ビッグデータと従来のデータの比較
今日の社会は、高度な技術と情報循環を備えた急速に発展する社会です。人々はますます近づき、生活はますます便利になっています。ビッグデータはこのハイテク時代の産物です。
従来のデータテクノロジーは、主に既存のリレーショナルデータベースのデータを使用し、これらのデータを分析および処理し、いくつかの関連付けを見つけ、データの関連付けを使用して価値を生み出します。データは比較的小さく、データベース分析ツールを使用して処理できます。ビッグデータの量は非常に多く、データベース分析ツールで分析することは不可能です。
従来のデータは主にリレーショナルデータベースで分析されますが、ビッグデータは画像、音声、ファイルなどの非構造化データを処理できます。
現在の社会では、ビッグデータの応用がますますその優位性を示しており、ビッグデータが占める領域も拡大しています。Eコマース、O2O、ロジスティクス、および流通。ビッグデータを開発に利用するさまざまな分野が、企業の継続的な発展を支援しています。新しいビジネスと革新的なオペレーティングモデル。ビッグデータの概念により、消費者行動の判断、製品販売の予測、正確なマーケティング範囲、在庫補充が包括的に改善され、最適化されています。
ビッグデータの下での小売業界
ビッグデータの最大のメリットは、損失を事前に防ぐことができることです。小売業界では、ビッグデータを合理的に使用することで、全体的な利益を増やし、不要な損失を減らすことができます。
たとえば、淘宝網やアマゾンなどのショッピングWebサイトを閲覧すると、「潜在的に興味深い製品」を推奨するように求められることがよくあります。これは、小売業界におけるビッグデータのアプリケーションの1つの側面です。今日の電子ショッピングWebサイトには、基本的に、すべてのマウスクリックと顧客の製品ブラウジングを記録し、すべての生データを保存する機能があります。複雑な計算と効果的な分析を通じて、顧客は顧客に推奨する多数のデータ製品に興味を持っている可能性があることがわかります。
ビッグデータテクノロジーの継続的な開発により、従来の小売業界のマーケティングモデルに影響を与えています。これまで、小売業界での製品の販売は、過去の販売量と製品の個人的な経験に基づいて製品の在庫を決定するために定量的な方法を使用することがよくありました。このモデルには一定の合理性があり、一般市場における消費者行動の論理とも一致しています。このモデルには、以前の情報およびデータ技術があまり開発されていなかったときに、存続と開発の余地があります。ただし、このモデルの欠点は、販売プロセス全体で受動的であるということです。売り手は市場の変化に応じて自分自身を変える必要があります。発展途上市場と比較して、それらには一定の遅れがあり、製品に対する過去の市場の影響を完全に受けます。将来的には、市場は分析と判断の能力を欠くでしょう。この伝統的な小売業界は、販売と生産のモデルを使用して、一定の市場環境でのエンタープライズ製品の販売量を保証しています。しかし、情報が急速に広まり、市場が急速かつ多様に変化する今日の環境では、この従来の販売モデルの問題が浮き彫りになり、新しい市場の要件を完全に満たすことができません。以前の商品の人気は1年かもしれませんが、現在の市場環境では、次の1秒で新しいファッショントレンドが発生する可能性があります。製品の人々の鮮度は、さまざまなチャネルやチャネルからもたらされます。この情報を要約して掘り下げると、会社は新しい環境で受動的な状況に陥り、深刻な販売と在庫の問題を引き起こします。
たとえば、米国の小売大手であるWal-Martは、顧客がスーパーマーケットのチェックアウトカウンターでチェックアウトするときに、顧客が購入した製品に基づいて、他の関連する他の製品を購入する必要があるかどうかをレジ係が顧客に促します。製品が置かれているコンテナに通知します。このデータのソースは、ウォルマートの衛星データ処理センターです。このデータセンターは、何千もの顧客の購入行動情報を収集することにより、関連製品の顧客の購入パターンを要約します。特定の製品Aを購入する場合、オッズはどのくらいですか？製品Bが購入されます。この確率を計算することにより、顧客の可能な購入行動が予測され、効果的な製品推奨情報が顧客に送信されます。製品がまさに顧客が望んでいるものである場合、そして、この成功したマーケティング行動は、企業に売上高の成長をもたらすだけでなく、顧客に思いやりと人道を感じさせます。これらすべての一連のマーケティングモデルを実現するための基礎は、ウォルマートの背後にある強力なビッグデータサポートシステムです。
ビッグデータと盗難防止
盗難は小売業界でより一般的な現象です。盗難により毎年数十億ドルが失われています。ビッグデータとEASシステムを組み合わせて使用??することで、盗難による損失を大幅に減らすことができます。
ビッグデータを使用してモデルを構築し、在庫製品と日次販売製品を分析します。盗難が発生した場所または場所を調べます。盗難防止タグまたはビデオ監視システムの使用を組み合わせて、盗難製品のセキュリティを強化します。
結論
ビッグデータと商品監視システムの組み合わせは避けられない傾向です。これらをよりよく把握することで、店舗の収益性を高めることができます