빅 데이터가 소매 업계에 가져오는 비즈니스 가치
빅 데이터가 주도하는 비즈니스 혁명의 흐름 속에서 빅 데이터를 활용하여 비즈니스를 창출하는 방법을 배워야 합니다. 비즈니스 가치가 떨어지거나 빅 데이터에 압도당할 수 있습니다. 차세대 중심 비즈니스 환경이 제거됩니다.
빅데이터에 대한 최초의 이야기는 미국에서 두 번째로 큰 슈퍼마켓인 타겟(Target)에서 일어났습니다. 임산부는 소매업체에게 귀중한 고객 그룹입니다. 하지만 그들은 일반적으로 Target에서 임신용품을 구매하는 대신 산부인과 전문점을 이용합니다. 타겟이라고 하면 청소용품, 양말, 화장지 등 생활필수품을 떠올리는 경우가 많지만, 타겟에는 임산부에게 필요한 모든 것이 있다는 사실을 간과합니다. 그렇다면 출산용품 매장에서 이러한 고객 세그먼트를 차단하기 위해 Target이 할 수 있는 일은 무엇입니까?
이를 위해 Target의 마케팅 직원은 Target의 고객 데이터 분석 부서에 문의했습니다(게스트 데이터 Analytical Services의 수석 관리자인 Andrew Pole은 다음과 같이 물었습니다). 그는 임신 2기의 임산부를 식별할 수 있는 모델을 구축했습니다. 미국에서는 출생기록이 공개되는데, 아이가 태어나면 갓 태어난 산모는 압도적인 제품 할인 광고에 휩싸이게 된다. . Target이 모든 소매업체보다 먼저 어떤 고객이 임신했는지 알 수 있다면 마케팅 부서는 이들에게 맞춤형 출산 할인 광고를 조기에 보내고 귀중한 고객 리소스를 조기에 타겟팅할 수 있습니다.
그러나 임신은 매우 사적인 정보입니다. Andrew Pole은 Target이 베이비샤워 등록 양식을 가지고 있다고 생각했습니다. Andrew Pole은 이러한 등록 양식에서 고객 소비 데이터를 모델링하고 분석하기 시작했으며 곧 매우 유용한 데이터 패턴을 많이 발견했습니다. 예를 들어, 모델은 많은 임산부가 임신 중기 초에 무향 핸드 크림을 대량으로 구매하고, 임신 첫 20주 동안 칼슘, 마그네슘, 아연을 보충하는 Centrum 정제와 같은 건강 관리 제품을 구매할 것이라는 사실을 발견했습니다. 마지막으로 Andrew Pole은 25가지 대표적인 상품의 소비 데이터를 선택하여 '임신 예측 지수'를 구축했습니다. 이 지수를 통해 Target은 작은 오차 범위 내에서 고객의 임신 상태를 예측할 수 있으므로 Target은 임산부에게 조기에 할인 혜택을 제공할 수 있습니다. 고객에게 전송됩니다.
그렇다면 타겟은 임부용품 할인 광고와 임신과 관련 없는 광고를 섞어서 이런 광고를 보면 겁을 먹게 될까요? , 따라서 고객은 Target이 자신이 임신했다는 사실을 알지 못합니다. 놀랍게도 타겟의 이런 할인 광고는 어둠 속에 갇혀 있던 아버지가 우연히 자신의 고등학생 딸이 임신했다는 사실을 알게 되었고, 그 결과 타겟의 빅데이터가 보도되기도 했습니다. 그 위력은 미국을 놀라게 했다.
타겟은 앤드루 폴의 빅데이터 모델을 바탕으로 새로운 광고 및 마케팅 계획을 세웠고, 그 결과 타겟의 임신용품 매출이 폭발적인 성장을 보였다. Andrew Pole의 빅데이터 분석 기술은 임산부 고객 부문을 넘어 다양한 고객 부문으로 확산되기 시작했으며, Andrew Pole이 Target에 합류한 2002년부터 2010년까지 Target의 매출은 440억 달러에서 670억 달러로 증가했습니다.
많은 임산부들이 자신도 모르게 1년 내내 타겟의 충성스러운 팬이 되었고, 많은 임산부 용품 매장도 자신도 모르게 파산했다고 상상할 수 있습니다. 빅데이터는 자신도 모르게 비즈니스 혁명의 강력한 저류를 몰고 가고 있습니다. 조만간 기업은 깨닫지 못한 채 성장할 것인지, 아니면 깨닫지 못한 채 멸망할 것인지에 대한 질문에 직면하게 될 것입니다.
빅데이터는 누구인가?
빅데이터는 매우 인기가 있지만 빅데이터가 무엇인지 명확하게 설명하는 사람은 많지 않습니다. 빅 데이터가 무엇인지 제대로 이해하려면 먼저 Target이 빅 데이터를 수집하는 방법을 살펴봐야 합니다.
가능한 경우 Target의 빅 데이터 시스템은 각 고객에게 ID 번호를 할당합니다. 신용 카드를 긁고, 쿠폰을 사용하고, 설문지를 작성하고, 반품 양식을 우편으로 보내고, 고객 서비스에 전화하고, 광고 이메일을 열고, 공식 웹 사이트를 방문하는 등 모든 작업이 ID 번호에 기록됩니다.
그리고 이 ID 번호에는 연령, 결혼 여부, 자녀가 있는지, 거주하는 도시, Target에서 주소까지의 거리, 급여, 거주지 여부 등 인구통계 정보도 기록됩니다. 최근 이사한 곳, 지갑 속 신용카드 현황, 자주 방문하는 홈페이지 주소 등 또한 Target은 인종, 취업 이력, 읽고 싶은 잡지, 파산 기록, 결혼 이력, 주택 구입 기록, 학교 기록, 독서 습관 등 귀하에 관한 기타 정보를 다른 관련 기관으로부터 구입할 수도 있습니다. 얼핏 보면 별 의미 없는 데이터라고 생각할 수도 있지만, 앤드루 폴과 고객 데이터 분석 부서의 손에서는 겉보기에 쓸모없어 보이는 데이터들이 앞서 말한 막강한 힘으로 터져나왔다.
비즈니스 분야에서 빅데이터는 Target이 수집한 소비자 행동과 관련된 방대한 양의 관련 데이터입니다. 이러한 데이터는 기존 저장 방식과 데이터베이스 관리 도구의 기능적 범위를 뛰어넘는 빅데이터 저장, 검색, 분석, 시각화 기술(클라우드 컴퓨팅 등)을 활용해 막대한 비즈니스 가치를 발굴해야 합니다.
빅데이터의 상업적 가치
빅데이터는 워낙 인기가 많아 유행을 따라 빅데이터라고 부르는 사람들이 많지만, 빅데이터가 무엇인지 이해하지 못하는 사람들도 많다. 빅데이터가 어디에서 막대한 상업적 가치를 창출할 수 있는지 모르겠습니다. 이러한 맹목적인 추세 추종은 과거 소셜 네트워크와 공동구매의 맹렬한 추구처럼 비참한 실패로 끝날 수밖에 없습니다. 그렇다면 빅데이터는 어떤 측면에서 거대한 비즈니스 가치를 발굴할 수 있을까? IDC와 McKinsey의 빅데이터 연구 결과를 요약하면 빅데이터는 주로 다음 네 가지 측면에서 거대한 비즈니스 가치를 발굴할 수 있다. 각 그룹에 맞는 고유한 조치, 빅 데이터를 사용하여 실제 상황을 시뮬레이션하고 새로운 요구 사항을 발견하며 관련 부서 간의 빅 데이터 결과 공유를 개선하고 전체 관리 체인 및 산업 체인을 개선합니다. ; 비즈니스 모델, 제품 및 서비스를 혁신합니다. 저자는 이를 빅데이터의 4가지 비즈니스 가치 레버라고 부릅니다. 기업이 빅데이터 분야에 투자하기 위한 큰 발걸음을 내딛기 전에 기업 자체의 이 네 가지 지렛대의 실제 상황과 강점을 명확하게 분석해야 합니다.
1. 고객 그룹을 세분화한 다음 각 그룹에 맞는 고유한 조치를 취합니다. 이 기사의 시작 부분에 있는 Target의 이야기는 이러한 활용의 예입니다. 마케팅 및 서비스를 위해 특정 고객 그룹을 타겟팅하는 것은 항상 판매자의 추구였습니다. 클라우드에 저장된 대용량 데이터와 빅데이터 분석 기술은 매우 높은 비용 효율성으로 실시간, 극한의 소비자 세분화를 가능하게 합니다. 예를 들어, 빅데이터 시대 이전에는 다수의 고객의 임신 여부를 파악하기 위해 엄청난 양의 인력, 물적, 재정적 자원이 투자되어야 했기 때문에 이러한 세분화 행위는 상업적인 의미가 없었다.
2. 빅데이터를 사용하여 현실을 시뮬레이션하고 새로운 요구 사항을 발견하며 투자 수익을 개선합니다. 이제 센서는 점점 더 많은 제품에 내장되고 있으며, 자동차와 스마트폰의 확산으로 수집할 수 있는 데이터의 양이 폭발적으로 늘어나고 있습니다. 블로그, 트위터, 페이스북, 웨이보 등 소셜 네트워크에서도 엄청난 양의 데이터가 생성됩니다. 클라우드 컴퓨팅과 빅데이터 분석 기술을 통해 가맹점은 이러한 데이터를 거래 행위 데이터와 함께 실시간으로 저장하고 분석할 수 있으며 높은 비용 효율성을 얻을 수 있습니다. 거래 과정, 제품 사용, 인간 행동 등을 모두 디지털화할 수 있습니다. 빅 데이터 기술은 데이터 마이닝을 위해 이러한 데이터를 통합할 수 있으며 경우에 따라 모델 시뮬레이션을 사용하여 다양한 변수(예: 다양한 지역의 다양한 프로모션 프로그램)에서 어떤 프로그램이 가장 높은 투자 수익을 얻을 수 있는지 결정합니다.
3. 관련 부서 간의 빅데이터 결과 공유를 개선하고 전체 관리 체인과 산업 체인의 투자 수익을 향상시킵니다. 빅데이터 역량이 강한 부서는 클라우드 컴퓨팅, 인터넷, 내부 검색엔진 등을 통해 빅데이터 역량이 약한 부서와 빅데이터 결과를 공유할 수 있어 빅데이터를 통한 비즈니스 가치 창출에 도움이 된다. 이번 레버리지 사례는 월마트에 관한 이야기입니다.
월마트는 이 도구를 통해 공급업체가 각 매장의 판매 및 재고 상태를 미리 알 수 있어 월마트가 지시를 내리기 전에 스스로 상품을 보충할 수 있는 빅데이터 도구를 개발했습니다. 이는 품절 상황과 공급망의 전반적인 재고 수준을 크게 줄일 수 있습니다. 이 과정에서 공급업체는 매장 내 상품 진열을 더욱 효과적으로 통제할 수 있고, 매장 직원과의 더 많은 접촉을 통해 제품 지식을 향상할 수 있습니다. Walmart는 재고 비용을 절감하고, 직원의 제품 지식을 향상시키며, 매장 상품 진열. 이를 종합하면 전체 공급망이 서비스 품질을 향상시키는 동시에 비용을 절감할 수 있으며, 공급업체와 월마트의 브랜드 가치도 향상됩니다. Walmart는 공급망 전반에 걸쳐 빅데이터 기술을 공유함으로써 소매 업계의 생산성 혁명을 촉발했습니다.
4. 비즈니스 모델, 제품 및 서비스를 혁신합니다. 빅데이터 기술을 통해 기업은 기존 제품과 서비스를 향상시키고, 새로운 제품과 서비스를 창출하며, 완전히 새로운 비즈니스 모델을 창출할 수도 있습니다. 이 레버에서는 Tesco를 예로 들겠습니다. Tesco는 방대한 양의 고객 데이터를 수집하여 각 고객의 방대한 데이터를 분석함으로써 각 고객의 신용도 및 관련 위험을 매우 정확하게 평가할 것입니다. 이를 바탕으로 테스코는 향후 자체 신용카드 출시도 추진하고 있다.
빅 데이터의 비즈니스 혁명
위의 네 가지 수단을 통해 빅 데이터는 엄청난 비즈니스 가치를 창출할 수 있습니다. McKinsey가 빅 데이터가 다음으로 생산의 세 번째 주요 요소가 될 것이라고 말한 것은 당연합니다. 전통적인 4대 생산요소. 빅 데이터는 시장 점유율, 비용 통제, 투자 수익 및 사용자 경험을 촉진하는 데 큰 역할을 할 것입니다. 빅 데이터 이점은 기업의 가장 중요한 비교 경쟁 우위가 될 것입니다. McKinsey의 추정에 따르면, 소매업체가 빅데이터의 장점을 최대한 활용할 수 있다면 영업이익률은 연평균 60% 증가하고, 생산 효율성은 연평균 0.5~1 증가율을 달성할 수 있을 것으로 예상됩니다. 이제 빅 데이터의 개념이 점점 더 대중화되면서 사람들은 Wal-Mart, Target, Amazon 및 Tesco와 같은 거대 기업이 수년 동안 조용히 빅 데이터 기술을 사용해 왔으며 빅 데이터를 마케팅 및 마케팅 활동에 활용해 왔다는 사실을 알게 되었습니다. 비용 통제, 제품 및 서비스 혁신 촉진, 관리 및 의사결정 혁신 촉진, 비즈니스 모델 혁신 촉진. Target이 경쟁할 수 없다고 한탄하는 많은 비즈니스 리더들의 미스터리가 마침내 풀렸습니다.
빅 데이터가 주도하는 비즈니스 혁명의 흐름 속에서 시대를 따라가는 것은 단순히 위치를 차지하기 위한 예술적인 싸움이 아닙니다. 비즈니스 가치를 창출하기 위해 빅 데이터를 활용하는 방법을 배우거나, 아니면 빅데이터에 의해 주도되는 새로운 세대의 비즈니스 환경은 사라집니다. 이것은 하나님이 주신 기회이자, 사활을 걸고 싸우는 싸움이기도 합니다. 승자는 중국 산업 체인을 업그레이드하는 주요 영웅이 될 것이며 패자는 후회만 남게 될 것입니다.
위 내용은 빅데이터가 소매업계에 가져오는 상업적 가치에 대해 편집자가 공유한 관련 내용입니다. 자세한 내용은 Global Ivy를 팔로우하여 더 많은 정보를 공유할 수 있습니다.