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팬데믹으로 인해 온라인 매장을 오픈한 사업이 급증했습니다. 실제 매장이 없어 운영 비용이 절감되기는 하지만 온라인 리테일은 공정한 몫의 어려움이 없는 것은 아닙니다. Python 개발 서비스를 이용하면 사업에서 손을 떼게 하는 모든 제약을 해결하고, 운영을 최적화하고, 디지털 지평에서 공간을 즐길 수 있습니다 AI검색.
온라인 소매 운영 – 제약과 기회
고객 상호작용
기업이 온라인으로 이동하면 가장 중요한 구성 요소인 고객과의 접촉을 잃는 경우가 많습니다. 매장 고객과의 물리적 상호 작용은 실제로 청중의 기분과 선호도를 이해하는 데 큰 도움이 되었습니다. 그러나 물리적 매장이 없는 경우 온라인 고객의 디지털 발자국을 측정하는 것이 중요해집니다. 따라서 고객 피드백, 페이지 방문, 페이지 도달 범위 및 기타 다양한 데이터 입력을 통해 고객 데이터를 수집하는 디지털 데이터 분석에 사용되는 기술이 매우 중요합니다. 이러한 데이터 소스를 최적화하여 관련성 있고 가치 있는 정보를 수집하는 것은 매우 합리적인 사업입니다.
공급망 및 물류
온라인 사업은 매우 짧은 시간 안에 더 넓은 시장에 도달하는 데 도움이 되었습니다. 그러나 이로 인해 마지막 마일 배송 과제를 관리할 수 있어야 한다는 필요성도 생겼습니다. 게다가 귀사의 사업이 해외 고객을 위한 국제 배송 및 배달 서비스를 처리하는 것이 중요합니다.
높은 기술 비용
온라인 사업은 실제 사무실 공간을 유지할 필요가 없다는 점에서 비용 절감 효과가 있지만, 기술 통합에 따른 추가 비용이 발생합니다. 사업을 온라인으로 옮길 때 모든 기능이 원활하고 고객이 24시간 연중무휴로 이용할 수 있도록 해야 합니다. 안정적이고 견고한 기술 아키텍처에 크게 의존하면 이를 보장할 수 있습니다.
파이썬으로 비즈니스 데이터 처리하기
데이터는 온라인 비즈니스가 운영을 최적화하는 데 의존하는 중요한 자산입니다. Python 개발 서비스 제공자는 이 중요한 자산을 이상적인 방식으로 처리하여 최대한의 이점을 얻을 수 있도록 도와드립니다.
판매 거래 세부 정보와 고객 행동 통찰력은 비즈니스 운영을 강화하기 위해 반드시 접근해야 하는 중요한 정보 덩어리입니다. Python을 사용하면 광범위한 라이브러리를 활용하여 웹사이트, 소셜 미디어 피드백 및 댓글, CRM 시스템, 설문 조사 및 비즈니스가 호스팅되는 여러 온라인 채널에서 이러한 중요한 데이터 입력을 추출할 수 있습니다.
Requests나 Beautiful Soup와 같은 Python 라이브러리는 이러한 소스를 스크래핑하여 추출된 데이터를 수집하고 분석하는 데 도움이 됩니다. Python을 사용하여 자동화된 웹 스크래핑 스크립트를 빌드할 수도 있습니다. 이러한 스크립트는 여러 페이지에서 실행되어 필요한 데이터를 필요한 횟수만큼 수집하는 데 도움이 될 수 있습니다.
자동화된 스크립트를 사용하면 수동 프로세스를 통해 가능했던 것보다 더 짧은 시간에 더 많은 데이터를 수집할 수 있습니다.
추출한 후에는 관계형 데이터베이스, NoSQL 데이터베이스 또는 DataLake와 같은 관련 저장 위치에 데이터를 저장해야 합니다.
저장된 데이터는 필요한 경우 정리, 변환 및 통합하여 비즈니스에 의미가 있도록 해야 합니다. 고객 세분화를 위한 클러스터링 알고리즘을 사용하기 전에 Python 라이브러리 Pandas 및 NumPy를 사용하여 조작 및 분석할 수 있습니다.
Python 개발 서비스 제공자는 Matplotlib/Seaborn과 같은 Python 라이브러리를 활용하여 추가 분석을 위해 데이터를 탐색하는 데 도움이 되는 데이터 표현을 만들 수 있도록 도와줍니다. 시각적 차트나 요약 통계를 사용하여 비즈니스 의사 결정을 간소화하는 데 도움이 될 수 있는 유용한 추세나 일반적인 패턴을 식별할 수 있습니다.
데이터 분석을 통해 고객 세분화를 형성하는 데 도움이 되는 클러스터링 기술을 사용할 수도 있습니다. 이는 타겟 전략을 식별하여 마케팅 및 프로모션 전략을 집중된 대상 그룹에 맞게 더욱 개인화하는 데 도움이 됩니다. 고객 세분화는 다음과 같은 유형이 될 수 있습니다.