ビッグデータおよび小売業者 - ダミー

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小売業者は多数の顧客の売上記録を収集し、維持しています。課題は、常にこのデータを有効に活用することでした。理想的には、小売業者は、顧客の人口統計的特徴、および購入に興味のある種類の商品およびサービスを理解したいと考えています。コンピューティング能力の継続的な改善により、顧客の特性に基づいて、異なる製品の需要を予測するために使用できるパターンを見つけるために、膨大な量のデータを調べることが可能になりました。

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ビッグデータが役立つもう1つの問題は、さまざまな顧客が価格にどれだけ敏感であるかを具体的に理解する価格戦略です。製品の適切な価格を選択することは、推測に基づいていることがあります。これとは対照的に、ビッグデータは、小売業者が顧客の習慣を使用して商品の利益を最大化する価格を特定する能力を高めることができます。大きなデータを使用するもう1つの利点は、小売店が顧客の買い物習慣に基づいて店舗全体の商品の配置をよりよく計画できることです。

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ビッグデータは小売業者の在庫管理にも役立ちます。多くの小売業者はさまざまな種類の製品を販売しており、この情報を把握することは大きな課題です。大きなデータでは、小売業者は在庫のサイズと場所に関する情報を即座に更新することができます。

小売業にとってビッグデータの最も重要な用途の1つは、個人の好みに基づいてプロモーションを行って個々の消費者をターゲットにする能力です。このようなターゲティングは、広告の効率を高めるだけでなく、顧客にリテーラーとのより個人的な関係をもたらし、リピートビジネスを促進します。さらに、顧客の嗜好に関する知識は、小売業者が将来の購入のための推奨を提供することを可能にし、これはさらに繰返しビジネスを増加させる。

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Nordstrom

例として、Nordstromは大きなデータの使用を大いに受け入れています。これは、顧客にオンラインショッピングのオプションを提供する最初の小売店の1つでした。同社では、スマートフォンアプリを開発して、顧客が自分のiPad、iPhone、および他のモバイルデバイスから直接ショッピングできるようにしている。 Nordstromは、店舗のどれに特定の商品を運ぶかを顧客に示す。 Nordstromは他の店舗から発注しなければならない商品については、配送時間の正確な見積もりを提供することができます。

Nordstromは大きなデータ機能を使用して、ショッピング体験に基づいてパーソナライズド広告を顧客に提供します。この情報は、ノルトラインの店舗販売、ウェブサイト、FacebookやTwitterなどのソーシャルメディアサイトから得られます。

Nordstromは、イノベーションラボ部門を通じて顧客のショッピング体験を改善するための調査を実施しています。同社が2011年に大型データ技術の最先端を維持するために、この部門を創設しました。

Walmart

Walmartは大きなデータを受け入れている大手小売業者の1つです。販売量に基づいて、Walmartは米国最大の小売業者です。また、同国最大の民間雇用者でもあります。

ここ数年、ウォルマートは電子商取引を推進し、Amazonと直接競争できるようにしました。 comなどのオンライン小売業者に2011年、Walmartは同社の独自の検索エンジン機能を利用するためにKosmixという会社を買収した（KosmixはWalmart Labsと改名された）。

その後、Walmart Labsは、大規模なデータ技術に基づいていくつかの新製品を開発しました。これらのうちの1つはソーシャルゲノムと呼ばれ、ウォルマートは顧客がインターネット上のさまざまなサイトを通じて表現した嗜好に基づいて割引を使って個々の顧客をターゲットにすることができます。 Walmart Labsによって開発された別の製品は、Shoppycatであり、Facebookで見つかった情報に基づいてギフトの推奨を提供するアプリです。

電子商取引は依然としてウォルマートの年間収入の割合は比較的低いものの、大規模なデータ技術に投資したことにより、オンラインセールスが今後さらに重要な収入源となることが予想されます。

Amazon。 com

小売で大きなデータを使用する最良の例はAmazonです。 comは、大きなデータ技術なしでは存在することさえできませんでした。 Amazonは書籍の販売を開始し、家具、家電製品、衣類、エレクトロニクスなど、想像を絶するあらゆる小売分野にまで拡大しています。その結果、Amazonは2014年に890億ドルの収入を得て、米国内のトップ10の小売業者、そして最大のオンライン小売業者の1つになっています。 Amazonは、オンライン小売業者と同様に、いくつかのアプリケーションに大きなデータを使用しています。

膨大な在庫を管理

注文を正確に追跡

将来の購入を推奨する
Amazonは、
項目間コラボレーティブフィルタリング。このフィルタリングは、過去の購入、閲覧された商品、類似の特性を有する顧客の購入など、顧客が商品を購入するように導くことができる主要な詳細を識別するように設計されたアルゴリズムに基づいている。 Amazonはまた、潜在的な売上高に基づいて選択された電子メールによる推奨を提供しています。

アマゾンは大きなデータ機能への投資を別の方法でうまく活用できるようになりました。企業はそのインフラを有料で利用できるようになり、収益を得ることができます。これは、Amazon Elastic MapReduce（EMR）やAmazon Web Services（AWS）などの製品によって行われます。 Amazon EMRを使用すると、Amazonのコンピュータハードウェアを使用して膨大な量のデータを分析できます。このハードウェアはAmazon Cloud Driveを介してアクセスできます。Amazon Cloud Driveでは、企業はデータの保管に費用を支払うことができます。多くの企業にとって、これらの機能を使用することは、ビッグデータの要求を処理するために必要となるコンピュータインフラストラクチャを構築するよりも安価です。 AWSは、Amazon Cloud Driveを介して、ストレージ設備、データベース管理システム、ネットワーキングなど、さまざまなコンピュータサービスを提供しています。アマゾンのビッグデータ利用の興味深い拡張点の1つは、注文前に顧客に商品を発送する予定です。

同社は2014年に「先行出荷」方法論の特許を取得しました。この計画が成功するためには、Amazon。 comは、商品の返品のリスクを避けるために信じられないほど高度な精度で顧客の需要を予測できる必要があります。