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인터넷 업계의 "데이터 분석" 의 의미를 어떻게 이해할 수 있습니까?

인터넷 회사는 온라인 데이터의 양이 많고 데이터의 양이 빠르게 증가하고 있다. 큰 데이터를 이용하여 업무를 향상시키는 것 외에도 인터넷 회사도 데이터 업무를 실현하고 큰 데이터를 이용하여 새로운 상업적 가치를 발견하기 시작했다.

알리바바를 예로 들자면, 소비자들을 위한' 천인천면' 빅 데이터 앱을 지속적으로 강화하고 있을 뿐만 아니라, 빅데이터를 이용해 스마트 고객 서비스를 시도하고 있다. 이 응용 프로그램 장면은 점차 내부 응용 프로그램에서 많은 외부 기업의 콜센터로 확장될 것이다.

상가를 겨냥한 빅 데이터 앱에서는' 영업인' 을 예로 들어 600 만 명이 넘는 상인들이' 영업인' 을 이용해 자신의 전자상가 운영 수준을 높이고 있다. 자신의 생태에 직면하는 것 외에도 알리바바의 데이터 업무도 가속화되고 있다. 참깨 신용 (Sesame Credit) 은 수집한 개인 데이터를 기반으로 한 개인 신용 평가의 응용이 크게 향상되었으며, 그 응용 장면은 알리바바 내부에서 렌터카, 호텔, 비자 등 점점 더 많은 외부 장면으로 확장되었다.

고객의 모든 행동이 인터넷 플랫폼에 흔적을 남기기 때문에 인터넷 회사는 대량의 고객 행동 정보를 쉽게 얻을 수 있다. 인터넷 비즈니스 플랫폼에서 생성된 정보는 일반적으로 실제적이고 확실하다. 빅 데이터 기술을 통해 이러한 데이터를 분석하면 기업이 목표 서비스 전략을 개발하여 더 큰 이익을 얻을 수 있습니다. 최근 몇 년간 빅 데이터 기술을 합리적으로 활용하면 전자 상거래의 업무 효율을 60% 이상 높일 수 있다는 사실이 입증되었습니다.

지난 몇 년 동안 큰 데이터는 전자 상거래의 면모를 바꾸었다. 특히, 대형 데이터는 전자상거래 업계에서 정밀 마케팅, 맞춤형 서비스, 상품 개인화 추천과 같은 여러 가지 측면을 적용한다.

1. 정밀 마케팅

인터넷 회사는 큰 데이터 기술을 이용하여 고객의 다양한 데이터를 수집하고, 큰 데이터 분석을 통해' 사용자 초상화' 를 만들고, 한 사용자의 정보를 추상적으로 묘사하여 사용자에 대한 맞춤형 추천, 정밀 마케팅 및 광고 배치를 실시합니다.

사용자가 웹 사이트에 로그인할 때 시스템은 사용자가 오늘 왜 왔는지 예측한 다음 상품 라이브러리에서 적합한 상품을 찾아 추천할 수 있습니다. 그림 1 은 사용자의 초상화에 포함될 기본 정보와 특징을 보여줍니다.

그림 1 사용자 초상화

빅데이터 지원 마케팅의 핵심은 기업의 업무를 적절한 시기에 적절한 수단을 통해 가장 필요로 하는 사용자에게 떠넘기는 것이다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 데이터명언) (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 데이터명언)

첫째, 빅 데이터 마케팅은 강한 적시성을 가지고 있습니다. 인터넷 시대에는 사용자의 소비 행위가 단시간에 바뀌기 쉬우며, 대데이터 마케팅은 사용자의 수요가 가장 강할 때 적시에 마케팅 전략을 실시할 수 있다.

둘째, 개인화되고 차별화된 마케팅을 실시할 수 있다. 빅 데이터 마케팅은 특정 시점에서 사용자의 취미와 수요에 따라 세분화된 사용자에 대한 일대일 마케팅을 실현하고, 상가의 마케팅을 목표로 하며, 실시간 효과 피드백에 따라 마케팅 전략을 적시에 조정할 수 있습니다.

마지막으로, 빅 데이터 마케팅은 대상 사용자 정보의 상관 관계를 분석할 수 있습니다. 큰 데이터는 사용자의 다양한 정보에 대한 다차원 상관 분석을 수행할 수 있으며, 대량의 데이터에서 데이터 세트 간의 흥미로운 상관 관계 및 상관 관계를 발견할 수 있습니다.

예를 들어, 사용자의 장바구니에서 서로 다른 상품 간의 관계를 발견함으로써 사용자의 다른 소비 습관을 분석할 수 있습니다. 사용자가 동시에 자주 구매하는 상품을 파악함으로써 마케팅 담당자는 한 소비자의 소비 습관에서 다른 소비 법칙을 발견하여 해당 사용자를 위한 관련 상품의 마케팅 전략을 개발할 수 있습니다. 그림 2 는 사이트가 사용자 초상화에 따라 고객마다 다른 제품을 추천하는 것을 보여줍니다.

그림 2 정밀 마케팅

예를 들어, 전자 상거래 플랫폼은 고객의 온라인 브라우징 기록과 구매 기록을 통해 고객의 소비 패턴을 파악함으로써 고객의 소비 관련 특성을 분석하고 분류합니다. 소득, 가족 특성, 구매 습관 등. , 마지막으로 고객의 특성을 파악하고, 이러한 특성에 따라 그들이 관심을 가질 수 있는 제품과 서비스를 판단합니다.

소비자들이 사이트에 들어온 이후 사이트는 목록 페이지, 아이템 페이지, 장바구니 페이지 등 4 개 페이지에 5 가지 다른 알고리즘의 추천란을 배포해 관심 있는 상품을 추천함으로써 상품 노출률을 높이고 교차 판매 및 상향 판매를 촉진했다. 웹사이트의 다각적 종합 최적화를 통해 쇼핑몰 주문 전환율은 66.7%, 쇼핑몰 주문 상품 전환율은 18%, 총 판매량은 46% 증가했다.

미국의 월마트 매장에서는 계산원이 고객이 구입한 상품을 스캔한 후 POS 기계에 추가 정보가 표시되고 판매원은 이 정보를 근거로 고객이 구매할 수 있는 상품을 상기시킨다. 월마트 빅 데이터 시스템이 지원하는 컨설팅 마케팅 시스템은 예측 모델을 만들 수 있다. 예를 들어, 한 고객의 장바구니에 맥주, 와인, 샐러드가 많이 들어 있다면, 그 중 80% 는 술과 양념이 들어 있는 반찬을 사야 할 것이다.

2. 맞춤 서비스

전자 상거래는 개인화된 서비스를 제공하는 선천적인 장점을 가지고 있으며, 기술 지원을 통해 사용자의 인터넷 기록을 실시간으로 입수하여 적시에 맞춤형 서비스를 제공할 수 있습니다.

많은 전자 상거래 회사들이 데이터 분석에 의존하여 홈페이지에서 사용자에게 포괄적인 맞춤형 제품 추천을 제공하려고 합니다. 하이얼과 인터넷은 사용자에게 티몰 맞춤형 TV 기능을 제공한다. 고객은 TV 를 생산하기 전에 크기, 테두리, 선명도, 에너지 소비, 색상, 인터페이스 등의 속성을 선택할 수 있으며, 그런 다음 공장에서 생산하여 배달할 수 있습니다. 이런 개인화 서비스는 광범위하게 환영을 받았다.

비슷한 맞춤형 서비스도 에어컨 의류 등 업종에 존재한다. 이러한 업계는 개인화된 요구를 충족함으로써 고객에게 보다 만족스러운 제품과 서비스를 제공함으로써 설계, 생산, 운송, 판매의 주기를 단축하고 비즈니스 운영의 효율성을 높입니다.

사용자에게 이상적인 개인화 서비스를 제공하기 위해 기업은 먼저 데이터를 통해 사용자의 개성을 충분히 파악한 다음 서비스 개성을 합리적으로 제어하고 설계해야 합니다. 사용자의 개성을 이해하는 것은 사용자가 원하는 제품과 서비스를 제공하는 기초입니다. 기업은 방대한 데이터베이스에서 가장 가치 있는 데이터를 찾아 데이터 마이닝을 통해 사용자를 클러스터링한 다음 사용자 유형의 특성에 따라 대상 서비스를 설계해야 합니다.

개인화된 중앙 집중식 단위는 동일한 요구 사항을 가진 고객 그룹까지, 모든 사용자가 개인화된 수요 단위인 만큼 커질 수 있습니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 개인화명언) 기업은 반드시 맞춤형 서비스의 세분성을 파악해야 한다. 지나치게 분산된 맞춤형 서비스는 기업의 서비스 비용과 관리 복잡성을 증가시키고, 개인 맞춤형 비용은 실제 수익 수요에 비례합니다.

그림 3 은 개인화된 여행 서비스를 제공합니다.

Ctrip 의 대용량 데이터 응용 프로그램은 쿼리, 브라우징, 예약, 여행, 댓글 등과 같은 일련의 여행 전후의 사용자 동작에 의해 생성된 데이터를 포함하여 모든 Ctrip 사용자를 기준으로 데이터를 분석합니다. Ctrip 은 유효하지 않은 데이터를 제거하면서 사용자가 데이터의 신뢰성을 유지하도록 한 다음 대량의 데이터를 실시간으로 필터링, 정렬 및 재구성하여 그림 3 과 같이 사용자가 이동하기 전, 중, 후의 개인화된 요구에 적용합니다.

개인화를 하려면 사용자의 목표 요구 사항을 명확히 하는 것이 중요합니다. 주문뿐만 아니라 사용자가 관심을 갖는 것에 대해서도 관심을 가져야 합니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 개인화명언) 예를 들어 5 성급 호텔을 예약하면 호텔 시설에 매우 민감하고, 호텔 위치를 중시하고, 호텔 서비스에 더 신경을 쓰는 사용자도 있다. 이 점에 대해, Ctrip 은 사용자의 요구에 따라 다른 호텔을 추천할 것이다.

미국의 Target 백화점은 아기 목욕 등기표를 설치해 등기표에 있는 고객의 소비 데이터를 모델링했다. 이들은 많은 임산부들이 2 차 임신 초기에는 무미건조한 핸드크림을 많이 사고 임신 20 주 전에는 칼슘 아연 보충제와 같은 건강품을 많이 산다는 사실을 발견했다.

Target 은 결국 25 가지 전형적인 상품의 소비 데이터를 선정해' 임신 예측 지수' 를 구축했다. 이 예측 지표를 통해 Target 은 아주 작은 오차 범위 내에서 고객의 임신 상황을 예측하여 적절한 시기에 임산부 할인 광고를 고객에게 보낼 수 있다.

나이키 러닝화 또는 손목 밴드 센서' 로 나이키는 점차 빅 데이터 마케팅의 혁신회사로 자리매김했다. 운동선수가 나이키 운동화를 신고 운동하는 한, 관련 아이팟은 운동일, 시간, 거리, 칼로리 소비 등의 데이터를 저장하고 표시할 수 있다.

나이키는 주자가 올린 달리기 노선을 통해 각 대도시의 최적 달리기 노선 데이터베이스를 파악해 각 도시의 달리기 활동을 더 잘 조직했다. 현재 나이키의 스포츠 온라인 커뮤니티에는 매일 500 만 명이 넘는 활발한 사용자가 데이터를 업로드하고 있으며 나이키는 소비자와 전례 없는 탄탄한 관계를 맺고 있다. 이와 함께 대량의 데이터는 나이키가 사용자 습관, 제품 개선, 정밀 배치, 정밀 마케팅을 이해하는 데 대체불가의 역할을 했다. 나이키는 주자들이 가장 좋아하는 노래까지 파악했다. 개인화된 서비스는 고객의 적극적인 참여와 공유와 불가분의 관계에 있으며, 고객의 데이터는 더욱 정확한 서비스 고객을 제공할 수 있습니다.

최근 몇 년 동안' 다람쥐 세 마리' 의 빠른 발전은 브랜드 홍보에 의존하고 있으며, 다른 한편으로는 데이터 분석을 바탕으로 개인화된 이름,' 다람쥐 세 마리' 의 만화 이미지, 선물의 차별화, 고객 라벨의 분류, 사용자 체험을 포함한 세부 사항을 지속적으로 개선하고 있다. 다람쥐 세 마리' 는 ERP 시스템을 통해 쇼핑몰에서 모든 고객의 구매 기록을 확인할 수 있으며, CRM 시스템을 통해 사용자 리뷰를 정확하게 포착할 수 있다. 일부 부주의한 댓글과 평점은 그들의 요구를 반영할 것이다.

고객의 과거 쇼핑몰에서의 구매 습관과 사용자의 구매 평가를 분석하여 어떤 맛의 제품이 어느 지역에서 가장 잘 팔리는지, 어떤 제품이 소비자가 가장 잘 받아들일 수 있는지 판단함으로써 더욱 표적화된 제품 홈페이지 추천을 한다. 또한 고객에 대한 개인화되고 인간적인 레이블 분류 및 상세 분석을 통해 이러한 분류에 따라 다양한 제품 유형을 푸시합니다. 예를 들어, 사랑하는 아내 고객이 구입한 제품은 주로 아내가 먹는 것입니다. 다람쥐 세 마리' 는 편지를 소포에 넣고' 다람쥐' 소리로 아내에게 편지를 쓴다.

3. 상품 개인화 추천

전자상거래 규모가 커지면서 상품의 수와 종류가 급속히 늘어나면서 고객이 구매하고자 하는 상품을 찾는 데 많은 시간이 소요됩니다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 전자상거래, 전자상거래, 전자상거래, 전자상거래, 전자상거래, 전자상거래, 전자상거래)

개인 추천 시스템은 피드백, 구매 기록, 소셜 데이터 등 사용자의 행동을 분석합니다. , 고객과 제품 간의 상관 관계를 분석하고 마이닝하여 사용자의 개인화된 요구와 관심사를 파악하여 사용자에게 관심 있는 정보와 제품을 추천합니다.

맞춤형 추천 시스템은 사용자의 특성과 취미에 따라 제품을 추천할 수 있으며, 전자 상거래 시스템의 서비스 능력을 효과적으로 향상시키고 고객을 유지할 수 있습니다.

1) 전자 상거래 사이트

전자 상거래가 활발하게 발전함에 따라 추천 시스템이 인터넷에서 주도적인 위치를 점하고 있다.

국제적으로 아마존 플랫폼이 채택한 추천 알고리즘은 매우 성공한 것으로 여겨진다. 중국에서는 비교적 큰 전자상거래 플랫폼 사이트로는 타오바오 (티몰 쇼핑몰 포함), JD.COM 쇼핑몰, 당당망, Suning.cn 이 있습니다.

이러한 전자상거래 플랫폼 중 사이트에서 제공하는 상품의 수가 무수히 많으며, 사이트의 사용자 규모도 매우 크다. 불완전한 통계에 따르면, 티몰 쇼핑몰 상품의 수는 이미 4000 만 원을 넘어섰다.

이렇게 방대한 전자상거래 사이트에서 사용자는 구매 의도에 따라 키워드 질의를 입력하면 비슷한 결과를 많이 얻을 수 있다. 사용자도 이러한 결과의 유사점과 차이점을 구분하기가 어렵고 적절한 항목을 선택하기가 어렵습니다. 추천 시스템은 사용자의 관심사에 따라 일부 사용자가 관심 있는 제품을 추천할 수 있습니다. 전자 상거래 사이트는 추천 시스템을 이용하여 사용자에게 제품을 추천하여 사용자를 용이하게 하여 사이트 판매량을 높였다.

2) 영화 및 동영상 사이트

개인별 추천 시스템도 영화와 동영상 사이트에도 널리 활용돼 사용자가 호연해 보이는 동영상 갤러리에서 관심 있는 동영상을 찾을 수 있도록 도와준다. 이 분야에서 추천 시스템을 성공적으로 사용하는 한 회사는 인터넷 비행이다.

인터넷 비행은 원래 DVD 대여 사이트였는데, 나중에는 온라인 동영상 업무에 발을 들여놓기 시작했다. 넷플릭스는 개인별 추천 기술을 중시하며 2006 년부터 유명한 넷플릭스 프리즈 추천 시스템 대회를 개최해 연구자들이 넷플라이 추천 알고리즘의 예측 정확도를 10% 높일 수 있기를 희망하고 있다.

대회는 추천 시스템의 발전에 중요한 역할을 했습니다. 한편, 대회는 학계에 실제 시스템의 대규모 사용자 행동 데이터 세트 (40 만 명의 사용자가 2 만 편의 영화에 대한 수억 기록 점수) 를 제공합니다. 한편, 3 년 경기에서 참가자들은 많은 추천 알고리즘을 제시해 추천 시스템의 예측 오차를 크게 줄였다.

그림 4 는 영화 제목과 포스터, 사용자 피드백, 추천 이유 등을 포함한 웹 플라이의 영화 추천 인터페이스입니다. 인터넷 비행은 프로젝트 기반 추천 알고리즘을 사용합니다. 즉, 사용자가 좋아했던 영화와 비슷한 영화를 추천합니다. 인터넷 비행은 사용자의 60% 가 추천 시스템을 통해 재미있는 영화와 동영상을 찾았다고 주장했다.

그림 4 온라인 비행 영화 추천

유튜브는 미국 최대 동영상 사이트로서 많은 사용자가 올린 동영상 콘텐츠를 보유하고 있다. 동영상 라이브러리의 정보 과부하 문제를 해결하기 위해 YouTube 는 개인화 추천 분야에서도 심도 있는 연구를 진행했으며 현재는 프로젝트 기반 추천 알고리즘을 사용하고 있습니다. 실험에 따르면 YouTube 개인 추천의 조회수는 인기 비디오의 두 배인 것으로 나타났다.

3) 인터넷 라디오

개인화된 인터넷 방송국도 개인화된 추천에 적합하다. 첫째, 음악이 많기 때문에 사용자는 모든 음악을 다 듣고 무엇을 듣고 싶은지 결정할 수 없고, 매년 신곡이 급속히 늘고 있어 사용자는 정보 과부하 문제에 직면해 있다. 둘째, 사람들은 음악을 들을 때 보통 음악을 배경 음악으로 들으며, 어떤 노래를 꼭 들어야 하는 사람은 거의 없다. 일반 사용자들에게 어떤 노래든 들을 수 있다. 당시의 기분에 맞기만 하면 된다. (윌리엄 셰익스피어, 햄릿, 노래명언) 따라서 개인화된 음악 인터넷 방송국은 개인화된 추천 기술에 매우 부합하는 제품이다.

현재 많은 유명한 맞춤형 음악 네트워크 스테이션이 있습니다. 판도라와? Last.fm | 음악 연주, 노래 찾기, 연예인 발견, 콩잎방송국이 국내 대표다. 이 세 개의 개인화된 인터넷 방송국은 사용자가 노래를 주문하는 것을 허용하지 않고, 사용자에게 몇 가지 피드백 방법 (좋아하는 것, 싫어하는 것, 건너뛰는 것) 을 제공한다. 일정 기간 동안의 사용자 피드백을 통해 방송국은 사용자의 과거 행동에서 사용자의 관심 모델을 얻을 수 있어 사용자의 재생 목록이 노래에 대한 사용자의 흥미에 점점 더 잘 부합할 수 있습니다.

판도라의 알고리즘은 주로 내용을 기반으로 합니다. 그 뮤지션과 연구원들은 서로 다른 가수의 수만 곡의 노래를 직접 듣고 노래의 다양한 특징 (예: 멜로디, 리듬, 편곡, 가사 등) 을 표기했다. ). 이 라벨을 음악 유전자라고 합니다. 그런 다음 판도라는 전문가가 표기한 유전자에 따라 노래의 유사성을 계산하고 이전에 좋아했던 음악 유전자와 비슷한 다른 음악을 추천한다.

Last.fm | 음악 재생, 노래 찾기, 예술가 발견? 모든 사용자의 노래 기록 및 사용자의 노래에 대한 피드백을 기록하고 이를 바탕으로 다른 사용자의 노래 선호도 유사성을 계산하여 비슷한 노래 듣기 취미를 가진 다른 사용자에게 노래를 추천합니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 노래명언) 한편, last.fm | 음악 재생, 노래 찾기, 예술가 발견? 또한 사용자가 다른 사용자와 연락을 취하고 친구들에게 좋아하는 노래를 추천할 수 있도록 소셜 네트워크를 구축했습니다. Last.fm | 음악 재생, 노래 찾기, 예술가 발견? 전문가 치수를 사용하는 대신 주로 사용자 동작을 사용하여 노래의 유사성을 계산합니다.

4) 소셜 네트워크

소셜 네트워크의 개인화 추천 기술은 주로 사용자의 소셜 네트워크 정보를 사용하여 사용자에게 개인화된 프로젝트 추천, 정보 흐름의 세션 추천, 사용자에게 친구를 추천하는 세 가지 측면에 적용됩니다.

페이스북에는 두 가지 가장 가치 있는 데이터가 보존되어 있다. 하나는 사용자 간의 소셜네트워크서비스, 다른 하나는 사용자의 선호도 정보다.

페이스북은 사용자가 좋아하는 정보에 따라 친구가 좋아하는 물건을 추천할 수 있는 인스턴트개인 맞춤 (Instant Personalization) 이라는 추천 API 를 내놓았다. 많은 웹사이트들이 페이스북의 추천 API 를 이용하여 그들의 웹사이트를 개인화한다.

유명 드라마 추천 사이트인 Clicker 는 즉석 개인화를 이용해 사용자에게 개인화된 동영상을 추천한다. Clicker 는 이제 페이스북의 사용자 행동 데이터를 사용하여 사용자가 관심을 가질 수 있는 맞춤형' 콘텐츠 스트림' 을 제공할 수 있으며, 더 중요한 것은 사용자가 Clicker 웹 사이트에 너무 많은 데이터를 입력할 필요가 없다는 것입니다 (점수, 의견 또는 관람을 통해). Clicker.com? 영상에서 기다리세요. ), Clicker 는 그러한 서비스를 제공 할 수 있습니다.

소셜네트워크서비스 (SNS) 의 소셜네트워크서비스 (SNS) 정보를 이용하는 것 외에도 소셜네트워크서비스 (SNS) 자체도 소셜네트워크서비스 (SNS) 를 이용하여 다른 사용자의 소셜네트워크서비스 ( 모든 사용자는 페이스북의 개인 홈페이지에서 친구들의 다양한 공유를 볼 수 있고, 이러한 공유에 대해 논평할 수 있다. 모든 공유와 모든 댓글을 대화라고 하며, 페이스북은 사용자가 친숙한 친구의 최신 대화를 볼 수 있도록 이러한 대화를 정렬할 수 있는 EdgeRank 알고리즘을 개발했다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 친구명언)

소셜네트워크서비스 (SNS) 는 사용자의 소셜네트워크서비스 (Social Network) 와 사용자 행동에 따라 사용자에게 콘텐츠를 추천할 뿐만 아니라 개인 추천 서비스를 통해 사용자에게 친구를 추천한다.

5) 기타 애플리케이션

E-business 기업은 기본적으로 비즈니스 프로세스의 모든 측면을 데이터화하기 때문에 대용량 데이터 기술을 최대한 활용하여 이러한 데이터를 마이닝하고 분석하여 비즈니스 프로세스를 최적화하고 비즈니스 수익을 높일 수 있습니다. 위에서 언급한 응용 프로그램 외에도, 큰 데이터는 전자상업계에서도 여러 가지 다른 방면에 적용될 수 있다.

① 동적 가격 책정 및 특가

전자 상거래 기업은 데이터를 사용하여 고객 데이터를 구축하고, 사용자가 지출하는 비용과 구매하기를 좋아하는 제품을 이해하고, 고객의 소비 행동을 추적하고, 빅 데이터 분석을 활용하여 유연한 가격 및 할인 정책을 개발할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 범주의 상품에 대한 사용자의 관심이 크게 증가한 것으로 분석될 경우 전자업체 기업은 할인을 제공하거나 1 대 1 할인을 구입할 수 있습니다.

② 맞춤형 할인

전자상가는 데이터를 이용하여 고객의 구매 습관을 결정하고, 이전 구매 방식에 따라 고객에게 맞춤형 특가와 할인 코드를 보낼 수 있다. 고객이 구매를 중단하거나 한 번만 보면 데이터를 사용하여 다시 고객을 끌어들일 수 있습니다. 예를 들어, 이미 본 제품을 고객에게 알리거나 구매를 완료하도록 요청하는 이메일을 보낼 수 있습니다.

③ 공급망 관리

전자 상거래 회사는 큰 데이터를 이용하여 공급망을 보다 효율적으로 관리할 수 있다. 데이터 분석은 공급망의 모든 지연 또는 잠재적 재고 문제를 나타낼 수 있습니다. 프로젝트에 문제가 있을 경우 고객 서비스 손상을 방지하기 위해 즉시 판매에서 제거할 수 있습니다.

④ 예측 분석

예측 분석이란 대형 데이터 기술을 이용하여 전자 상거래 업무를 분석하는 다양한 채널을 통해 기업이 향후 경영을 위한 사업 계획을 세우는 것을 돕는 것을 말한다. 데이터 분석에 따르면 전기업체 온라인 쇼핑몰 부문에서 새로운 구매 추세나 판매가 부진한 상품이 나타날 수 있다.

이 정보를 사용하면 다음 단계의 재고를 계획하고 새로운 시장 목표를 설정하는 데 도움이 됩니다. 전자상거래의 최신 트렌드를 적시에 파악하는 것은 어려운 일이지만, 빅 데이터 기술을 활용하면 기업의 이윤을 크게 높이고 기업이 성공적인 사전 예방 비즈니스를 구축할 수 있도록 도울 수 있습니다. 큰 데이터 발굴의 힘을 빌리지 않으면 시장 성공의 기회를 놓칠 수 있다.

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