전자 상거래의 빅 데이터: 비즈니스를 위한 7가지 이점 발견

전자 상거래를 위한 빅 데이터에 대해 생각할 때 많은 이점을 인용할 수 있습니다. 결국 이러한 유형의 상거래는 빅 데이터가 작동하는 가상 환경에서 발생합니다.

디지털 상점이 있기 전에도 데이터는 이미 기업에서 생성되었습니다. 그러나 오늘날에는 생성되는 데이터의 양이 훨씬 많아지면서 이러한 대용량 데이터를 처리할 수 있는 기술이 필요하게 되었습니다. 그리고 바로 빅데이터가 등장합니다.

방대한 양의 데이터 를 수집, 저장, 처리할 수 있는 것은 빅 데이터 기술 덕분이다. 구조화된 데이터인지 여부에 관계없이 전자 상거래 및 인공 지능 과 같은 다른 도구 에 빅 데이터를 사용하는 데에는 많은 이점 이 있습니다. 이는 미래의 다른 모든 기술과 함께 사용됩니다.

전자 상거래에서 빅 데이터의 가장 큰 장점 중 하나는 다양한 소스의 데이터를 교차 하여 아이디어를 내고 전략을 세울 수 있다는 것입니다.

이 외에도 전자상거래에서 빅데이터의 장점은 많다. 궁금하신가요? 그러니 계속 읽으세요!

• 전자상거래에 적용된 빅데이터
• 빅 데이터의 5V 알아보기
• 전자상거래에 적용되는 빅데이터의 7가지 장점
• 전자상거래의 빅데이터와 인공지능

전자상거래에 적용된 빅데이터

오늘날 세계는 어디에서나 찾을 수 있는 엄청난 양의 데이터입니다. 이러한 방식으로 상점 은 비즈니스 전략 을 결정 하는 데 사용할 수 있는 데이터를 항상 생성합니다 .

이는 상점 웹사이트에서 생성된 데이터가 다른 소스의 데이터와 상호 참조될 때 발생합니다. 예를 들어 잠재 고객 및 클라이언트의 검색 기록과 같습니다.

빅데이터의 활용을 통해 더 많은 비즈니스 기회, 혁신 아이디어, 기획 및 디지털 마케팅 전략이 가능합니다.

이 모든 것이 이루어지면 전자 상거래에서 빅 데이터의 이점이 더 많은 매출 로 이어질 수 있음이 분명합니다 .

참조할 수 있는 온라인 상점의 일부 정보에는 실적 보고서, 판매, 베스트 셀러 품목 등이 포함됩니다.

이 정보의 수집에서 고객의 평균 티켓 을 식별할 수 있습니다. 즉, 그들이 당신의 상점에서 지출하는 평균 금액입니다. 또한 내 위치, 제품 즐겨찾기 등 을 인식할 수 있습니다.

가상 상점에 대한 기타 풍부한 데이터 소스는 소셜 네트워크 입니다. 그리고 온라인 소매업 을 위한 빅 데이터의 장점 중 하나는 소셜 네트워크 지도와 그 네트워크에서 생성된 데이터 를 정확하게 얻을 수 있다는 것 입니다.

더 읽어보기: 사회적 경청이란 무엇이며 어떻게 고객 경험을 개선합니까?

정형 데이터와 비정형 데이터란?

오늘날 가상 매장에서 생성된 데이터는 구조화 및 비구조화로 구분할 수 있습니다.

따라서 구조화된 데이터 는 행과 열로 정렬된 데이터입니다. 또한 형식이 엄격하고 응용 프로그램에서 이 데이터를 쉽게 검색하고 처리할 수 있습니다 .

반면 구조화되지 않은 데이터 는 행과 열에 저장할 수 없거나 저장하기 어렵습니다. 이런 식으로 전략적으로 사용하기가 더 복잡해집니다 .

빅 데이터의 5V 알아보기

기술 빅 데이터는 5가지 개념을 기반으로 합니다 .

• 용량;
• 속도;
• 다양성;
• 값;
• 정확성.

아래에서 각각을 이해하고 전자 상거래에 적용하는 방법을 이해하십시오.

용량

빅데이터의 주요 특징 중 하나는 매일 처리해야 하는 많은 양의 데이터를 처리할 수 있다는 것입니다. 그리고 전자 상거래는 차례로 기록, 비즈니스 거래, 공유 정보 등을 통해 많은 데이터를 생성합니다.

속도

전자상거래를 위한 빅데이터의 장점으로 데이터를 활용하기 위해서는 이 데이터를 민첩하고 빠르게 처리하는 것이 필요하다 . 결과적으로 거의 실시간으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다 .

다양성

전자 상거래에서 항상 생성되는 다양한 유형 및 범주의 데이터가 있습니다. 안타깝게도 이 데이터는 구조화되지 않은 경우가 많으며 데이터를 사용하려면 사전 처리가 필요합니다.

값

전자 상거래에 대한 빅 데이터의 이점으로 간주되기 위해서는 데이터가 상점에 대한 일종의 가치를 생성해야 합니다.

이 값은 데이터를 처리하여 추가할 수 있습니다.

정확성

신뢰할 수 있는 분석을 위해서는 수집된 정보가 매장을 실제로 반영해야 합니다. 따라서 거짓 데이터 유형을 사용할 수 없습니다. 그렇지 않으면 리뷰가 사실이 아니며 매장 전략 의 일부가 될 수 없습니다 .

전자상거래에 적용되는 빅데이터의 7가지 장점

이제 빅데이터의 원리에 대해 조금 더 알게 되었으니 전자상거래에 적용되는 빅데이터의 7가지 장점을 소개합니다!

1) 보다 구조화된 대시보드

2) 보다 전략적인 결정

3) 재고관리

4) 제안의 개인화

5) 고객과의 관계

6) 마케팅 캠페인

7) 배송 물류

1) 보다 구조화된 대시보드

빅 데이터는 점점 더 가상 매장 현실의 일부가 되므로 데이터는 정적이고 시각적일 뿐만 아니라 될 것입니다.

사실, 데이터는 이미 데이터 스토리텔링 을 생성할 수 있으며 , 이는 동적이고 자동화된 경험이 됩니다. 따라서 가장 단순한 전자 상거래 사이트 의 읽기 지표와 결과 를 남깁니다 .

이러한 의미에서 보고서는 필요할 때마다 제공되며 상점의 성공 지표가 더 명확해집니다.

지금 다운로드: 추적할 수 있는 10가지 전자 상거래 지표 .

2) 보다 전략적인 결정

더 빠르고 더 효과적으로 의사 결정 을 내려야 합니다. 이를 위해서는 스프레드시트와 데이터를 구성하는 데 사람의 개입이 적을수록 좋습니다.

그 결과 통합되고 자동화된 데이터 , 잘 정의된 프로세스 및 전자 상거래에서 조정하기 위한 명확한 조치가 있습니다. 항상 시장에서 성능 향상을 목표로 합니다.

3) 재고관리

전자 상거래를 위한 빅 데이터의 또 다른 장점은 재고 관리입니다. 이 기술을 사용하면 시장 변화, 재고 품목 수량, 입출고 상품 , 만료 날짜 등 을 고려하여 모든 조치가 전략적으로 지시됩니다.

긍정적인 결과로 계절성 기간을 식별하고 전자 상거래의 상황을 예측하며 모든 주문에 대한 재고를 보장할 수 있습니다.

더 읽어보기: 산업 분석 및 통제를 위한 3가지 주식 지표 .

4) 제안의 개인화

사람이 웹사이트에 접속하면 그 정보가 데이터 형태로 저장됩니다. 이런 식으로 고객 행동 을 매핑할 수 있으며 빅 데이터로 수행된 분석을 통해 제안을 사용자 정의할 수 있습니다.

전자 상거래가 가능해지는 순간부터 상점은 경쟁자와 차별화됩니다. 결국, 개인화를 통해 고객이 찾고 있는 것에 더 표적화된 마케팅 활동을 생성하는 것이 가능합니다.

또한 읽어보십시오: 개인화: 그것이 무엇이며 전자 상거래에 왜 중요한지 .

5) 고객과의 관계

오퍼를 커스터마이징할 수 있는 것과 마찬가지로 빅 데이터를 사용하여 전자 상거래를 대중에게 더 잘 알릴 수 있습니다.

분석된 데이터는 고객 행동 패턴을 알려주는 보고서를 생성합니다.

이 모든 것을 손에 넣으면 사용자 지정 작업을 만들고 소비자와 더 강한 관계 를 구축할 수 있습니다. 따라서 고객 을 유지하면서도 전자 상거래에 대한 팬을 확보할 수 있습니다.

6) 마케팅 캠페인

데이터가 없으면 마케팅 캠페인은 새로운 고객을 확보하려는 시도에 불과합니다. 따라서 전자상거래에 적용되는 빅데이터의 가장 큰 장점은 보다 일관되고 단호한 전략 을 수립할 수 있다는 점입니다.

데이터가 고객이 기대하는 표준을 알려 주기 때문에 캠페인 최적화가 가능합니다.

더 읽어보기: 마케팅의 원인: 고객 확보 및 유지 .

7) 배송 물류

좋은 원 배송 물류 는 특히 더 빠르고 안전한 배송 이 가능할 때 소비자 경험 에 도움이 됩니다 .

지역의 트래픽 이력 등의 데이터가 확인되면 더 짧은 시간에 배달되도록 맞춤화할 수 있습니다.

전자상거래의 빅데이터와 인공지능

빅 데이터 기술을 사용하는 것 외에도 전자 상거래에 인공 지능이 있으면 많은 이점이 있습니다 . 결국 그녀는 새로운 도전의 길 중 하나입니다 . 아래의 몇 가지 예를 참조하십시오.

장바구니 포기

예를 들어 고객이 귀하의 사이트에 방문하여 카탈로그 에서 일부 항목을 선택한 다음 구매를 완료하지 않으면 장바구니 포기 가 발생 합니다.

그러나 사용 가능한 기술을 사용하면 인터넷을 다시 검색하는 사람을 더 쉽게 찾을 수 있습니다. 그리고 올바른 마케팅 전략을 사용하면 독점적인 할인이나 보너스로 상황을 반전시킬 수 있습니다.

챗봇

전자상거래는 AI를 활용해 가상 매장에 챗봇이라는 로봇 을 두고 가장 기본적인 서비스의 속도와 표준화를 위해 AI를 인간의 동맹으로 활용할 수 있다. 그러나 기계를 통해서라도 고객에게 좋은 서비스를 제공해야 합니다.

챗봇은 주문 추적, 구매 취소 또는 중복 인보이스 발행과 같은 간단한 질문을 해결하는 데 유용합니다. 기계 학습을 통해 챗봇은 사용자 와의 상호 작용을 통해 학습할 수 있습니다 .

예를 들어 사용자가 로봇의 의도에 명시적으로 구성되지 않은 질문을 하면 정보를 상호 참조하여 그 사람이 말하는 내용을 정확히 식별합니다. 다만, 맞춤형 서비스가 필요한 상황인 경우에는 고객이 상담원에게 질문을 전달할 수 있습니다.

보다 효율적인 검색 및 맞춤 추천

전자 상거래에서 인공 지능의 또 다른 응용 프로그램은 하나 의 스마트 검색 으로 검색 분야 에 있으며 추천 창 을 통해 각 사용자에게 맞춤화 된 추천을 제공합니다 .

가상 매장 내 쇼핑 경험 을 높일 때 이러한 도구 는 판매 전환율을 높 입니다!

SmartHint는 전자 상거래를 위한 가장 큰 검색 및 추천 시스템이며 이 부문의 인공 지능에 특화되어 있습니다. 기술을 만나다!

저자 정보: Willyan Nascimento 는 IndustriALL의 마케팅 전문가이자 콘텐츠 관리자로, 좋은 이야기를 좋아하고 스토리 제작에 열정을 가지고 있습니다.