Vergleich von Big Data und traditionellen Daten
Die heutige Gesellschaft ist eine sich schnell entwickelnde Gesellschaft mit fortschrittlicher Technologie und Informationszirkulation. Die Menschen kommen sich immer n?her und das Leben wird immer bequemer. Big Data ist das Produkt dieser Hightech-?ra.
Die traditionelle Datentechnologie verwendet haupts?chlich Daten in bestehenden relationalen Datenbanken, analysiert und verarbeitet diese Daten, findet einige Assoziationen und nutzt Datenassoziationen, um Werte zu schaffen. Die Daten sind relativ klein und k?nnen mit Datenbankanalysetools verarbeitet werden. Die Menge an Big Data ist sehr gro? und kann mit Datenbankanalysetools nicht analysiert werden.
Herk?mmliche Daten werden haupts?chlich in relationalen Datenbanken analysiert, w?hrend Big Data unstrukturierte Daten wie Bilder, T?ne und Dateien verarbeiten kann.
In der heutigen Gesellschaft zeigt der Einsatz von Big Data zunehmend seine Vorteile, und auch die damit besetzten Bereiche wachsen. E-Commerce, O2O, Logistik und Vertrieb. Verschiedene Bereiche, die Big Data für die Entwicklung nutzen, unterstützen die kontinuierliche Entwicklung von Unternehmen Neue Gesch?fte und innovative Betriebsmodelle. Mit dem Konzept von Big Data wurden die Beurteilung des Verbraucherverhaltens, die Vorhersage von Produktverk?ufen, der genaue Marketingumfang und die Bestandsauffüllung umfassend verbessert und optimiert.
Einzelhandel unter Big Data
Der gr??te Vorteil von Big Data ist die M?glichkeit, Verluste im Voraus zu vermeiden. Für den Einzelhandel kann der rationelle Einsatz von Big Data den Gesamtgewinn steigern und unn?tige Verluste reduzieren.
Wenn Sie beispielsweise auf Shopping-Websites wie Taobao oder Amazon st?bern, werden Sie oft aufgefordert, Ihnen ?potenziell interessante Produkte“ zu empfehlen. Dies ist ein Aspekt der Anwendung von Big Data im Einzelhandel. Die heutigen elektronischen Shopping-Websites haben grunds?tzlich die M?glichkeit, jeden Mausklick und das Produkt-Browsing von Kunden aufzuzeichnen und alle Rohdaten zu speichern. Durch komplexe Berechnungen und effektive Analysen wird festgestellt, dass Kunden m?glicherweise an einer gro?en Anzahl von Datenprodukten interessiert sind, die sie Kunden empfehlen k?nnen.
Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Big-Data-Technologie beeinflusst sie das Marketingmodell des traditionellen Einzelhandels. In der Vergangenheit wurde beim Verkauf von Produkten im Einzelhandel h?ufig eine quantitative Methode verwendet, um den Lagerbestand des Produkts basierend auf dem bisherigen Verkaufsvolumen und der pers?nlichen Erfahrung mit dem Produkt zu bestimmen. Dieses Modell hat eine gewisse Rationalit?t und entspricht auch der Logik des Konsumverhaltens im allgemeinen Markt. Dieses Modell bietet überlebens- und Entwicklungsspielraum, als die bisherige Informations- und Datentechnologie noch nicht sehr weit entwickelt war. Der Nachteil dieses Modells ist jedoch, dass es im gesamten Verkaufsprozess passiv ist. Verk?ufer müssen sich entsprechend den Marktver?nderungen ?ndern. Verglichen mit dem sich entwickelnden Markt,sie haben eine gewisse Verz?gerung und unterliegen vollst?ndig dem Einfluss des vergangenen Marktes auf das Produkt. Dem Markt wird in Zukunft die F?higkeit zur Analyse und Beurteilung fehlen. Diese traditionelle Einzelhandelsbranche verwendet ein Vertriebs- und Produktionsmodell, um den Absatz von Unternehmensprodukten in einem konstanten Marktumfeld zu gew?hrleisten. In einem heutigen Umfeld, in dem sich Informationen mit hoher Geschwindigkeit verbreiten und sich der Markt schnell und vielf?ltig ver?ndert, wird dieses traditionelle Vertriebsmodell Das Problem wird deutlich und es kann den Anforderungen des neuen Marktes nicht gerecht werden. Die bisherige Produkt-Beliebtheitszeit vielleicht ein Jahr, aber im aktuellen Marktumfeld kann in der n?chsten Sekunde ein neuer Modetrend auftreten. Die Frische der Produkte kommt aus verschiedenen Kan?len und Kan?len.Das Zusammenfassen und Ausgraben dieser Informationen führt dazu, dass das Unternehmen in der neuen Umgebung in eine passive Situation ger?t, was zu ernsthaften Verkaufs- und Lagerproblemen führt.
Zum Beispiel, Wal-Mart, ein Einzelhandelsriese in den Vereinigten Staaten, wenn Kunden an der Supermarktkasse auschecken, wird der Kassierer basierend auf den vom Kunden gekauften Produkten den Kunden auffordern, andere verwandte andere Produkte zu kaufen und Informieren Sie den Beh?lter, wo sich das Produkt befindet. Die Quelle dieser Daten ist das Satellitendatenverarbeitungszentrum von Wal-Mart. Dieses Rechenzentrum fasst das Kaufverhalten des Kunden bei verwandten Produkten zusammen, indem es die Kaufverhaltensinformationen von Tausenden von Kunden sammelt. Wie stehen die Chancen beim Kauf eines bestimmten Produkts A? Produkt B wird gekauft. Durch die Berechnung der Wahrscheinlichkeit hierfür wird das m?gliche Kaufverhalten des Kunden vorhergesagt und effektive Produktempfehlungsinformationen an den Kunden gesendet. Wenn das Produkt genau das ist, was der Kunde will,dann bringt dieses erfolgreiche Marketingverhalten dem Unternehmen nicht nur Umsatzwachstum, sondern gibt den Kunden auch das Gefühl, fürsorglich und menschlich zu sein. Grundlage für die Realisierung all dieser Marketing-Modellreihen ist das leistungsstarke Big-Data-Unterstützungssystem von Wal-Mart.
Big Data und Diebstahlschutz
Diebstahl ist ein h?ufiger auftretendes Ph?nomen im Einzelhandel. Durch Diebst?hle gehen jedes Jahr Milliarden verloren. Durch die Kombination von Big Data +eas-Systemk?nnen die Verluste durch Diebstahl gut reduziert werden.
Verwenden Sie Big Data, um Modelle zur Analyse von Bestandsprodukten und t?glichen Verkaufsprodukten zu erstellen. Finden Sie heraus, wo oder wo der Diebstahl stattgefunden hat. Kombinieren Sie die Verwendung von Anti-Diebstahl-Tags oder Videoüberwachungssystemen, um die Sicherheit gestohlener Produkte zu erh?hen.
Abschluss
Die Kombination von Big Data- und Warenüberwachungssystemen ist ein unvermeidlicher Trend. Ein besseres Verst?ndnis dieser kann die Rentabilit?t eines Gesch?fts erh?hen