Compara??o de big data e dados tradicionais
A sociedade de hoje é uma sociedade em rápido desenvolvimento, com tecnologia avan?ada e circula??o de informa??es. As pessoas est?o cada vez mais próximas e a vida está se tornando cada vez mais conveniente. Big data é o produto desta era de alta tecnologia.
A tecnologia de dados tradicional usa principalmente dados em bancos de dados relacionais existentes, analisa e processa esses dados, encontra algumas associa??es e usa associa??es de dados para criar valor. Os dados s?o relativamente pequenos e podem ser processados ??usando ferramentas de análise de banco de dados. A quantidade de big data é muito grande e é impossível analisá-la com ferramentas de análise de banco de dados.
Os dados tradicionais s?o analisados ??principalmente em bancos de dados relacionais, enquanto o big data pode processar dados n?o estruturados, como imagens, sons e arquivos.
Na sociedade atual, a aplica??o de big data mostra cada vez mais suas vantagens, e as áreas que ocupa também crescem. E-commerce, O2O, logística e distribui??o. Vários campos que usam big data para desenvolvimento est?o auxiliando no desenvolvimento contínuo de empresas. Novos negócios e modelos operacionais inovadores. Com o conceito de big data, julgamentos sobre o comportamento do consumidor, previs?o de vendas de produtos, escopo de marketing preciso e reposi??o de estoque foram melhorados e otimizados de forma abrangente.
Setor de varejo em big data
O maior benefício do big data é sua capacidade de prevenir perdas antecipadamente. Para o setor de varejo, o uso racional de big data pode aumentar os lucros gerais e reduzir perdas desnecessárias.
Por exemplo, quando você navega em sites de compras como o Taobao ou Amazon, frequentemente será solicitado a recomendar "produtos potencialmente interessantes" para você. Este é um aspecto da aplica??o de big data no setor de varejo. Os sites de compras eletr?nicas de hoje basicamente têm a capacidade de registrar todos os cliques do mouse e navegar nos produtos dos clientes e armazenar todos os dados brutos. Por meio de cálculos complexos e análises eficazes, descobriu-se que os clientes podem estar interessados ??em um grande número de produtos de dados para recomendar aos clientes.
Com o desenvolvimento contínuo da tecnologia de big data, está impactando o modelo de marketing do setor de varejo tradicional. No passado, as vendas de produtos no setor de varejo frequentemente usavam um método quantitativo para determinar o estoque do produto com base no volume de vendas anteriores e na experiência pessoal do produto. Esse modelo tem certa racionalidade e também está de acordo com a lógica de comportamento do consumidor no mercado em geral. Este modelo tem espa?o para sobrevivência e desenvolvimento quando a tecnologia de informa??o e dados anterior n?o era muito desenvolvida. No entanto, a desvantagem desse modelo é que ele é passivo em todo o processo de venda. Os vendedores precisam mudar de acordo com as mudan?as do mercado. Comparado com o mercado em desenvolvimento,eles têm uma certa defasagem e est?o completamente sujeitos à influência do mercado anterior sobre o produto. No futuro, o mercado n?o terá capacidade de analisar e julgar. Esta indústria de varejo tradicional usa um modelo de vendas e produ??o para garantir o volume de vendas dos produtos da empresa em um ambiente de mercado constante. No entanto, no ambiente atual, onde a informa??o se espalha em alta velocidade e o mercado muda de forma rápida e diversa, esse modelo tradicional de venda O problema é destacado e é totalmente incapaz de atender às exigências do novo mercado. O tempo de popularidade do produto anterior pode ser de um ano, mas no ambiente de mercado atual, uma nova tendência da moda pode ocorrer no próximo segundo. O frescor dos produtos das pessoas vem de vários canais e canais.Resumir e escavar essas informa??es fará com que a empresa caia em uma situa??o passiva no novo ambiente, trazendo sérios problemas de vendas e estoque.
Por exemplo, o Wal-Mart, um gigante do varejo nos Estados Unidos, quando os clientes fazem check-out no caixa do supermercado, com base nos produtos adquiridos pelo cliente, o caixa avisará o cliente se ele precisa comprar outros produtos relacionados e informar o recipiente onde o produto está localizado. A fonte desses dados é o centro de processamento de dados de satélite do Wal-Mart. Este data center resume o padr?o de compra do cliente de produtos relacionados, coletando as informa??es de comportamento de compra de milhares de clientes. Ao comprar um determinado produto A, quais s?o as probabilidades? O produto B será comprado. Ao calcular a probabilidade disso, o possível comportamento de compra do cliente é previsto e informa??es eficazes de recomenda??o de produto s?o enviadas ao cliente. Se o produto é exatamente o que o cliente deseja,ent?o, esse comportamento de marketing bem-sucedido n?o apenas traz o crescimento das vendas para a empresa, mas também faz com que os clientes se sintam atenciosos e humanos. A base para realizar todas essas séries de modelos de marketing é o poderoso sistema de suporte de big data por trás do Wal-Mart.
Big data e anti-roubo
O roubo tem sido um fen?meno mais comum no setor de varejo. Bilh?es s?o perdidos a cada ano devido ao roubo. Usar a combina??o de big data +sistema easpode muito bem reduzir as perdas causadas por roubo.
Use big data para construir modelos para analisar produtos de estoque e produtos de vendas diárias. Descubra onde ou onde ocorreu o roubo. Combine o uso de etiquetas anti-roubo ou sistemas de vigilancia por vídeo para fortalecer a seguran?a de produtos roubados.
Conclus?o
A combina??o de big data e sistemas de vigilancia de commodities é uma tendência inevitável. Uma melhor compreens?o deles pode fornecer a lucratividade de uma loja