큰 데이터의 매력

외국 http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/31646.html에 따르면 "> 언론 보도, IDC 소매 인 사이트는 최근 소매 업체의 큰 데이터 및 분석 이론에 새로운 보고서를 발표 했다. 옴니-지향성 소매의 배경에서 새로운 연구 정보 기술 분야에서 제 3 자 플랫폼의 큰 데이터 및 분석 기둥의 관련 데이터를 조사합니다.

제 3 자 정보 기술 플랫폼 및 분석, 대용량 데이터 및 분석, 유동성 및 주파수, 사회 및 비즈니스 및 클라우드 서비스의 그것의 4 개의 기둥, 생태계는 그것에 만듭니다 소매 비즈니스와 IT 전략 진화를 계속할 것 이다. 제 3 자 플랫폼 소매, 새로운 비즈니스 역할, 기본적인 경쟁, 신청 절차, 및 분석에에서 널리 사용 되어 왔습니다.

이러한 모든 요소와 결합, 어디 소매 수 환경을 사용 하 여 고객 충성도 적립 정보 환경을 만들 수 있습니다. 에 위험을 절감 하 고 그들의 브랜드를 향상 풀을 강화 하는 공급망을 통해 비즈니스 파트너와 함께 작동 하는 시장에 성공적인 새로운 제품을 소개 합니다. 물론,이를 위해 효과적으로, 소매 업체 큰 데이터와 분석 이론을 사용 하 여 필요 합니다.

그렉 지 라, IDC 소매 인 사이트 프로젝트 감독, 스마트 소매 4 고객 데이터 리소스, 소셜 데이터 리소스, 시장 데이터 리소스와 공급 데이터 리소스에 분할 되었다 고 말했다. 스마트 소매 데이터, 트랜잭션 및 상호 작용의 수십억 만들기의 꾸준한 스트림을 생성할 수 있습니다. 투자 큰 데이터에 반환 하 고 분석 환경 전통적인 고객 충성도, 매출 성장, 비용 절감, 그리고 새로운 비즈니스 모델을 통해 수익 창출 될 것입니다.

심지어 내부 믿고 큰 데이터 기반 비즈니스 혁명의 어두운 러쉬에서 중 하나를 사용 하 여 큰 데이터를 활용 하 여 비즈니스 가치를 만드는 배울, 또는 큰 데이터 기반 비즈니스의 새로운 세대에 의해 삭제 될.

대용량 데이터 분석에 대 한 첫 번째 이야기에에서 발생 하는 미국에서 두 번째로 큰 슈퍼마켓 대상의 시간 그것은 특별 한 출산 쇼핑, 고객 그룹-임신 유지의 높은 금 내용에 고객의 많은 수를 사용 하는 임산부에서 간단 하 게 이해 된다. 그리고 가장 큰 영웅 중 하나 큰 데이터 분석입니다.

미국에서 출생 기록은 오픈, 그리고 아기가 태어난 신생아의 어머니는 제품 제공의 홍수 둘러싸여 늦은 작업에 대 한 대상과 임신 제 2 삼분기에 있어야 합니다. 대상이 어떤 고객은 모든 소매 전에 임신 찾을 수 경우 마케팅 부서 그들 맞춤형된 출산 제공 하는 초기에 귀중 한 고객 리소스 개요 보낼 수 있습니다.

그러나 임신은 매우 개인 메시지를 어떻게 당신이 정확 하 게 결정할 수 있는 고객 임신? 대상 마케팅 매니저, 앤드류 극, 아기 샤워에 대 한 신청서를가지고 회사의 생각 하 고 시작 모델링 및 이러한 등록 형태로 고객의 소비자 데이터를 분석 하 고 곧 많은 매우 유용한 데이터 패턴을 발견 했다. 예를 들어 2 임신의 시작 부분에 많은 임산부 보충 칼슘, 마그네슘, 아연, 좋은 스토리지 정제 등 다른 건강 관리 제품의 많은 수를 구입 하는 임신의 처음 20 주에 큰 패키지 향수 무료 핸드 크림을 많이 살 것 이다. 마지막으로, 앤드류 극 대상 일찍 임신한 여자의 제공 고객에 게 보낼 수 있도록 어떤 대상 오류의 매우 작은 여백에 클라이언트의 임신을 예측할 수 있는 25 전형적인 소비자 데이터는 "임신 예측 인덱스"를 통해 빌드를 선택 합니다.

앤드류 극의 큰 데이터 모델, 대상 마케팅 프로그램, 대상의 임신 용품 판매에서 폭발적인 성장에 따른 새로운 광고를 개발 했다. 앤드류 장 대의 대용량 데이터 분석 기술 2010 년 때 앤드류 극 가입 대상, 대상의 판매 장미 $44 십억에서 $67 십억에 2002 년부터 다른 고객 세그먼트의 다양 한 임신의 고객 세그먼트에서 확장 되었습니다.

많은 임산부, 상황의 대상 다년생 충성 펌프 되 고, 많은 출산 제품 매장 인지 하지 못하는 파산을 상상 하기 어렵다. 모르고 백그라운드의 큰 데이터 어둠 속에 강한 비즈니스 혁명 운전.

천사 지식 네트워크, 북미 소매 관리자 2012 년 5 월에서에서 6 월, 조사에 따르면 소매 관리자의 17%만 "빅 데이터" 개념을 알고 있지 않았다. 응답자의 나머지 10% 그들은 "큰 데이터"의 아이디어를 이해 하지만 개념 소매 판매에 영향을 미칠 것 이라고 어떻게 확신 하지 했다 "빅 데이터"를 가진 친밀의 다양 한 학위를 했다.

소매상 인 그들은 62% %로이 분야를 언급 하는 응답자의 "큰 데이터에서" 전자-상거래와 멀티 채널 소싱, 가장 혜택을 믿습니다. 두 번째는 마케팅 (60%), 상품 (44%)와 체인 (29%) 분야를 공급.

소매 업체에 일하고 있습니다 많은 양의 데이터 오랜 동안에, 그리고 년 바코드 하 고 재고 관리 작업 정보 분석이 필요. 하지만 "빅 데이터" 좋은 데이터 분석 기능을 생각 하는 소매 업체에 도전 하고있다. 응답자의 46 %%34 % 말했다 그들의 관심을 많이 차지 하는 데이터 형식 수가 많은 20% 데이터 너무 자주 이었고 그들에 대 한 문제를 생각 하는 동안 많은 양의 데이터를 다루는 가장 큰 도전 이었다고 생각 했다.

소매 유통 업체의 절반 이상이 "빅 데이터" 전략을 개발 했습니다 또는 이러한 전략을 개발 하는. 하지만 약 3-10 배로 유통 업체의 구현에 대 한 이러한 전략을 구현 하는. 데이터 분석에서 잠재적인 반환 내용이 풍부, 소매 업체의 상당수 "빅 데이터" 전략에 대 한 예산 공간 마련해 고 44% % 그들은 "큰 데이터" 전략에 대 한 예산 또는 향후 2 년에는 예산 수 있도록 계획 했다.

소매 유통 업체 "빅 데이터" 필드에 더 많은 자원을 퍼 팅 하는 것을 방지 하는 요인은 무엇 인가? 그것의 잠재적인 수입 및 투자 수익 불확실 하 고, 이들은 그들의 가장 큰 과제 "빅 데이터"에 대 한 그들의 가장 중요 한 문제를 말하는 응답자의 거의 절반을 유지 합니다.

(책임 편집기: 유산의 좋은)