کاربردهای داده های بزرگ در بخش خرده فروشی

 کاربردهای داده های بزرگ در بخش خرده فروشی

کلان داده چیست؟
در تجزیه و تحلیل داده ها، مطالعه الگوهای بین داده ها و پیش بینی پدیده های آینده برای عملکرد بهتر بسیار مهم است. علم داده فقط تجزیه و تحلیل داده ها و حجم وسیعی از اطلاعات نیست، بلکه در مورد کاوش در میان چنین الگوهای اطلاعاتی به منظور یافتن اطلاعات روشنگری برای استفاده در آینده است.

برخلاف زمان‌های سنتی که انسان‌ها مجبور بودند از طریق داده‌ها تجزیه و تحلیل کنند، تجزیه و تحلیل داده‌های معاصر برای انجام چنین تحلیل‌هایی از طریق داده‌ها به رایانه‌ها و ماشین‌هامتکی است. با این حال، وقتی صحبت از کلان داده می شود، قضیه متفاوت است.
داده‌های سخت‌کنترل‌شده، که به آنها Big Data گفته می‌شود، بسیار زیاد و مدیریت آن دشوار است. هنگامی که صحبت از تجزیه و تحلیل داده های کلان داده می شود، فرآیند حفاری در داده ها سریع تر، بزرگتر و متنوع تر است.
علاوه بر این، الگوریتم‌های هوش مصنوعی مورد نیاز برای انجام تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ پیچیده‌تر و ساختار یافته‌تر هستند تا حجم وسیعی از داده‌ها را مدیریت کنند.
به زبان ساده، داده‌های بزرگ حجم زیادی از داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار را توصیف می‌کند که هر روز یک کسب‌وکار را در بر می‌گیرد. در درجه اول به عنوان سه Vs - حجم، سرعت و تنوع تعریف می شود. "

تعریف کلان داده

مزایای داده های بزرگ

به طور کلی، استفاده از مولفه های فناوری داده های بزرگ دارای مزایای بسیاری است که می تواند پتانسیل سودآوری کسب و کارها را تسهیل کند و کارایی مدیریت کار را تسریع بخشد. در اینجا لیست مختصری از مزایای Big Data آورده شده است تا به شما کمک کند مفهوم را به خوبی درک کنید.
غرایز بهتر تصمیم گیری
 وقتی صحبت از کسب و کارها و سازمان ها می شود، برنامه های کاربردی داده های بزرگ می توانند مزایای زیادی داشته باشند. با این حال، یکی از بزرگترین مزایای Big Data این است که به غرایز تصمیم گیری بهتر کمک می کند.
 از آنجایی که Big Data می تواند عمیقاً در اطلاعات کاوش کند و الگوهایی را ایجاد کند که بینش را ارائه می دهد، Big Data می تواند در کمک به سازمان شما در تصمیم گیری آگاهانه تر بر اساس داده های استخراج شده از سوابق گذشته بسیار مفید باشد.
از این پس، تجزیه و تحلیل داده ها در صنعت خرده فروشی می تواند منجر به قدرت تصمیم گیری بهتر در بین مشاغل خرده فروشی شود.
تجزیه و تحلیل پیش بینی
 به محض جمع‌آوری عصاره‌های روشنگر از داده‌های بزرگ، الگوریتم‌ها می‌توانند به سازمان‌ها در دستیابی به تکنیک‌های تحلیل پیش‌بینی کارآمد و دقیق کمک کنند.
به زبان ساده، Big Data الگوریتم‌های رایانه‌ای را قادر می‌سازد تا بینش‌هایی را از مجموعه داده‌های بزرگ‌تر جمع‌آوری کنند تا به نتایج دقیق و نتایج بهتر برسند.

به این ترتیب، پیش‌بینی‌های به‌دست‌آمده در بلندمدت قابل اعتمادتر و سودمندتر هستند.
هنگامی که با تجزیه و تحلیل پیش بینی ترکیب می شود، داده های بزرگ پایه ای قوی برای استخراج داده ها ایجاد می کند که می توان روی آنها به صورت استراتژیک کار کرد و منجر به سودهای بالاتر در حوزه تجارت شود.
حریم خصوصی داده ها را تضمین می کند
مزیت دیگری که Big Data ارائه می دهد این است که حفظ حریم خصوصی داده ها را تضمین می کند. از آنجایی که داده‌هایی که تحت این مفهوم مدیریت می‌شوند بسیار پیچیده‌تر و ساختاریافته‌تر هستند، چندین قالب برای مدیریت Big Data استفاده می‌شود که از داده‌های حساس محافظت می‌کند و بقیه را بر اساس آن طبقه‌بندی می‌کند.
ابزارهای Big Data Analytics بدون مختل کردن یا فاش کردن هیچ گونه بینش داده، فقط بر روی خطوط بینش مورد نیاز کار می کنند و از تمرکز دور نمی شوند. بنابراین، مطمئنا حریم خصوصی و امنیت داده ها را تضمین می کند.
 
 کلان داده در بخش خرده فروشی
 
اگرچه ممکن است متوجه شده باشید که داده های بزرگ در زندگی روزمره ما بسیار مفید است، اکنون در مورد Big Data در بخش خرده فروشی مطالعه خواهید کرد.
وقتی صحبت از استفاده از Big Data در بخش خرده فروشی می شود، بسیاری از برنامه های Big Data را می توان در این بحث گنجاند. اجازه دهید کاربردهای Big Data را در بخش خرده فروشی 2020 کشف کنیم.
ترجیحات مشتری
 
یکی از برجسته‌ترین کاربردهای Big Data در بخش خرده‌فروشی این است که چنین حجم وسیعی از داده‌ها به خوبی می‌تواند نتایج دقیقی را برای ترجیحات مشتری ارائه دهد.
به لطف پیشرفت‌های فناوری، تکنیک‌های تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ می‌توانند به الگوریتم‌های یادگیری ماشین کمک کنند تا داده‌ها را بررسی کنند و ترجیحات مشتری را بر اساس سوابق خرید قبلی و سابقه خرید فرد حدس بزنند.
در بخش خرده فروشی، درک روان مشتری و تجزیه و تحلیل نوع محصولات مورد نظر او برای ارتقای محصولات هدف و کمک به شرکت ها در کسب سود در زمان قابل توجه بسیار مفید است.
با Big Data، می توان به این امر در سناریوی بازاریابی معاصر دست یافت، جایی که فناوری دریچه های بسیاری را برای متخصصان خرده فروشی باز کرده است تا درک کنند که مشتریان واقعاً چه می خواهند.
اگرچه دانشمندان داده‌کاوی پیشنهاد می‌کنند که تعداد انگشت شماری از مجموعه داده‌ها نمی‌توانند به‌طور دقیق نشان دهند که چه نوع ترجیحات مشتری بیشتر مورد نظر است، اما افشاگری دیگری وجود دارد که باید انجام دهند.
از سوی دیگر، همانطور که آنها پیشنهاد می کنند، ابزارهای علم داده های بزرگ می توانند ترجیحات مشتری را با استفاده از الگوریتم های آموزش دیده با حداکثر نمونه ممکن نشان دهند.

بهینه سازی سبد محصولات

در حالی که ترجیحات مشتری یکی از جنبه‌های بخش خرده‌فروشی است، گزارش‌های محصول یکی دیگر از مواردی است که جایگاه بسیار برجسته‌ای در این زمینه دارد. با توجه به این موضوع، داده های بزرگ را می توان در بهینه سازی سبد محصولات نیز به کار برد.

از آنجایی که گزارش‌های بازخورد مشتریان از طریق منبع داده‌های بزرگ جمع‌آوری می‌شوند، بخش‌های فروش شرکت‌های مختلف می‌توانند تصاویر محصول و مجموعه‌های کلی خود را بهینه کنند.
 این به آنها کمک می کند تا بفهمند چه اضافاتی را می توانند در محصولات خود وارد کنند و چه ویژگی هایی برای مشتریان ناخواسته است.
این نه تنها برای مشتریان و شرکت‌ها مفید است، بلکه جریان دو طرفه کالاها را بسیار کارآمدتر و تقویت می‌کند.
مجموعه گزارش های بازخورد مشتری همچنین به ارزیابی عملکرد یک شرکت در بلندمدت کمک می کند و بررسی های از راه دور در دسترس برای پیشرفت یک برند ارائه می دهد.
"آلدو یک شرکت کفش و لوازم جانبی مستقر در کانادا است که از داده‌های بزرگ برای رسیدگی به این زمان دیوانه‌وار سال استفاده می‌کند. این شرکت بر اساس معماری داده‌های کلان سرویس‌گرا عمل می‌کند، منابع داده‌ای متعددی را که در پرداخت، صورت‌حساب و کشف تقلب یکپارچه می‌شوند. پروژه یکپارچه سازی آلدو را قادر می سازد تا یک تجربه تجارت الکترونیک یکپارچه را حتی در جمعه سیاه ارائه دهد.
کاربردهای کلان داده در صنعت خرده فروشی

مدیریت زنجیره تامین
 یکی دیگر از کاربردهای بسیار مهم تجزیه و تحلیل داده های بزرگ را می توان در زمینه زنجیره تامین مشاهده کرد. در بخش خرده فروشی، عرضه محصولات نقش بسیار مهمی دارد زیرا محصولات را از یک نقطه به نقطه دیگر می رساند.
در چنین حالتی، در حالی که محصولات از یک سر به سر دیگر ارسال می شوند، حفره های بسیاری در بین زنجیره تامین رخ می دهد. شاید اینجاست که Big Data وارد صحنه می شود و نقش خود را ایفا می کند.
در هر سیستم مدیریت زنجیره تامین، Big Data می‌تواند هر گونه ناکارآمدی را پیش‌بینی کند و همچنین می‌تواند ناهنجاری‌ها را در صورت وجود تشخیص دهد.
Big Data با توانایی تشخیص ناهنجاری ها می تواند موانع موجود در مدیریت زنجیره تامین را از بین ببرد و به راحتی می تواند به عنوان یک زنجیره خود ترمیمی عمل کند که به بخش خرده فروشی اجازه می دهد چنین خطاهایی را اصلاح کند.
 به عنوان مثال، یک شرکت تولید شکلات تعداد ثابتی (مثلاً 100) محصول را به یک فروشگاه مواد غذایی در محل شما عرضه می کند.

با این حال، به دلیل برخی اشکال، این فرآیند تنها 25 قطعه را در ماه مارس عرضه می کند. با این حال، Big Data می‌تواند از طریق چنین داده‌هایی اجرا شود و هر گونه ناهنجاری‌هایی را شناسایی کند که فوراً شرکت را در مورد هر شکافی آگاه می‌کند.
تشخیص کمبود کیفیت
 
بیگ دیتا علاوه بر شناسایی ناهنجاری‌ها در مدیریت زنجیره تامین، می‌تواند به بخش خرده‌فروشی در شناسایی نقص‌های کیفیت در محصولات تولید شده توسط یک شرکت نیز کمک کند.
زنجیره‌های خرده‌فروشی از تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ برای بررسی داده‌ها برای کمبود کیفیت و ارزیابی عملکرد محصول در بازار استفاده می‌کنند. با این اوصاف، داده‌های بزرگ در بخش خرده‌فروشی می‌تواند برای دانشمندان داده‌ای که از چندین روش و مکانیسم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، مفید باشد. (درباره اینکه چگونه تجزیه و تحلیل داده های بزرگ از هوش مصنوعی استفاده می کند بیشتر بیاموزید)
به منظور تقویت بهبود کیفیت در مشاغل خرده‌فروشی، دانشمندان داده به دنبال بهترین روش‌ها برای انجام عملیات خرده‌فروشی می‌گردند و مطابق با استانداردهای کیفیت خود را پیدا می‌کنند تا بتوانند با این گونه فروشندگان رقابت کنند و بهترین را ارائه دهند.
زمانی که اطلاعات را از این داده‌ها به دست آوردیم، می‌توانیم بهترین شیوه‌های جهانی را در همه کارخانه‌ها برای همسویی بهتر فرآیندها و بهبود عملکرد کیفیت اعمال کنیم.»

کلان داده در بخش خرده فروشی

 تجزیه و تحلیل پیش بینی فروش
 
حتی اگر ممکن است از برنامه های Big Data Analytics در بخش خرده فروشی شگفت زده شده باشید، یک کاربرد دیگر وجود دارد که می تواند شما را کاملا شگفت زده کند.
 با کمک ابزارهای تحلیل پیش‌بینی‌کننده، دانشمندان داده‌های بزرگ می‌توانند تجزیه و تحلیل پیش‌بینی فروش را انجام دهند که تقاضای محصول را در مناطق مختلف جمعیتی و در میان گروه‌های هدف مختلف پیش‌بینی می‌کند.
 یکی از بزرگترین چیزهایی که Big Data در اختیار ما قرار می دهد، حجم عظیمی از رکوردهای داده است که از گذشته و حال به دست آمده است. بنابراین، از این رکوردها می توان برای تشخیص اینکه چه فصول یا چه دوره های زمانی شاهد فروش بیشتر یک محصول خاص است، استفاده کرد.
به نوبه خود، این شناسایی به شرکت‌های بخش خرده‌فروشی کمک می‌کند تا تیم‌های فروش خود را در چنین مواقعی در سال آماده کرده و مستقر کنند. این استفاده از Big Data علاوه بر یک برنامه کاربردی، بزرگترین مزیت این فناوری در بخش خرده فروشی نیز محسوب می شود.

 آینده بخش خرده فروشی و داده های بزرگ
آینده ابزارهای کلان داده در صنعت خرده‌فروشی به گسترش فرصت‌ها و افزایش ظرفیت سودآوری کسب‌وکارها در کل است.
حتی اگر بیشتر عملیات خرده‌فروشی با کمک شرکت‌های Big Data مدیریت می‌شود، سال‌های آینده می‌تواند شاهد همکاری جنبه‌های تکنولوژیکی بیشتری با این بخش باشد.
 وقتی صحبت از کاربردهای آینده Big Data در بخش خرده‌فروشی به میان می‌آید، می‌توان انتظار داشت که دانشمندان داده پیشرفت قابل توجهی داشته باشند. یکی از بهترین نمونه های آینده بخش خرده فروشی را می توان در پرتو روبات های خرده فروشی درک کرد.
نه تنها این ربات‌های خرده‌فروشی جمع‌آوری داده‌ها را گسترده‌تر می‌کنند، بلکه ناکارآمدی و دقت الگوهای خرید را نیز افزایش می‌دهند.