는 것입니다.

• 복잡성 : 다른 소스에서 쏟아지는 데이터를 연결, 일치, 상관 관계 및 해석하는 것이 어려울 수 있습니다.
• 다양성 : 빅 데이터는 기존의 비정형 숫자 데이터베이스에서 구조화된 문서, 비디오, 텍스트, 이메일 등에 이르기까지 다양한 형태로 제공됩니다. 리셀러는 올바른 비즈니스 결정을 내리기 위해 주의를 기울여야 하며 계절적 부하 및 최대 부하와 같은 가능한 데이터 불일치를 허용해야 합니다.

험난해 보일지 모르지만 터널 끝에는 빛이 있습니다. 그리고 난관을 극복하고 전자 상거래에서 빅 데이터를 유리하게 사용한 후에 리셀러는 경이적인 성공을 달성할 수 있습니다.

빅 데이터, 더 큰 잠재력 – 전자 상거래 시장 형성

Souq(The New Amazon)와 같은 전자 상거래 대기업은 보다 개인화된 사용자 경험을 만들기 위해 기술에 막대한 금액을 투자했습니다. 전자 상거래의 빅 데이터 분석은 다음과 같은 다양한 방식으로 이러한 소매업체에 도움이 되었습니다.

1. 수요예측

수요 예측은 그 어느 때보다 중요해졌으며 그 이유는 분명합니다.

수요와 공급의 불일치가 더 자주 발생했습니다.

재고 비축은 항상 전자 상거래 플레이어의 이의 제기였습니다. 그들은 재고가 부족하여 판매 기회를 놓치고 있습니다. 재고가 너무 많아 모두 팔지 못할 위험이 있습니다.

그렇다면 여기서 빅 데이터는 어떻게 구원자 역할을 합니까?

전자 상거래 리셀러는 예측 분석을 사용하여 모든 과거 판매 데이터, 계절적 변동, 기타 추세를 분석합니다. 여기에는 휴일, 축제, 기후 변화, 정치적 추세, 유행 유행 등과 같이 수요에 따른 인상을 남길 수 있는 모든 요소가 포함됩니다. 그리고 분명히 수요 예측도 포함됩니다.

겨울 시즌을 예로 들어보겠습니다. 겨울이 코앞으로 다가온다면 고객은 겨울 액세서리를 가장 빨리 구매하기 위해 서두를 것입니다. 온라인 판매자가 일기 예보를 고려했다면 겨울 의류를 더 많이 판매하여 더 많은 수익을 올리고 경쟁자보다 우위를 점할 수 있습니다.

추가 기능으로 소매업체는 웹사이트의 트래픽을 실시간으로 추적하고 언제든지 전환율을 예측할 수 있습니다.

전자 상거래에 빅 데이터를 사용하는 다른 방법은 무엇입니까?

예, 추세도 예측할 수 있습니다. 그것은 인터넷과 소셜 미디어 채널에서 윙윙거리는 것을 분석할 수 있습니다. 데이터 과학자는 온라인 광고를 분석하여 다른 회사가 마케팅하려고 하는 것을 볼 수 있습니다.

그들은 인터넷에서 제품에 대한 피드백을 검토하고 긍정적인지, 중립적인지, 부정적인지 확인할 수 있습니다. 따라서 특정 제품에 대한 수요가 증가할지, 감소할지 또는 일정하게 유지되는지 예측할 수 있습니다.

예를 들어, 화장품 회사는 시장에서 공정성 크림과 같은 제품을 출시합니다. 소매업체는 데이터 과학자를 고용하여 다양한 소셜 플랫폼에서 제품에 대한 리뷰를 독점적으로 분석하고 긍정적인지, 부정적인지 또는 중립적인지 알아냅니다.

2. 개인화된 사용자 경험

아시다시피 전자 상거래 공간은 경쟁이 치열합니다. 이 경쟁은 고객을 위한 고도로 개인화된 쇼핑 경험을 창출해야 할 필요성을 낳습니다.

실제로 쇼핑객의 87%는 온라인 상점이 쇼핑 경험을 개인화할 때 더 많은 쇼핑을 하게 된다고 생각합니다.

그래도 개인화 된 쇼핑 경험이 어떻게 작동하는지에 대해 약간의 의심이 있습니다. 다음 예를 통해 이해합시다.

• 한 쇼핑객이 전자 상거래 사이트를 방문하여 장바구니에 신발 한 켤레와 청바지를 추가했습니다. 그러나 그는 거래를 완료하지 않고 어떤 이유로 장바구니를 포기합니다. 그는 사이트의 단골 고객이며이 사이트에서 자주 구매하므로 시스템은 고객이 소중하다는 것을 이해합니다.

이제 시스템은 즉시 반응하여 진 구매 시 할인 쿠폰을 제공하고 거래를 완료하라는 메시지를 표시합니다.

사용자가 사이트를 떠나더라도 다른 웹페이지에서 구매 또는 검색 기록에 대한 광고를 볼 수 있습니다.

3. "Play For Keep" 가격 책정

동적 가격 책정은 보다 유연한 가격으로 제품을 제공하여 고객을 유치하는 새로운 방법입니다. 많은 저명한 전자 상거래 소매업체가 현재 동적 가격 책정을 시행하고 있습니다.

유연한 가격 책정은 다양한 방식으로 전자 상거래 사이트에 이점을 제공합니다.

• 그들은 경쟁자보다 우위를 점합니다.
• 그들은 이익 마진을 잃지 않고 높은 수익을 올릴 수 있습니다.
• 수요 및 공급 상황의 변동으로 더 빨리 되돌아갈 수 있습니다.
• 가격 책정 모델을 쉽게 관리할 수 있습니다.
• 보다 개인화된 사용자 경험을 제공합니다.

기계 학습 알고리즘과 함께 동적 가격 책정, 실시간으로 제품 가격을 최적화하기 위해 여러 요소를 고려합니다. 일부 주요 변수는 다음과 같습니다.

• 고객 데이터: 행동 데이터, 기기 데이터 및 위치 데이터.
• 경쟁업체가 제공하는 가격.
• 제품에 대한 수요.
• 제품 공급.
• 이윤.
• 오늘의 시간.

Souq(The New Amazon)은 동적 가격 책정 차원의 선구자였습니다. 하루에 250만 번 제품 가격을 바꾼다고 한다. 이는 모든 제품의 가격이 10분마다 바뀌는 것을 의미한다.

4. 급증하는 고객 서비스

빅 데이터 분석은 개인화된 경험을 제공하기는커녕 전자상거래 리셀러가 모든 채널에서 고객 피드백을 추적하고 분석할 수 있도록 지원합니다.

피드백 설문 조사, SMS, 통화 기록 및 채팅과 같은 다양한 매체를 통해 고객 피드백을 받습니다. 분석 알고리즘을 통해 피드백을 평가하여 고객 감정을 종합적으로 파악하고 그에 따라 즉흥적으로 대처할 수 있습니다.

예를 들어 전자 상거래 브랜드에서 많은 고객이 장바구니에 제품을 추가하지만 체크아웃하지 않는다는 사실을 알게 된 경우 브랜드는 다양한 피드백 채널을 통해 수집된 데이터를 면밀히 조사하여 그렇게 하는 이면의 허점을 찾을 수 있습니다.

결론

전자 상거래는 호황을 누리고 있으며 더 나은 사용자 경험을 구축하는 데 중점을 두고 있습니다. 빅 데이터 기술의 발전 덕분에 전자 상거래 소매업체는 이제 실시간으로 수치를 추적하고, 추세를 예측하고, 수요를 예측하고, 고도로 개인화된 고객 경험을 만들 수 있습니다.

이 단계에서 서비스를 늘리고 이익을 다양화하려면 올바른 웹 개발 회사만 있으면 됩니다. 현재 전자 상거래가 쉽게 운영되고 있음을 감안할 때 지금 웹 개발자를 고용하고 향후 수십 년 동안 전통적인 오프라인 매장의 급격한 감소가 비즈니스에 영향을 미치지 않도록 하십시오.