Сравнение больших данных и традиционных данных
Сегодняшнее общество - это быстро развивающееся общество с передовыми технологиями и циркуляцией информации. Люди становятся все ближе и ближе, а жизнь становится все удобнее. Большие данные - это продукт эпохи высоких технологий.
Традиционная технология данных в основном использует данные в существующих реляционных базах данных, анализирует и обрабатывает эти данные, находит некоторые ассоциации и использует ассоциации данных для создания ценности. Данные относительно небольшие и могут быть обработаны с помощью инструментов анализа базы данных. Объем больших данных очень велик, и их невозможно проанализировать с помощью инструментов анализа баз данных.
Традиционные данные в основном анализируются в реляционных базах данных, тогда как большие данные могут обрабатывать неструктурированные данные, такие как изображения, звуки и файлы.
В современном обществе применение больших данных все больше демонстрирует его преимущества, и области, которые оно занимает, также растут. Электронная коммерция, O2O, логистика и распространение. Различные области, в которых большие данные используются для развития, способствуют непрерывному развитию предприятий. Новые бизнес-модели и инновационные операционные модели. Благодаря концепции больших данных, суждения о поведении потребителей, прогнозирование продаж продуктов, точный объем маркетинга и пополнение запасов были всесторонне улучшены и оптимизированы.
Отрасль розничной торговли в условиях больших данных
Самым большим преимуществом больших данных является их способность заранее предотвращать убытки. Для розничной торговли рациональное использование больших данных может увеличить общую прибыль и сократить ненужные убытки.
Например, при просмотре торговых сайтов, таких как Taobao или Amazon, вам часто будет предложено порекомендовать вам ?потенциально интересные продукты?. Это один из аспектов применения больших данных в розничной торговле. Сегодняшние веб-сайты электронных покупок в основном имеют возможность записывать каждый щелчок мышью и просмотр продуктов, а также хранить все необработанные данные. Путем сложных расчетов и эффективного анализа выясняется, что клиенты могут быть заинтересованы в большом количестве информационных продуктов, которые можно рекомендовать клиентам.
Постоянное развитие технологий больших данных оказывает влияние на маркетинговую модель традиционной розничной торговли. В прошлом при продажах продуктов в розничной торговле часто использовался количественный метод для определения запасов продукта на основе прошлых объемов продаж и личного опыта использования продукта. Эта модель обладает определенной рациональностью, а также соответствует логике поведения потребителей на рынке в целом. У этой модели есть место для выживания и развития, когда предыдущие технологии информации и данных были не очень развиты. Однако недостатком этой модели является то, что она пассивна на протяжении всего процесса продаж. Продавцы должны меняться в соответствии с рыночными изменениями. По сравнению с развивающимся рынком,они имеют определенное отставание и полностью подвержены влиянию прошлого рынка на товар. В будущем у рынка не будет возможности анализировать и судить. Эта традиционная отрасль розничной торговли использует модель продаж и производства, чтобы гарантировать объем продаж корпоративных продуктов в постоянной рыночной среде. Однако в сегодняшней среде, когда информация распространяется с высокой скоростью, а рынок меняется быстро и разнообразно, эта традиционная модель продаж Проблема выделяется, и она полностью не может удовлетворить требования нового рынка. Предыдущее время популярности продукта может быть один год, но в текущих рыночных условиях новая модная тенденция может проявиться в следующую секунду. Свежесть продуктов у людей идет по разным каналам и каналам.Обобщение и изучение этой информации приведет к тому, что компания попадет в пассивную ситуацию в новой среде, что приведет к серьезным проблемам с продажами и запасами.
Например, Wal-Mart, гигант розничной торговли в Соединенных Штатах, когда клиенты оформляют заказ у кассы супермаркета, в зависимости от продуктов, приобретенных клиентом, кассир подсказывает покупателю, нужно ли ему приобрести другие сопутствующие товары, и сообщить тару, где находится товар. Источником этих данных является центр обработки спутниковых данных Wal-Mart. Этот центр обработки данных обобщает модели покупок сопутствующих товаров, собирая информацию о покупательском поведении тысяч клиентов. Каковы шансы при покупке определенного продукта А? Продукт B будет куплен. Посредством вычисления вероятности этого прогнозируется возможное поведение покупателя при покупке, и покупателю отправляется эффективная информация с рекомендациями по продукту. Если продукт именно то, что хочет покупатель,тогда это успешное маркетинговое поведение не только способствует росту продаж на предприятии, но и заставляет клиентов чувствовать себя заботливыми и человечными. Основой для реализации всех этих серий маркетинговых моделей является мощная система поддержки больших данных, лежащая в основе Wal-Mart.
Большие данные и защита от краж
Воровство было более распространенным явлением в розничной торговле. Миллиарды людей теряются каждый год из-за краж. Использование комбинации big data +easпозволяет снизить убытки от воровства.
Используйте большие данные для построения моделей для анализа товаров из запасов и товаров повседневного спроса. Узнайте, где и где произошла кража. Совместите использование противоугонных бирок или систем видеонаблюдения, чтобы усилить безопасность украденных товаров.
Заключение
Сочетание больших данных и систем наблюдения за товарами - неизбежная тенденция. Лучшее понимание этого может обеспечить прибыльность магазина.