සිල්ලර වෙළඳාමේ විශාල දත්ත

ගැනුම්කරු සඳහා ප්‍රධාන අංශ තුනකින් පුද්ගලීකරණය වැඩි දියුණු කිරීමට සිල්ලර වෙළෙන්දන් විශාල දත්ත භාවිතා කරන ආකාරය - එකතු කිරීම, පිරිනැමීම සහ බෙදා හැරීම, කුඩ තොරතුරු තාක්ෂණයෙන් කියනු ලැබේ.

1990 ගණන්වල අගභාගයේදී, සෑම තරාතිරමකම ව්‍යවසායකයින් දත්ත යනු වටිනා සම්පතක් බව වටහා ගත් අතර, එය නිසි ලෙස භාවිතා කළහොත්, බලපෑම් කිරීමේ ප්‍රබල මෙවලමක් බවට පත්විය හැකිය. ගැටලුව වූයේ දත්ත පරිමාව ඝාතීය ලෙස වැඩි වීම සහ එකල පැවති තොරතුරු සැකසීමේ සහ විශ්ලේෂණය කිරීමේ ක්‍රම ප්‍රමාණවත් නොවීමයි.

2000 ගණන්වල තාක්ෂණය ක්වොන්ටම් පිම්මක් ගත්තා. ව්‍යුහගත නොවන තොරතුරු සැකසීමට, අධික වැඩ බර සමඟ කටයුතු කිරීමට, තාර්කික සම්බන්ධතා ගොඩනඟා ගැනීමට සහ ව්‍යාකූල දත්ත පුද්ගලයෙකුට තේරුම් ගත හැකි පරිවර්ථනය කළ හැකි ආකෘතියකට පරිවර්තනය කළ හැකි පරිමාණ විසඳුම් වෙළඳපොලේ දර්ශනය වී ඇත.

අද, විශාල දත්ත රුසියානු සමූහාණ්ඩුවේ ඩිජිටල් ආර්ථිකයේ වැඩසටහනේ ක්ෂේත්‍ර නවයෙන් එකකට ඇතුළත් කර ඇති අතර සමාගම්වල ශ්‍රේණිගත කිරීම් සහ වියදම් අයිතමවල ඉහළම රේඛා හිමි කර ගනී. විශාල දත්ත තාක්ෂණයන්හි විශාලතම ආයෝජන සිදු කරනු ලබන්නේ වෙළඳ, මූල්‍ය සහ විදුලි සංදේශ යන අංශවල සමාගම් විසිනි.

වසර 10-20 කින් විශාල දත්ත ප්‍රාග්ධනීකරණයේ ප්‍රධාන මාධ්‍යය බවට පත්වනු ඇති අතර බලශක්ති කර්මාන්තයට සාපේක්ෂව වැදගත්කමක් ඇති සමාජය තුළ කාර්යභාරයක් ඉටු කරනු ඇතැයි විශ්ලේෂකයෝ පවසති.

අද සාප්පු සවාරි යන්නන් තව දුරටත් මුහුණු රහිත සංඛ්‍යාලේඛන සමූහයක් නොව, අනන්‍ය ලක්ෂණ සහ අවශ්‍යතා සහිත මනාව නිර්වචනය කළ පුද්ගලයන් වේ. ඔවුන් වරණාත්මක වන අතර ඔවුන්ගේ පිරිනැමීම වඩාත් ආකර්ශනීය බව පෙනේ නම් කනගාටුවකින් තොරව තරඟකරුවන්ගේ සන්නාමයකට මාරු වනු ඇත. සිල්ලර වෙළෙන්දෝ විශාල දත්ත භාවිතා කරන්නේ එබැවිනි, එමඟින් "අද්විතීය පාරිභෝගිකයෙකු - අද්විතීය සේවාවක්" යන මූලධර්මය මත අවධානය යොමු කරමින් ඉලක්කගත සහ නිවැරදි ආකාරයෙන් ගනුදෙනුකරුවන් සමඟ අන්තර් ක්‍රියා කිරීමට ඉඩ සලසයි.

1. පුද්ගලීකරණය කළ එකතුව සහ අවකාශය කාර්යක්ෂමව භාවිතා කිරීම

බොහෝ අවස්ථාවන්හීදී, "මිලදී ගැනීමට හෝ නොකිරීමට" අවසන් තීරණය දැනටමත් භාණ්ඩ සමඟ රාක්කය අසල ගබඩාවේ සිදු වේ. නීල්සන් සංඛ්‍යාලේඛනවලට අනුව, ගැනුම්කරු රාක්කයේ නිවැරදි නිෂ්පාදනයක් සෙවීමට ගත කරන්නේ තත්පර 15 ක් පමණි. මෙයින් අදහස් කරන්නේ කිසියම් වෙළඳසැලකට ප්‍රශස්ත එකතුවක් සැපයීම සහ එය නිවැරදිව ඉදිරිපත් කිරීම ව්‍යාපාරයකට ඉතා වැදගත් බවයි. එකතුව ඉල්ලුම සපුරාලීම සඳහා සහ විකුණුම් ප්‍රවර්ධනය කිරීම සඳහා සංදර්ශකය සඳහා, විශාල දත්තවල විවිධ කාණ්ඩ අධ්‍යයනය කිරීම අවශ්‍ය වේ:

• දේශීය ජනවිකාස,
• විසඳුම,
• සංජානනය මිලදී ගැනීම,
• ලෝයල්ටි වැඩසටහන මිලදී ගැනීම් සහ තවත් බොහෝ දේ.

උදාහරණයක් ලෙස, යම් භාණ්ඩ වර්ගයක් මිලදී ගැනීමේ වාර ගණන තක්සේරු කිරීම සහ එක් නිෂ්පාදනයකින් තවත් භාණ්ඩයකට ගැනුම්කරුවෙකුගේ “මාරු වීමේ හැකියාව” මැනීම, වඩා හොඳින් විකුණන්නේ කුමන අයිතමයද, එය අතිරික්තද, එබැවින් වඩාත් තාර්කිකව මුදල් නැවත බෙදා හැරීම වහාම තේරුම් ගැනීමට උපකාරී වේ. සම්පත් සහ ගබඩා අවකාශය සැලසුම් කරන්න.

විශාල දත්ත මත පදනම් වූ විසඳුම් සංවර්ධනය කිරීමේ වෙනම දිශාවක් වන්නේ අවකාශය කාර්යක්ෂමව භාවිතා කිරීමයි. වෙළඳුන් භාණ්ඩ තැබීමේදී දැන් රඳා පවතින්නේ දත්ත මිස බුද්ධිය නොවේ.

X5 සිල්ලර සමූහයේ අධි වෙළඳසැල් වලදී, සිල්ලර උපකරණවල ගුණාංග, පාරිභෝගික මනාපයන්, ඇතැම් භාණ්ඩ කාණ්ඩවල විකුණුම් ඉතිහාසය පිළිබඳ දත්ත සහ වෙනත් සාධක සැලකිල්ලට ගනිමින් නිෂ්පාදන පිරිසැලසුම් ස්වයංක්‍රීයව ජනනය වේ.

ඒ අතරම, පිරිසැලසුමේ නිවැරදිභාවය සහ රාක්කයේ ඇති භාණ්ඩ ගණන තත්‍ය කාලීනව නිරීක්ෂණය කරනු ලැබේ: වීඩියෝ විශ්ලේෂණ සහ පරිගණක දර්ශන තාක්ෂණයන් කැමරාවලින් එන වීඩියෝ ප්‍රවාහය විශ්ලේෂණය කර නිශ්චිත පරාමිතීන්ට අනුව සිදුවීම් ඉස්මතු කරයි. නිදසුනක් වශයෙන්, ගබඩා සේවකයින්ට ටින් ඇට භාජන වැරදි ස්ථානයක ඇති බවට හෝ ensed නීභූත කිරි රාක්කවල අවසන් වී ඇති බවට සංඥාවක් ලැබෙනු ඇත.

2. පුද්ගලාරෝපිත පිරිනැමීම

පාරිභෝගිකයින් සඳහා පුද්ගලීකරණය කිරීම ප්‍රමුඛතාවයකි: Edelman සහ Accenture විසින් කරන ලද පර්යේෂණයට අනුව, සිල්ලර වෙළෙන්දෙකු පුද්ගලාරෝපිත දීමනාවක් ලබා දෙන්නේ නම් හෝ වට්ටමක් ලබා දෙන්නේ නම්, ගැනුම්කරුවන්ගෙන් 80% ක් නිෂ්පාදනයක් මිලදී ගැනීමට වැඩි ඉඩක් ඇත; එපමනක් නොව, ප්‍රතිචාර දැක්වූවන්ගෙන් 48% ක් නිෂ්පාදන නිර්දේශ නිවැරදි නොවේ නම් සහ අවශ්‍යතා සපුරාලන්නේ නැතිනම් තරඟකරුවන් වෙත යාමට පසුබට නොවේ.

පාරිභෝගික අපේක්ෂාවන් සපුරාලීම සඳහා, සිල්ලර වෙළෙන්දෝ පාරිභෝගිකයා තේරුම් ගැනීමට සහ පුද්ගලික මට්ටමට අන්තර්ක්‍රියා ගෙන ඒම සඳහා පාරිභෝගික දත්ත රැස් කිරීම, ව්‍යුහගත කිරීම සහ විශ්ලේෂණය කරන තොරතුරු තාක්ෂණ විසඳුම් සහ විශ්ලේෂණ මෙවලම් ක්‍රියාකාරීව ක්‍රියාත්මක කරති. ගැනුම්කරුවන් අතර ජනප්‍රිය ආකෘතිවලින් එකක් - නිෂ්පාදන නිර්දේශවල කොටස "ඔබ උනන්දු විය හැකිය" සහ "මෙම නිෂ්පාදනය සමඟ මිලදී ගන්න" - අතීත මිලදී ගැනීම් සහ මනාප විශ්ලේෂණය මත පදනම්ව පිහිටුවා ඇත.

සහයෝගී පෙරහන් ඇල්ගොරිතම භාවිතයෙන් Amazon මෙම නිර්දේශ ජනනය කරයි (වෙනත් පරිශීලකයෙකුගේ නොදන්නා මනාපයන් පුරෝකථනය කිරීමට පරිශීලකයින් කණ්ඩායමක දන්නා මනාප භාවිතා කරන නිර්දේශ ක්‍රමයක්). සමාගම් නියෝජිතයින්ට අනුව, සියලුම විකුණුම් වලින් 30% ක් ඇමේසන් නිර්දේශ කිරීමේ පද්ධතියට හේතු වේ.

3. පුද්ගලීකරණය කළ බෙදා හැරීම

අන්තර්ජාල වෙළඳසැලකින් ඇණවුමක් ලබා දීම හෝ සුපිරි වෙළඳසැල් රාක්කවල අපේක්ෂිත නිෂ්පාදන පැමිණීම නොසලකා, නවීන ගැනුම්කරුවෙකුට අවශ්ය භාණ්ඩය ඉක්මනින් ලබා ගැනීම වැදගත් වේ. නමුත් වේගය පමණක් ප්රමාණවත් නොවේ: අද සෑම දෙයක්ම ඉක්මනින් ලබා දෙනු ලැබේ. පුද්ගල ප්රවේශය ද වටී.

බොහෝ විශාල සිල්ලර වෙළෙන්දන් සහ වාහකයන් සතුව බොහෝ සංවේදක සහ RFID ටැග් (භාණ්ඩ හඳුනා ගැනීමට සහ ලුහුබැඳීමට භාවිතා කරන) සහිත වාහන ඇත, එයින් විශාල තොරතුරු ප්‍රමාණයක් ලැබේ: වර්තමාන ස්ථානය, භාණ්ඩයේ ප්‍රමාණය සහ බර, මාර්ග තදබදය, කාලගුණික තත්ත්වය පිළිබඳ දත්ත. , සහ රියදුරු හැසිරීම පවා.

මෙම දත්ත විශ්ලේෂණය සැබෑ කාලය තුළ මාර්ගයේ වඩාත්ම ආර්ථිකමය සහ වේගවත්ම මාර්ගයක් නිර්මාණය කිරීමට පමණක් නොව, ඔවුන්ගේ ඇණවුමේ ප්‍රගතිය නිරීක්ෂණය කිරීමට අවස්ථාව ඇති ගැනුම්කරුවන් සඳහා බෙදා හැරීමේ ක්‍රියාවලියේ විනිවිදභාවය සහතික කරයි.

"අවසාන සැතපුම්" අදියරේදී ගැනුම්කරු සඳහා බෙදාහැරීමේ පුද්ගලීකරණය ප්රධාන සාධකයකි. උපායමාර්ගික තීරණ ගැනීමේ අදියරේදී පාරිභෝගික සහ සැපයුම් දත්ත ඒකාබද්ධ කරන සිල්ලර වෙළෙන්දෙකුට, නිකුත් කරන ස්ථානයෙන් භාණ්ඩ ලබා ගැනීමට සේවාදායකයාට ක්ෂණිකව ඉදිරිපත් කිරීමට හැකි වනු ඇත, එහිදී එය ලබා දීමට වේගවත්ම සහ ලාභම වේ. එදිනම හෝ ඊළඟ දිනයේ භාණ්ඩ ලබා ගැනීමට පිරිනැමීම, බෙදාහැරීමේ වට්ටමක් සමඟින්, නගරයේ අනෙක් කෙළවරට පවා යාමට සේවාදායකයා දිරිමත් කරනු ඇත.

Amazon, සුපුරුදු පරිදි, අනාවැකි විශ්ලේෂණ මගින් බල ගැන්වෙන අනාවැකි ලොජිස්ටික්ස් තාක්‍ෂණයට පේටන්ට් බලපත්‍ර ලබා ගනිමින් තරඟයෙන් ඉදිරියට ගියේය. අවසාන කරුණ නම් සිල්ලර වෙළෙන්දා දත්ත රැස් කිරීමයි:

• පරිශීලකයාගේ අතීත මිලදී ගැනීම් ගැන,
• කරත්තයට එකතු කරන ලද නිෂ්පාදන ගැන,
• පැතුම් ලැයිස්තුවට එකතු කළ නිෂ්පාදන ගැන,
• කර්සර චලනයන් ගැන.

යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ ඇල්ගොරිතම මෙම තොරතුරු විශ්ලේෂණය කර පාරිභෝගිකයා මිලදී ගැනීමට බොහෝ දුරට ඉඩ ඇත්තේ කුමන නිෂ්පාදනයද යන්න පුරෝකථනය කරයි. භාණ්ඩය පසුව පරිශීලකයාට සමීපතම නැව්ගත කිරීමේ මධ්‍යස්ථානය වෙත මිල අඩු සම්මත නැව්ගත කිරීම හරහා යවනු ලැබේ.

නූතන ගැනුම්කරු තනි පුද්ගල ප්රවේශයක් සහ අද්විතීය අත්දැකීමක් සඳහා දෙවරක් ගෙවීමට සූදානම් වේ - මුදල් සහ තොරතුරු. පාරිභෝගිකයින්ගේ පුද්ගලික මනාපයන් සැලකිල්ලට ගනිමින් නිසි මට්ටමේ සේවාවක් සැපයීම, විශාල දත්ත ආධාරයෙන් පමණක් කළ හැකිය. විශාල දත්ත ක්ෂේත්‍රයේ ව්‍යාපෘති සමඟ වැඩ කිරීම සඳහා කර්මාන්ත ප්‍රධානීන් සමස්ත ව්‍යුහාත්මක ඒකක නිර්මාණය කරන අතර, කුඩා හා මධ්‍යම ප්‍රමාණයේ ව්‍යාපාර පෙට්ටි විසඳුම් සඳහා ඔට්ටු අල්ලයි. නමුත් පොදු ඉලක්කය වන්නේ නිවැරදි පාරිභෝගික පැතිකඩක් ගොඩනැගීම, පාරිභෝගික වේදනාවන් තේරුම් ගැනීම සහ මිලදී ගැනීමේ තීරණයට බලපාන ප්‍රේරක තීරණය කිරීම, මිලදී ගැනීමේ ලැයිස්තු ඉස්මතු කිරීම සහ වැඩි වැඩියෙන් මිලදී ගැනීම දිරිමත් කරන පුළුල් පුද්ගලාරෝපිත සේවාවක් නිර්මාණය කිරීමයි.