전자 상거래는 매우 인기가 많아서 BIG DATA와 같은 신기술 더 많은 양의 정보 처리를 단순화합니다.
고객을 유도하는 이유 온라인 쇼핑 매우 간단합니다. 온라인 쇼핑객의 91 %는 효율적인 배송 비용과 놀라움이없는 것이 성공적인 온라인 구매의 핵심이라고 생각합니다.
동전의 반대편에는 반품 절차 많은 페이지에서 복잡하고 매우 길고 지루한 프로세스가 필요하므로 기존의 상거래와 달리 즉시 반환 할 수 있습니다.
El 전자 상거래 부문 또는 전자 상거래는 지속적으로 발전하고 있습니다. 글로벌 시장의 디지털화는 빠른 속도로 진행되고 있으며 모든 비즈니스 부문에서 기존 상거래에 비해 전자 상거래의 판매 수가 급격히 증가하는 것을 볼 수 있습니다.
일부 회사의 지연은 악명 높으며 온라인 플랫폼, 인터넷 덕분에 하루에 수천 건의 매출이 발생하고 있습니다. 판매를위한 접근 품목 세계 어느 곳에서나 사실입니다.
전자 상거래의 현재 추세는 무엇입니까?
스페인에서 전자 상거래는 총 구매의 11 %를 차지합니다. 패션은 계속해서 가장 많은 자금 흐름을 기록하고 온라인 구매의 48 %.
El 전자 상거래 성장 똑같이 멈출 수 없으며 매년 판매 기록을 경신합니다. 블랙 프라이데이, 사이버 먼데이, 크리스마스 쇼핑 및 XNUMX 월과 XNUMX 월 예상 판매량과 같은 날짜. 이 날짜는 의심 할 여지없이 전자 상거래의 성수기이며 우리나라의 해운 및 물류 부문에서는 복잡한 도전입니다.
La 전자 상거래 트렌드, 의 두 번째 버전에서 볼 수 있습니다 'eShopper 기압계', 온라인 쇼핑객의 요구 사항, 특성 및 주요 동기를 알기 위해 DPDgroup에서 실시한 상세한 설문 조사입니다. 이 보고서의 결과는 우리에게 더 넓은 파노라마를 제공합니다. 전자 상거래의 현재 쇼핑 트렌드.
그렇다면 우리는 구매자에 대해 무엇을 알고 있습니까?
존재하는 고맙습니다 우리나라의 다양한 온라인 쇼핑객 :
- 큰 구매자, 한 달에 평균 5,3 개의 패키지를 받았으며 해당 구매는 연중 전체 온라인 구매의 87 %를 차지합니다.
- 평균 구매자, 한 달에 평균 2,7 개의 패키지를 받고 연간 총 온라인 매출의 11 %를 차지합니다.
- 소규모 구매자, 매월 수신되는 패키지가 1,3 개 이하인 경우 전자 상거래에 지출 된 연간 총 금액의 2 %를 차지합니다.
누가 더 많이 사나요?
ECommerce가 이미 스페인에서 이루어진 총 구매의 11 %를 차지한다는 사실을 고려할 때 패션은 계속해서 가장 많은 활동을 등록하고 스페인에서 이루어진 온라인 구매.
대부분의 구매는 밀레 니얼 세대에 해당합니다. 57 %는 네트워크를 통해 이러한 유형의 제품을 구매한다고 인정합니다.
의 다음 게시물 판매 순위 그들은 미용 및 기술 제품을 생산하는 상업 부문에서 각각 38 %와 36 %를 차지하고 있습니다. 스페인에서 온라인 쇼핑. 이 보고서는 스페인에서 전체 매출의 10 %를 차지하는 상위 18 위 안에 신선한 음식과 음료를 구매하는 온라인 쇼핑의 출현을 강조합니다. 이 외에도 온라인으로 구매하는 스페인 인의 14 %는 적어도 한 달에 한 번 온라인에서 음식을 구매한다는 사실을 인정합니다.
온라인 구매자의 의견을 아는 것은 ECommerc에 들어가려면 성공의 핵심 요소과. 만족 한 고객이 경험을 반복하고 친구와 가족에게 추천 할 것이기 때문에 간단하고 안전한 구매가 인터넷에서 수행되는 더 많은 비즈니스의 통합에 긍정적 인 영향을 미칠 것이라는 데 모두 동의합니다. 이는 구매자의 85 %가 온라인 구매가 간단하다고 생각하고 전체의 75 %가 경험에 매우 만족 한 것으로 나타났습니다.
빅 데이터 란?
빅 데이터 몇 마디로 방대한 양의 정보 또는 데이터 관리 및 분석, 일반적인 운영 체제에서는 기존 방식으로 처리 할 수 없습니다. 공통 소프트웨어의 기능 알고리즘 처리 측면에서 한계를 초과합니다.
말한 개념 다양한 분야의 기술 개발을 포함 으로 인프라, 기술 및 서비스 소셜 네트워크, 오디오 파일, 디지털 이미지, 양식 데이터, 이메일, 모바일 신호, 센서, 설문 조사 데이터의 메시지가 될 많은 양의 구조화, 비 구조화 또는 반 구조화 데이터 처리를 해결하기 위해 특별히 개발되었습니다. 이 날짜 다양한 센서, 카메라, 의료용 스캐너 또는 이미징에서 가져올 수 있습니다.
의 주요 목표 빅 데이터 시스템, 일반적인 시스템과 마찬가지로 접근 가능한 정보의 복잡한 데이터 실시간으로 의사 결정을 용이하게하는 가시적입니다.
오늘날의 기업, 그들은 이미 빅 데이터를 사용하여 고객과 인적 자본의 프로필, 요구 사항 및 특성을 이해하고 있습니다. 판매하는 제품 또는 서비스와 관련하여 이는 회사가 고객과 의사 소통하는 방식과 필요한 서비스를 제공하는 방식을 수정할 수 있기 때문에 고객에게 중요성을 부여하는 방식을 재편했습니다.
빅 데이터의 개념을 대량의 데이터와 연결하는 것은 현대 시대의 일이 아닙니다. 대다수의 대기업은 이미 많은 양의 정보, 그러나 그들은 사용하도록 강요되었습니다 DataWarehouses와 같은 기타 기술 그리고 강력한 분석 도구를 사용하여 이러한 대량의 볼륨을 적절하게 처리 할 수 있습니다. 새로운 Hadoop 소프트웨어. 기술의 발전은 이러한 응용 프로그램에서 처리하는 정보의 양이 상당히 증가했음을 의미합니다.
5 가지 기둥 빅 데이터
빅 데이터의 세 가지 'V' 이를 식별하는 주요 특성은 다음과 같습니다. Volumen, 다양성 y 속도. 그러나이 방대한 정보 관리 분야의 선구적인 기업들이 얻은 경험으로 원래 정의가 확장되어 다음과 같은 새로운 결정적 특성이 추가되었습니다. 정확성 y 데이터 값.
볼륨이 Windows, Mac 또는 Linux 등 일반적인 소프트웨어의 용량과 한계를 초과하여 문제없이 처리되는 것을 BigData라고합니다.
볼륨 개념은 그 어느 때보 다 많은 양의 정보를 처리 할 수있는 빠른 기술 발전으로 인해 끊임없이 변화하고 있습니다. 용어를 조금 명확히하면서 대량의 정보는 수백 또는 수천 테라 바이트 또는 페타 바이트입니다., 일반적인 것보다 기하 급수적으로 많은 양 수천 기가 바이트 처리하는 데 컴퓨터가 사용된다는 사실. 이 볼륨 개념은 매일 처리되는 데이터의 양을 덜 고려하기 때문에 매우 가변적입니다.
정보 데이터웨어 하우스 처리 할 수 있습니다. 많은 수의 필터를 통과 한 구조화 된 정보입니다. 우수한 품질 관리를 위해 처리하는 정보가 이전에 결정된 정밀도와 정확성을 보장 할 수 있습니다.
빅 데이터를 언급 할 때 우리는 반 구조적이거나 구조화 유형이없는 정보. 이 구조화되지 않은 정보를 처리하려면 다른 기술이 필요하며 사용자는 부정확 한 정보를 기반으로 결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 알고리즘의 대부분은 고급 퍼지 논리 시스템 처리 아직 100 % 개발되지 않았습니다.
개념에 대해 말하면 종류, 시스템이 수신하는 데이터 유형을 나타냅니다. 다음은 3입니다.
- 구조화
- 반 구조화
- 비정형
마지막으로, 속도의 개념 분명히 말하는 속도는 방대한 양의 데이터 결정을 내리기 위해 접수, 처리 및 발행됩니다. 대다수의 기존 운영 체제에서 대량의 정보를 신속하게 분석하는 것은 불가능하지만이를 통합하는 것은 매우 중요합니다. 사기 탐지 시스템 또는 향상된 개인화 된 제안을위한 실시간 데이터 처리 개념, 귀하가 좋아하는 것 및 귀하가 확실히 관심을 가질만한 것을 광고 할 것을 선택하는 기타 요소를 고려하여 오늘날 고객에게 제공됩니다.
진실, 끝내려면 처리 된 정보의 신뢰, 양질의 데이터를 추출하고, 시간, 경제와 같은 일부 고유의 시각화를 개선하여 더 나은 의사 결정에 도움이됩니다.
마지막으로 추가됩니다 비즈니스에 중요한 정보의 가치, 중요성, 분석 할 데이터를 파악하고 전체 프로세스를 간소화하기 위해 사전 선택을하는 것이 더 빠르고 정확합니다. 이미 스페인에서 두 번째로 많이 요구되는 전문 분야입니다.