ಚಿಲ್ಲರೆ ಸೇವೆಯಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ

ಖರೀದಿದಾರರಿಗೆ ಮೂರು ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳಲ್ಲಿ ವೈಯಕ್ತೀಕರಣವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರಿಗಳು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುತ್ತಾರೆ - ವಿಂಗಡಣೆ, ಕೊಡುಗೆ ಮತ್ತು ವಿತರಣೆ, ಅಂಬ್ರೆಲ್ಲಾ IT ನಲ್ಲಿ ಹೇಳಲಾಗಿದೆ

1990 ರ ದಶಕದ ಉತ್ತರಾರ್ಧದಲ್ಲಿ, ಜೀವನದ ಎಲ್ಲಾ ಹಂತಗಳ ಉದ್ಯಮಿಗಳು ಡೇಟಾವು ಮೌಲ್ಯಯುತವಾದ ಸಂಪನ್ಮೂಲವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಅರಿತುಕೊಂಡರು, ಅದನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಬಳಸಿದರೆ, ಪ್ರಭಾವದ ಪ್ರಬಲ ಸಾಧನವಾಗಬಹುದು. ಸಮಸ್ಯೆಯೆಂದರೆ ಡೇಟಾದ ಪರಿಮಾಣವು ಘಾತೀಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಾಯಿತು ಮತ್ತು ಆ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದ್ದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸುವ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ವಿಧಾನಗಳು ಸಾಕಷ್ಟು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿರಲಿಲ್ಲ.

2000 ರ ದಶಕದಲ್ಲಿ, ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಅಧಿಕವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡಿತು. ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಪರಿಹಾರಗಳು ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯಲ್ಲಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಂಡಿವೆ, ಅದು ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬಹುದು, ಹೆಚ್ಚಿನ ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಬಹುದು, ತಾರ್ಕಿಕ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅಸ್ತವ್ಯಸ್ತವಾಗಿರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ವ್ಯಕ್ತಿಯಿಂದ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದಾದ ಸ್ವರೂಪಕ್ಕೆ ಅನುವಾದಿಸಬಹುದು.

ಇಂದು, ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಷ್ಯಾದ ಒಕ್ಕೂಟದ ಡಿಜಿಟಲ್ ಆರ್ಥಿಕತೆಯ ಒಂಬತ್ತು ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು ಸೇರಿಸಲಾಗಿದೆ, ಕಂಪನಿಗಳ ರೇಟಿಂಗ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚದ ಐಟಂಗಳಲ್ಲಿ ಅಗ್ರ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಆಕ್ರಮಿಸಿಕೊಂಡಿದೆ. ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಹೂಡಿಕೆಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಪಾರ, ಹಣಕಾಸು ಮತ್ತು ದೂರಸಂಪರ್ಕ ವಲಯದ ಕಂಪನಿಗಳು ಮಾಡುತ್ತವೆ.

10-20 ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ, ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಬಂಡವಾಳೀಕರಣದ ಮುಖ್ಯ ಸಾಧನವಾಗಿ ಪರಿಣಮಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಿದ್ಯುತ್ ಉದ್ಯಮಕ್ಕೆ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೋಲಿಸಬಹುದಾದ ಸಮಾಜದಲ್ಲಿ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ಹೇಳುತ್ತಾರೆ.

ಇಂದಿನ ಶಾಪರ್‌ಗಳು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಮುಖರಹಿತ ಸಮೂಹವಲ್ಲ, ಆದರೆ ವಿಶಿಷ್ಟ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು. ಅವರು ಆಯ್ದ ಮತ್ತು ಅವರ ಕೊಡುಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಆಕರ್ಷಕವಾಗಿ ತೋರಿದರೆ ವಿಷಾದವಿಲ್ಲದೆ ಪ್ರತಿಸ್ಪರ್ಧಿಯ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್‌ಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತಾರೆ. ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರಿಗಳು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ, ಇದು ಗ್ರಾಹಕರೊಂದಿಗೆ ಉದ್ದೇಶಿತ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, "ಒಂದು ಅನನ್ಯ ಗ್ರಾಹಕ - ಅನನ್ಯ ಸೇವೆ" ತತ್ವವನ್ನು ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.

1. ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ವಿಂಗಡಣೆ ಮತ್ತು ಜಾಗದ ಸಮರ್ಥ ಬಳಕೆ

ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, "ಖರೀದಿಸಲು ಅಥವಾ ಖರೀದಿಸದಿರಲು" ಅಂತಿಮ ನಿರ್ಧಾರವು ಈಗಾಗಲೇ ಸರಕುಗಳೊಂದಿಗೆ ಶೆಲ್ಫ್ ಬಳಿ ಅಂಗಡಿಯಲ್ಲಿ ನಡೆಯುತ್ತದೆ. ನೀಲ್ಸನ್ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಪ್ರಕಾರ, ಖರೀದಿದಾರನು ಶೆಲ್ಫ್‌ನಲ್ಲಿ ಸರಿಯಾದ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಕೇವಲ 15 ಸೆಕೆಂಡುಗಳನ್ನು ಕಳೆಯುತ್ತಾನೆ. ಇದರರ್ಥ ವ್ಯಾಪಾರವು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಂಗಡಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ವಿಂಗಡಣೆಯನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಸಂಗ್ರಹಣೆಯು ಬೇಡಿಕೆಯನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಮತ್ತು ಮಾರಾಟವನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸಲು ಪ್ರದರ್ಶನಕ್ಕಾಗಿ, ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾದ ವಿವಿಧ ವರ್ಗಗಳನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುವುದು ಅವಶ್ಯಕ:

• ಸ್ಥಳೀಯ ಜನಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರ,
• ಪರಿಹಾರ,
• ಖರೀದಿ ಗ್ರಹಿಕೆ,
• ಲಾಯಲ್ಟಿ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಖರೀದಿಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು.

ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವರ್ಗದ ಸರಕುಗಳ ಖರೀದಿಗಳ ಆವರ್ತನವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಒಂದು ಉತ್ಪನ್ನದಿಂದ ಇನ್ನೊಂದಕ್ಕೆ ಖರೀದಿದಾರನ "ಸ್ವಿಚ್‌ಬಿಲಿಟಿ" ಅನ್ನು ಅಳೆಯುವುದು ಯಾವ ವಸ್ತುವನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಮಾರಾಟ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಅದು ಅನಗತ್ಯವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ತರ್ಕಬದ್ಧವಾಗಿ ಹಣವನ್ನು ಮರುಹಂಚಿಕೆ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ಲಾನ್ ಸ್ಟೋರ್ ಸ್ಪೇಸ್.

ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪರಿಹಾರಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ನಿರ್ದೇಶನವೆಂದರೆ ಜಾಗದ ಸಮರ್ಥ ಬಳಕೆ. ಸರಕುಗಳನ್ನು ಹಾಕುವಾಗ ವ್ಯಾಪಾರಿಗಳು ಈಗ ಅವಲಂಬಿಸಿರುವುದು ಡೇಟಾ, ಮತ್ತು ಅಂತಃಪ್ರಜ್ಞೆಯಲ್ಲ.

X5 ರಿಟೇಲ್ ಗ್ರೂಪ್ ಹೈಪರ್ಮಾರ್ಕೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿ, ಉತ್ಪನ್ನದ ವಿನ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಚಿಲ್ಲರೆ ಉಪಕರಣಗಳ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು, ಗ್ರಾಹಕರ ಆದ್ಯತೆಗಳು, ಕೆಲವು ವರ್ಗಗಳ ಸರಕುಗಳ ಮಾರಾಟದ ಇತಿಹಾಸದ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಇತರ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ವಿನ್ಯಾಸದ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಶೆಲ್ಫ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಸರಕುಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ: ವೀಡಿಯೊ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳಿಂದ ಬರುವ ವೀಡಿಯೊ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಅನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿದ ನಿಯತಾಂಕಗಳ ಪ್ರಕಾರ ಈವೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಅಂಗಡಿ ನೌಕರರು ಪೂರ್ವಸಿದ್ಧ ಬಟಾಣಿಗಳ ಜಾಡಿಗಳು ತಪ್ಪಾದ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿವೆ ಅಥವಾ ಮಂದಗೊಳಿಸಿದ ಹಾಲು ಕಪಾಟಿನಲ್ಲಿ ಖಾಲಿಯಾಗಿದೆ ಎಂಬ ಸಂಕೇತವನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆ.

2. ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಕೊಡುಗೆ

ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ವೈಯಕ್ತೀಕರಣವು ಆದ್ಯತೆಯಾಗಿದೆ: ಎಡೆಲ್‌ಮ್ಯಾನ್ ಮತ್ತು ಆಕ್ಸೆಂಚರ್‌ನ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಪ್ರಕಾರ, 80% ಖರೀದಿದಾರರು ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರಿ ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಕೊಡುಗೆಯನ್ನು ನೀಡಿದರೆ ಅಥವಾ ರಿಯಾಯಿತಿಯನ್ನು ನೀಡಿದರೆ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಖರೀದಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ; ಇದಲ್ಲದೆ, ಉತ್ಪನ್ನ ಶಿಫಾರಸುಗಳು ನಿಖರವಾಗಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸದಿದ್ದರೆ 48% ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಿದವರು ಪ್ರತಿಸ್ಪರ್ಧಿಗಳ ಬಳಿಗೆ ಹೋಗಲು ಹಿಂಜರಿಯುವುದಿಲ್ಲ.

ಗ್ರಾಹಕರ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಲು, ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರಿಗಳು ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಸಂವಹನವನ್ನು ತರಲು ಗ್ರಾಹಕರ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ, ರಚಿಸುವ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಐಟಿ ಪರಿಹಾರಗಳು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿ ಅನುಷ್ಠಾನಗೊಳಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಖರೀದಿದಾರರಲ್ಲಿ ಜನಪ್ರಿಯ ಸ್ವರೂಪಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ - ಉತ್ಪನ್ನ ಶಿಫಾರಸುಗಳ ವಿಭಾಗ "ನೀವು ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿರಬಹುದು" ಮತ್ತು "ಈ ಉತ್ಪನ್ನದೊಂದಿಗೆ ಖರೀದಿಸಿ" - ಹಿಂದಿನ ಖರೀದಿಗಳು ಮತ್ತು ಆದ್ಯತೆಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸಹ ರಚನೆಯಾಗುತ್ತದೆ.

ಸಹಯೋಗದ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು Amazon ಈ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ (ಮತ್ತೊಬ್ಬ ಬಳಕೆದಾರರ ಅಜ್ಞಾತ ಆದ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಬಳಕೆದಾರರ ಗುಂಪಿನ ತಿಳಿದಿರುವ ಆದ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಶಿಫಾರಸು ವಿಧಾನ). ಕಂಪನಿಯ ಪ್ರತಿನಿಧಿಗಳ ಪ್ರಕಾರ, ಎಲ್ಲಾ ಮಾರಾಟಗಳಲ್ಲಿ 30% ಅಮೆಜಾನ್ ಶಿಫಾರಸುದಾರರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಿಂದಾಗಿ.

3. ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ವಿತರಣೆ

ಆನ್‌ಲೈನ್ ಸ್ಟೋರ್‌ನಿಂದ ಆದೇಶದ ವಿತರಣೆ ಅಥವಾ ಸೂಪರ್‌ಮಾರ್ಕೆಟ್ ಕಪಾಟಿನಲ್ಲಿ ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಆಗಮನವಾಗಿದ್ದರೂ, ಆಧುನಿಕ ಖರೀದಿದಾರನು ಬಯಸಿದ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಸ್ವೀಕರಿಸಲು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಆದರೆ ವೇಗ ಮಾತ್ರ ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ: ಇಂದು ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ತ್ವರಿತವಾಗಿ ತಲುಪಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ವೈಯಕ್ತಿಕ ವಿಧಾನವು ಸಹ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿದೆ.

ಹೆಚ್ಚಿನ ದೊಡ್ಡ ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರಿಗಳು ಮತ್ತು ವಾಹಕಗಳು ಅನೇಕ ಸಂವೇದಕಗಳು ಮತ್ತು RFID ಟ್ಯಾಗ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವಾಹನಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ (ಸರಕುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ), ಇದರಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ: ಪ್ರಸ್ತುತ ಸ್ಥಳ, ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ಸರಕುಗಳ ತೂಕ, ಸಂಚಾರ ದಟ್ಟಣೆ, ಹವಾಮಾನ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳ ಡೇಟಾ. , ಮತ್ತು ಚಾಲಕನ ವರ್ತನೆ ಕೂಡ.

ಈ ಡೇಟಾದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮಾರ್ಗದ ಅತ್ಯಂತ ಆರ್ಥಿಕ ಮತ್ತು ವೇಗದ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಖರೀದಿದಾರರಿಗೆ ತಮ್ಮ ಆದೇಶದ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಅವಕಾಶವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವಿತರಣಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಪಾರದರ್ಶಕತೆಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

"ಕೊನೆಯ ಮೈಲಿ" ಹಂತದಲ್ಲಿ ಖರೀದಿದಾರರಿಗೆ ವಿತರಣಾ ವೈಯಕ್ತೀಕರಣವು ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವಾಗಿದೆ. ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಗ್ರಾಹಕ ಮತ್ತು ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರಿಯು ಕ್ಲೈಂಟ್‌ಗೆ ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಸರಕುಗಳನ್ನು ವಿತರಿಸಲು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಮತ್ತು ಅಗ್ಗವಾಗಿ ವಿತರಿಸುವ ಸ್ಥಳದಿಂದ ಸರಕುಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಅದೇ ದಿನ ಅಥವಾ ಮುಂದಿನ ದಿನದಲ್ಲಿ ಸರಕುಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುವ ಕೊಡುಗೆ, ವಿತರಣೆಯ ಮೇಲಿನ ರಿಯಾಯಿತಿಯೊಂದಿಗೆ, ಕ್ಲೈಂಟ್ ನಗರದ ಇನ್ನೊಂದು ತುದಿಗೆ ಹೋಗಲು ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಿಸುತ್ತದೆ.

ಅಮೆಜಾನ್, ಎಂದಿನಂತೆ, ಮುನ್ಸೂಚಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಿಂದ ನಡೆಸಲ್ಪಡುವ ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಪೇಟೆಂಟ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಸ್ಪರ್ಧೆಯಲ್ಲಿ ಮುಂದಿದೆ. ಬಾಟಮ್ ಲೈನ್ ಎಂದರೆ ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತಾನೆ:

• ಬಳಕೆದಾರರ ಹಿಂದಿನ ಖರೀದಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ,
• ಕಾರ್ಟ್‌ಗೆ ಸೇರಿಸಲಾದ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಬಗ್ಗೆ,
• ಇಚ್ಛೆಪಟ್ಟಿಗೆ ಸೇರಿಸಲಾದ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಬಗ್ಗೆ,
• ಕರ್ಸರ್ ಚಲನೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ.

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಈ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರು ಯಾವ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಖರೀದಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತವೆ. ನಂತರ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಹತ್ತಿರವಿರುವ ಶಿಪ್ಪಿಂಗ್ ಹಬ್‌ಗೆ ಅಗ್ಗದ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಶಿಪ್ಪಿಂಗ್ ಮೂಲಕ ಐಟಂ ಅನ್ನು ರವಾನಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಆಧುನಿಕ ಖರೀದಿದಾರನು ವೈಯಕ್ತಿಕ ವಿಧಾನ ಮತ್ತು ಅನನ್ಯ ಅನುಭವವನ್ನು ಎರಡು ಬಾರಿ ಪಾವತಿಸಲು ಸಿದ್ಧವಾಗಿದೆ - ಹಣ ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ. ಸರಿಯಾದ ಮಟ್ಟದ ಸೇವೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು, ಗ್ರಾಹಕರ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಆದ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಂಡು, ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾದ ಸಹಾಯದಿಂದ ಮಾತ್ರ ಸಾಧ್ಯ. ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಯೋಜನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಉದ್ಯಮದ ನಾಯಕರು ಸಂಪೂರ್ಣ ರಚನಾತ್ಮಕ ಘಟಕಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತಿರುವಾಗ, ಸಣ್ಣ ಮತ್ತು ಮಧ್ಯಮ ಗಾತ್ರದ ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಪೆಟ್ಟಿಗೆಯ ಪರಿಹಾರಗಳ ಮೇಲೆ ಬೆಟ್ಟಿಂಗ್ ಮಾಡುತ್ತಿವೆ. ಆದರೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ಗುರಿಯು ನಿಖರವಾದ ಗ್ರಾಹಕರ ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು, ಗ್ರಾಹಕರ ನೋವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ಖರೀದಿ ನಿರ್ಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಪ್ರಚೋದಕಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು, ಖರೀದಿ ಪಟ್ಟಿಗಳನ್ನು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಹೆಚ್ಚು ಖರೀದಿಸಲು ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಿಸುವ ಸಮಗ್ರ ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಸೇವೆಯನ್ನು ರಚಿಸುವುದು.