新時代零售經營 透過「上雲」優化購物體驗

2019.05.03
新時代零售經營  透過「上雲」優化購物體驗
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從實體通路到電子商務,新零售面對的是越來越激烈的市場競爭,惟有站在消費端,應用雲端技術優化從搜尋/瀏覽商品、下單結帳到再回購的購物流程,創造更貼近需求的購物體驗。

方便、快速,是電子商務最大的魅力,也是最吸引消費者的地方,電商市場規模逐年成長,越來越多零售業者或新創企業加入電商的行列,隨著市場競爭日趨激烈,電商不只要拚商品創新能力、出貨速度,更要不斷優化消費者在電商平台上的購物體驗,才能在市場上保持領先地位。

從消費者購物旅程角度來看,從搜尋/瀏覽商品、下單結帳到再回購,「上雲」絕對是優化購物體驗的關鍵基礎。

優化購物體驗,雲端強化系統反應速度

先就搜尋/瀏覽商品而言,透過雲端主機和資料庫的應用架構,電商業者可以加快系統回應速度、降低維運成本、及顧客忽然大量湧入時可能有的當機風險。

傳統商用資料庫的缺點在於:價格非常昂貴、封閉式架構、對硬體要求高、管理維護工作較複雜…等,因此越來越多企業投入開放原始碼資料庫的懷抱,例如:PostgarSQL、MariaDB、MySQL等,但開源資料庫表只能降低成本,企業很難要求其和商用資料庫一樣具備高性能和高可用度。

再者,企業還是要花很多時間與人力去管理開源資料庫,像是安裝硬體和軟體、資料庫的組態設定/定期更新修補程式(patch)/備援、叢集設定和資料複寫以確保高可用性、運算和儲存資料的容量規劃/叢集規模。但若將資料庫託管在雲端,企業就不需要為了這些管理工作而操心,只要根據需求決定要增加或減少服務量。

日本一家時尚電子商務網站MAGASeek,銷售來自2000多個不同品牌的男女裝,利用本地機房結合AWS雲端主機的混合雲架構,克服伺服器負載突然大增的難題,同時將企業核心數據從原來的Oracle資料庫遷移到Amazon Aurora上,以應對系統負載突然增加的狀況。

根據MAGASeek統計,在遷移到雲端後,資料庫處理能力就成長了3倍。以前每秒的用戶端請求處理數從未超過1,000次,如今在Amazon Aurora上卻可達到1,200次,而資料庫處理速度的成長,也意味著企業可以更專注在拓展電商業務上,不用擔心系統跟不上業務成長的腳步。

透過Amazon DynamoDB,創造下一次銷售機會

再來則是下單結帳階段,很多人都有過這樣的經驗,把想要的商品加入購物車後,可能還沒到免運金額、想要找朋友一起買;或還沒看完所有商品、但忽然有事要處理;又或者其他原因,導致無法在當下就結帳。

因此保留購物車裡的商品資訊,對電商業者來說,就是多一次銷售機會,然而,傳統SQL/關聯資料庫的作法,企業要花費大量的運算資源和成本才能做到,這也讓許多電商業者只能忍痛捨棄購物車裡的紀錄。為了解決這個問題,全球電商龍頭亞馬遜將商品資料庫(The Item Master Service; IMS)移轉至AWS雲端資料庫DynamoDB,不只能儲存購物車資料,隨時且快速地提供給顧客,同時也大幅降低資料庫維運的人力和時間。

亞馬遜原本將商品資料庫架構在Oracle下,但隨著業務成長,資料庫規模也跟著每年成長50%,IT人員必須投注40%工作時間去維護資料庫,而且還需要不斷採購功能更強大的伺服器,確保資料庫的存取效能。

為此,亞馬遜決定將IMS遷移到Amazon DynamoDB,不只如預期般節省在資料庫上的維運成本,也能有效因應忽然湧入的大量負載。舉例來說,亞馬遜每年7月舉辦的會員購物狂歡節(Amazon Prime Day),IT人員要花至少2週的時間,提前進行微調和測試,以確保系統可以承載大量湧入的存取要求,現在只需要幾個小時就可以。DynamoDB的可靠性、一致性與彈性擴充能力,讓亞馬遜的數據庫可以在不增加IT人員工作負擔的情況下,跟著業務而不斷擴充成長。

最後的吸引消費者再回購階段,則需要靠電商業者從大量數據中分析出有價資料,設計出符合消費需求的促銷活動,或是根據消費偏好提供客製化商品建議,而AWS不只有強大的運算資料,滿足大數據分析對運算能力的要求,同時也提供完整的雲端解決方案,從數據的蒐集儲存、事件處理、數據處理到離線分析,方便企業快速導入大數據分析應用。

在數位轉型年代,企業惟有應用雲端技術,讓購物流程中每個與消費者互動的接觸點,都能提供完善服務,才能順利搶占顧客的心,成為新一代電商經營的典範。

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