전자상거래 데이터 관리가 비즈니스 성장에 중요한 이유는 무엇입니까?

데이터와 파생된 통찰력은 항상 의사 결정, 프레이밍 및 전략적 이니셔티브 실행과 일상적인 운영 최적화에서 중요한 역할을 합니다. 기업이 경쟁 우위를 확보하기 위해 지속적으로 노력하고 있기 때문에 데이터는 오늘날에도 가장 중요합니다.

간단히 말해, 데이터는 전체 비즈니스 환경을 재구성할 수 있습니다. 그 중요성에도 불구하고 여러 기업은 데이터를 적절하게 분석할 효율성이 여전히 부족하기 때문에 데이터를 최대한 활용하지 못하고 있습니다.

데이터는 모든 규모, 규모, 전문 지식 및 속한 산업의 비즈니스에 매우 중요합니다. 그러나 데이터는 전자 상거래 비즈니스에 매우 중요합니다. 이유가 궁금하실 텐데요?

전자 상거래 비즈니스는 CRM 시스템, 인앱 분석 및 기타 도구 중에서 챗봇과의 고객 관련 대화에 상당한 양의 고객 정보를 보유하고 있습니다. 여러 기업이 구조적으로 데이터를 수집하는 데 성공했지만 데이터 해석 및 분석은 아직 선두 자리를 차지하지 못했습니다.

다음은 데이터가 비즈니스, 전자 상거래 등의 성장을 가속화할 수 있는 방법을 보여주는 몇 가지 방법입니다.

데이터 레이크를 통한 종합적인 접근 방식

수요 예측 개선

수요 예측은 전자 상거래 비즈니스의 성공을 결정하는 데 우선 순위를 두는 중요한 측면 중 하나입니다. 이를 통해 전자 상거래 비즈니스와 생태계 전반의 이해 관계자가 재고를 적절하게 계획하고 예상 수요에 따라 재고를 보충할 수 있습니다.

재고 재고가 고객 세그먼트의 실제 수요에 비해 충분한 경우 전자 상거래 비즈니스는 추가 재고 보관, 쓸모 없는 재고 등으로 인한 추가 비용을 부담해야 할 수 있습니다.

수요 예측은 데이터 기반 통찰력을 활용하여 고객 행동 분석을 수행하는 것에 지나지 않습니다. 선호도, 구매 경향, 과거 상호 작용 등을 기반으로 고객을 다양한 페르소나로 분류하는 데 도움이 됩니다.

이러한 실행 가능한 통찰력을 마음대로 사용함으로써 소매업체와 전자상거래 거대 기업은 목표 고객에게 부가가치가 높고 원활하며 개인화된 경험을 제공할 수 있는 기회를 갖게 됩니다. 데이터 및 도출된 인사이트를 활용하여 잠재 고객 세그먼트를 식별하고 접근하고 유인할 수도 있습니다.

데이터 계층의 필요성 제거

제한 없이 데이터를 수집하고 구분 계층을 생성하지 않는 것은 데이터 레이크의 두드러진 특징 중 하나입니다.

그러나 일부 비평가들은 구조화되지 않은 원시 데이터를 수집하고 이를 활용될 때까지 데이터 레이크 형태로 저장하는 것이 무의미하다고 생각합니다.

고객 중심의 마케팅 노력 만들기

전반적으로 기업은 고객 행동 통찰력의 중요성을 빠르게 인식하고 그에 따라 비즈니스 모델을 최적화하기 위한 실질적인 시도를 하고 있습니다. 데이터 레이크는 비즈니스 유연성을 제공하는 데 필수적입니다. 데이터 레이크는 기업이 고도로 표적화된 마케팅 캠페인을 맞춤화하고 제작할 수 있도록 지원합니다.

데이터 레이크는 데이터를 미리 정의된 모델로 제한하는 대신 분석 모델의 사용자 지정을 허용함으로써 포괄적인 접근 방식을 활용합니다. 이것은 실제로 기업이 비즈니스 요구에 가장 효과적이고 비용 효율적인 솔루션으로 데이터 레이크를 선택하도록 장려합니다.

인공 지능(AI)

연구에 따르면 전자 상거래 분야의 인공 지능이 건전한 속도로 성장하고 있으며 전 세계 매출은 2025년까지 368억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이러한 성장의 가장 좋은 예 중 하나는 글로벌 전자 상거래 거대 기업인 Amazon입니다. 1000억 달러로 측정된다.

많은 사람들이 그러한 엄청난 성공의 비결을 밝히고 싶어할 것입니다. 글쎄, 그것은 단순히 데이터를 분석하는 것 이상입니다. 시장의 근본적인 문제, 격차 및 수요를 감지하려면 기본적으로 우수한 알고리즘이 필요합니다. 기존 프로세스는 비즈니스 수준에 적용할 수 있는 피드백을 제공할 수 있는 기계 학습 및 시스템으로 강조되어야 합니다.

고객의 기대를 충족시키는 것만으로는 더 이상 충분하지 않습니다. 대신 기업은 이를 능가하기 위해 노력해야 합니다. 인공 지능을 통해 전자 상거래 대기업은 고객의 구매 패턴을 파악하고 예상 구매 선호도 또는 볼륨 예측을 제시할 수 있습니다. 이러한 통찰력을 통해 전자 상거래 플레이어는 상향 판매 및 교차 판매를 위한 방법을 갖게 됩니다.

오늘날의 고객은 기술에 정통하므로 구매 여정이 그 어느 때보다 훨씬 복잡합니다. 인공 지능을 통해 전자 상거래 기업은 고객의 다음 행동을 예측하고 제품 추천을 제공할 수 있습니다. 이것은 구매를 장려하고 때때로 디지털 입소문 마케팅을 장려하는 좋은 방법입니다.

상품 정보 관리 시스템

전자 상거래 생태계의 데이터에 대해 이야기할 때 제품 콘텐츠는 상당히 큰 비중을 차지합니다. 제품 데이터의 효율적인 관리는 전자 상거래 비즈니스의 궁극적인 성공에 필수적입니다. 여기서 상품정보관리는 궁극적인 해결책으로 등장한다.

그렇다면 상품정보관리시스템이란 무엇일까요? 본질적으로 다양한 전자 상거래 판매 및 마케팅 매장에서 제품 관련 정보를 원활하게 생성, 관리, 저장 및 배포하는 원스톱 플랫폼 역할을 하는 소프트웨어입니다.

PIM 시스템은 제품 콘텐츠를 실시간으로 분류하고 편집하는 데 필요한 기술과 도구를 사용하여 제품 카탈로그 구조를 구축하고 제품 데이터의 플랫폼 간 및 다중 장치 공유를 가능하게 합니다.

자동화가 핵심이다

오늘날의 고객은 단조로운 브랜드 판촉에 면역이 되어가고 있습니다. 고객의 관심 시간이 줄어들면서 제품 구매 주기가 점점 짧아지고 복잡해지고 있습니다.

고객의 기대치는 진화했으며 구매 결정을 내리기 전에 한 곳에서 제품에 대한 전체적인 관점을 요구합니다. 전자 상거래 플랫폼이 이동 중에 완전하고 정확하며 일관된 제품 정보를 제공하지 못하면 기업은 잠재 고객 기반을 잃을 수 있습니다. 그리고 이것은 연구에 의해 뒷받침되었습니다!

여러 연구와 연구에서 제품 데이터에 대한 전체적이고 일관된 보기를 제공하는 전자 상거래 플랫폼이 전환율을 여러 배로 높일 수 있다는 사실을 강조합니다. 말보다 행동이 쉽습니다! 제품 관련 콘텐츠 수집, 생성 및 강화 프로세스를 간소화하는 것은 다소 어려운 일입니다.

PIM 시스템은 이러한 프로세스를 자동화하고 능률화하여 전자 상거래 비즈니스의 출시 시간을 줄이는 데 중추적인 역할을 할 것입니다.

PIM 시스템의 주요 기능 및 이점은 다음과 같습니다.

• 여러 영업/마케팅 채널에서 정확하고 일관된 실시간 제품 데이터를 사용할 수 있습니다.
• 제품 관련 정보와 관련된 옴니채널 고객 경험 개선
• 전자 상거래 생태계의 다양한 이해 관계자 간의 조정을 개선하기 위한 상호 기능 및 통합 기능
• 판매 ROI를 높일 수 있는 출시 시간 단축

더 자세한 정보를 얻으려면 지금 Vinculum의 전문가에게 문의하십시오!