데이터가 소비자 여정을 재정의하는 이유는 무엇입니까?

디지털 전환은 오늘날 소매업의 주요 동인 중 하나가 되었으며,기업과 브랜드는 가상 환경에서 효과적인 성과를 목표로 하는 솔루션에 투자해야 합니다. 디지털화는 제품과 서비스의 가시성을 강화하고 확대하는 것 외에도 쇼핑 경험의 혁신 기회를 창출하여 세계 경제 포럼의 데이터에 따르면 2025 년 세계 경제에 US$100 조 이상의 예측에 기여합니다,

빅데이터의 발전은 이러한 변화의 분명한 예로서 행동 패턴과 소비자 선호도를 파악할 수 있게 되었습니다. 교차점과 방대한 데이터 분석에서 오퍼와 직접 캠페인을 개별적으로 맞춤화하는 것이 가능해졌으며,보다 적절하고 매력적인 쇼핑 경험을 제공할 수 있게 되었습니다. 비즈니스 인텔리전스 데이터와 빅데이터의 사용 사이의 중요한 분수령은 데이터의 양 외에도 빅데이터에 사용되는 기술의 높은 처리 능력을 고려할 때 과거뿐만 아니라 현재의 데이터를 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있는 가능성이라는 점에 주목할 필요가 있습니다. 

이 기능을 사용하는 가장 주목할만한 사례 중 하나는 Amazon 으로,이전 구매 및 각 사용자의 프로필을 기반으로 제품을 제안하기 위해 알고리즘을 적용합니다. 심지어 이미 장바구니에 들어있는 제품에 따라 표시를 정교하게 만드는 것입니다. 분석가 인 Mordor Intelligence 에 따르면 상업 부문의 빅 데이터 시장은 작년에 US$63 억 8 천만 달러로 추산되었으며 2029 년까지 US$166 억 8 천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 확인되면 그 금액은 연평균 21,2% 의 성장을 나타낼 것입니다.

운영 효율성은 지능형 데이터 관리로도 큰 이점을 얻습니다. 재고 관리,수요 예측 및 물류를 최적화하는 도구는 소비 추세를 예측하고 최적의 운영 수준을 유지하는 데 기본이며,과도하거나 투입이 부족하지 않도록 합니다. 또한 여러 판매 채널의 통합 (또는 다른 말로 소비자가 중단없이 온라인 상점에서 물리적 또는 모바일로 전환 할 수 있도록 많이 논의 된 옴니 채널 ality 를 강조 할 필요가 있습니다. 따라서 유동적 인 구매 여정을 통합하고 작업이 완료되거나 심지어 반복되도록 용이하게 할 수 있습니다. 

세계에서 가장 큰 소매 업체 중 일부는 사용자 위치 데이터, 특정 제품의 페이지 액세스 볼륨, 카트 데이터 및 예상 변환을 교차하는 물류에 대한 예측 알고리즘을 가지고있어 이행 프로세스 (즉, 제품 인도까지 고객의 주문을 포함하는 일련의 물류 작업) 를 진행합니다 따라서 품목이 실제로 구매되기 전에 물류 창고에서 제품을 분리 할 수 있습니다.

그러나 운영에 미치는 영향을 넘어,데이터를 통해 고객 충성도도 높이는 방법은 무엇입니까? 첫째,충성도가 높은 경향이있는 고객을 포착합니다. 회사의 주문의 역사적 기반을 분석하고 어떤 품목이 고객에게 구매의 재발을 더 많이 가져 왔는지 이해하고 이러한 품목의 가격 탄력성 전략을 수행하여 이상적인 가격이 무엇인지 이해하는 것이 가능합니다 versus 이러한 충성도 높은 소비자의 전환을 늘리기 위해 존재하는 경쟁입니다. 

두 번째 요점은 데이터를 통해 고객에게 동기를 부여하는 것이 무엇인지, 고객 기반 설문조사를 실시하고 본 연구 결과를 기반으로 제안이 포함된 게임화된 솔루션을 사용할 때 무엇을 할 수 있는지 이해하는 것입니다. 이 설문조사를 사용하기 위해 가장 권장되는 방법은 다음과 같습니다 팔분법, 팔분법, 다음과 같은 질문으로: 내 고객의 목적은 무엇입니까? 내 고객이 성취하는 것은 무엇입니까? 내 고객에게 힘을 실어주는 것은 무엇입니까? 주인의식을 생성하는 것은 무엇입니까? 내 고객에게 영향력은 무엇입니까? 호기심을 불러일으키는 것은 무엇입니까? 내 고객이 결코 잃고 싶지 않은 이점과 이점은 무엇입니까? 이 데이터를 수집하고 유지 전략을 구축하면 충성도 결과는 확실히 증가할 것입니다.  

그러나 빅데이터는 이러한 혁명을 단독으로 또는 단독으로 발생시키는 것이 아닙니다. 기타 리소스 & 여기서는 물론 인공지능(AI)의 역할을 강화해야 하며 IETO는 브랜드의 주요 경쟁 차별화 역할을 합니다. AI가 생성하는 최적화는 비용 절감, 운영 효율성 향상 및 다양한 이점을 나타낼 수 있지만 실제로 비즈니스 모델에 혁명을 일으킬 수 있는 잠재력을 가진 보다 정교한 비서가 주도하는 디지털 최적화입니다. 

이 시점에서 AI 최적화와 디지털 전환이라고 부르는 것을 차별화하는 것이 중요합니다. 첫 번째는 운영 효율성을 높이고 비용을 절감하며 규모를 통해 수익을 극대화하는 데 중점을 두지만 운영 중심에는 영향을 미치지 않습니다. 이제 디지털 혁신은 회사의 비즈니스 모델에 전체적인 변화를 의미하며 제품과 제품에 영향을 미칩니다 핵심 사업 즉,소매에 대해 이야기할 때 기술,특히 AI 가 혁명적인 힘을 가지고 있다는 것을 이해할 필요가 있습니다. 따라서 이를 가장 좋은 방법으로 활용하려면 더 나아가 더 상호작용적이고 개인화된 도구를 모색해야 합니다.

그러나 기술 발전은 데이터 보안 및 개인 정보 보호에 대한 투자와 함께 진행되어야합니다. 생체 인증,암호화 및 자동 사기 탐지 시스템을 통한 민감한 정보의 보호는 소비자의 신뢰와 데이터를 유지하는 것뿐만 아니라 브랜드 평판을 보호하는 데 필수적입니다.

사실은 지속적인 연구, 빅 데이터 및 최신 기술 자원을 효과적으로 통합하는 방법을 알고있는 회사가 소비자의 높은 기대를 충족시킬 수있는 더 나은 위치에있게 될 것입니다.끊임없이 움직이는 시장에서 디지털화는 도전을 비즈니스 기회로 전환하는 가장 좋은 방법입니다.