လက်လီဝန်ဆောင်မှုတွင် Big Data

လက်လီရောင်းချသူများသည် ဝယ်သူအတွက် အဓိကကျသောကဏ္ဍသုံးရပ်တွင် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့်ပြုလုပ်ခြင်းကို တိုးတက်စေရန်အတွက် ဒေတာကြီးကြီးများကို အသုံးပြုနည်း - အမျိုးအစားခွဲမှု၊ ကမ်းလှမ်းမှုနှင့် ပေးပို့မှု၊ Umbrella IT တွင် ပြောကြားထားသည်။

၁၉၉၀ ပြည့်လွန်နှစ်များနှောင်းပိုင်းတွင်၊ အလွှာပေါင်းစုံမှ စွန့်ဦးတီထွင်သူများသည် ဒေတာကို မှန်ကန်စွာအသုံးပြုပါက သြဇာကြီးမားသောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်လာနိုင်သည်ဟူသော အဖိုးတန်အရင်းအမြစ်တစ်ခုဖြစ်ကြောင်း သိရှိလာကြသည်။ ပြဿနာမှာ ဒေတာပမာဏ အဆမတန် တိုးလာခြင်းကြောင့်ဖြစ်ပြီး ထိုအချိန်က ရှိခဲ့သော အချက်အလက်များကို စီမံဆောင်ရွက်ခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနည်းလမ်းများသည် ထိရောက်မှု မရှိခဲ့ပေ။

2000 ခုနှစ်များတွင် နည်းပညာသည် ကွမ်တမ်ခုန်တက်သွားသည်။ အရွယ်မရောက်သေးသော အချက်အလက်များကို စီမံဆောင်ရွက်ခြင်း၊ မြင့်မားသော အလုပ်ဝန်များကို ရင်ဆိုင်နိုင်ခြင်း၊ ယုတ္တိရှိသော ချိတ်ဆက်မှုများကို တည်ဆောက်ကာ လူတစ်ဦးမှ နားလည်နိုင်သော အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်သော ဖော်မတ်သို့ ဘာသာပြန်ပေးနိုင်သည့် အတိုင်းအတာအထိ ချဲ့နိုင်သော ဖြေရှင်းနည်းများသည် စျေးကွက်တွင် ပေါ်လာသည်။

ယနေ့တွင်၊ ကြီးကြီးမားမားဒေတာသည် ရုရှားဖက်ဒရေးရှင်း၏ ဒစ်ဂျစ်တယ်စီးပွားရေးအစီအစဉ်၏ နယ်ပယ်ကိုးခုတွင် တစ်ခုအပါအဝင်ဖြစ်ပြီး ကုမ္ပဏီများ၏ အဆင့်သတ်မှတ်ချက်များနှင့် ကုန်ကျစရိတ်များဆိုင်ရာ ထိပ်တန်းလိုင်းများကို သိမ်းပိုက်ထားသည်။ ဒေတာနည်းပညာများတွင် အကြီးမားဆုံး ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများကို ကုန်သွယ်မှု၊ ဘဏ္ဍာရေးနှင့် ဆက်သွယ်ရေးကဏ္ဍများမှ ကုမ္ပဏီများက ပြုလုပ်ကြသည်။

10-20 နှစ်များအတွင်း ကြီးမားသောဒေတာသည် အရင်းအနှီးပြုခြင်း၏ အဓိကနည်းလမ်းဖြစ်လာပြီး လျှပ်စစ်ဓာတ်အားလုပ်ငန်းနှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သော အရေးကြီးသည့် လူ့အဖွဲ့အစည်းတွင် အခန်းကဏ္ဍတစ်ခုမှ ပါဝင်လာမည်ဖြစ်ကြောင်း လေ့လာသုံးသပ်သူများက ဆိုသည်။

ယနေ့ခေတ် ဈေးဝယ်သူများသည် မျက်နှာမလှသော ကိန်းဂဏန်းစာရင်းဇယားများမဟုတ်တော့ဘဲ ထူးခြားသောဝိသေသလက္ခဏာများနှင့် လိုအပ်ချက်များနှင့် ကောင်းစွာသတ်မှတ်ထားသော ပုဂ္ဂိုလ်များဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် ရွေးချယ်မှုရှိပြီး ၎င်းတို့၏ကမ်းလှမ်းမှုသည် ပိုမိုဆွဲဆောင်မှုရှိသည်ဟုထင်ပါက နောင်တမရှိဘဲ ပြိုင်ဘက်၏အမှတ်တံဆိပ်သို့ ပြောင်းမည်ဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့် လက်လီရောင်းချသူများသည် “ထူးခြားသောစားသုံးသူ—ထူးခြားသောဝန်ဆောင်မှု” ၏နိယာမကို အာရုံစိုက်ကာ ဖောက်သည်များနှင့် တိကျမှန်ကန်သောနည်းလမ်းဖြင့် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်နိုင်စေသည့် ဒေတာကြီးကြီးမားမားကို အသုံးပြုသည်။

1. စိတ်ကြိုက် အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် အာကာသကို အကျိုးရှိစွာ အသုံးပြုခြင်း။

ကိစ္စအများစုတွင်၊ "မဝယ်သည်ဖြစ်စေ မဝယ်ရန်" နောက်ဆုံးဆုံးဖြတ်ချက်သည် ကုန်ပစ္စည်းများပါသော စင်အနီးရှိ စတိုးဆိုင်တွင်ရှိပြီးဖြစ်သည်။ Nielsen စာရင်းဇယားများအရ၊ ဝယ်သူသည် စင်ပေါ်ရှိ မှန်ကန်သောထုတ်ကုန်ကို ရှာဖွေရန် ၁၅ စက္ကန့်သာ အချိန်ကုန်သည်။ ဆိုလိုသည်မှာ စတိုးဆိုင်တစ်ခုအား အကောင်းဆုံးအမျိုးအစားခွဲဝေပေးပြီး မှန်ကန်စွာတင်ပြရန် လုပ်ငန်းတစ်ခုအတွက် အလွန်အရေးကြီးပါသည်။ အမျိုးအစားခွဲသည် ဝယ်လိုအားပြည့်မီရန်နှင့် အရောင်းမြှင့်တင်ရန်အတွက် မျက်နှာပြင်ပြသရန်အတွက်၊ ကွဲပြားသောဒေတာအမျိုးအစားများကို လေ့လာရန် လိုအပ်သည်-

• ဒေသဆိုင်ရာ လူဦးရေစာရင်း၊
• ပျော်ရည်၊
• သညာဝယ်၊
• သစ္စာစောင့်သိမှု ပရိုဂရမ် ဝယ်ယူမှုများနှင့် အခြားများစွာ။

ဥပမာအားဖြင့်၊ ကုန်ပစ္စည်းအမျိုးအစားတစ်ခု၏ ဝယ်ယူမှုအကြိမ်ရေကို အကဲဖြတ်ခြင်းနှင့် ကုန်ပစ္စည်းတစ်ခုမှ အခြားတစ်ခုသို့ ဝယ်ယူသူ၏ "ကူးပြောင်းနိုင်မှု" ကို တိုင်းတာခြင်းသည် မည်သည့်ပစ္စည်းကို ပိုရောင်းကောင်း၊ မလိုအပ်တော့သည်ကို ချက်ခြင်းနားလည်ရန် ကူညီပေးမည်ဖြစ်ပြီး၊ ထို့ကြောင့် ငွေသားကို ပိုမိုဆင်ခြင်တုံတရားဖြင့် ပြန်လည်ဖြန့်ဝေပေးပါသည်။ အရင်းအမြစ်များနှင့် သိုလှောင်နေရာ စီစဉ်ပါ။

ဒေတာကြီးကြီးမားမားကိုအခြေခံ၍ ဖြေရှင်းချက်များဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးတွင် သီးခြားဦးတည်ချက်မှာ အာကာသကို အကျိုးရှိစွာအသုံးပြုခြင်းပင်ဖြစ်သည်။ ကုန်စည်ရောင်းချသူများသည် ကုန်ပစ္စည်းများခင်းကျင်းရာတွင် ယခုအချိန်တွင် အားကိုးနေကြသည့် ဒေတာ၊ ပင်ကိုယ်မဟုတ်ပေ။

X5 လက်လီရောင်းချသည့်အုပ်စု၏ ဟိုက်ပါမားကတ်များတွင် လက်လီစက်ပစ္စည်းများ၏ ဂုဏ်သတ္တိများ၊ ဖောက်သည်နှစ်သက်မှုများ၊ ကုန်ပစ္စည်းအမျိုးအစားအချို့၏ ရောင်းချမှုသမိုင်းကြောင်းနှင့် အခြားအချက်များအလိုက် ထုတ်ကုန်အပြင်အဆင်များကို အလိုအလျောက်ထုတ်ပေးပါသည်။

တစ်ချိန်တည်းမှာပင်၊ အပြင်အဆင်၏ မှန်ကန်မှုနှင့် စင်ပေါ်ရှိ ကုန်ပစ္စည်းအရေအတွက်ကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ စောင့်ကြည့်နေပါသည်- ဗီဒီယိုပိုင်းခြားစိတ်ဖြာချက်များနှင့် ကွန်ပျူတာအမြင်နည်းပညာများသည် ကင်မရာများမှလာသော ဗီဒီယိုစီးကြောင်းကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာပြီး သတ်မှတ်ထားသော ကန့်သတ်ဘောင်များအလိုက် ဖြစ်ရပ်များကို မီးမောင်းထိုးပြပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ စတိုးဆိုင်ဝန်ထမ်းများသည် ပဲစည်သွတ်ဘူးများ မှားယွင်းနေသည် သို့မဟုတ် စင်ပေါ်ရှိ နို့ဆီဘူးများ ကုန်သွားကြောင်း အချက်ပြမှုကို လက်ခံရရှိမည်ဖြစ်သည်။

2. စိတ်ကြိုက်ကမ်းလှမ်းမှု

စားသုံးသူများအတွက် စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ခြင်းသည် ဦးစားပေးဖြစ်သည်- Edelman and Accenture ၏ သုတေသနပြုချက်အရ လက်လီရောင်းချသူသည် စိတ်ကြိုက်ကမ်းလှမ်းမှုတစ်ခုပြုလုပ်ပါက သို့မဟုတ် လျှော့စျေးပေးမည်ဆိုပါက ဝယ်ယူသူ 80% သည် ထုတ်ကုန်တစ်ခုကို ဝယ်ယူနိုင်ခြေပိုများပါသည်။ ထို့အပြင်၊ ဖြေကြားသူ 48% သည် ထုတ်ကုန်အကြံပြုချက်များ တိကျမှန်ကန်ပြီး လိုအပ်ချက်များနှင့် မကိုက်ညီပါက ပြိုင်ဖက်များသို့ သွားရန် တွန့်ဆုတ်မနေပါ။

ဖောက်သည်များ၏မျှော်လင့်ချက်များကို ပြည့်မီစေရန်၊ လက်လီရောင်းချသူများသည် စားသုံးသူကိုနားလည်ရန်နှင့် အပြန်အလှန်အကျိုးပြုရန်အတွက် ဖောက်သည်ဒေတာကို စုဆောင်း၊ တည်ဆောက်ပုံနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသည့် IT ဖြေရှင်းချက်များနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသည့်ကိရိယာများကို အိုင်တီဖြေရှင်းနည်းများကို တက်ကြွစွာအကောင်အထည်ဖော်နေပါသည်။ ဝယ်သူများကြားတွင် ရေပန်းစားသော ဖော်မတ်များထဲမှ တစ်ခု - ထုတ်ကုန် အကြံပြုချက်များ ကဏ္ဍ "သင်စိတ်ဝင်စားနိုင်သည်" နှင့် "ဤထုတ်ကုန်ဖြင့် ဝယ်ယူမည်" - သည် ယခင်ဝယ်ယူမှုများနှင့် နှစ်သက်မှုများ၏ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအပေါ် အခြေခံ၍လည်း ဖွဲ့စည်းထားပါသည်။

Amazon သည် ပူးပေါင်းစီစစ်ခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များ (ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ခြင်းဖြင့် စစ်ထုတ်ခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်) ကို အသုံးပြု၍ ဤအကြံပြုချက်များကို ထုတ်ပေးသည် (အခြားအသုံးပြုသူ၏ မသိသော နှစ်သက်မှုများကို ခန့်မှန်းရန် အသုံးပြုသူတစ်စု၏ သိထားသော ဦးစားပေးမှုများကို အသုံးပြုသည့် အကြံပြုချက်နည်းလမ်းတစ်ခု)။ ကုမ္ပဏီကိုယ်စားလှယ်များ၏အဆိုအရ၊ ရောင်းအားအားလုံး၏ 30% သည် Amazon အကြံပေးစနစ်ကြောင့်ဖြစ်သည်။

3. စိတ်ကြိုက်ပေးပို့ခြင်း။

အွန်လိုင်းစတိုးတစ်ခုမှ အမှာစာပေးပို့ခြင်း သို့မဟုတ် စူပါမားကက်စင်များပေါ်မှ လိုချင်သောကုန်ပစ္စည်းများရောက်ရှိခြင်းဖြစ်စေ မခွဲခြားဘဲ လိုချင်သောထုတ်ကုန်ကို အမြန်ရရှိရန် ခေတ်မီသောဝယ်သူအတွက် အရေးကြီးပါသည်။ သို့သော် မြန်နှုန်းတစ်ခုတည်းနှင့် မလုံလောက်ပါ- ယနေ့တွင် အရာအားလုံးကို လျင်မြန်စွာ ပို့ပေးပါသည်။ တစ်ဦးချင်း ချဉ်းကပ်မှုသည်လည်း တန်ဖိုးရှိသည်။

လက်လီရောင်းချသူများနှင့် သယ်ဆောင်ရောင်းချသူ အများစုတွင် အာရုံခံကိရိယာများနှင့် RFID တဂ်များ တပ်ဆင်ထားသော ယာဉ်များတွင် သတင်းအချက်အလက် အများအပြားကို လက်ခံရရှိသည်- ၎င်းတို့ထံမှ အချက်အလက်များ အများအပြားကို ရရှိသည့် အာရုံခံကိရိယာများနှင့် RFID တဂ်များ အများအပြား တပ်ဆင်ထားသော ယာဉ်များရှိသည်- လက်ရှိတည်နေရာ၊ ကုန်စည်၏ အရွယ်အစားနှင့် အလေးချိန်၊ ယာဉ်ကြောပိတ်ဆို့မှု၊ ရာသီဥတုအခြေအနေ၊ ယာဉ်မောင်းများ၏ အပြုအမူ၊

ဤဒေတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည် အချိန်နှင့်တပြေးညီ လမ်းကြောင်း၏ အသက်သာဆုံးနှင့် အမြန်ဆန်ဆုံးလမ်းကြောင်းကို ဖန်တီးနိုင်ရုံသာမက ၎င်းတို့၏ အမှာစာ၏တိုးတက်မှုကို ခြေရာခံနိုင်သည့် အခွင့်အရေးရှိသည့် ဝယ်သူများအတွက် ပို့ဆောင်မှုလုပ်ငန်းစဉ်၏ ပွင့်လင်းမြင်သာမှုကိုလည်း အာမခံပါသည်။

ပို့ဆောင်မှု စိတ်ကြိုက်သတ်မှတ်ခြင်းသည် "နောက်ဆုံးမိုင်" အဆင့်တွင် ဝယ်ယူသူအတွက် အဓိကအချက်ဖြစ်ပါသည်။ မဟာဗျူဟာဆုံးဖြတ်ချက်ချမှတ်သည့်အဆင့်တွင် ဖောက်သည်နှင့် ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးဒေတာကို ပေါင်းစပ်ထားသည့် လက်လီရောင်းချသူသည် ပြဿနာ၏အချက်မှ ကုန်ပစ္စည်းကို အမြန်ထုတ်ယူရန် ဖောက်သည်အား ချက်ခြင်းကမ်းလှမ်းနိုင်မည်ဖြစ်ပြီး ၎င်းကို ပေးပို့ရန် အမြန်ဆန်ဆုံးနှင့် အသက်သာဆုံးဖြစ်မည်ဖြစ်သည်။ ထိုနေ့ သို့မဟုတ် နောက်နေ့တွင် ကုန်ပစ္စည်းလက်ခံရရှိရန် ကမ်းလှမ်းချက်သည် ပို့ဆောင်မှုအပေါ် လျှော့စျေးနှင့်အတူ ဖောက်သည်အား မြို့၏အခြားအစွန်းသို့ပင် သွားရန် တွန်းအားပေးမည်ဖြစ်သည်။

Amazon သည် ထုံးစံအတိုင်းပင် ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုစနစ်ဖြင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးနည်းပညာကို မူပိုင်ခွင့်တင်ခြင်းဖြင့် ပြိုင်ဆိုင်မှုထက် သာလွန်ခဲ့သည်။ အဓိကအချက်မှာ လက်လီရောင်းချသူသည် ဒေတာစုဆောင်းခြင်းဖြစ်သည်-

• သုံးစွဲသူ၏အတိတ်ဝယ်ယူမှုများအကြောင်း၊
• လှည်းထဲသို့ထည့်ထားသော ကုန်ပစ္စည်းများအကြောင်း၊
• ဆန္ဒစာရင်းတွင် ထည့်သွင်းထားသော ထုတ်ကုန်များအကြောင်း၊
• cursor လှုပ်ရှားမှုများအကြောင်း။

စက်သင်ယူမှု algorithms သည် ဤအချက်အလက်ကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာပြီး ဝယ်ယူသူသည် မည်သည့်ထုတ်ကုန်ကို ဝယ်ယူနိုင်ခြေအရှိဆုံးဖြစ်ကြောင်း ခန့်မှန်းသည်။ ထို့နောက် ပစ္စည်းကို အသုံးပြုသူနှင့် အနီးစပ်ဆုံး သင်္ဘောတင်ဗဟိုသို့ စျေးသက်သာသော စံနှုန်းဖြင့် ပို့ဆောင်သည်။

ခေတ်သစ်ဝယ်သူသည် တစ်ဦးချင်းချဉ်းကပ်မှုနှင့် ထူးခြားသောအတွေ့အကြုံတစ်ခုအတွက် - ငွေနှင့် အချက်အလက်ဖြင့် နှစ်ကြိမ်ပေးချေရန် အသင့်ဖြစ်နေပါပြီ။ ဖောက်သည်များ၏ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအကြိုက်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားကာ သင့်လျော်သော ဝန်ဆောင်မှုအဆင့်ကို ပေးဆောင်ခြင်းသည် big data ၏အကူအညီဖြင့်သာ ဖြစ်နိုင်သည်။ လုပ်ငန်းခေါင်းဆောင်များသည် ဒေတာကြီးကြီးမားမားနယ်ပယ်တွင် ပရောဂျက်များနှင့်အတူ အလုပ်လုပ်ရန် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံယူနစ်တစ်ခုလုံးကို ဖန်တီးနေချိန်တွင် အသေးစားနှင့် အလတ်စားစီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် ထုပ်ပိုးထားသော ဖြေရှင်းချက်များအား လောင်းကြေးထပ်နေကြသည်။ သို့သော် ဘုံရည်မှန်းချက်မှာ တိကျသောစားသုံးသူပရိုဖိုင်ကိုတည်ဆောက်ရန်၊ စားသုံးသူများ၏နာကျင်မှုကိုနားလည်ရန်နှင့် ဝယ်ယူမှုဆုံးဖြတ်ချက်အပေါ်အကျိုးသက်ရောက်စေမည့်အစပျိုးများကိုဆုံးဖြတ်ရန်၊ ဝယ်ယူမှုစာရင်းများကို မီးမောင်းထိုးပြရန်နှင့် ပိုမိုဝယ်ယူအားပေးမည့် ပြည့်စုံသောစိတ်ကြိုက်ဝန်ဆောင်မှုတစ်ခုဖန်တီးရန်ဖြစ်သည်။