Data besar dan Peruncit - permaidani

Peruncit mengumpul dan menyelenggara rekod jualan untuk sejumlah besar pelanggan. Cabaran selalu digunakan untuk meletakkan data ini dengan baik. Sebaik-baiknya, peruncit ingin memahami ciri-ciri demografik pelanggannya dan jenis barangan dan perkhidmatan yang mereka minat untuk membeli.

Penambahbaikan berterusan dalam kapasiti pengkomputeran telah memungkinkan untuk menapis jumlah data yang besar untuk mencari corak yang boleh digunakan untuk meramalkan permintaan untuk produk yang berbeza, berdasarkan ciri pelanggan.

Isu lain yang boleh membantu data besar ialah strategi penentuan harga, khususnya memahami bagaimana pelanggan yang sensitif terhadap harga. Memilih harga yang tepat untuk sesuatu produk kadang-kadang berdasarkan pada tekaan. Sebaliknya, data besar boleh meningkatkan keupayaan peruncit untuk menggunakan tabiat pelanggan untuk mengenal pasti harga memaksimumkan keuntungan untuk barangan mereka. Manfaat lain untuk menggunakan data besar adalah bahawa kedai-kedai runcit lebih baik merancang penempatan barang di seluruh kedai, berdasarkan tabiat membeli-belah pelanggan.

Data besar juga boleh membantu peruncit dengan pengurusan inventori. Ramai peruncit menjual pelbagai produk yang berbeza, dan menjejaki maklumat ini adalah satu cabaran besar. Dengan data yang besar, peruncit boleh mempunyai maklumat terkini mengenai saiz dan lokasi inventori mereka.

Salah satu kegunaan utama data besar untuk peruncit adalah keupayaan untuk menyasarkan pengguna individu dengan promosi berdasarkan keutamaannya. Penargetan semacam itu bukan sahaja meningkatkan kecekapan pengiklanan, ia memberi pelanggan hubungan yang lebih peribadi dengan peruncit, dan dengan itu menggalakkan perniagaan berulang. Di samping itu, pengetahuan tentang keutamaan pelanggan membolehkan peruncit memberikan cadangan untuk pembelian masa depan, yang selanjutnya meningkatkan perniagaan berulang.

Nordstrom

Sebagai contoh, Nordstrom telah banyak memeluk penggunaan data besar. Ia adalah salah satu kedai runcit pertama untuk menawarkan pelanggan pilihan membeli-belah dalam talian. Syarikat itu telah membangunkan aplikasi telefon pintar yang membolehkan pelanggan membeli secara langsung dari iPads, iPhones, dan peranti mudah alih mereka yang lain. Nordstrom juga menunjukkan pelanggan mana kedainya membawa barangan tertentu; untuk barangan yang mesti dipesan dari kedai-kedai lain, Nordstrom boleh memberikan anggaran masa penghantaran yang sangat tepat.

Nordstrom menggunakan keupayaan data yang besar untuk menargetkan pelanggan dengan iklan diperibadikan berdasarkan pengalaman membeli-belah mereka. Maklumat ini boleh didapati dari jualan kedai Nordstrom, laman webnya, dan dari laman media sosial seperti Facebook dan Twitter.

Nordstrom menjalankan penyelidikan untuk meningkatkan pengalaman membeli-belah pelanggan melalui bahagian Inovasi Labs. Ia mewujudkan bahagian ini pada tahun 2011 untuk memastikan bahawa syarikat itu kekal pada canggih teknologi data yang besar.

Walmart

Walmart adalah peruncit utama lain yang telah memeluk data besar. Berdasarkan jumlah jualan, Walmart adalah peruncit terbesar di Amerika Syarikat. Ia juga merupakan majikan swasta terbesar di negara ini.

Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, Walmart telah menjadi teras utama dalam e-dagang, membolehkannya bersaing terus dengan Amazon. com dan peruncit dalam talian lain. Pada tahun 2011, Walmart memperoleh sebuah syarikat yang dipanggil Kosmix untuk memanfaatkan keupayaan enjin carian proprietari syarikat itu (Kosmix dinamakan Walmart Labs).

Sejak itu, Walmart Labs telah mengembangkan beberapa produk baru berdasarkan teknologi data yang besar. Salah satu ini dikenali sebagai Social Genome, yang membolehkan Walmart menargetkan pelanggan individu dengan diskaun berdasarkan keutamaan pelanggan telah menyatakan melalui pelbagai laman web di Internet. Satu lagi produk yang dibangunkan oleh Walmart Labs ialah Shoppycat, sebuah aplikasi yang menyediakan cadangan hadiah berdasarkan maklumat yang terdapat di Facebook.

Walaupun e-dagang masih menyumbang peratusan pendapatan Walmart yang agak kecil, pelaburan syarikat itu telah membuat teknologi data yang besar menunjukkan bahawa ia menjangkakan jualan dalam talian menjadi sumber pendapatan yang lebih penting pada masa akan datang.

Amazon. com

Contoh terbaik menggunakan data besar dalam runcit ialah Amazon. com, yang tidak boleh wujud tanpa teknologi data yang besar. Amazon mula menjual buku dan telah berkembang menjadi hampir setiap bidang runcit yang boleh dibayangkan, termasuk perabot, peralatan, pakaian, dan elektronik. Akibatnya, Amazon meraih pendapatan sebanyak $ 89 bilion pada tahun 2014, menjadikannya salah satu daripada sepuluh peruncit teratas di U. S., dan peruncit dalam talian terbesar.

Seperti peruncit dalam talian, Amazon menggunakan data besar untuk beberapa aplikasi:

• Menguruskan inventori yang besar

• Mengesan pesanan yang tepat

• Membuat cadangan untuk pembelian masa depan

Amazon menyediakan cadangannya melalui proses yang dikenali sebagai penapisan kolaborasi item ke item. Penapisan ini didasarkan pada algoritma yang direka untuk mengenal pasti butir-butir utama yang boleh memimpin pelanggan untuk membeli produk, seperti pembelian masa lalu, item yang dilihat, pembelian yang dibuat oleh pelanggan dengan ciri-ciri yang serupa, dan sebagainya. Amazon juga menyediakan cadangan melalui e-mel, dipilih berdasarkan jualan berpotensi tertinggi.

Amazon telah dapat meletakkan pelaburannya dalam keupayaan data yang besar untuk digunakan dengan cara yang lain: Ia kini memperoleh pendapatan dengan membenarkan perniagaan menggunakan infrastrukturnya dengan bayaran. Ini dilakukan melalui produk seperti Amazon Elastic MapReduce (EMR) dan Amazon Web Services (AWS).

Amazon EMR membolehkan perniagaan menganalisis kuantiti data dengan menggunakan perkakasan komputer Amazon. Perkakasan ini boleh diakses melalui Amazon Cloud Drive, di mana perniagaan boleh membayar untuk menyimpan data mereka.Bagi kebanyakan perniagaan, menggunakan kemudahan ini lebih murah daripada membina infrastruktur komputer yang diperlukan untuk menangani permintaan data besar. AWS menyediakan pelbagai jenis perkhidmatan komputer melalui Amazon Cloud Drive, termasuk kemudahan penyimpanan, sistem pengurusan pangkalan data, rangkaian, dan sebagainya.

Satu pelanjutan menarik penggunaan data besar Amazon adalah rancangannya untuk menghantar barangan kepada pelanggan sebelum mereka memesannya! Syarikat itu menerima paten pada tahun 2014 kerana kaedah "penghantaran antisipatif". Untuk mencapai matlamat ini, Amazon. com mesti dapat menjangkakan permintaan pelanggan dengan tahap ketepatan yang sangat tinggi untuk mengelakkan risiko barangan yang dikembalikan.