e コマース: データ エンジニアリングによるスケーリングと成長

電子商取引は、クイントランのシェアを占めています。 しかし、現在は状況が変わり、過去から教訓を学び、新しい発明を取り入れることで、そのビジネスは大きく成長しています。

さらに、現在ラテンアメリカでは数倍に成長しています。 人々は快適な自宅からオンラインで買い物をしています。

その成長を後押しする主な要因の 1 つは、データ サイエンスです。 長年にわたり、さまざまな業界が専門家と協力することでビジネスに利益をもたらしてきました。 彼らは市場全体からの情報を研究し、さまざまな企業が成長するための影響力のあるソリューションを導き出します。

同様に、各 e コマース企業が情報エンジニアと協力することは必須です。 彼らのビジネスはインサイトに大きく依存しているためです。 マーケティング戦略を強化するだけでなく、収益性の向上にも役立ちます。

データ エンジニアリング、そのサービス、および e コマース ビジネスの収益性を高める上でのその役割について詳しく学びましょう。

データ エンジニアリングとは

世界は毎日、インターネット上で無数のデータを作成しています。 Wi-Fiに接続されたスマートデバイスを介して、またはZoom、WhatsApp、Facebookなどの通信アプリを使用して行うことができます.

食洗機、洗濯機、防犯カメラなどの電化製品も毎日大量のデータを収集していることに驚かれることでしょう。

2025 年までに世界のデータは 200 ゼタバイトを超えると推定されています。これは膨大な数です。 これで、データが収集され、会社のクラウドに保存されます。 しかし、アクセスを 10%増やすと、ビジネスにメリットがあることをご存知ですか?

しかし、どのように？ ここでデータ エンジニアリングの出番です。

各企業は、内部システムを通じてデータを生成します。 後でそれを使用可能な形で収集して、会社に価値を追加します。 基本的に、データ エンジニアはこの生データを使用して、次のようなさまざまなビジネスの側面について分析します。

• 顧客の行動
• 市場動向
• 納入見込み
• リスク管理戦略など。

収集された情報を使用して他の多くのことが分析され、企業の業務に影響を与えます。 オンライン情報を扱う専門家の重要な役割には、次のようなものがあります。

• 分析を行うための情報へのアクセスを必要とするツールに直接接続するパイプラインで構成される効率的なシステムを構築します。
• 詳細が政府のガイドラインに準拠していることを確認し、それに応じて分析します。
• 情報ストレージとクエリの利点と欠点をしっかりと理解する。

多くの企業がアウトソーシング サービスを使用して、情報分析を通じてビジネスに利益をもたらしていることは驚くべきことです。

たとえば、LATAM で e コマース会社を経営していて、収集した情報を定期的に確認する人が必要だとします。 ビジネスの詳細を研究し、新しい可能性を生み出すために、いくつかの最高のアウトソーシング会社の助けを借りることを検討できます.

高価な社内インフラストラクチャを堅牢なシステムに置き換えるのに役立ちます。

また、専門家は、非構造化か半構造化かに基づいて情報を分析できます。 彼らは、さまざまな要因を調べ、それに応じて詳細を処理、キュレーション、および保存して、さらに使用できるように訓練されています。

データエンジニアリングサービスとは?

各プロフェッショナル サービス プロバイダーには、目標と目的を達成するために果たすべきいくつかの重要な責任があります。 今日、企業はデジタル トランスフォーメーションの到来により急速に成長しています。

専門家は、企業の成長のために全会一致で設定された目標を達成するために、彼らを雇った企業と話し合い、タスクを実行します。

詳細な情報を適切な時間、場所、形式でビジネスに利用できるようにする主なサービスは次のとおりです。

• 統計アーキテクチャの開発、設計、およびテスト:簡単に言えば、情報エンジニアはスキルを使用して、すべての API およびデータベースにわたって情報収集技術を調整し、さまざまなシステムを統合します。
• ビジネスに応じてインサイト アーキテクチャを修正する:インターネット上には、利用できる膨大な情報があります。 ただし、これらのサービス プロバイダーはアーキテクチャを修正して、ビジネスの改善に役立つ方法で情報を抽出します。
• 新しい可能性を見つけて実行する:彼らは、他の企業があなたのデータを抽出できないようにし、既存のアーキテクチャに追加の情報収集方法を統合する方法を見つけることに取り組み続けています。
• スケーラビリティとモダナイゼーション:企業の規模を拡大し、最新の市場動向に従ってモダナイズします。

情報エンジニアは、パーソナライズされたインテリジェンスの専門家として行動し、これらのサービスをクライアントに提供します。 彼らは、現在の情報で企業の成長をスケールアップするための将来性のあるシステムを構築する訓練を受けているため、効果的です。

eコマースにおけるデータエンジニアリングとは?

今日、経済状況に関係なく、電子商取引は世界のあらゆる場所で増加しています。 これは、Wix や Weebly などのプラットフォームにより、人々がウェブサイトを作成し、製品やサービスを世界中で販売することが容易になったためです.

最初にターゲットオーディエンスを選択し、時間とともに増やすのは起業家の責任です。

情報分析は、電子商取引部門が動的に進化するのを助ける上で重要な役割を果たします。 変化するテクノロジーと情報を力として使用することで、ビジネスの成長規模は劇的に変化します。

eコマースは現在、フィードバックを広く受け入れており、インサイト分析を通じてサービスの改善に継続的に取り組んでいます.

Netflix や Amazon などの企業は共同フィルタリング システムを使用してユーザー情報を圧迫しているため、情報科学と e コマースの統合は不可欠です。 私たちは皆、これらの大企業が巨額の利益を上げていることを知っています。 それが可能なのは、データの力を活用しているからです。

これは、e コマース業界を促進する上で重要な役割を果たします。 以下にいくつかの利点を示します。

新しいマーケティングの可能性を創造する

e コマースはデータで実行されます。 したがって、利用可能な情報を分析するためのリソースを用意することが不可欠です。 ビジネスを成長させる新しい可能性を容易に生み出します。 あなたはどのように不思議に思う必要がありますか？

したがって、インサイトには、消費者の行動、買い物の習慣、広告への反応などが含まれます。 したがって、エンジニアは機械学習アルゴリズムを使用して、将来の行動の変化を予測および予測します。 その結果、彼らは、必要な変更を加えて時代の先を行くことを提案しています。

オンライン ビジネスのバックエンド情報を活用して消費者エクスペリエンスを向上させながら、市場でのビジネス価値を高めることが不可欠です。

パーソナライズされた推奨事項

ビジネスを後押しする主な要因の 1 つは、顧客について十分に知ることです。 画面上で、特定の製品をどのように使用するかを尋ねるアンケートの質問を見たことがあるはずです。 お客様のプランを学習する部分です。

顧客情報を使用して、顧客の好みを簡単に理解し、好みに応じて製品を表示できます。 アナリストと協力して数字を読むと、アナリストは個々の消費者の選択肢を提示し、それに応じてウェブサイトを変更し、ブランド ロイヤルティを構築できるようにします。

そのため、顧客がショッピング サイトにアクセスすると、検索やショッピング パターンに応じて商品を閲覧します。 見込み客を増やし、見込み客を顧客に変える可能性を高めるのに役立ちます。

意思決定を加速

知識は力であり、あらゆるセクターにとって極めて重要です。 今日、インサイト エンジニアリングのような手法は、さまざまな業界が自社の製品と市場での有効性に関する深い知識を活用するのに役立っています。

製品やサービスに小さな変更を加えて顧客の行動を分析するのに十分なツールとソフトウェアがあります。

予想される結果に応じて、管理者と当局はよりターゲット指向の決定を行い、必要に応じて変更します。 また、絶え間なく変化する市場動向にダイナミックに対応できる範囲も広がります。

さらに、必要に応じて情報をバックアップするために、正確な数値と事実で決定を検証します。 簡単に言えば、インサイトとユーザー情報を使って自己改善を導き出します。

製品価格の最適化

消費者は、あらゆるビジネスの心臓部です。 すべてのビジネスの責任は、少なくとも消費者のニーズを満たし、より多くの利益を得ることにあります。 各顧客が製品の最良の価格を望んでいることは、普遍的な真実です。

では、彼らに最高の価値を提供するにはどうすればよいでしょうか?

救助へのデータ分析。 ビッグデータを使用して、ビジネスに損失を与えることなく、最低価格で製品を販売できる機会を発見できます。

それは季節的なものです。 価格は、現在のお祭りや需要に応じて変化します。 そのため、競争に遅れをとらず、市場分析を時間内に行い、製品やサービスの品質に妥協せずに顧客のニーズを満たしながら忠実な顧客を獲得してください。

予想出荷

Amazon のような大手企業は、先行配送方法を使用して、コストと配送時間を大幅に削減しています。 それは、彼らが洞察と消費者行動を研究しているからです。 ここで、顧客が注文するかどうかを予測します。

この決定は、次のような多くの要因に基づいています。

• 特定の製品に費やした時間
• 同じ商品を探す
• ウィッシュリスト
• 返品数
• 閲覧パターンなど。

アウトソーシングされたインフォサイエンティストが徹底的な調査を行い、予測分析を形成して、配信プロセスの合理化を支援します。 分析は、後で倉庫施設、ラストマイル配送エージェント、および輸送と組み合わされて、堅牢なシステムを作成します。

最終的に、配送コストと時間を大幅に節約できるため、ビジネスと顧客の両方を満足させることができます。

結論

データは力であり、e コマースには膨大なコレクションがあります。 そのため、集中的な調査をせずに新しいマーケティング戦略や広告に投資する代わりに. 利用可能な洞察を使用して、さまざまな要因に関するレポートを用意しておくことをお勧めします。

ユーザーの行動を明らかにして、e コマース ビジネスを推進するのに役立ちます。