마켓플레이스 판매자를 위한 전자상거래 데이터 분석의 미래

소개

빠르게 진화하는 전자상거래 세계에서 성공은 데이터를 효과적으로 활용하는 능력에 달려 있습니다. 수년 동안 브랜드와 리셀러는 전통적인 방법에 의존하여 데이터를 수집, 저장 및 분석해 왔습니다. 그러나 이러한 방법에는 데이터 소유권 부족부터 유연하지 못한 대시보드에 이르기까지 자체적인 제한 사항이 있습니다. 이 블로그에서는 전자상거래 분석의 미래를 탐구하고 기존 접근 방식의 단점과 업계를 재편하는 새로운 트렌드를 탐구합니다. 또한 전자상거래 전문가가 동료보다 앞서기 위해 데이터 웨어하우징, 데이터 시각화 솔루션, AI 기반 통찰력을 운영에 통합하는 것을 고려해야 하는 이유에 대해서도 논의할 것입니다.

데이터 수집, 저장 및 분석의 전통적인 방법

전자상거래 분석이 어디로 향하고 있는지 이해하려면 그것이 어디에 있었는지 인식하는 것이 중요합니다. 기존의 데이터 수집, 저장 및 분석 방법에는 수동 추적, 조각난 스프레드시트 및 제한된 데이터 세트에 대한 의존이 포함되었습니다. 자세히 살펴보면 다음과 같습니다.

수동 데이터 추적

과거에는 브랜드와 리셀러가 일반적으로 수동으로 데이터를 수집했는데, 이는 몇 가지 단점이 있었습니다. 가장 주목할 만한 점은 인적 오류와 불일치가 발생할 상당한 위험이 있다는 것입니다. 데이터 입력에 사람이 개입하면 인쇄상의 실수와 잘못된 해석이 발생할 여지가 생겨 데이터 정확성이 손상될 수 있습니다. 더욱이 수동 데이터 추적은 시간이 너무 많이 소요되어 전자상거래 운영에 실제로 기여하는 작업에 귀중한 시간을 낭비하는 것으로 나타났습니다. 전자상거래의 필수 요소인 실시간 업데이트를 수동으로 추적하는 방법으로는 달성하기 어려운 경우가 많았으며, 이로 인해 기회를 놓치고 시장 변화에 대한 대응이 지연될 가능성이 있었습니다. 또한 수동 데이터 추적으로 인해 데이터 사일로가 발생하여 비즈니스에 대한 통합된 보기가 방해되고 단편화되는 경우가 많았습니다. 전자상거래 조직이 확장됨에 따라 수동 추적의 확장성 한계가 명백해지면서 대규모 데이터 세트를 관리하는 데 적합하지 않게 되어 궁극적으로 실시간 의사 결정을 방해하게 되었습니다.

조각난 스프레드시트

많은 전자상거래 전문가들은 스프레드시트를 사용하여 데이터를 관리해 왔습니다. 그러나 이 방법은 데이터 양이 증가함에 따라 관리하기가 어려워지므로 의미 있는 통찰력을 추출하는 것이 점점 더 어려워졌습니다. 서로 다른 팀에 따른 형식 및 명명 규칙의 차이로 인해 스프레드시트 내에서 데이터를 구성하는 것이 번거로워져 데이터가 지저분해지고 해석하기 어려워졌습니다. 여러 개인이 서로 다른 버전의 스프레드시트를 작업하면서 어떤 버전이 최신 버전인지 파악하기 어려웠기 때문에 버전 관리에는 자체적인 문제가 있었습니다. 이로 인해 오래되거나 잘못된 데이터를 기반으로 결정을 내리는 경우가 많았습니다. 온라인 스프레드시트가 이 문제를 부분적으로 해결했지만 완벽한 솔루션은 아니었습니다. 협업은 가능했지만 어색하게 느껴졌습니다. 복잡한 수식은 강력하기는 하지만 특히 데이터가 다양한 시트에 분산되어 있을 때 오류가 발생할 가능성이 있었습니다. 확장에는 또 다른 제한이 있었습니다. 비즈니스가 확장됨에 따라 스프레드시트가 이를 따라잡는 데 어려움을 겪었고 이로 인해 성능 및 응답성 문제가 발생했습니다. 데이터는 정보에 입각한 의사 결정에 필수적이지만 팀이 정보를 한눈에 파악할 수 있도록 하는 시각적 요소와 결합될 때 상당한 영향력을 얻습니다. 스프레드시트에는 일반적으로 데이터 시각화를 위한 광범위한 차트와 그래프를 위한 용량이 부족하여 다른 사람에게 통찰력을 효과적으로 전달하기가 어렵습니다.

제한된 데이터세트

확장성의 제약으로 인해 전문가는 샘플이나 제한된 데이터 포인트 세트를 분석해야 했고, 이로 인해 운영에 대한 포괄적인 시각을 얻을 수 없게 되었습니다. 전문가가 소규모 데이터세트에 국한되면 귀중한 통찰력을 놓치고 결국 전자상거래 운영에 대한 불완전한 그림을 얻게 되는 경우가 많습니다.

이러한 제약으로 인해 기회를 놓치거나 잠재적인 사각지대가 발생하는 경우가 많습니다. 데이터의 일부에만 액세스하면 새로운 추세를 간과하고, 가장 수익성이 높은 제품 라인을 식별하거나, 고객 행동의 복잡성을 이해하기가 쉽습니다. 더욱이, 이러한 제한된 관점은 급변하는 시장 상황에 적응하는 팀의 능력을 방해할 수 있습니다. 고객 선호도의 변화를 포착하지 못하거나 경쟁 전략에 효과적으로 대응하지 못할 수도 있습니다.

수동 데이터 추적, 단편화된 스프레드시트, 제한된 데이터세트의 한계 외에도 전통적인 데이터 분석은 전자상거래에서 또 다른 과제를 제시했습니다.

데이터 소유권 부족

전자상거래에서 전통적인 데이터 방법의 중요한 단점 중 하나는 데이터 소유권이 부족하다는 것입니다. 간단히 말해서 기업이 자신의 데이터를 완전히 통제할 수 없다는 의미입니다. 처음에는 이것이 큰 문제처럼 보이지 않을 수도 있지만, 더 자세히 살펴보면 몇 가지 과제가 드러납니다. 그 중 하나가 데이터 보안입니다. 완전한 데이터 소유권이 없으면 민감한 정보를 효과적으로 보호하기가 어렵습니다. 데이터에 액세스할 수 있는 사람을 항상 제어할 수는 없으며, 이러한 제어 부족으로 인해 데이터 유출 및 손상이 발생할 수 있습니다. 고려해야 할 또 다른 측면은 데이터 관리와 관련하여 유연성이 부족하다는 것입니다. 데이터 소유권은 데이터 수집, 저장 및 사용 방법을 결정할 수 있는 유연성을 제공하며, 이는 특정 비즈니스 요구 사항을 충족하도록 데이터 관행을 조정하는 데 중요한 요소입니다. 이러한 유연성은 데이터 관행을 비즈니스 요구 사항에 맞게 조정하는 데 매우 중요합니다. 데이터 소유권이 없으면 기업은 진화하는 데이터 요구 사항에 적응하는 능력이 제한될 수 있습니다.

견고하고 사용자 정의가 불가능한 대시보드

유연성에 대해 말하자면, 기존 분석 도구는 전자상거래 비즈니스의 고유한 요구 사항을 충족하는 데 필요한 적응성이 부족한 표준화된 대시보드를 제공했습니다. 모든 비즈니스에는 고유한 요구 사항, 데이터 전제 조건 및 목표가 있습니다. 견고한 대시보드는 이러한 개성을 유연하게 수용하거나 수용하지 못합니다. 대시보드를 사용자 정의할 수 없으면 데이터 분석의 창의성이 제한되고 억제되어 기업이 데이터 통찰력을 진정으로 맞춤화할 수 없게 됩니다. 이러한 적응성은 단지 장점이 아닙니다. 그것은 절대적으로 필요한 일입니다.

말할 필요도 없이 이러한 전통적인 데이터 접근 방식은 더 이상 유효하지 않습니다. 이들의 단점은 적응성, 데이터 기반 의사 결정 및 효과적인 경쟁 능력을 방해합니다. 이것이 바로 많은 기업이 끊임없이 변화하는 전자상거래 환경에서 성공하기 위해 데이터 웨어하우징, 데이터 시각화, AI 기반 통찰력과 같은 새롭고 보다 포괄적인 데이터 분석 솔루션을 채택하고 있는 이유입니다.

데이터 웨어하우징 및 데이터 시각화 솔루션의 부상

데이터 웨어하우징의 인기가 급증하는 이유는 다양한 소스에서 생성된 대규모 데이터 세트를 관리하고 이를 하나의 중앙 위치에 효과적으로 통합해야 하는 긴급한 필요성 때문일 수 있습니다. 기업은 고객 상호 작용, 판매 거래 등을 포함하는 방대한 양의 데이터를 지속적으로 생성합니다. 이로 인해 기존의 데이터 저장 및 검색 방법이 더 이상 사용되지 않게 되었습니다. 데이터 웨어하우징은 여러 소스에서 발생하는 광범위한 정보에 대한 중앙 집중식 저장소를 제공하여 이 프로세스를 단순화합니다. 이는 데이터 과부하를 관리하고 이해하기 위한 구조화된 솔루션을 제공하며, 확실한 단일 정보 소스 역할을 합니다. 이는 의사결정자의 데이터 정확성과 일관성을 보장합니다. 전자상거래 시장과 같이 경쟁이 치열한 산업에서 눈에 띄는 것은 엄청난 도전입니다. 데이터 기반 의사결정을 내리고, 실시간 통찰력을 얻고, 급변하는 시장에 신속하게 적응하는 것이 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 데이터 웨어하우징은 데이터를 즉시 업데이트하고 액세스할 수 있는 플랫폼을 제공하여 적응성을 향상시켜 이를 촉진합니다. 또한 다양한 소스의 데이터를 통합하여 데이터 검색을 간소화하고 복잡한 데이터 통합 ​​없이도 사용자가 쉽게 액세스할 수 있도록 하여 궁극적으로 데이터 소유권을 전례 없는 수준으로 촉진합니다. 확장성, 비즈니스 인텔리전스 도구와의 통합, 강력한 데이터 보안 기능을 통해 데이터 웨어하우징은 전략적 자산이 됩니다.

반면, 데이터 시각화 솔루션의 등장은 이를 현대 비즈니스 환경에서 필수불가결하게 만든 여러 요소의 조합에 기인할 수 있습니다. 특히 컴퓨팅과 소프트웨어 분야의 기술적 진보는 데이터 시각화의 성장에 꼭 필요한 기반을 제공했습니다. 광범위한 데이터 세트를 신속하게 처리하고 표시할 수 있는 기능을 갖춘 이러한 솔루션은 끊임없이 확장되는 빅 데이터 세계에서 통찰력을 추출하기 위한 실용적인 선택이 되었습니다. 또한, 사용자 친화적인 도구의 개발은 중요한 전환점이 되었습니다. 데이터 시각화는 더 이상 데이터 과학자의 영역에만 국한되지 않았습니다. 직관적인 인터페이스를 통해 조직 내 더 많은 사람들이 접근할 수 있게 되었습니다.

이러한 솔루션은 단순한 미적 매력 그 이상을 제공했습니다. 복잡한 데이터 세트에 숨겨진 패턴과 추세를 밝혀 새로운 차원의 이해를 이끌어냈습니다. 대화형 기능을 통해 사용자는 독립적으로 데이터를 탐색하고 실행 가능한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 실시간 분석 기능은 또 다른 판도를 바꾸었습니다. 특히 전자상거래와 같이 빠르게 변화하는 산업에서 기업은 데이터를 신속하게 모니터링하고 대응할 수 있습니다. 또한 공통 언어 역할을 하는 데이터 시각화의 힘은 부서 간 협업을 촉진하여 팀과 이해관계자를 데이터 중심 의사 결정에 맞춰 조정합니다.

데이터의 민주화는 조직 전체의 전문가에게 데이터의 잠재력을 활용할 수 있는 능력을 부여하는 중추적인 변화였습니다. 궁극적으로 데이터 시각화의 채택은 기업이 보다 효율적으로 통찰력을 추출하고, 시장 변화에 신속하게 적응하고, 표시 가능한 데이터 시각적 개체의 추가 이점을 통해 경쟁 우위를 유지할 수 있도록 지원하는 역량에 의해 주도되었습니다. 이러한 솔루션의 등장은 현대 비즈니스 운영에 필수적이며 데이터 중심 세계를 탐색하기 위한 귀중한 도구를 제공합니다.

전자상거래의 새로운 시대

전자상거래 시장과 같은 경쟁적인 환경에 적응하고 성공할 수 있는 능력은 데이터 분석에 대한 기업의 접근 방식에 달려 있습니다.

이 접근 방식은 강력한 데이터 수집 및 강화 시스템, 전자상거래 데이터 웨어하우스, 전용 비즈니스 인텔리전스 도구, AI 기반 통찰력 등 4가지 필수 구성 요소가 조화롭게 작동하는 상호 연결된 데이터 기반 생태계를 중심으로 진행됩니다. 이러한 통합 데이터 환경이 왜 중요한지, 그리고 이것이 전자상거래의 미래를 어떻게 형성하는지 살펴보겠습니다.

그 핵심에는 강력한 데이터 수집 및 강화 시스템이 데이터 수렵 수집가의 역할을 합니다. 그 책임은 단순한 데이터 수집 그 이상입니다. 데이터를 풍부하게 하여 품질과 관련성을 향상시킵니다. 데이터가 지속적으로 흐르는 광대한 전자상거래 환경에서 이 시스템은 수집 프로세스를 간소화하여 수집된 데이터가 통찰력 있는 분석을 위한 귀중한 정보 소스가 되도록 보장합니다. 이는 Amazon, Walmart, Shopify 등이 제공하는 마켓플레이스 데이터에만 의존하는 것이 아니라 공개적으로 사용 가능한 소스를 포함한 여러 소스를 결합하여 포괄적인 보기를 제공하는 솔루션을 찾는 것을 의미합니다.

이렇게 풍부한 데이터는 전자상거래 데이터 웨어하우스에 보관되어 각 정보가 지정된 위치에 있는 잘 구성된 라이브러리 역할을 합니다. 다양한 소스의 데이터를 통합하고 이를 통합 구조로 형식화하여 단일 정보 소스를 제공합니다. 이 저장소는 데이터가 일관되고 안정적이며 최신 상태로 유지되도록 보장하여 데이터 중심 의사 결정의 초석 역할을 합니다.

그러나 데이터만으로는 충분하지 않습니다. 전용 비즈니스 인텔리전스 도구와 데이터 시각화 도구가 데이터 해석기 역할을 합니다. 이러한 도구는 데이터 탐색, 시각화 및 보고서 생성을 위한 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다. 아티스트의 팔레트 역할을 하며 원시 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 변환합니다. 데이터 중심 세계에서 이러한 도구는 전문가가 데이터를 깊이 조사하고, 숨겨진 패턴과 추세를 찾아내고, 데이터를 전략적 조치로 전환할 수 있도록 지원합니다.

퍼즐의 마지막 조각은 기계 학습 모델을 활용하여 데이터 패턴을 분석하고 예측 통찰력을 생성하는 인공 지능입니다. 이러한 통찰력은 수요 예측부터 제품 목록을 위한 개인화된 콘텐츠 제공까지 다양합니다. AI는 의사 결정에 사전 대응성을 추가하여 기업이 위험을 예측하거나 잠재적 이익 흐름을 예측할 수 있도록 해줍니다. 특히 Amazon, Walmart, Shopify와 같은 전자 상거래 시장에서 매우 중요합니다. 판매자는 잠재적인 실수를 식별하기 위해 더 이상 광범위한 제품 포트폴리오를 수동으로 검토할 필요가 없습니다. . DataHawk Anomaly Detector와 같은 솔루션은 조직이 데이터의 이상값을 찾아내고 예상치 못한 변경 사항을 알려줌으로써 더 중요한 결정을 내릴 수 있는 시간을 확보함으로써 제품을 효율적으로 관리하는 데 도움이 됩니다. 반면 DataHawk AI 카피라이터는 최신 GPT 기술의 힘과 DataHawk의 강력한 Amazon 키워드 제안을 결합하여 완벽한 제품 목록을 즉시 생성함으로써 대규모 제품 목록을 생성하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

상호 연결된 데이터 기반 생태계에서 이러한 구성 요소는 시너지 효과를 발휘합니다. 강력한 데이터 수집 시스템은 풍부한 데이터를 데이터 웨어하우스에 공급하여 데이터가 정리되고 쉽게 액세스할 수 있도록 합니다. 그런 다음 전용 BI 도구가 이 데이터를 해석하여 실행 가능한 통찰력을 생성합니다. AI는 이러한 통찰력을 더욱 풍부하게 하고 운영을 확장하여 시간을 절약하고 리소스를 확보하는 데 도움을 줍니다.

전자상거래 분석의 미래는 기존 방법의 한계에서 벗어나 데이터 웨어하우징, 데이터 시각화 및 AI 기반 통찰력을 포함하는 전체적인 접근 방식을 수용하는 데 있습니다. 이러한 통합 접근 방식을 통해 기업은 역동적인 전자상거래 지형을 탐색하고 데이터를 효과적으로 활용하여 미래의 입지를 확보할 수 있습니다.

이러한 혁신적인 여정의 영역에서 모든 단계에서 진정한 효율성과 통합을 달성하려면 지침 솔루션이 필요합니다. 개별적인 측면을 해결하기 위한 많은 도구가 존재하지만 완벽하게 통합되고 통일된 접근 방식을 추구하는 사람들에게는 DataHawk가 성공의 신호탄으로 돋보입니다. 수많은 성공 사례의 기록을 통해 당사 플랫폼은 전자상거래 분석 요구 사항에 맞는 포괄적인 솔루션을 제공합니다. 데이터 기반 우수성을 향한 길은 단 한 번의 대화로 시작됩니다.