빅 데이터는 전자 상거래 시장을 어떻게 변화시킬 것입니까?

데이터 양이 급증함에 따라 기업은 최신 기술을 적용하여 데이터 과학의 힘을 얻고 있습니다.

더 많은 전자 상거래 경영진이 다음 사항에 동의합니다. 빅 데이터는 전자 상거래 산업의 놀라운 미래에 대한 열쇠입니다.

빅 데이터를 통해 전자 상거래 회사는 의사 결정을 개선하고 경쟁 우위를 확보하며 성능, 제품 및 운영 프로세스를 개선할 수 있습니다. 또한 고객 행동 분석을 허용하고 실행 가능한 통찰력의 발견을 촉진합니다.

빅 데이터 리소스에 대한 접근성이 높아지고 있지만 전자 상거래 회사는 빅 데이터에 압도되기 쉽습니다. 빅 데이터 지원 도구는 이미 기업이 쿠폰을 생성하고, 블로그 이름을 관리하고, 사기 행위를 실시간으로 감지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 운영 프로세스 및 예산 책정에서 마케팅에 이르기까지 많은 비즈니스 측면이 빅 데이터 기술의 도움으로 최적화될 수 있지만 많은 전자 상거래 경영진은 여전히 ​​비즈니스 혁신을 위해 데이터 과학을 사용하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

예측 분석, 리드 스코어링 및 맞춤형 개인화는 빅 데이터와 밀접하게 관련된 몇 가지 개념에 불과합니다. 이 용어를 처음 접하는 경우 계속 진행하기 전에 기본 사항을 다루는 것이 중요합니다.

볼륨, 속도 및 다양성(3V) 은 기술을 크게 만드는 요소입니다. 빅 데이터의 3V를 통해 기업은 고객 경험, 금융 거래 및 시장 경쟁력에 대한 모든 종류의 정보에 액세스할 수 있습니다.

그러나 전자 상거래 비즈니스는 이 모든 데이터를 어떻게 작동시킬 수 있습니까? 가치 있고 실행 가능하며 회사가 더 잘 작동하도록 올바른 정보를 어떻게 사용하고 활용할 수 있습니까?

이러한 질문에 대한 답을 찾는 데 도움을 주기 위해 빅 데이터가 시장을 변화시키는 방식에 대해 알아야 할 모든 것을 모았습니다. 이 기사를 읽고 나면 빅 데이터가 제공하는 이점과 데이터 과학이 전자 상거래 산업에 미친 주요 방식에 대해 더 잘 이해할 수 있을 것입니다.

전자 상거래에서 빅 데이터 사용의 이점

BARC에서 발표한 연구에 따르면 전자 상거래 기업이 빅 데이터로부터 혜택을 받는 네 가지 주요 방법이 있습니다. 전략적 의사 결정(69%), 운영 프로세스 제어 개선(54%), 고객에 대한 더 나은 이해(52%) ) 및 비용 절감(47%). 빅 데이터가 전자 상거래 시장을 어떻게 변화시키는지 더 잘 이해할 수 있도록 각 이점을 자세히 살펴보겠습니다.

고객을 더 잘 이해

전자 상거래 비즈니스가 성장하기 위해 고객 행동을 진정으로 이해해야 하는 시대에는 빅 데이터 리소스와 분석을 도입하는 것이 무엇보다 중요합니다. 빅 데이터 기술은 고객 행동, 요구 및 경험을 분석할 수 있는 엄청난 수단을 제공합니다.

기업은 데이터 분석을 사용하여 미래에 고객의 요구에 더 잘 맞는 제품을 식별하고 예측할 수 있습니다. 고객의 요구와 기대치를 더 잘 이해하면 고객 만족도와 유지율도 높아져 결과적으로 더 많은 전자 상거래 비즈니스가 성장하는 데 도움이 됩니다.

빅데이터는 검색결과 트렌드를 분석하여 마케팅 전략을 알려줍니다. 어떤 결과가 인기를 얻고 있는지 확인하고 그에 따라 SEO 및 마케팅 활동을 구성할 수 있습니다. 또한 고객 사이에서 인기 있는 검색 결과를 분석할 수 있으므로 고객 행동을 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다.

Hostinger의 마케팅 관리자인 Domantas Gudeliauskas는 "고객을 더 잘 이해하려면 검색 결과와 잠재적 경쟁 범위를 분석하기 위해 추가 리소스를 사용하는 것이 좋습니다.

팀 비용 절감

운영 비용 절감은 빅 데이터가 전자 상거래 기업에 제공하는 또 다른 이점입니다. 빅 데이터 리소스는 고객 경험에서 마케팅 및 공급망에 이르기까지 비즈니스 전략 및 계획의 모든 측면에서 발전을 가능하게 합니다. 이러한 발전은 운영 비용을 절감하면서 예산 책정에 중요한 변화를 가져옵니다. 이러한 방식으로 전자 상거래 조직은 타사 물류에 투자하고 규모의 경제를 활용할 수 있습니다. 이를 통해 팀당 비용을 줄이고 전반적인 운영 방법을 최적화할 수 있습니다.

보다 전략적인 비즈니스 결정 내리기

최고의 빅 데이터 회사의 도움으로 전자 상거래 회사는 보다 전략적이고 현명한 관리 결정을 내릴 수 있습니다. 실제로 사물인터넷(IoT)에서 수집한 구조화된 데이터의 약 50%가 이미 의사 결정에 사용되고 있습니다. 마케터가 고객을 더 잘 이해하는 데 도움이 되는 바로 그 분석 도구를 사용하여 기업의 의사 결정을 개선할 수 있습니다.

전자 상거래 경영진은 빅 데이터와 실시간 분석을 활용하여 정보에 입각한 전략적 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어 전자 상거래 경영진이 장기적 가치가 가장 높은 고객을 알고 있으면 이러한 고객을 확보하고 타겟팅하고 나중에 유지하는 데 더 많은 돈을 쓸 수 있습니다. 이러한 방식으로 예산 결정은 빅 데이터 리소스로 지원되는 분석을 기반으로 하기 때문에 전략적이며 충분한 정보를 바탕으로 결정됩니다.

운영 프로세스 개선

마지막으로 빅데이터 자원은 운영 프로세스와 효율성을 향상시킬 수 있는 잠재력이 있습니다. 운영 프로세스는 고객 행동 및 쇼핑 데이터를 분석하는 알고리즘의 이점을 크게 누릴 수 있습니다. 또한 빅 데이터를 통해 예측 분석을 구현할 수 있습니다. 예를 들어, 회사는 예측 분석을 사용하여 평균 체크아웃 대기 시간을 계산할 수 있습니다. 나중에 이 데이터를 사용하여 고객 경험을 개선하고 결과적으로 더 나은 체크아웃 대기 시간을 얻을 수 있습니다.

또한 빅 데이터 알고리즘은 전자 상거래 회사가 시장 동향 및 공급망을 분석하는 데 도움이 됩니다. 이 요소는 창고가 보다 효과적인 운영을 위해 유지해야 하는 최적의 재고 수준을 식별하는 데 특히 유용합니다.

원천

Amazon은 빅 데이터가 운영 프로세스를 어떻게 변화시킬 수 있는지 보여주는 좋은 예입니다. 회사는 빅 데이터를 사용하여 고객 행동, 배송 세부 정보 및 개인 정보를 모니터링합니다. 그런 다음 Amazon은 빅 데이터 및 IoT를 사용하여 제조업체와 연결하고 재고를 추적하여 모든 주문이 신속하게 배송되도록 합니다.

특수 알고리즘이 고객과 가장 가까운 아마존 주문 처리 센터(창고)를 선택하고 상품을 배송하는 가장 빠른 경로를 파악합니다. 이 프로세스를 통해 운영 프로세스를 최적화하고 비용을 10~40% 절감할 수 있습니다.

빅 데이터가 전자 상거래에 영향을 미친 6가지 방법

전자 상거래 비즈니스에 빅 데이터 리소스를 적용해야 하는지 여부가 여전히 확실하지 않은 경우 시간을 내어 조사 내용에 대해 생각해 보십시오. 연구에 따르면 수집된 모든 데이터의 99.5%가 사용되거나 분석되지 않습니다. 이제 이 데이터에 비즈니스 성장을 위한 잠재적인 리소스와 기회가 얼마나 포함되어 있는지 상상해 보십시오!

전자 상거래에서 빅 데이터 기술의 잠재력을 이해하는 데 도움이 되도록 빅 데이터가 전자 상거래 산업에 영향을 미치는(그리고 계속해서 영향을 미치고 있는) 6가지 주요 방식을 수집했습니다.

1. 사용자에게 향상된 쇼핑 경험 제공

빅 데이터는 향상된 쇼핑 경험에 대한 액세스를 제공합니다. 빅 데이터 및 분석을 통해 전자 상거래 전문가는 고객을 더 잘 이해하고 각 고객의 요구 사항, 문제점 및 기대 사항과 관련하여 제품 제공을 맞춤화할 수 있습니다. 이를 통해 고객이 쇼핑 경험에 더 만족하면서 회사가 번창할 수 있습니다.

Amazon의 빅 데이터 사용은 알고리즘을 전략적으로 사용하여 고객 쇼핑 경험을 개선할 수 있는 방법을 보여주는 좋은 예입니다. 알고리즘이 상품을 배송하는 가장 좋은 방법을 알아낼 수 있도록 함으로써 Amazon은 물류를 최적화할 뿐만 아니라 고객의 쇼핑 프로세스를 향상시킵니다. 이 경우 빅 데이터를 통해 Amazon은 패키지를 잘못 배치할 가능성을 최소화하면서 제품을 더 빠르게 배송할 수 있습니다.

배달 드론은 가까운 장래에 주류가 될 것으로 예상되는 또 다른 빅 데이터 기반 기술입니다. 아마존은 현재 더 빠른 배송으로 고객 경험을 향상시키는 방법을 찾기 위해 다양한 드론을 테스트하고 있습니다.

원천

또는 전자 상거래 회사는 빅 데이터 알고리즘을 사용하여 NPS(순 프로모터 점수) 설문 조사 및 고객 리뷰를 분석할 수 있습니다. 나중에 이 피드백을 분석하여 더 나은 쇼핑 경험을 제공할 수 있습니다.

2. 더 강력하고 더 나은 맞춤형 개인화 구현

개인화 및 타겟 광고는 전자 상거래 마케팅의 가장 큰 트렌드일 것입니다. 시기 적절하고 관련성 있고 개인화된 경험의 중요성을 이해하는 마케터는 이미 빅 데이터 기술을 사용하여 보다 타겟팅된 광고를 제공하고 있습니다.

빅 데이터는 큰 개인화를 가능하게 합니다. 검색 요청 및 선호도와 같은 사용자 정보를 모니터링하여 전자 상거래 전문가는 각 고객의 요구에 따라 마케팅 캠페인을 구성할 수 있습니다. 이러한 방식으로 기업은 보다 개인화된 경험을 제공하고 고객별 수익성에 집중할 수 있습니다.

3. 고객이 무엇을 언제 구매할지 예측

인공 지능(AI) 알고리즘과 기계 학습 소프트웨어는 고객이 언제 무엇을 구매할지 예측할 수 있습니다! Amazon, Sephora, Netflix를 비롯한 많은 회사에서 이미 빅 데이터를 적용하여 고객의 마음을 이해하기 위해 사용자 행동을 추적하고 있습니다. 실제로 Amazon의 제품 추천 엔진(예측 분석 기반)은 회사 누적 매출의 35%를 차지합니다.

예측 알고리즘(Amazon의 제품 추천 엔진과 유사)은 고객 요구에서 개인 정보(연락처 세부 정보 또는 소득 수준 등)에 이르기까지 모든 것을 추적하여 특정 고객에게 가장 적합한 제품을 더 잘 이해합니다.

또한 많은 전자 상거래 경영진은 예측 리드 스코어링을 가능하게 하는 빅 데이터 도구를 성공적으로 구현합니다. 리드 스코어링에는 잠재 고객의 행동을 분석하여 잠재 고객이 유효한지 여부를 결정하는 것이 포함됩니다. 그렇다면 가치에 따라 순위를 매기십시오.

빅 데이터는 예측 리드 스코어링 알고리즘의 자동화를 가능하게 합니다. 이것은 어떤 잠재 고객이 유료 고객으로 전환될 가능성이 더 높은지 예측할 수 있기 때문에 전자 상거래 비즈니스에 확실히 도움이 됩니다.

4. 높은 수준의 고객 서비스 관행 제공

빅 데이터 기술은 고객 서비스에 혁명을 일으킬 잠재력이 있습니다. 기업은 빅 데이터를 사용하여 이메일, 소셜 미디어 캠페인 및 온라인 셀프 서비스 도구를 통해 보고서 데이터를 분석할 수 있습니다. 수집된 모든 데이터를 분석하여 가능한 고객 서비스 단점을 식별할 수 있습니다.

무엇이 잘 작동하지 않는지 아는 것은 고객 서비스의 변화와 추가 개선을 가능하게 합니다. 또한 수집된 데이터는 고객 서비스 담당자를 위한 보고서 및 교육 자료로 변환될 수 있습니다.

5. 보다 안전한 온라인 결제 프로세스 제공

빅 데이터 분석을 통해 온라인 결제 프로세스의 보안을 강화할 수 있습니다. 빅 데이터 알고리즘은 방대한 정보를 분석하는 데 효과적이기 때문에 기업은 이러한 기능을 사용하여 은행 사기를 감지하고 웹사이트에서 안전한 결제를 보장합니다.

예를 들어 PayPal은 기계 학습 알고리즘을 활성화하기 위해 빅 데이터 리소스를 사용하고 있습니다. 이러한 알고리즘은 수십억 건의 거래를 분석하여 잠재적인 사기 거래를 식별합니다. 또한 빅 데이터를 사용하여 가장 잘 작동하고 고객에게 가장 인기 있는 결제 방법을 확인할 수 있습니다.

6. 제품 가격 최적화

데이터 기반 가격 관리는 전자 상거래에서 매우 효과적인 것으로 입증되었습니다. 실제로 연구에 따르면 데이터 기반 가격 관리 이니셔티브는 1년 동안 비즈니스 마진의 2%-7% 성장 및 ROI의 평균 200%-350% 성장을 포함하여 단기적인 관점에서 상당한 결과를 촉진한다는 것을 보여줍니다.

그렇다면 전자 상거래 회사는 빅 데이터를 통해 어떻게 제품 가격을 최적화할 수 있을까요? 답은 이전 구매, 쿠키, 클릭스트림 및 전사적 자원 관리 시스템을 포함한 대량의 데이터를 분석하는 것입니다. 철저한 분석은 실시간 데이터와 관련하여 가격을 동적으로 설정하는 데 도움이 됩니다.

게다가, 빅 데이터 및 자동화 도구는 할인이 수익성에 어떤 영향을 미치는지 또는 청중이 특정 할인에 반응할 가능성을 팀에 보여주는 실시간 분석을 제공할 수 있습니다.

결론

2018년에는 매일 25000000000000000000000000000000000000000000000000000000바이트의 바이트의 데이터의 데이터의 규모가 기하 급수적으로 증가하는 것으로 추정했다. 데이터 분석의 엄청난 힘은 전자 상거래 부문의 성장을 촉진하는 데 핵심적인 역할을 합니다.

가기 전에 전자 상거래의 빅 데이터에 대해 오늘 배운 내용을 빠르게 마무리하겠습니다.

• 빅 데이터는 전자 상거래 비즈니스가 고객 행동 분석을 통해 고객을 더 잘 이해할 수 있도록 합니다.
• 빅데이터 자원은 물류, 공급망 관리 및 운영 프로세스를 최적화합니다. 이는 더 나은 성능과 상당한 비용 절감에 기여합니다.
• 데이터 분석은 전략적이고 정보에 입각한 의사 결정에 가장 중요합니다.
• 전자 상거래 회사는 빅 데이터 분석을 통해 더 빠른 배송, 더 개인화된 제품 및 더 나은 고객 서비스를 통해 고객에게 향상된 쇼핑 경험을 제공할 수 있습니다.
• 예측 분석을 사용하여 보다 맞춤화된 제품을 생성할 수 있습니다.
• 전자 상거래 회사는 더 안전한 지불 옵션을 제공하고 빅 데이터의 도움으로 잠재적인 사기를 감지할 수 있습니다.
• 빅 데이터 리소스는 실시간 분석을 제공함으로써 제품 가격 및 할인을 형성하는 데 도움이 됩니다.

결론은 빅 데이터 리소스를 적용하는 비즈니스의 궁극적인 목표는 데이터 자체가 아니라 데이터가 제공하는 통찰력을 더 깊이 파고드는 것입니다. 빅 데이터 기술을 사용하면 수집하는 모든 고객 데이터를 분석하여 비즈니스 성장에 도움이 되는 핵심 정보를 가져올 수 있습니다.