Perbandingan data besar dan data tradisional
Masyarakat saat ini adalah masyarakat yang berkembang pesat dengan kemajuan teknologi dan sirkulasi informasi. Orang-orang semakin dekat dan dekat, dan hidup menjadi semakin nyaman. Big data adalah produk dari era teknologi tinggi ini.
Teknologi data tradisional terutama menggunakan data dalam database relasional yang ada, menganalisis dan memproses data ini, menemukan beberapa asosiasi, dan menggunakan asosiasi data untuk menciptakan nilai. Datanya relatif kecil dan dapat diolah menggunakan alat analisis basis data. Jumlah data besar sangat besar, dan tidak mungkin untuk menganalisisnya dengan alat analisis basis data.
Data tradisional terutama dianalisis dalam database relasional, sedangkan data besar dapat memproses data tidak terstruktur seperti gambar, suara, dan file.
Di masyarakat saat ini, penerapan big data semakin menunjukkan keunggulannya, dan wilayah yang ditekuninya juga semakin berkembang. E-commerce, O2O, logistik, dan distribusi. Berbagai bidang yang menggunakan data besar untuk pengembangan membantu pengembangan berkelanjutan perusahaan Bisnis baru dan model operasi inovatif. Dengan konsep big data, penilaian terhadap perilaku konsumen, prediksi penjualan produk, cakupan pemasaran yang akurat, dan penambahan persediaan telah ditingkatkan dan dioptimalkan secara komprehensif.
Industri ritel di bawah data besar
Manfaat terbesar dari big data adalah kemampuannya untuk mencegah kerugian terlebih dahulu. Untuk industri ritel, penggunaan big data secara rasional dapat meningkatkan keuntungan secara keseluruhan dan mengurangi kerugian yang tidak perlu.
Misalnya, saat Anda menelusuri situs belanja seperti Taobao atau Amazon, Anda akan sering diminta untuk merekomendasikan "produk yang berpotensi menarik" kepada Anda. Ini merupakan salah satu aspek penerapan big data di industri retail. Situs web belanja elektronik saat ini pada dasarnya memiliki kemampuan untuk merekam setiap klik mouse dan penelusuran produk pelanggan dan menyimpan semua data mentah. Melalui perhitungan yang rumit dan analisis yang efektif, ditemukan bahwa pelanggan mungkin tertarik pada sejumlah besar produk data untuk direkomendasikan kepada pelanggan.
Dengan terus berkembangnya teknologi big data, berdampak pada model pemasaran industri ritel tradisional. Di masa lalu, penjualan produk di industri ritel sering menggunakan metode kuantitatif untuk menentukan persediaan produk berdasarkan volume penjualan masa lalu dan pengalaman pribadi produk. Model ini memiliki rasionalitas tertentu dan juga sejalan dengan logika perilaku konsumen di pasar umum. Model ini memiliki ruang untuk bertahan dan berkembang ketika teknologi informasi dan data sebelumnya tidak terlalu berkembang. Namun, kelemahan model ini adalah pasif dalam seluruh proses penjualan. Penjual perlu mengubah diri sesuai dengan perubahan pasar. Dibandingkan dengan pasar berkembang,mereka memiliki jeda tertentu dan sepenuhnya tunduk pada pengaruh pasar masa lalu pada produk. Di masa depan, pasar akan kekurangan kemampuan untuk menganalisis dan menilai. Industri ritel tradisional ini menggunakan model penjualan dan produksi untuk menjamin volume penjualan produk perusahaan dalam lingkungan pasar yang konstan. Namun, di lingkungan saat ini di mana informasi menyebar dengan kecepatan tinggi dan pasar berubah dengan cepat dan beragam, model penjualan tradisional ini Masalahnya disorot dan sama sekali tidak dapat memenuhi persyaratan pasar baru. Waktu popularitas produk sebelumnya mungkin satu tahun, tetapi di lingkungan pasar saat ini, tren mode baru dapat terjadi di detik berikutnya. Kesegaran produk masyarakat datang dari berbagai saluran dan saluran.Meringkas dan menggali informasi ini akan membuat perusahaan jatuh ke dalam situasi pasif di lingkungan baru, membawa masalah penjualan dan persediaan yang serius.
Sebagai contoh, Wal-Mart, raksasa ritel di Amerika Serikat, ketika pelanggan check out di kasir supermarket, berdasarkan produk yang dibeli oleh pelanggan, kasir akan meminta pelanggan jika mereka perlu membeli produk lain yang terkait dan menginformasikan wadah tempat produk berada. Sumber data ini adalah pusat pemrosesan data satelit Wal-Mart. Pusat data ini merangkum pola pembelian pelanggan atas produk terkait dengan mengumpulkan informasi perilaku pembelian ribuan pelanggan. Saat membeli produk A tertentu, berapa peluangnya? Produk B akan dibeli. Dengan menghitung probabilitas ini, kemungkinan perilaku pembelian pelanggan diprediksi, dan informasi rekomendasi produk yang efektif dikirim ke pelanggan. Jika produk sesuai dengan keinginan pelanggan,maka perilaku pemasaran yang sukses ini tidak hanya membawa pertumbuhan penjualan ke perusahaan tetapi juga membuat pelanggan merasa peduli dan manusiawi. Dasar untuk mewujudkan semua rangkaian model pemasaran ini adalah sistem pendukung data besar yang kuat di belakang Wal-Mart.
Data besar dan anti-pencurian
Pencurian telah menjadi fenomena yang lebih umum di industri ritel. Miliaran hilang setiap tahun karena pencurian. Menggunakan kombinasi sistem big data +easdapat mengurangi kerugian yang disebabkan oleh pencurian dengan baik.
Gunakan data besar untuk membuat model guna menganalisis produk inventaris dan produk penjualan harian. Cari tahu di mana atau di mana pencurian itu terjadi. Gabungkan penggunaan tag anti-pencurian atau sistem pengawasan video untuk memperkuat keamanan produk curian.
Kesimpulan
Kombinasi data besar dan sistem pengawasan komoditas merupakan tren yang tak terelakkan. Pemahaman yang lebih baik tentang ini dapat memberikan profitabilitas toko