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예측: 미래 소매상은 어떻게 큰 데이터 권으로 소비자를 살릴 것인가

2014/4/9 11:37:00 26

데이터분석처리예측

바로 < strong >의 < 연관성 판촉 < < < < < strong >
'Tesco 에 속하는 딘허밍 (Dunnhumby)이 1994년부터 회원 충성카드를 설립하는 것을 도와준 이후 미국의 소비자들은 이미 소매상에 대해 그들의 소비를 수집한 `a href ='htttp://wwwww.sjfzm.com /news /index c.ast `를 위한'데이터 `가 정상이다.바로 < p >
‘p ’은 소비자 행위를 이용한 큰 데이터를 제외하고 현재 데이터베이스에 역사적 계절적 매출, 기후 등을 포함해 얼마의 ‘불고기 ’, ‘맥주 ’, ‘우산 ’을 참고로 하고 있다.바로 < p >
‘p ’은 사용자가 실제로 매장에서 발생한 거래 데이터를 제외하고 슈퍼마켓은 사교 매체에서 유용한 정보를 포착해 사용자 지정 위치를 포함한 위치, 게시된 내용을 포함한다.바로 < p >
‘ p '' 이 자료를 실시간으로 분석하는 것은 전대미문의 발전 기회를 주어 언제 어디서든, 선상에서 그들의 소비자도 정제 서비스를 제공할 수 있다.바로 < p >
‘p ’의 데이터 분석 및 매장 판매에 대해 매우 가벼운 영향력 을 장악하고 고객 소비 실력을 제외한 날씨 요인도 만만치 않다. 소풍 시즌 주말 기상예측 비가 올 수 있다. 소매상은 매장에서 가장 먼저 맥주와 우구 (a href = ‘wwww.sjfzm.com /news /news /index c.aaast)’를 제공할 수 있다.바로 < p >
‘당신이 고객이 무엇을 구매하고 싶은지 알고 싶다면, 당신의 매장창고에 어떤 재고가 있는지 알고 있다면 그들에게 가장 적합한 추천을 전문적으로 할 수 있다. 물론 이 사업가 ‘제때 ’가 SAP 데이터를 분석해 온 클라스 바크lele은 “이미 이렇게 한 회사는 백안거와 아마존이 포함된다 ”고 말했다.바로 < p >
사전의 strong `의 진입된 고객 정제 `가 `가 `
'p 매장 매장 점원은 휴대용 설비에서 이런 소비자들의 큰 데이터를 조회할 수 있으며, 그들은 쉽게 소비자 개인의 서류를 검색할 수 있으며, 최근 사교 미디어 정보에서 이 고객의 근황을 알아보는 것이 예를 들면, 그가 휴가를 잘 넘기려고 하는 것인지 야간 드레스를 찾기 위해 고민하고 있다.바로 < p >
'p '이후 점원들이 필요한 제품을 구매할 수 있는 이 고객이 필요로 하는 제품을 구매하기 때문에, 소매상으로서 우리의 요구를 이미 파악하고, 그가 상품을 구매하는 기록을 그가 구입할 수 있기 때문이다.바로 < p >

은 애플이 대응하는 아이비콘 기술인 가게 내블루투스 위치 추적이 스마트폰과 소통할 수 있는 적용으로 소비자가 백화점에 들어서면 소매상과 응용 프로그램 개발자가 바로 그 신분을 확인할 수 있다.

그리고 관련 특별한 추천 제품들은 이 고객의 스마트폰에 밀려 어떤 상품을 보내느냐에 따라 백화점 내 구체적인 층과 위치에 달려 있다.바로 < p >
‘p ’은 실시간 판매 상황에 따라 Lush 가게의 점원은 언제든지 매장의 레이아웃을 바꿀 수 있다.

은 이상의 각종 ‘ 개인화 ’ 의 정제 전제를 작성하고 우선 소비자의 허가를 얻어야 하며, 사업가, 응용 개발자에게 그들의 개인정보 정보를 취득할 수 있도록 동의한다.

사실 사업가들도 이 데이터를 더 좋은 서비스로 바꾸려고 한다.바로 < p >

화장품 소매상 Lush 큰 데이터 보유 (a href ="//www.sjfzxm.com /news /index (c.aas)"를 분석하고 바로 매장 내와 창고에서 사용할 수 있도록 제작할 수 있습니다.

바로 < p >
'p'이라는 방법은 매장 직원들이 판매 실적 경쟁 차원에서 가장 좋은 작업 상태로 소비자들에게 다른 쇼핑 체험도 할 수 있다.바로 < p >
‘p ’은 매장 내 목욕공과 다른 샴푸와 소비자 연합에 의해 구매하는 횟수가 많을 때, 그들은 자율적으로 이 두 제품의 진열위치를 바꾸어 가까운 곳에 배치할 수 있다.바로 < p >
'STrong'이 너무 많으면 많을수록 가늘어날수록 가 대표님 대표님 < < < < strong >

이라는 데이터에 따라 소비자들에게 긍정적인 추천 상품방식이 인터넷 소매상에서 상당히 보편적이며 발전세를 보이고 있다.

바로 < p >
'p '' 아마존 전 세계 사용자는 이미 약 2.4회까지 이르렀고, 연간 소득이 750억 달러에 이르렀고, 그들은 이미 사용자의 정보를 추적하여 다른 데이터 분석 결과에 따라 서비스를 조정했다.사실상 2004년 시기의 아마존 데이터 수집, 분석 능력은 현재 대부분의 소매상을 넘어섰다.바로 < p >
‘p ’은 현재 다수 인터넷 소매상들이 사용자의 검색, 탐색 기록에 따라 추송되는 제품에 따라 미리 남겨 둔 email 중.바로 < p >
'아마존의 수석기술관 Werner Vogels'는 BBBC에게 "데이터가 영원히 많지 않으며 잘할수록 일정량의 데이터를 얻어 분석결과에 대해 자세히 구분할 수 있다"고 전했다.바로 < p >
‘www.sjfzm.com /news /news /news /news /index.c.aaaast ’를 계산하면서 ‘a href =‘http:http: ‘wwww.com. news /news /news /news /news /index (c.as)의 자료처리 (데이터 처리)의 궐기 때문에 소매상들이 더 정확한 목표 고객을 추천해 그들에게 더 적합한 상품을 추천합니다.바로 < p >
'아마존 사이트'의'추천 구매'는 고객 앞 구매 행위와 등급에 근거하여 기계의 연산이 완벽할 수 없기 때문에, 그 연산 결과는 기술의 업그레이드도 끊임없이 혁신하고 있다.바로 < p >
‘p ’은 예컨대 소비자가 주전자 하나 구매하고 싶을 수도 있고 아마존은 그 전에 웹사이트에서 구입한 주방기구 정보 에 근거하여 가장 마음에 맞는 물주전자를 추천한다.바로 < p >
사전의 strong `전통 소매업자 의 반격전 `
사전의 전통 소매상들이 큰 데이터 ‘ 무기 ’ 를 높이 들고 아마존에 대한 맹렬한 반격을 준비하다.바로 < p >
'p 마사 백화점, 붐스, 쟈윈스, 알고스, 디렉스, 앤써미즈와 모두 리렉션의 고객, 리엘레바너스, 리엘베네스에서 수집한 대량의 데이터를 실체 소매점에서 개인화 쇼핑 체험을 제공한다.바로 < p >

은 자기 고객이 어떤 브랜드를 더 선호하는지 알 때 자신의 고객에게 다른 상품과 판촉 내용을 전송할 것이다.

Apache Hadoop 은 고객과 현재의 쇼핑습관에 따라 125가지 다른 연산을 운용해, ‘ a http: http: www.sjfzxm.com /news /index _c.aaastp ’을 통해 < 예측 / / / a > 고객은 언제 제품을 구매할 것인지, 연산 시간은 20밀리초에 불과하다.바로 < p >

은 소비자가 그들과 가장 관련된 제품을 찾는 방법을 돕고, 소매상들의 매출이 평균 3%—10% 인상했다.

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의 최종 결과는 소비자가 좋아하지 않든 개인화 소매는 이미 막을 수 없는 발전 추세가 되었다.

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