기업이 빅 데이터를 최대한 활용할 수 있는 방법을 찾는 이상적인 방법은 이미 이러한 관행을 성공적으로 구현한 기업/비즈니스에 세심한 주의를 기울이는 것입니다. 우리 마음 속에 즉각적으로 떠오르는 회사 중 하나는 ‘아마존 유럽취업‘.
이번 글에서는 빅데이터 분석이 어떻게 아마존이 글로벌 전자상거래 시장에서 활발하게 성장할 수 있게 되었는지 알아보겠습니다.
추천 시스템
의심할 여지 없이 Amazon은 비즈니스 수익 창출을 위한 데이터 분석 보고서를 수집, 분석 및 구현하는 몇 가지 성공적인 방법을 전달한 빅 데이터 기술 영역의 주요 비전가 중 하나입니다. Digital Stats Market 보고서에 따르면 Amazon은 3억 명 이상의 사용자를 보유하고 있으며 모든 정보를 통해 거대한 고객 데이터베이스를 근본적으로 개발했습니다. 수년 동안 Amazon은 이러한 데이터를 전략적으로 사용하여 효과적인 추천 시스템을 구축해 왔습니다. 단시간에 전 세계적으로 Amazon의 강력한 성공 경로를 마련한 것은 바로 추천 접근 방식입니다.
정기적으로 사용하는 Amazon 계정이 있는 경우 제안, 할인, 제품과 같이 홈페이지에 표시되는 모든 권장 사항이 이전 구매 활동 및 검색 기록을 기반으로 한다는 것을 관찰할 수 있습니다. 오늘날 대부분의 온라인 소매업체가 고객에게 추천을 제공하고 있지만 ‘추천 시스템’ 트렌드를 시작한 것은 아마존이었습니다.
마찬가지로 고객이 더 많이 구매하도록 유도한 맞춤형 구매 추천 서비스를 시작한 것도 Amazon이었습니다. Amazon은 빅 데이터 분석을 사용하여 모든 사용자에게 이전 탐색 활동을 기반으로 추천 사항이 가득한 개인화된 홈페이지를 제공했습니다.
공급망 관리
2012년에 Amazon은 공식적으로 ‘예상 패키지 배송 방법 및 시스템’으로 알려진 알고리즘 기반 시스템에 대한 특허를 출원했습니다. 이 시스템은 온라인 소매업체가 주문이 이루어지기 전에 제품을 배송할 수 있는 기술입니다.
이 알고리즘은 무엇입니까? 아마존은 과연 고객이 원하는 것을 예측할 수 있을까요?
이것이 알고리즘이 등장하는 곳입니다. 특허에 따라 이 알고리즘은 고객의 이전 장바구니 및 구매 활동, 현장 방문 기간, 마우스를 올리거나 클릭한 링크, 위시리스트를 사용하는 빅 데이터 분석을 기반으로 하며 ‘제품의 추측성 배송에 대한 의사 결정 지원’을 제공하기 위한 전화 문의 및 마케팅 활동에 대한 응답과 같은 일부 실제 정보를 제공합니다.
더 읽어보기: https://kovidacademy.com/amazons-success-using-big-data-analytics/