빅데이터 전자상거래: 브랜드가 알아야 할 사항

데이터 양이 증가함에 따라 기업은 최첨단 기술을 사용하여 데이터 과학의 힘을 활용하고 있습니다. 2025년까지 데이터 양이 180제타바이트에 이를 것으로 예상됨에 따라 전자상거래 리더들은 미래 혁신을 주도하기 위해 빅데이터를 찾고 있습니다.

빅데이터 전자상거래는 데이터와 분석을 활용하여 고객 참여를 늘리고 매출을 늘리며 쇼핑 경험을 맞춤화하는 접근 방식을 의미합니다.

그런데 빅데이터란 정확히 무엇인가? 더 중요한 것은, 그것이 우리 시대에 가장 빠르게 성장하는 산업 중 하나에 어떤 영향을 미치고 있습니까?

빅데이터 정의 + 예시

빅데이터는 조직에서 수집한 정형, 반정형, 비정형 데이터의 혼합을 의미하며, 이를 통해 통찰력을 얻고 예측 모델링 및 기계 학습과 같은 고급 분석에 사용할 수 있습니다.

다른 분석 도구와 함께 빅 데이터 시스템은 빅 데이터의 세 가지 주요 특성, 즉 다양한 소스에 걸친 데이터의 양, 포함되는 다양한 유형의 데이터, 이 데이터가 생성되는 빠른 속도로 인해 매우 중요해졌습니다. 수집, 처리됩니다.

빅데이터는 기업 내에서 생성된 데이터 외에도 금융시장 데이터, 사용자 데이터, 날씨 업데이트, 교통 상황, 지리 데이터, 과학 연구 결과 등 외부 소스에서 생성됩니다. 빅데이터는 단지 텍스트나 숫자에만 국한되지 않습니다. 여기에는 비디오, 이미지 또는 오디오 파일이 포함됩니다. 오늘날 우리는 스트리밍 데이터의 지속적인 처리 및 수집을 위한 빅데이터 애플리케이션을 보유하고 있습니다.

기업이 빅데이터를 활용하는 방법에 대한 몇 가지 예는 다음과 같습니다.

• 금융 서비스 회사는 위험 관리, 시장 데이터 실시간 분석 등의 작업을 위해 빅데이터 시스템을 사용합니다.
• 에너지 부문에서 빅데이터는 석유 및 가스 회사가 유망한 시추 현장을 발견하고 파이프라인 운영을 모니터링하는 데 도움이 됩니다. 마찬가지로, 유틸리티에서는 이를 활용하여 전력망 시스템을 감독합니다.
• 제조업체와 운송 회사는 빅데이터를 활용하여 공급망 관리를 간소화하고 배송 경로의 효율성을 향상합니다.

전자상거래에서 빅데이터가 중요한 이유

빅데이터는 거대하고 빠르게 움직이며 믿을 수 없을 정도로 다양한 바다에 비유될 수 있습니다. 수많은 소스에서 수집된 데이터의 바다가 매초마다 밀려오고 있습니다. 문제는 이 데이터를 수집하는 것이 아닙니다. 그것은 이 모든 것을 어떻게 해야 할지 알아내는 것입니다.

온라인 소매업을 운영하는 기업은 데이터를 사용하여 고객 행동에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있는 기회를 포착하고 있으며, 이는 결과적으로 전반적인 고객 경험을 개선하는 데 도움이 됩니다.

Zippia의 조사에 따르면 기업의 97.2%가 빅데이터와 인공지능에 투자하고 있습니다. 각 고객 상호 작용, 클릭, 구매 또는 리뷰는 이 귀중한 데이터 저장소에 기여합니다.

빅 데이터는 Amazon과 같은 회사가 고객의 탐색 및 구매 내역을 기반으로 개인화된 제품 추천을 제공하여 매출을 늘리는 데 도움이 됩니다. 또한 전자상거래 플랫폼에서 고객 행동을 추적하고 분석하여 온라인 상점을 최적화함으로써 전환율과 수익을 높일 수 있습니다.

빅데이터 전자상거래의 4가지 이점

전자 상거래 영역에서 빅 데이터의 이점은 의사결정을 내리고 선두에 서 있는지 아니면 경쟁업체에 뒤처지는지를 판단할 수 있는 속도입니다.

빅데이터가 전자상거래를 어떻게 개선하는지 보여주는 네 가지 예는 다음과 같습니다.

1. 개인화된 고객 경험

소셜 미디어 상호 작용과 함께 탐색 및 구매 내역을 포함한 온라인 행동을 분석함으로써 기업은 맞춤형 쇼핑 경험을 제공할 수 있습니다.

전자상거래 기업은 빅데이터 분석을 통해 고객에 대한 전체적인 시각을 구축할 수 있습니다. 이를 통해 성별, 위치, 소셜 미디어 활동 등의 요소를 기준으로 고객을 분류하여 개인화된 이메일을 작성하고, 다양한 고객 부문에 대한 마케팅 전략을 개발하고, 다양한 소비자 그룹에 맞는 제품을 출시할 수 있습니다.

2. 운영 및 데이터 관리 개선

빅 데이터는 기업이 백엔드와 프런트엔드 전자상거래 운영을 모두 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 기업은 과거 판매 데이터 분석을 통해 향후 구매 동향을 예측하여 재고를 보다 효율적으로 관리할 수 있습니다. 이러한 통찰력은 재고 비용을 줄이는 데도 도움이 될 수 있습니다.

또한 기업은 빅 데이터를 기반으로 한 예측 분석을 사용하여 평균 체크아웃 대기 시간을 추정하고 더 나은 CX를 위해 체크아웃을 간소화하는 개선 사항을 구현할 수 있습니다.

한편, 빅데이터는 배송의 실시간 추적 및 관리를 지원하여 공급망 관리 및 배송 최적화를 개선하고 고객 만족도 향상을 위해 패키지가 즉시 도착하도록 보장합니다. 데이터 분석을 통해 반품 및 환불 관리 시스템을 자동화하여 원활하고 번거로움 없는 프로세스를 보장할 수 있습니다.

3. 정확한 예측 = 더 많은 수익

구매 행동과 선호도를 이해함으로써 기업은 올바른 고객을 타겟팅하기 위한 마케팅 노력을 개선할 수 있습니다. 예를 들어, 일반적인 메시지보다는 자신에게 맞게 맞춤화된 이메일을 누군가가 열 가능성이 훨씬 더 높습니다.

AI 알고리즘은 빅데이터를 활용해 고객의 향후 구매 시기와 구매 시점을 예측한다. 세포라(Sephora), 넷플릭스(Netflix)와 같은 브랜드는 빅데이터를 사용하여 사용자 행동을 모니터링하고 고객 선호도를 추적합니다. 빅데이터를 활용하면 브랜드는 고객의 구매 이력을 학습하여 고객의 평생 가치를 예측할 수 있습니다.

또한 경쟁 분석을 통해 기업은 제품과 가격을 지속적으로 조정하여 누군가가 구매할 가능성을 높일 수 있습니다.

4. 더 나은 사기 예방 및 위험 관리

기업은 고객 데이터의 패턴과 추세를 식별함으로써 사기 행위를 의미할 수 있는 이상 징후를 감지할 수 있습니다. 예를 들어, 고객이 일반적으로 자신의 국가에서 소액 구매를 하다가 갑자기 해외에서 대규모 거래를 시도하는 경우 시스템은 이를 의심스러운 것으로 표시할 수 있습니다.

이러한 적시 탐지는 기업이 자금 세탁 위험을 줄여 기업과 고객을 모두 보호하는 데 도움이 됩니다.

AI 기반 안면 인식 및 신원 확인 시스템은 가짜 고객을 탐지하는 기능을 통해 전자상거래 보안을 강화합니다. 이러한 시스템은 얼굴 특징과 생체 인식 데이터로 구성된 빅데이터 세트에 대해 훈련된 ML 모델을 사용합니다. 고객은 셀카나 지문을 이용해 본인임을 인증합니다. AI 알고리즘은 이러한 생체 인식 데이터 포인트를 분석하고 이를 내부 데이터베이스와 비교합니다. 이는 원활하고 안전한 사용자 경험을 제공하고 신원 도용 위험을 줄입니다.

빅데이터 전자상거래 보안 위험

빅 데이터는 혁신적이지만 보안 문제도 수반됩니다. 전자상거래 기업은 고객 데이터를 책임감 있게 처리하고 이러한 위험으로부터 보호하기 위한 포괄적인 보안 조치를 구현해야 합니다.

• 데이터 침해: 전자상거래 플랫폼은 귀중한 고객 데이터를 저장하므로 사이버 공격의 수익성 있는 표적이 됩니다. 데이터 침해로부터 보호하기 위해 강력한 보안을 유지하는 것은 끊임없는 과제입니다. 단 한 번의 위반으로도 민감한 고객 정보가 노출되고 신뢰가 약화될 수 있습니다.
• 확장성: 전자 상거래 회사는 시간이 지남에 따라 더 많은 데이터를 수집하므로 보안 인프라가 그에 따라 확장될 수 있는지 확인해야 합니다. 대용량 데이터를 안전하게 처리하는 것은 결코 쉬운 일이 아닙니다.
• 제3자 위험: 전자상거래 플랫폼은 호스팅, 데이터 분석, 결제 처리 등 다양한 서비스를 제3자 공급업체에 의존하는 경우가 많습니다. 이러한 파트너십을 주의 깊게 관리하지 않으면 보안 위험이 발생할 수 있습니다.
• 규정 준수: 브랜드는 GDPR(일반 데이터 보호 규정) 및 CCPA(캘리포니아 소비자 개인 정보 보호법)와 같은 규정을 위반할 경우 벌금 및 벌금을 물릴 위험이 있습니다.

즉 전자상거래 빅데이터의 미래는 밝아 보인다. 데이터 과학자들은 고급 예측 분석을 AI 및 기계 학습과 더욱 긴밀하게 통합하기 위해 노력하고 있습니다. 이는 전자상거래에 대한 빅데이터의 영향력이 앞으로 더욱 커질 것임을 시사합니다.