전자 상거래: 데이터 엔지니어링을 통한 확장 및 성장

전자 상거래는 5분의 1을 차지했습니다. 그러나 지금은 상황이 바뀌었고 과거로부터 교훈을 얻고 새로운 발명품을 도입함으로써 비즈니스가 크게 성장하고 있습니다.

더욱이, 현재 라틴 아메리카에서 여러 배로 성장하고 있습니다. 사람들은 집에서 편안하게 온라인 쇼핑을 하고 있습니다.

성장을 돕는 주요 요인 중 하나는 데이터 과학 입니다. 수년에 걸쳐 다양한 산업 분야에서 전문가와 협력하여 비즈니스에 도움이 되었습니다. 그들은 시장 전반의 정보를 연구하고 다양한 회사가 성장할 수 있는 영향력 있는 솔루션을 제시합니다.

마찬가지로 전자 상거래 회사마다 정보 엔지니어와 협력해야 합니다. 그들의 비즈니스는 통찰력에 크게 의존하기 때문입니다. 마케팅 전략을 강화하는 것 외에도 수익성을 높이는 데 도움이 됩니다.

데이터 엔지니어링, 데이터 엔지니어링 서비스 및 전자 상거래 비즈니스에서 수익성을 높이는 역할에 대해 자세히 알아보겠습니다.

데이터 엔지니어링이란 무엇입니까?

세상은 매일 인터넷에서 수많은 데이터 를 생성합니다. Wi-Fi에 연결된 스마트 장치를 통하거나 Zoom, WhatsApp, Facebook 등과 같은 통신 앱을 사용하여 가능합니다.

식기 세척기, 세탁기, 보안 카메라와 같은 가전 제품도 매일 엄청난 양의 데이터를 수집한다는 사실에 놀랄 것입니다.

2025년까지 전 세계적으로 200제타바이트 이상의 데이터가 생성될 것으로 예상됩니다. 이는 엄청난 수입니다. 이제 데이터가 수집되어 회사의 클라우드에 저장됩니다. 하지만 액세스를 10% 늘리면 비즈니스에 도움이 될 수 있다는 사실을 알고 계셨습니까?

하지만 어떻게? 데이터 엔지니어링이 등장하는 곳입니다.

각 회사 는 내부 시스템을 통해 데이터를 생성 하고; 나중에 회사에 가치를 추가하기 위해 사용 가능한 형태로 수집합니다. 기본적으로 데이터 엔지니어는 이 원시 데이터를 사용하여 다음과 같은 다양한 비즈니스 측면에 대해 분석합니다.

• 고객 행동
• 시장 경향
• 배달 전망
• 위험 관리 전략 등.

수집된 정보를 사용하여 다른 많은 것들이 분석 되어 기업의 업무에 영향을 미칩니다. 온라인 정보를 다루는 전문가의 중요한 역할은 다음과 같습니다.

• 분석을 수행하기 위해 정보에 액세스해야 하는 도구에 직접 연결되는 파이프라인으로 구성된 효율적인 시스템 을 구축합니다.
• 세부 사항 이 정부 지침을 준수하는지 확인하고 그에 따라 분석합니다.
• 정보 저장 및 쿼리의 장점과 단점 에 대한 확실한 이해 구축.

많은 기업이 정보 분석을 통해 비즈니스에 혜택을 주기 위해 아웃소싱 서비스를 사용한다는 사실은 놀랍습니다.

예를 들어 LATAM에서 전자 상거래 회사를 운영하고 있으며 수집된 정보를 주기적으로 검토할 사람이 필요하다고 가정해 보겠습니다. 최고의 아웃소싱 회사의 도움을 받아 비즈니스 세부 사항을 연구하고 새로운 가능성을 창출하는 것을 고려할 수 있습니다.

값비싼 사내 인프라 를 강력한 시스템으로 교체하는 데 도움이 됩니다.

또한 전문가는 정보가 비정형인지 반정형인지에 따라 정보를 분석할 수 있습니다. 그들은 다양한 요소를 살펴보고 추가 사용을 위해 세부 사항을 처리, 선별 및 저장하도록 훈련되었습니다.

데이터 엔지니어링 서비스란 무엇입니까?

각 전문 서비스 제공자는 목표와 목표를 달성하기 위해 수행해야 할 몇 가지 필수적인 책임이 있습니다. 오늘날 기업은 디지털 혁신의 도래와 함께 빠른 속도로 성장하고 있습니다.

전문가들은 그들을 고용한 회사 와 이야기하고 기업 성장을 위해 만장일치로 설정된 목표를 달성하기 위해 업무를 수행합니다.

상세한 정보를 적시에, 장소와 형식에 맞게 비즈니스에 사용할 수 있도록 하는 주요 서비스는 다음과 같습니다.

• 통계 아키텍처 개발, 설계 및 테스트: 간단히 말해서 정보 엔지니어는 자신의 기술을 사용하여 모든 API 및 데이터베이스에서 정보 수집 기술을 조정하여 서로 다른 시스템을 통합합니다.
• 비즈니스에 따라 Insight Architecture 수정: 인터넷에는 사용할 수 있는 방대한 정보가 있습니다. 그러나 이러한 서비스 제공업체는 아키텍처를 수정하여 비즈니스를 개선하는 데 도움이 되는 방식으로 정보를 추출합니다.
• 새로운 가능성 찾기 및 실행: 그들은 다른 회사가 귀하의 데이터를 추출할 수 없도록 하고 기존 아키텍처에 추가 정보 수집 방법을 통합하는 방법을 찾기 위해 계속 노력합니다.
• 확장성 및 현대화: 최신 시장 동향에 따라 엔터프라이즈 규모를 늘리고 현대화합니다.

정보 엔지니어는 개인화된 인텔리전스 전문가 역할을 하며 이러한 서비스를 고객에게 제공합니다. 그들은 현재 정보로 기업 성장을 확장하기 위해 미래 보장 시스템을 구축하도록 훈련을 받았기 때문에 효과적입니다.

전자 상거래에서 데이터 엔지니어링이란 무엇입니까?

오늘날 전자 상거래는 경제 상황에 관계없이 전 세계적으로 증가하고 있습니다. Wix 및 Weebly와 같은 플랫폼을 통해 사람들이 웹사이트를 더 쉽게 만들고 전 세계적으로 제품과 서비스를 판매할 수 있게 되었기 때문입니다.

처음 에 대상 고객을 선택하고 시간이 지남에 따라 증가하는 것은 기업가의 몫입니다.

정보 분석은 전자 상거래 부문이 동적으로 진화하는 데 중요한 역할을 합니다. 변화하는 기술과 정보를 힘으로 삼는 것은 비즈니스 성장의 규모를 크게 변화시킵니다.

전자 상거래는 이제 피드백을 널리 받아들이고 통찰력 분석을 통해 서비스를 개선하기 위해 지속적으로 노력하고 있습니다.

Netflix 및 Amazon과 같은 회사는 협업 필터링 시스템을 사용하여 사용자 정보에 부담을 주기 때문에 정보 과학과 전자 상거래를 통합하는 것이 필수적입니다. 우리는 모두 이 대기업들이 어떻게 엄청난 이익을 내고 있는지 봅니다. 이 모든 것이 데이터의 힘을 활용하기 때문에 가능합니다.

전자 상거래 산업을 활성화하는 데 중요한 역할을 합니다. 다음은 몇 가지 이점입니다.

새로운 마케팅 가능성 창출

전자상거래는 데이터를 기반으로 합니다. 따라서 사용 가능한 정보를 분석할 수 있는 리소스가 있어야 합니다. 비즈니스 성장을 위한 새로운 가능성을 쉽게 만듭니다. 당신은 방법을 궁금해해야합니다?

따라서 통찰력에는 소비자 행동, 쇼핑 습관, 광고에 대한 반응 등이 포함됩니다. 따라서 엔지니어는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 미래의 행동 변화를 예측하고 예측합니다. 결과적으로 필요한 변경을 수행하고 앞서 나가도록 제안합니다.

시장에서 비즈니스 가치를 높이는 동시에 소비자 경험을 향상시키기 위해 온라인 비즈니스에 대한 백엔드 정보를 활용 하는 것은 필수적입니다.

맞춤 추천

비즈니스를 향상시키는 주요 요인 중 하나는 고객에 대해 충분히 아는 것입니다. 특정 제품을 원하는지 묻는 설문조사를 화면에서 본 적이 있을 것입니다. 고객의 계획을 배우는 부분입니다.

고객 정보를 쉽게 활용하여 고객의 선호도를 파악하고 선호하는 제품을 보여줄 수 있습니다. 분석가와 협력하여 수치를 읽으면 개별 소비자 선택을 제공하고 그에 따라 웹 사이트를 변경하고 브랜드 충성도를 구축할 수 있습니다.

따라서 고객이 쇼핑 사이트에 올 때 검색 및 쇼핑 패턴에 따라 물건을 봅니다. 잠재 고객을 늘리고 잠재 고객을 고객으로 전환할 수 있는 높은 기회를 제공합니다.

의사 결정 가속화

지식은 힘이며 모든 부문에서 중추적인 역할을 합니다. 오늘날 통찰력 엔지니어링과 같은 방법은 다양한 산업 분야에서 제품 및 시장에서의 효능에 대한 심층적인 지식을 제공하는 데 도움이 됩니다.

그들은 사소한 제품 및 서비스 변경을 통해 고객 행동을 분석하기에 충분한 도구와 소프트웨어를 가지고 있습니다.

예상 결과에 따라 관리자와 당국은 보다 목표 지향적인 결정을 내리고 필요할 때 변경합니다. 또한 끊임없이 변화하는 시장 트렌드에서 역동적인 범위를 확장합니다.

또한 의사결정을 정확한 수치와 사실로 검증하여 필요할 때 정보를 백업합니다. 쉽게 말해 인사이트와 사용자 정보를 활용해 자기계발 을 이끌어낸다.

제품 가격 최적화

소비자는 모든 비즈니스의 심장이자 영혼입니다. 모든 기업의 책임은 최소한 더 많은 이익을 얻기 위해 소비자의 요구를 충족시키는 것입니다. 모든 고객이 자신의 제품에 대해 최상의 가격을 원한다는 것은 보편적인 진리입니다.

그렇다면 최고의 가치를 제공할 수 있는 방법은 무엇일까요?

구조를 위한 데이터 분석. 빅데이터를 활용하여 비즈니스에 손실을 입히지 않고 가장 저렴한 가격에 제품을 판매할 수 있는 기회를 발견할 수 있습니다.

그것은 계절적인 것입니다. 가격은 현재 축제와 수요에 따라 변경됩니다. 따라서 경쟁에서 뒤처지지 말고 제 시간에 시장 분석을 잘 수행하고 충성도 높은 고객 을 확보하는 동시에 고객의 요구를 충족하고 제품 및 서비스의 품질을 저하시키지 마십시오.

예상 배송

Amazon과 같은 Biggies는 예상 배송 방법을 사용하여 비용과 배송 시간을 크게 줄입니다. 통찰력과 소비자 행동을 연구하기 때문입니다. 고객이 주문할지 여부를 예상합니다.

결정은 다음과 같은 많은 요소를 기반으로 합니다.

• 특정 제품에 소요된 시간
• 동일한 제품 검색
• 위시리스트
• 반품 횟수
• 브라우징 패턴 등.

아웃소싱된 정보 과학자가 철저한 연구를 수행하고 예측 분석을 구성하여 전달 프로세스를 능률화하는 데 도움이 됩니다. 분석은 나중에 창고 시설, 라스트 마일 배송 에이전트 및 운송과 결합되어 강력한 시스템을 만듭니다.

결국에는 많은 배송 비용과 시간을 절약할 수 있어 비즈니스와 고객 모두를 만족시킬 수 있습니다.

결론

데이터는 힘이며 전자 상거래에는 방대한 컬렉션이 있습니다. 따라서 집중적인 연구 없이 새로운 마케팅 전략과 광고에 투자하는 대신. 가용한 인사이트를 활용하여 다양한 요인에 대한 보고서를 준비하는 것이 좋습니다.

전자 상거래 비즈니스를 추진하기 위해 사용자 행동을 파악하는 데 도움이 됩니다.