Comparación de big data y datos tradicionales
La sociedad actual es una sociedad en rápido desarrollo con tecnología avanzada y circulación de información. La gente está cada vez más cerca y la vida es cada vez más cómoda. Big data es el producto de esta era de alta tecnología.
La tecnología de datos tradicional utiliza principalmente datos en bases de datos relacionales existentes, analiza y procesa estos datos, encuentra algunas asociaciones y utiliza asociaciones de datos para crear valor. Los datos son relativamente peque?os y se pueden procesar utilizando herramientas de análisis de bases de datos. La cantidad de big data es muy grande y es imposible analizarla con herramientas de análisis de bases de datos.
Los datos tradicionales se analizan principalmente en bases de datos relacionales, mientras que los macrodatos pueden procesar datos no estructurados como imágenes, sonidos y archivos.
En la sociedad actual, la aplicación de big data muestra cada vez más sus ventajas, y las áreas que ocupa también están creciendo. Comercio electrónico, O2O, logística y distribución. Varios campos que utilizan big data para el desarrollo están ayudando al desarrollo continuo de las empresas. Nuevos negocios y modelos operativos innovadores. Con el concepto de big data, los juicios sobre el comportamiento del consumidor, la predicción de ventas de productos, el alcance de marketing preciso y el reabastecimiento de inventario se han mejorado y optimizado de manera integral.
Industria minorista bajo big data
El mayor beneficio del big data es su capacidad para prevenir pérdidas por adelantado. Para la industria minorista, el uso racional de big data puede aumentar las ganancias generales y reducir pérdidas innecesarias.
Por ejemplo, cuando navega por sitios web de compras como Taobao o Amazon, a menudo se le pedirá que le recomiende "productos potencialmente interesantes". Este es un aspecto de la aplicación de big data en la industria minorista. Los sitios web de compras electrónicas de hoy en día básicamente tienen la capacidad de registrar cada clic del mouse y la navegación de productos de los clientes y almacenar todos los datos sin procesar. A través de cálculos complejos y análisis efectivos, se descubre que los clientes pueden estar interesados ??en una gran cantidad de productos de datos para recomendar a los clientes.
Con el desarrollo continuo de la tecnología de big data, está impactando el modelo de marketing de la industria minorista tradicional. En el pasado, las ventas de productos en la industria minorista solían utilizar un método cuantitativo para determinar el inventario del producto en función del volumen de ventas pasado y la experiencia personal del producto. Este modelo tiene cierta racionalidad y también está en línea con la lógica del comportamiento del consumidor en el mercado general. Este modelo tiene espacio para la supervivencia y el desarrollo cuando la tecnología de información y datos anterior no estaba muy desarrollada. Sin embargo, la desventaja de este modelo es que es pasivo en todo el proceso de venta. Los vendedores deben cambiarse a sí mismos de acuerdo con los cambios del mercado. En comparación con el mercado en desarrollo,tienen un cierto retraso y están completamente sujetos a la influencia del mercado pasado en el producto. En el futuro, el mercado carecerá de capacidad para analizar y juzgar. Esta industria minorista tradicional utiliza un modelo de ventas y producción para garantizar el volumen de ventas de productos empresariales en un entorno de mercado constante. Sin embargo, en el entorno actual donde la información se está difundiendo a gran velocidad y el mercado está cambiando rápida y diversamente, este modelo de ventas tradicional se destaca y es completamente incapaz de cumplir con los requisitos del nuevo mercado. El tiempo anterior de popularidad del producto tal vez un a?o, pero en el entorno actual del mercado, puede ocurrir una nueva tendencia de moda en el próximo segundo. La frescura de los productos de las personas proviene de varios canales y canales.Resumir y profundizar en esta información hará que la empresa caiga en una situación pasiva en el nuevo entorno, trayendo serios problemas de ventas e inventario.
Por ejemplo, Wal-Mart, un gigante minorista en los Estados Unidos, cuando los clientes realizan el pago en el mostrador de caja del supermercado, según los productos comprados por el cliente, el cajero le indicará al cliente si necesita comprar otros productos relacionados y informar al contenedor donde se encuentra el producto. La fuente de estos datos es el centro de procesamiento de datos satelitales de Wal-Mart. Este centro de datos resume el patrón de compra del cliente de productos relacionados mediante la recopilación de información sobre el comportamiento de compra de miles de clientes. Al comprar un determinado producto A, ?cuáles son las probabilidades? Se comprará el producto B. Al calcular la probabilidad de que esto suceda, se predice el posible comportamiento de compra del cliente y se le envía información de recomendación de producto efectiva. Si el producto es exactamente lo que quiere el cliente,Entonces, este comportamiento de marketing exitoso no solo genera un crecimiento de las ventas en la empresa, sino que también hace que los clientes se sientan cari?osos y humanos. La base para realizar todas estas series de modelos de marketing es el poderoso sistema de soporte de big data detrás de Wal-Mart.
Big data y antirrobo
El robo ha sido un fenómeno más común en la industria minorista. Cada a?o se pierden miles de millones debido a robos. El uso de la combinación del sistema big data +easpuede reducir las pérdidas causadas por el robo.
Utilice big data para crear modelos para analizar productos de inventario y productos de venta diaria. Averigüe dónde o dónde ocurrió el robo. Combine el uso de etiquetas antirrobo o sistemas de videovigilancia para fortalecer la seguridad de los productos robados.
Conclusión
La combinación de big data y sistemas de vigilancia de productos básicos es una tendencia inevitable. Una mejor comprensión de estos puede proporcionar la rentabilidad de una tienda.