빅데이터가 미친 듯이 다가오고 있습니다. 전자상거래 기업이 이에 어떻게 대처할 수 있는지 살펴보겠습니다.

빅데이터가 미친듯이 다가오고 있다.

빅데이터 시대의 도래는 전자상거래에 기회이기도 하지만 도전이기도 하다. 회사. Xie Junjun은 먼저 빅데이터의 가장 큰 가치는 전자상거래 실무자의 생존율을 높이는 것이라고 말했습니다. 전자상거래에 가져다주는 만족스러운 성과는 빅데이터를 통해 더 많은 전자상거래 기업이 생존하고 수익점을 찾을 수 있다는 점이다. Di Yuanxin. 네트워크 데이터가 수행하는 핵심 작업은 빅 데이터를 사용하여 더 많은 사람들이 생존할 수 있도록 하는 것입니다. 데이터 통계를 활용하여 데이터의 가독성, 가시성, 적용 가능성에 대한 임계값을 광범위하게 낮추고 전자상거래의 생존 확률을 높이며 전자상거래 산업을 더 나은 발전 추세로 이끌어갑니다.

첸 타오의 관점은 빅데이터가 중소 전자상거래 기업에게 좋은 기회가 되어 소규모 전자상거래 기업이 대형 브랜드와 경쟁할 수 있게 해준다는 것이다. 전환율을 높이기 위해 마케팅 방법을 사용하고 변환을 위해 빅데이터를 사용하는 것이 매우 중요합니다.

Zhou Xiang은 전자상거래에 있어서 빅데이터의 가장 큰 가치는 공급망 최적화라고 믿습니다. 제품 선택, 물류 및 유통, 인적 자원 배치에 관계없이 빅데이터를 활용하여 프런트엔드부터 터미널까지 전체 프로세스를 최적화합니다.

Zong Ruixing은 빅데이터가 이제 막 시작되었으며 앞으로 더 많은 데이터가 제공될 것이라고 말했습니다. 데이터 수집 및 마이닝을 사용하여 데이터 자산으로 수익을 창출하세요. Diyuanxin.Network Data가 수행하는 작업은 다양한 플랫폼을 연결하고 데이터를 가치로 변환하는 것입니다. 빅데이터는 생존율을 높이는 것이 아니라, 사용 가능한 데이터의 생존율을 높이는 것입니다. 이는 기회이자 도전이기도 합니다. 중국의 EMP(전자상거래 관리 플랫폼) 시장은 아직 확립되지 않았으며 앞으로는 빅데이터 개발을 위한 공간이 더 넓어질 것입니다.

메이 타오는 빅데이터 물결이 도래한 후 가장 전복적인 것은 이산적인 데이터들 사이에 상관관계가 있는지 생각해 볼 수 있는지 여부라고 믿는다. 과거에는 보험계리모델이 동일 산업만을 분석했지만, 사물인터넷이 등장한 이후에는 새로운 요소가 많이 추가되었습니다. 원래 분리되어 있던 데이터나 문제를 연결해 분석했고, 완전히 분리된 데이터들 사이에서도 많은 상관관계를 찾아냈다.

전자상거래가 빅데이터 애플리케이션을 활용하는 방법

전문가들은 각자의 의견과 유용한 정보를 가지고 있습니다.

Zong Ruixing: 우선 내부 채널을 개방하고 향후 외부 데이터와 연결할 수 있도록 자체 데이터 관리 시스템을 구축해야 합니다.

Zhou Xiang: 먼저 좋은 데이터를 확보한 다음 필요한 비즈니스 제품에 대한 파일럿 테스트를 수행하고 파일럿 테스트를 기반으로 반복하고 마지막으로 확장해야 합니다. 좋은 데이터에서 파일럿 테스트까지의 과정은 데이터를 정리하는 과정이고, 반복은 지속적인 시행착오의 과정입니다.

첸타오: 먼저 데이터에 대한 감각을 키우고 마케팅부터 데이터까지의 관계를 배워보세요. 둘째, 제3자 서비스 제공업체에 제안된 계획이나 설계를 요청하세요. 데이터 연구의 효과는 암묵적이고 느린 과정이어야 합니다. 데이터 서비스 제공자로서 Diyuanxin.Network Data가 제공하는 전문적인 조언과 계획을 들을 수 있으며 이는 회사 전체의 건전한 발전에 매우 도움이 됩니다. 셋째, 업계 내의 제품과 서비스를 주의 깊게 조사하십시오. 빅데이터는 외롭고 마케팅계만큼 활발하지도 않습니다. 진정하고 기술을 공부해야 합니다.

시준준: 두 가지 제안이 있어요. 첫째는 자신과 적을 알고, 먼저 자신의 내부 데이터를 정리하는 것입니다. 데이터 통계를 목표와 연결하고, 비즈니스 운영의 요구와 프로세스에 맞춰 데이터를 기록합니다. 비용 해석이든 업무 지침이든 데이터에서 가치가 파생됩니다. 두 번째는 사용된 데이터 통계 도구를 정리하는 것입니다.

빅데이터의 파도를 마주하는 방법, 함정을 피하는 방법

빅데이터의 파도가 속속 다가오고 있고, 그것이 가져오는 기회 뒤에도 알려지지 않은 함정이 숨어 있다. 전문가들은 그들이 경험한 함정을 사용하여 우리에게 다음 단계에 대해 경고합니다. Xie Junjun은 자신의 가치를 익숙한 분야에서만 해석하는 것은 일방적일 수 있다고 제안했습니다. 다른 업계에서 보면 함정입니다.

첸타오는 빅데이터가 스타트업 기업에게 좋은 퇴출 메커니즘이라고 믿는다. 어느 정도 큰 기회가 없다면 현재의 패턴을 바꾸기는 어렵습니다. 데이터는 부산물이 아니라 자산입니다. 자산을 잘 관리하면 강력한 누적 매출보다 장기적으로 가치가 높아집니다.

Zhou Xiang은 애플리케이션 데이터의 관점에서 방법론이 없다면 좋은 제3자 서비스 제공업체를 찾아야 한다고 말했습니다. 우선 가시성, 가독성, 객관적인 사용이 모두 필수이며, 합리적인 판단 후에도 여전히 감성이 필요합니다. 그리고 좋은 데이터 수집 방법은 좋은 데이터 구성 방법과 결합되어 합리성과 감성이 결합된 비즈니스 의사 결정 판단을 내리는 데 도움이 되는 좋은 방법론을 갖습니다.

종 루이싱은 빅데이터를 떠나 데이터의 가장 큰 문제는 이를 어떻게 해석하느냐라고 믿는다. 전문가를 고용하거나 Diyuanxin.Network Data와 같은 전문적인 제3자 데이터 회사를 찾으세요. 빅데이터든 스몰데이터든 깊이 연구해야 합니다. 깊이 연구하지 않으면 기존의 문제점을 결코 발견할 수 없습니다.

미래의 빅데이터는 어떤 모습일까? 독점인가, 공개인가?

빅데이터의 추세가 점점 심화되면서 데이터의 활용 가치를 위해 부분적으로 폐쇄해야 할지, 아니면 공개하고 공유해야 할지 늘 고민이 되어 왔습니다. 손님들에게 어려운 질문을 던지고 그들이 어떻게 대답하는지 보시겠습니까?

Zong Ruixing: 첫째, 일부 회사가 독점 지위를 갖고 있다는 점은 이해할 수 있습니다. 둘째, 데이터 시장 상황에서 교환할 수 있는 데이터 플랫폼과 데이터 제품이 너무 적습니다. 데이터가 해석되는 방식, 데이터 시장, 데이터 제품, 데이터 도킹에도 문제가 있습니다. 이 과정에서 당사에 서비스를 제공하기 위해 제3자 데이터 회사가 필요합니다.

저우샹: 데이터 산업 체인의 생태는 아직 형성되지 않았고 마케팅 수준에 불과합니다. 데이터 플랫폼 제공자 자체가 가상의 제조업체이며, 보이지 않게 모든 사람을 임대하고 모든 행동을 판매자에게 임대하는 시장입니다. 판매자가 이 데이터를 더 잘 사용하여 가치를 창출하는 방법을 알게 되면 전체 폐쇄 루프가 형성됩니다.

첸타오: 현 상황으로 볼 때 단기적으로 개방하기는 어려울 것 같다. 개방한다고 해도 부분적이거나 상징적일 것이다. 기업이 실제 사용자의 소비 기록을 공개하는 것은 어렵습니다. 기존 기업, 전자상거래에서 대규모 플랫폼으로 데이터를 교환하려면 프로세스가 필요합니다. 한편, 법률, 규정, 산업 표준의 제정과 시행도 중요합니다.

시준준: 데이터의 개방성은 자신의 수직 분야에 대한 자신감에 기초합니다. Diyuanxin.Network Data의 통계 기술은 업계 전체에서 매우 자신감을 갖고 있습니다.

메이 타오: 빅데이터를 하는 것과 빅데이터를 활용하는 것은 전혀 다른 개념이다. BAT와 같은 거대 기업이 빅데이터의 기본 구조에 파괴적인 변화를 가져오는 일은 없을 것입니다. 빅데이터 기반 환경을 개선하는 과정에서 빅데이터를 활용할 수 있는 여지가 매우 크다. 빅데이터의 물결에 맞서 우리는 트렌드를 따라가고 함정을 피해야 합니다.

2014년에는 빅데이터가 공중에 떠다니고 업계 관계자들이 이야기하는 개념에서 실질적인 실천으로 바뀔 것이다. 물론 만개하지는 않겠지만 일부 분야에서는 가장 먼저 돌파구를 마련하게 될 것이다. 인터넷 마케팅에 관해서는 네티즌의 웹사이트 간 접속 및 이용 궤적 데이터를 기반으로 데이터 마이닝을 수행하고 관련 모델을 구축하며 이에 따라 정밀 마케팅을 수행합니다. 실무단계.

위 내용은 전자상거래 기업이 빅데이터의 미친 공격에 어떻게 대처할 수 있는지에 대해 편집자가 공유한 내용입니다. 자세한 내용은 글로벌 아이비를 팔로우하여 더 유용한 정보를 공유할 수 있습니다.