[BigData] Ch01. 이커머스의 데이터 특징

공부 내용을 정리하고 앞으로의 학습에 이해를 돕기 위해 작성합니다.

 

E-comerce Data

1. 상품의 개수 ↑

상품 데이터가 많다. 같은 상품이라도 판매자에 따라 노출하고자 하는 정보가 다르기 때문에 각 별도로 존재한다.

 

2. 상품의 다양성 ↑ (가격, Style)

데이터의 카탈로그화, 카테고리화가 중요하다. 이는 고객에게 보다 맞춤형 정보를 제공하기 위해 필수적이다.

 

3. 정보 통제의 어려움

일관된 상품 정보를 유지하고 생성하는 것은 특히 대규모 데이터가 존재하는 환경에서 도전적이다.

 

4. 판매자의 정보 관리, 지표화

판매 정책, 마진, 수량, 품질 등 판매자 정보의 관리와 그에 따른 지표 설정이 필요하다.

 

5. 즉각적인 피드백

검색을 위한 키워드 완성, 검색된 키워드를 대상으로 추천 및 관련 데이터 반환이 즉시 이루어져야 한다.

 

6. 이력 데이터의 대량 보유

사용자의 행동, 선호, 구매 이력 등 대량의 데이터가 축적되며, 이를 통해 보다 정확한 사용자 맞춤 서비스를 제공할 수 있다.

 

7. 파레토 대 롱테일

전통적인 파레토 법칙과 달리 이커머스에서는 소수의 히트 상품보다는 다양한 니치 제품이 수익을 창출할 가능성이 높다. 이는 검색, 추천 알고리즘 등의 사용자 맞춤형 서비스를 통해 가능하다.

 

8. 데이터의 다목적 활용

같은 데이터도 사용 목적에 따라 다른 저장소나 저장 방식을 사용할 수 있으며, 이로 인해 데이터의 중복도 발생한다.

 

9. 데이터의 유동성

위와 같은 이유로, 저장된 데이터에 쉽게 접근하고 편리하게 이동시킬 수 있는 구조가 필요하다.

 

10. 데이터를 통한 수익 개선

수집된 데이터를 분석하여, 판매 전략을 개선하고 수익을 높일 수 있는 방안을 모색해야 한다.