전자 상거래의 빅 데이터: 빅 데이터의 정의, 장점, 예 및 추세

매년 전자 상거래의 빅 데이터가 대중화되고 있습니다. 빅 데이터 분석 및 기타 기술은 이러한 종류의 상거래에 활용되어 고객 상호 작용을 향상시키고 쇼핑 경험을 맞춤화하며 수익을 증대합니다. 많은 장점이 있지만 해결해야 할 몇 가지 어려움도 있습니다. 이 기사에서는 전자 상거래의 빅 데이터에 대해 더 자세히 논의하고 몇 가지 장점과 단점을 살펴보고 미래에 어떻게 변화할 것인지에 대한 예측을 제공합니다. 지금 시작할 준비가 되셨습니까?

전자 상거래에서 빅 데이터란 무엇입니까?

빅 데이터는 정보를 추출하는 데 사용할 수 있는 정형, 비정형 및 반정형 데이터의 거대한 모음입니다. 전자 상거래, 의료, 에너지, 금융, 제조, 운송, 심지어 정부를 포함한 수많은 부문에서 사용합니다. 고객 참여를 향상하고 쇼핑 경험을 맞춤화하며 수익을 증대하기 위해 전자 상거래의 빅 데이터는 빅 데이터와 분석을 사용합니다. 고객은 전자 상거래에서 빅 데이터에 참여하는 두 가지 기본 방법, 즉 맞춤형 권장 사항을 수신하고 제품 세부 정보에 더 많이 액세스할 수 있습니다.

전자 상거래에서 빅 데이터의 장점

전자 상거래 비즈니스에서 빅 데이터를 사용하는 것의 몇 가지 이점을 강조합니다. 빅 데이터는 전자 상거래 비즈니스에 영향을 미칠 수 있는 충분한 기회를 가졌으며 게임을 변화시키는 기능과 전망을 가져왔습니다. 특히 다음과 같은 것들.

쇼핑 경험 향상

예측 분석 기술에는 빅 데이터 기능이 필요합니다. 사용자의 욕구를 식별 및 예측하고, 사용자 행동 경향을 평가하고, 그에 따라 사용자 경험을 개선하기가 더 쉽기 때문입니다. 또한 제공하는 구매 경험의 전체 인상에 효과적으로 영향을 미칩니다. 따라서 이 기술을 사용하면 온라인 시장이나 상점에서 사용자 행동에서 수집된 사용자 생성 데이터를 빠르고 광범위하게 분석할 수 있습니다.

이러한 이유로 전자 상거래 회사는 대상 고객에게 완벽하게 맞는 상품과 서비스를 만들 수 있습니다. 예를 들어 Amazon은 정교한 빅 데이터 기반 배송 라우팅 알고리즘을 사용하여 사용자 경험을 향상하는 동시에 회사의 물류 운영을 최적화합니다.

쇼핑 개인화

빅 데이터를 사용하면 상업적 사용자 정보를 주의 깊게 모니터링하고 획득하여 TA의 요구에 맞게 광고 캠페인을 구체적으로 맞춤화하도록 설계된 일련의 절차인 빅 개인화를 구현할 수 있습니다.

이는 사용자 경험을 타겟팅, 세분화 및 개인화하는 효과적인 방법입니다. 전환율을 높이려면 심층적인 잠재고객 모니터링을 사용하여 사용자를 매우 작은 그룹으로 나눌 수 있습니다.

더 높은 지불 보안

결제 처리 엔진은 대규모 데이터 세트를 검사할 수 있는 빅 데이터의 기본 능력으로 인해 온라인 결제 흐름 내 사기 활동을 더 잘 식별할 수 있습니다. 사이버 범죄자는 해로운 작업을 수행하는 능력도 제한적입니다. 보다 안전한 쇼핑 환경을 제공합니다. 예를 들어 PayPal은 빅 데이터 기반 알고리즘을 사용하여 머신 러닝 기회를 활용하고 수백만 건의 거래 중 사기를 인식하는 시스템을 만듭니다.

실시간 서비스 조정

빅데이터는 고객만족도에 대한 심층 연구, 주문 처리 및 배송과 관련된 어려움 식별, 고객의 행복과 인식을 정의하는 기타 가능성을 통해 관련 비즈니스 상황에 동적으로 적응할 수 있도록 도와줍니다. 또한 고객을 효과적으로 만족시키는 방법을 안다면 고객을 유지하고 결과적으로 매출과 이익을 늘릴 수 있습니다.

SEO 부스트

소매업체에 고객이 찾고 있는 것에 대한 통찰력 있는 지식을 제공하고 이러한 제품이 검색 결과의 맨 위에 표시되도록 제품 페이지를 최적화할 수 있도록 함으로써 빅 데이터 분석은 소매업체의 SEO 노력에 도움이 될 수 있습니다. 이렇게 하면 제품 페이지가 업데이트되고 정확하며 관련성이 있습니다. 빅 데이터는 전환율 최적화(CRO)를 개선하기 위해 활용될 수도 있습니다.

고객 지원을 위한 스마트 챗봇

자동화된 AI 기반 고객 서비스 챗봇과 전자 상거래의 빅 데이터 사용 사례 간의 연결이 가장 중요합니다. 스마트 봇은 사전 설정된 기준에 따라 데이터를 수집하고 그에 따라 즉시 정렬하는 데 도움을 주어 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.

전자상거래 빅데이터의 주요 동향

데이터 분석

사물 인터넷 덕분에 더 많은 데이터를 더 빠르고 철저하게 처리하고 분석해야 합니다. 정보 처리는 인공 지능, 사물 인터넷, 빅 데이터 등과 같은 첨단 기술 개념과 통합될 때 놀랍도록 높은 수준으로 수행될 것입니다. 결과적으로 모든 부문의 대기업 및 중소기업이 내부 절차를 개선할 수 있도록 지원합니다. 데이터 관리 비용을 크게 줄일 수 있습니다.

오토메이션

모든 종류의 부문은 현재 수동, 일상적 및 더 비싼 작업이 대체 자동화 기술로 대체될 수 있는 워크플로, 상호 작용 및 기타 형태의 자동화에 중점을 두고 있습니다. 이는 특히 연중무휴 고객 지원, 챗봇 및 고객 편의를 위한 콘텐츠 번역과 관련이 있습니다.

서비스 품질에 영향을 미치지 않으면서 상당한 비용 절감을 제공할 것입니다. 챗봇을 통해 자율 데이터 시각화 및 번역은 전 세계 기업이 다음 수준의 고객 경험을 달성하는 데 도움이 될 것입니다.

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경험의 개인화

많은 사람들이 정기적으로 사용하는 여러 앱, 웹 사이트 및 기타 항목이 자신에게 필요하거나 사고 싶은 것이 무엇인지 이미 알고 있는 것 같다는 사실에 익숙해졌습니다.

미래의 현대 전자 상거래 서비스 제공업체는 각 개별 고객의 요구 사항과 선호도에 동적으로 적응할 수 있어야 합니다. 이는 잠재 고객이 판매 깔때기를 더 아래로 진행하도록 장려하고 공급업체의 전환율에 긍정적인 영향을 미칩니다.

강화된 사용자 데이터 보호

더 많은 잠재 고객이 온라인 거래를 하도록 권장되기 때문에 개인 및 회사 데이터 보안을 보장해야 할 필요성이 증가할 것입니다. 결과적으로 고객은 온라인에서 개인 및 비즈니스 데이터를 사용할 가능성이 더 높아집니다.

지금 당장 비즈니스에서 빅데이터 활용을 시작하려면 어떻게 해야 할까요?

# Big Data Analytics를 이용한 A/B 테스트 수행

A/B 테스트는 많은 기업에서 널리 사용되는 테스트 방법입니다. 이 테스트는 빅 데이터 분석에서 많은 이점을 가져옵니다. A/B 테스트를 위한 정확한 결과를 수집하기 위해 원하는 대로 빅 데이터를 활용할 수 있기 때문입니다. 이러한 결과를 바탕으로 비즈니스 성공에 도움이 되는 조정을 할 수 있습니다.

# 빅 데이터를 현재 비즈니스 인텔리전스 도구에 통합

빅 데이터 분석을 사용할 때 반드시 새로운 빅 데이터 기술을 구현할 필요는 없습니다. 귀하의 요구 사항을 충족하고 언제든지 목표를 달성하기 위해 빅 데이터 분석을 이미 존재하는 비즈니스 인텔리전스 도구에 통합하는 것이 종종 가능합니다. 따라서 빅 데이터 분석의 모든 구성 요소에 자유롭게 참여할 수 있지만 그렇게 할 의무는 없습니다.

# 빅데이터 분석을 통한 예측 모델링 및 스코어링

빅 데이터는 스코어링 및 예측 모델링을 향상시키는 데 사용될 수도 있습니다. 빅 데이터는 이러한 프로세스에 대해 보다 정확한 결과를 생성하고 의사 결정자가 이해할 수 있는 방식으로 제공할 수 있는 힘을 제공합니다. 장기적인 이점에는 다양한 시장 조건과 고객 기반에 대해 비즈니스를 더 잘 준비하는 것이 포함됩니다....

# 빅데이터 아티팩트 및 구조화된 데이터 분석

빅 데이터 분석은 비즈니스 요구 사항과 목표에 대한 광범위한 인텔리전스를 얻을 수 있도록 하여 비즈니스 요구 사항과 목표를 더 잘 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 결과적으로 현재와 미래에 더 나아지기 위해 해야 할 일을 결정할 수 있습니다. 빅 데이터 분석을 올바르게 활용하면 문제를 신속하게 식별하고 솔루션을 찾는 데 도움이 되는 실행 가능한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

# 빅 데이터 분석을 사용하여 더 나은 비즈니스 결정 내리기

빅 데이터 분석을 활용하면 기업이 고객에게 가능한 최고의 경험을 제공하고 더 개인적으로 참여하는 방법을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다. 적절하게 처리될 때 빅 데이터는 고객 행동에 대한 정보에 전례 없는 액세스를 제공합니다. 이것은 귀하와 귀하의 고객 모두에게 유리합니다.

가장 성공적인 전자 상거래 사용 사례

이베이

다양한 채널을 통해 1억 4천만 명 이상의 활성 고객에게 서비스를 제공하는 이 잘 알려진 온라인 시장은 운영 규모와 범위로 인해 상당한 고객 데이터 회전율을 처리해야 합니다. 이 250테라바이트의 데이터는 매일 대략 500만~600만 번 쓰고 읽습니다. 이것이 기업이 신속하고 큰 데이터 처리를 위한 기술을 구현할 기회에 뛰어든 이유입니다. 호스 수치는 시장 압력에 대처하는 데 있어 빅 데이터가 기업에 얼마나 도움이 되는지 보여줍니다.

또한 eBay는 심층 데이터 분석을 활용하여 사용자 행동에 대한 포괄적인 이해를 얻고 더 나은 개인화된 쇼핑 경험을 위한 빅 데이터 기능으로 ShopBot 솔루션을 강화하며 지능형 제안 및 이미지 검색을 위해 AI를 통합합니다.

아마존

Amazon은 전자 상거래에서 빅 데이터의 중요한 사용 사례입니다. 또한 좋은 이유로 최고의 온라인 소매 업체 목록에 지속적으로 포함됩니다. 이 비즈니스는 효율적으로 성장하고 현재의 모든 운영이 제대로 작동하도록 유지하기 위해 강조해야 할 기술 개념을 알고 있습니다. 또한 전자 상거래에 빅 데이터를 사용하는 데 탁월합니다. 결과적으로 시장은 복잡한 데이터 과학 아이디어를 제품 추천을 위한 시스템 기반에 통합합니다. 스마트 분석은 고객의 구매 행동을 분석하면서 TA의 주요 요구 사항과 선호도를 추적하는 데 사용됩니다.

또한 다양한 소셜 미디어 플랫폼에서 예측 분석을 사용하여 고객의 구매 행동을 더 잘 이해하고 예측합니다. 또한 회사의 곧 출시될 드론 배송 시스템도 빅 데이터 및 관련 기술 개념으로 운영됩니다.

월마트

Walmart가 포괄적인 사용자 정보를 얻기 위해 2011년에 실시간 소셜 미디어 검색 및 분석 도구를 만들고 추가하기 전에. 잘 구성된 분류 세분화, 배송 경로 최적화, 공급망 관리, 재고 관리, 추적 및 기타 중요한 워크플로 요소를 달성하기 위해 비즈니스는 다양한 데이터 과학 방법론을 사용합니다.

엣시

이 플랫폼은 4천만 명 이상의 월간 사용자에게 상품과 서비스를 제공하는 거의 800,000명의 판매자와 협력합니다. 또한 계약 당사자 모두에게 적절한 기술 지원과 사용자 경험을 제공해야 합니다. 여기서 빅데이터가 주요 지원 역할을 합니다. 엄청난 마케팅 회전율로 인해 빅 데이터 처리 기술과 비정기적인 일반 버튼을 결합하여 비즈니스 이점을 얻습니다.

알리바바

플랫폼의 주요 목표는 판매자/서비스 제공자와 구매자/클라이언트 간의 비접촉 거래를 위한 기반을 제공하는 것입니다. 따라서 이 기술은 궁극적으로 플랫폼이 이 목표를 달성할 수 있도록 합니다. 여기서 빅 데이터 원칙은 모든 상호 작용을 관리하고 온라인 거래의 보안을 강화하며 모든 관련 데이터를 안전하게 저장하는 데 도움이 됩니다. 결과적으로 Alibaba가 운영 비용을 유지하고 심각한 위험을 피하는 것이 좋습니다.

결론

전자 상거래의 빅 데이터는 확실히 현대 전자 상거래 개발의 주요 원동력 중 하나입니다. 다양한 워크플로와 목적으로 모든 규모의 비즈니스에서 성능을 향상시키는 기능을 제공하기 때문입니다. 우리의 연구에 따르면 2022년에는 전자 상거래에서 빅 데이터의 사용이 훨씬 더 증가할 것이라고 합니다. 빅 데이터를 비즈니스 계획에 구현하는 데 도움이 필요하거나 최근에 발견한 내용에 대해 더 알고 싶다면 지금 바로 연락하십시오 . AHT Tech JSC 의 Magesolution 은 항상 귀하를 지원할 준비가 되어 있습니다.

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