클라우드 컴퓨팅, 데이터 분석을 바라보는 소매업체
게시 됨: 2020-08-30Nasscom과 EY 보고서에 따르면 인도 소매 부문은 2024년까지 1.4조 달러에 이를 것입니다.
상황이 나아짐에 따라 클라우드 컴퓨팅 및 데이터 분석은 소매 부문의 변화에 중요한 역할을 할 것입니다.
공급 및 유통 네트워크에 대한 실시간 가시성을 통해 소매업체는 공급망의 비효율성을 줄이고 품목 가용성을 예측할 수 있습니다.
코로나19 팬데믹(세계적 대유행)의 경제적 영향은 아직 완전히 전개되지 않았고 산업계는 그 영향에 대비하고 있습니다. 그러나 활동이 천천히 재개됨에 따라 소매 부문은 경제 회복을 시작하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 오늘날의 경제 상황에서 번창하기 위해 소매업체는 데이터와 기술의 힘을 활용해야 할 필요성을 인식하고 있습니다.
소매업체, 소비자 패키지 상품(CPG) 제조업체 및 전자 상거래 회사는 엄청난 양의 데이터를 생성합니다. 온라인 및 모바일 거래, 데이터 교환, 소셜 미디어, 사물 인터넷과 같은 다양한 채널에서 집계된 소매 업계의 데이터 리소스는 활용되기를 기다리고 있습니다.
Nasscom과 EY의 보고서에 따르면 인도 소매 부문은 2024년까지 1조 4천억 달러에 이를 것으로 예측합니다. 또한 소매 부문이 온라인 플랫폼으로 빠르게 이동함에 따라 인도의 온라인 소매 판매는 2020년 말까지 총 600억 달러의 수익을 창출할 것으로 예상됩니다. 변화하는 소비자 행동과 디지털 경제의 출현으로 인해 인도의 소매 부문은 특히 조직화된 소매 및 전자 상거래 부문에서 AI 및 데이터 주도 파괴 기회를 목격하게 되었습니다.
봉쇄 조치와 방역 조치로 소비자의 구매 행동 변화가 더욱 강화됐다. 소비자들은 안전과 보안상의 이유로 온라인 쇼핑 옵션으로 전환했습니다. 수요에 대응하여 소매업체는 고객에게 서비스를 제공하기 위해 다양한 전자 상거래 플랫폼 또는 모바일 앱에 운영을 나열했습니다. 상황이 나아짐에 따라 클라우드 컴퓨팅 및 데이터 분석은 소매 부문의 변화에 중요한 역할을 할 것입니다.
클라우드 컴퓨팅 및 데이터 분석 준비
고객, 제품 동향 및 공급망에 대한 방대한 양의 데이터를 분석하면 더 나은 의사 결정과 개선된 고객 경험으로 이어질 수 있는 통찰력을 얻을 수 있습니다. 그러나 레거시 시스템 및 데이터 사일로에서는 데이터 분석이 복잡할 수 있습니다. 열악한 데이터 인프라 및 데이터 관리는 분석 솔루션의 구현을 방해하고 데이터 보안을 위태롭게 하며 실시간 데이터 공유를 방해할 수 있습니다.
이러한 장애물을 극복하기 위해 소매업체는 클라우드 솔루션 및 기술로 전환하여 데이터의 쉬운 흐름에 대한 장벽을 허물고 분석 기능을 실현하며 데이터 기반 통찰력을 확보하고 있습니다.
다음은 클라우드 컴퓨팅 및 데이터 분석이 소매 및 CPG 회사가 고객에게 더 나은 서비스를 제공하고 비용을 절감하며 수익을 높이는 데 도움이 되는 몇 가지 방법입니다.
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예측 분석
소매업체와 CPG 회사는 탄력성을 구축하고 공급망, 재고, 물류 및 인력과 같은 영역으로 확장하기 위해 데이터 통찰력이 필요합니다. 제품 수명 주기가 빨라지고 운영이 점점 복잡해짐에 따라 소매업체는 공급망의 병목 지점을 식별하여 수익을 극대화하고 비용을 절감해야 합니다.
고급 분석 및 데이터 모델링을 통해 기업은 특정 품목에 대한 수요가 언제 발생할지 더 정확하게 예측하고 더 빠르고 더 나은 공급망 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 공급망의 모든 단계에서 방대한 양의 세분화된 반구조화 및 단편화된 데이터를 기본적으로 수집하는 클라우드 기술의 능력은 예측 분석에 매우 중요합니다.
공급 및 유통 네트워크에 대한 실시간 가시성을 통해 소매업체는 공급망의 비효율성을 줄이고 품목 가용성을 예측할 수 있습니다. 온디맨드 동시성을 통해 소매업체는 성능 저하 문제 없이 여러 모델을 병렬로 실행할 수 있습니다.
데이터에 대한 심층적 보기
성공적인 글로벌 소매업체가 내리는 대부분의 비즈니스 결정은 글로벌하지 않고 지역적입니다. 날씨 또는 지역 동향, 휴가 기간 동안 필요한 영업 사원 수 또는 가격 및 물류에 따라 사용할 공급업체에 대해 지역 또는 개별 매장 수준에서 결정합니다.
다양한 소스와 채널의 정형 및 반정형 데이터가 중앙 저장소에 통합되어 비즈니스와 고객에 대한 보편적이고 세분화된 보기를 허용합니다. 이를 통해 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 도움이 되는 보다 쉬운 데이터 모델링 및 예측 분석이 가능합니다. 클라우드 및 데이터 분석 솔루션을 통해 소매업체는 데이터를 심층적으로 파악하여 성능과 효율성을 높일 수 있습니다.
고객 도달 범위
마케팅 부서에는 엄청난 임무가 있습니다. 즉, 모든 잠재 구매자를 위해 제품 및 서비스의 판촉 및 판매를 개인화하는 것입니다. 전자상거래 스트림은 소비자 행동에 대한 방대한 양의 데이터를 생성하여 마케터가 구매자가 원하는 것을 원하는 시기에 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 구식 시스템과 파편화된 정보 사일로로 인해 소매업체는 이 데이터를 표적 마케팅에 활용할 수 없습니다.
클라우드 데이터 플랫폼은 마케터에게 다양한 내부 및 외부 소스에서 집계된 단일 데이터 소스를 제공합니다. 이 방대한 정보로 무장한 소매업체는 표적화된 마케팅 활동을 고안하고 개인화된 제품과 제품을 만들 수 있습니다.
오늘날, 쇼핑 경험의 용이함과 편리함은 소비자들에게 중요합니다. 소비자에게 이러한 편리함은 여러 채널을 통해 원활하고 개인화된 쇼핑 경험을 제공하는 것을 의미합니다. 소비자 요구에 대응하기 위해 소매업체는 온라인 상점과 오프라인 상점을 결합하여 옴니채널 및 하이브리드 판매 모델의 기반을 마련하고 있습니다.
소매업체가 제품과 서비스를 개선하고 전자상거래 플랫폼과 모바일 애플리케이션을 활용하려고 함에 따라 데이터 수집 및 분석에 IT 솔루션을 사용하는 것이 필수적이 되었습니다. 이러한 솔루션의 도움으로 소매업체는 가격, 서비스 및 마케팅 커뮤니케이션과 관련하여 데이터 기반 결정을 내릴 수 있으며, 이는 고객 경험을 개선하고 가치를 제공하며 비즈니스 목표를 달성하는 데 도움이 됩니다.