빅 데이터 분석을 통한 소매 산업 혁신

모든 산업은 실시간으로 데이터를 흡수하고 맞춤화했으며 현대 디지털 환경에 있습니다. 이러한 변화로 인해 소매 업계는 비즈니스 프로세스의 서비스와 고객 기대치를 최적화하기 위한 경쟁에 동참해야 합니다. 디지털화는 소비자에게 힘을 주었고 오늘날 그들은 '디지털 고객' 또는 '옴니 고객'으로 불립니다. 그들은 편리하고 그들의 기대에 부합하는 한 어떤 채널이든 상관하지 않습니다. 경쟁에서 살아남거나 계속 달리려면 소매업체는 물건만 판매하는 것을 중단하고 물건과 함께 경험을 판매해야 합니다.

디지털 기술이 발전함에 따라 소매 업계에는 많은 운영상의 변화가 있었습니다. 빅 데이터 분석은 현명한 소매업체가 가치 있는 데이터를 관리하는 데 중요한 역할을 했습니다. 전자 상거래 플랫폼은 빅 데이터 사용자의 가장 좋은 예 중 하나이며 가장 많은 이점을 얻었습니다.

예를 들어, 세계 최대 전자 상거래 회사인 Amazon은 빅 데이터 분석을 대규모로 채택하고 있습니다. 사용자가 웹사이트를 탐색할 때마다 사용자의 행동을 기반으로 사용자가 관심을 보인 유사한 제품의 추천을 보내기 시작하거나 사용자가 좋아할 만한 것에 대한 알고리즘 예측을 기반으로 합니다. 연구에 따르면 매출의 약 30%가 권장 사항에서 발생합니다. 따라서 빅데이터는 Amazon이 판매 비율을 크게 높이는 데 도움이 됩니다.

빅 데이터란 무엇입니까?

빅 데이터는 거대한 정보 집합입니다. 빅 데이터 분석은 기업이 통찰력을 제공하기 위해 체계 또는 비체계 데이터 모두에서 결론을 추출하는 강력한 도구를 사용하여 대규모 데이터에서 연계 및 해결을 얻을 수 있도록 도와줍니다. 이는 기업에 신뢰할 수 있는 비전과 엄청난 기회를 제공합니다. 빅 데이터 분석은 세 가지 주요 이점을 제공합니다.

소매 산업을 어떻게 변화시키고 있습니까?

빅 데이터 분석의 도입은 소매업체가 고객 또는 잠재 고객의 행동을 더 잘 해석하는 데 도움이 되었습니다. 비용 효율적인 기술 덕분에 온라인 및 오프라인 소매업체 모두 분석 솔루션을 채택하여 잠재고객을 효과적으로 타겟팅하고 공급망 운영을 업그레이드할 수 있었습니다.

소매 산업은 먼 길을 왔으며 이 분석은 고객을 식별할 뿐만 아니라 고객을 완전히 아는 데 도움이 되었습니다. 빠르게 변화하는 디지털 세계를 활용하여 소매 산업은 이제 빅 데이터 분석을 사용하여 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이는 빅 데이터 분석의 이점을 최대한 활용할 수 있는 적절한 도구, 완벽한 전략 및 인력이 있는 경우에만 가능합니다.

빅 데이터가 소매 산업에 어떻게 도움이 됩니까?

가격 최적화는 더 이상 선택이 아니라 필수입니다. 빅 데이터 분석은 가격 통제에서 중요한 역할을 합니다. 알고리즘은 수요 흐름, 재고 상태에 대한 깊은 통찰력을 제공하고 소매업체가 경쟁업체를 현명하게 살펴보는 데 도움이 됩니다. 데이터에 따라 가격 최적화는 가격을 인하할 때와 인상할 때를 결정하는 데 도움이 됩니다. 이전에는 대부분의 패션 소매업체가 계절의 변화에 ​​따라 상품 가격을 변경하곤 했습니다. 계절이 끝날 때와 마찬가지로 수요가 적다는 가정하에 가격을 낮추곤 했습니다. 그러나 빅 데이터를 구현한 후 소매업체는 데이터 중심의 정보와 실시간 수요에 따라 최적화된 가격을 갖게 됩니다. 이제 업데이트되고 분석된 빅 데이터로 수요에 따라 가격이 언제든지 변경될 수 있습니다.

미래 동향 및 수요 예측 :빅 데이터는 소매업체가 현재 상황을 평가하고 미래를 구상하는 데 도움이 됩니다. 고급 기계 학습 알고리즘은 소셜 미디어 및 웹 브라우징 패턴의 도움으로 다가오는 트렌드를 예측하는 데 사용됩니다. 수집된 고객 데이터는 소매 업계가 제품 수요를 예측하고 그에 따라 특정 카테고리의 사용자를 타겟팅하는 데 도움이 됩니다.

KPMG 2017 소매 설문 조사 보고서에 따르면 밀레니얼 세대는 소셜 미디어를 선택하여 유행하는 패션, 제품 또는 브랜드에 대한 정보를 수집합니다. 이러한 모든 정보는 소매업체에서 디지털 게이트웨이를 활용하여 고객 선호도 데이터베이스를 생성하는 데 사용됩니다. 올바른 데이터와 분석을 통해 소매업체는 인구 통계, 성별 및 사용자 행동을 기반으로 사용자를 타겟팅하는 캠페인을 예측하고 설정할 수 있습니다.

고객에게 스마트한 경험 제공 :유통업계의 경쟁이 가열되고 있으며 고객 경험이 최우선 전략 목록에 있습니다. 고객이 수행하는 각 거래 또는 활동은 기록되고 소매업체에서 액세스할 수 있는 고유한 ID를 갖게 됩니다. 빅 데이터 분석은 여기서 어떤 고객이 어떤 제품에 관심을 보였는지 확인하는 데 필수적인 역할을 합니다. 축적된 데이터를 바탕으로 소매업체는 고객과의 모든 상호작용에서 스마트한 쇼핑 경험을 만들 수 있습니다.

소매업체는 데이터 분석을 사용하여 시장에서 수요가 더 많은 제품을 결정하고 재고가 부족하지 않은지 확인합니다. 그들은 제품 가격을 조절할 수 있고 고객에게 관련 프로모션을 보내 즐거운 쇼핑 경험을 할 수 있습니다. Harvard Business Review 연구에 따르면 고객에게 스마트한 쇼핑 경험을 제공할 수 있는 소매업체는 ROI를 5배에서 8배까지 높이고 매출을 최대 10%까지 높일 수 있습니다.

소매 업계에서 더 나은 고객 쇼핑 경험을 가능하게 하는 핵심은 고급 기술을 통합하여 데이터를 수집하는 것입니다. 증강 현실(Augmented Reality)과 사물 인터넷(IoT)은 미래에 소매 산업에 큰 영향을 미칠 두 가지 신흥 기술입니다. 2015년 Juniper는 이미 소매업체가 2020년까지 연결된 장치에 25억 달러를 지출할 것으로 예측했습니다.

소매업을 운영하는 소매업체의 실제 자산은 고객과 데이터입니다. 따라서 고객의 행동을 더 잘 이해하기 위해 모든 현명한 소매업체는 빅데이터 분석을 사용하여 효율적인 고객 경험을 보장할 것입니다.