Big Data und Einzelhändler
Einzelhändler sammeln und Verkaufsrekorde für große Anzahl von Kunden erhalten. Die Herausforderung war es immer, diese Daten für einen guten Zweck zu setzen. Idealerweise würde ein Händler wie die demographischen Merkmale seiner Kunden und welche Arten von Gütern und Dienstleistungen, die sie daran interessiert sind, den Kauf zu verstehen.
Die fortgesetzte Verbesserung der Rechenleistung hat es möglich gemacht durch riesige Datenmengen, um zu sichten, Muster zu finden, die verwendet werden können, die Nachfrage nach verschiedenen Produkten zu prognostizieren, basierend auf Kundenmerkmalen.
Ein weiteres Problem, dass große Datenmengen helfen können mit ist Preisstrategien, insbesondere zu verstehen, wie sensibel verschiedenen Kunden Preise sind. Die Wahl der richtigen Preis für ein Produkt manchmal wurde auf Vermutungen basieren. Im Gegensatz dazu kann große Datenmengen die Fähigkeit der Einzelhändler erhöhen die Kundengewohnheiten zu verwenden, um die gewinnmaximierende Preis für ihre Waren zu identifizieren. Ein weiterer Vorteil große Daten zu verwenden ist, dass Einzelhandelsgeschäfte besser die Platzierung von Waren im gesamten Geschäft planen können, basierend auf Kunden-Einkaufsgewohnheiten.
Big-Daten können auch Einzelhändler mit Inventar-Management helfen. Viele Einzelhändler bieten eine Vielzahl von verschiedenen Produkten, und die Verfolgung dieser Informationen ist eine große Herausforderung. Mit großen Daten können Einzelhändler haben sofort aktuelle Informationen über die Größe und Lage ihrer Vorräte.
Eine der wichtigsten Anwendungen von großen Daten für einen Händler ist die Fähigkeit, mit Aktionen einzelner Verbraucher zum Ziel basierend auf seinen Vorlieben. Solche Targeting die Effizienz der Werbung erhöht nicht nur, es gibt Kunden eine persönliche Beziehung mit dem Händler und fördert somit die Folgegeschäft. Darüber hinaus ermöglicht Kenntnis der Kundenwünsche an den Händler, Empfehlungen für künftige Einkäufe, die weiter steigende Geschäft wiederholen.
Nordström
Als Beispiel hat Nordström stark die Verwendung von großen Daten umarmte. Es war eines der ersten Einzelhandelsgeschäften Online-Kunden die Möglichkeit, Einkäufe zu bieten. Das Unternehmen hat eine Smartphone-App entwickelt, die Kunden kaufen direkt von ihren iPads, iPhones und andere Mobilgeräte ermöglicht. Nordström zeigt auch Kunden spezifische Merchandise- für Waren, die aus seinen Geschäften trägt, die von anderen Geschäften bestellt werden müssen, Nordström eine sehr genaue Schätzung der Lieferzeit liefern kann.
Nordström nutzt seine große Datenfähigkeiten Kunden mit personalisierten Anzeigen auf ihre Shopping-Erlebnisse zu zielen. Diese Informationen können von Nordstrom Store Sales kommen, seine Website und von Social-Media-Sites wie Facebook und Twitter.
Nordström forscht an den Kunden Einkaufserlebnis durch seine Innovation Labs Division zu verbessern. Er schuf diese Division im Jahr 2011, um sicherzustellen, dass das Unternehmen auf dem neuesten Stand der großen Datentechnik bleibt.
Walmart
Walmart ist ein weiterer wichtiger Einzelhändler, große Daten angenommen hat. Basierend auf Umsatzvolumen, ist Walmart der größte Einzelhändler in den Vereinigten Staaten. Es ist auch der größte private Arbeitgeber im Land.
In den letzten Jahren hat sich Wal-Mart einen großen Schub in E-Commerce gemacht, so dass es direkt mit Amazon.com und anderen Online-Händlern zu konkurrieren. Im Jahr 2011 erwarb Walmart ein Unternehmen Kosmix genannt Vorteil, dass firmeneigene Suchmaschine Funktionen nutzen (Kosmix wurde Walmart Labs umbenannt).
Seitdem hat Walmart Labs mehrere neue Produkte auf Basis von Big Data-Technologie entwickelt. Eines davon ist Social Genom genannt, die Walmart ermöglicht mit auf Präferenzen Rabatte einzelnen Kunden gezielt die Kunden über verschiedene Seiten im Internet zum Ausdruck gebracht haben. Ein weiteres Produkt, entwickelt von Walmart Labs ist Shoppycat, eine App, die Geschenk Empfehlungen basieren auf Informationen, auf Facebook zu finden bietet.
Obwohl E-Commerce immer noch einen relativ kleinen Anteil an Walmart erzielt einen Jahresumsatz entfallen, hat die Investitionen der Unternehmen in großen Datentechnik Show gemacht, die es Online-Verkäufe in Zukunft eine zunehmend wichtigere Einnahmequelle zu werden erwartet.
Amazon.com
Das beste Beispiel für große Datenmengen im Einzelhandel mit ist Amazon.com, die nicht einmal ohne große Datentechnik existieren könnte. Amazon begann Bücher zu verkaufen und hat sich in nahezu allen Bereichen des Einzelhandels erdenklichen erweitert, darunter Möbel, Geräte, Kleidung und Elektronik. Als Ergebnis geharkt Amazon im Jahr 2014 $ 89000000000 in Einnahmen, so dass es eines der Top-Ten-Einzelhändler in den USA und der größte Online-Händler.
Wie Online-Händler nutzt Amazon große Daten für verschiedene Anwendungen:
Verwalten seiner massiven Lagerbestände
Exakt Spur von Aufträgen halten
Empfehlungen für zukünftige Einkäufe
Amazon bietet seinen Empfehlungen durch einen Prozess bekannt als Artikel-zu-Punkt Collaborative Filtering. Diese Filterung basiert auf Algorithmen, um die wichtigsten Details zu identifizieren entwickelt, die einen Kunden führen kann, ein Produkt, wie vergangene Käufe zu kaufen, Produkte angezeigt, die von Kunden mit ähnlichen Eigenschaften Einkäufe und so weiter. Amazon bietet auch Empfehlungen per E-Mail, gewählt auf der Grundlage der höchsten potenziellen Umsatz.
Amazon ist es gelungen, in einer anderen Art und Weise für einen guten Zweck ihrer Investition in großen Datenfähigkeiten zu setzen: Es verdient nun Einnahmen, indem sie Unternehmen ihre Infrastruktur für eine Gebühr zu nutzen. Dies wird durch Produkte getan wie Amazon Elastic MapReduce (EMR) und Amazon Web Services (AWS).
Amazon EMR ermöglicht es Unternehmen, enorme Datenmengen analysieren, indem Amazon Computerhardware verwenden. Diese Hardware ist über die Amazon Cloud Drive, wo Unternehmen zahlen können ihre Daten zu speichern. Für viele Unternehmen ist es, diese Einrichtungen mit billiger als die Computer-Infrastruktur aufzubauen, die die Anforderungen von großen Datenmengen zu verarbeiten erforderlich wäre. AWS bietet eine Vielzahl von Computer-Dienstleistungen durch Amazon Cloud Drive, einschließlich Speicheranlagen, Datenbank-Management-Systeme, Netzwerke und so weiter.
Eine interessante Erweiterung von Amazon die Nutzung von Big Data ist sein Plan Waren an Kunden zu versenden bevor sie bestellen es! Das Unternehmen erhielt ein Patent im Jahr 2014 für seine "anticipatory Versand" Methodik. Um diesen Plan erfolgreich zu sein, muss Amazon.com Lage sein, die Kundennachfrage mit einem unglaublich hohen Grad an Genauigkeit zu erwarten, dass die Gefahr der Rücksendung von Waren zu vermeiden.