البيانات الضخمة في التجارة الإلكترونية: تعريفات ومزايا وأمثلة واتجاهات البيانات الضخمة

كل عام ، تصبح البيانات الضخمة في التجارة الإلكترونية أكثر شيوعًا. تُستخدم تحليلات البيانات الضخمة والتقنيات الأخرى في هذا النوع من التجارة لتعزيز تفاعل العميل وتخصيص تجربة التسوق وزيادة الإيرادات. لها مزايا عديدة ، ولكن هناك أيضًا بعض الصعوبات التي يجب حلها. في هذه المقالة ، سنناقش البيانات الضخمة في التجارة الإلكترونية بمزيد من التفصيل ، ونتعرف على بعض مزاياها وعيوبها ، ونقدم تنبؤات حول كيفية تغيرها في المستقبل. هل أنت جاهز للبدء الآن؟

ما هي البيانات الضخمة في التجارة الإلكترونية؟

البيانات الضخمة عبارة عن مجموعة ضخمة من البيانات المهيكلة وغير المهيكلة وشبه المنظمة التي يمكن استخدامها لاستخراج المعلومات. تستخدمه العديد من القطاعات ، بما في ذلك التجارة الإلكترونية والرعاية الصحية والطاقة والتمويل والتصنيع والنقل وحتى الحكومات. من أجل تعزيز مشاركة العملاء وتخصيص تجربة التسوق وزيادة الإيرادات ، تستخدم البيانات الضخمة في التجارة الإلكترونية البيانات الكبيرة والتحليلات. يتم إشراك العملاء من خلال البيانات الضخمة في التجارة الإلكترونية بطريقتين أساسيتين: من خلال تلقي توصيات مخصصة والحصول على مزيد من الوصول إلى تفاصيل المنتج.

مزايا البيانات الضخمة في التجارة الإلكترونية

نسلط الضوء على بعض مزايا استخدام البيانات الضخمة في أعمال التجارة الإلكترونية ، في حال كنت لا تزال غير واضح لماذا تولي الكثير من الاهتمام لها على الإطلاق. حظيت البيانات الضخمة بفرصة كافية للتأثير على أعمال التجارة الإلكترونية ، وجلبت معها بعض القدرات والتوقعات لتغيير قواعد اللعبة. خاصة تلك على النحو التالي.

تعزيز تجربة التسوق

تتطلب تقنيات التحليلات التنبؤية إمكانات البيانات الضخمة. لأنه يجعل من السهل تحديد رغبات المستخدم والتنبؤ بها ، وتقييم اتجاهات سلوك المستخدم ، وتحسين تجربة المستخدم وفقًا لذلك. بالإضافة إلى ذلك ، فإنه يؤثر بشكل فعال على الانطباع الكامل لتجربة الشراء التي تقدمها. وبالتالي ، تتيح التقنية إجراء تحليل سريع وشامل للبيانات التي ينشئها المستخدم والتي تم جمعها من سلوكيات المستخدم في السوق أو المتجر على الإنترنت.

لهذا السبب ، يمكن لشركات التجارة الإلكترونية إنشاء سلع وخدمات تناسب جمهورها المستهدف تمامًا. على سبيل المثال ، تستخدم أمازون خوارزميات معقدة لتوجيه التسليم تعتمد على البيانات الضخمة لتحسين تجربة المستخدم مع تحسين العمليات اللوجستية للشركة أيضًا.

تخصيص التسوق

باستخدام البيانات الضخمة ، يمكنك تنفيذ تخصيص كبير ، ومجموعة من الإجراءات المصممة خصيصًا لتخصيص الحملات الإعلانية وفقًا لمتطلبات TA من خلال المراقبة الدقيقة والحصول على معلومات المستخدم التجاري

هذه طريقة فعالة لاستهداف تجارب المستخدم وتقسيمها وإضفاء الطابع الشخصي عليها. لزيادة معدلات التحويل ، يمكنك تقسيم المستخدمين إلى مجموعات صغيرة بشكل لا يصدق باستخدام مراقبة متعمقة للجمهور

تأمين مدفوعات أعلى

محركات معالجة الدفع أكثر قدرة على تحديد النشاط الاحتيالي داخل تدفقات المدفوعات عبر الإنترنت بسبب القدرة الأساسية للبيانات الضخمة لفحص مجموعات البيانات الكبيرة. كما أن مجرمي الإنترنت محدودون في قدرتهم على القيام بعمليات ضارة. هذا يجلب بيئة تسوق أكثر أمانًا. على سبيل المثال ، تستخدم PayPal خوارزميات تعتمد على البيانات الضخمة للاستفادة من فرص التعلم الآلي وجعل نظامها بارعًا في التعرف على عمليات الاحتيال بين ملايين المعاملات.

تعديلات الخدمة في الوقت الحقيقي

تساعدك البيانات الضخمة على التكيف ديناميكيًا مع وضع العمل ذي الصلة من خلال الدراسة المتعمقة لمستويات رضا العملاء ، وتحديد الصعوبات المرتبطة بمعالجة الطلبات وتسليمها ، والإمكانيات الأخرى لتحديد نقاط سعادة العميل وإدراكه. بالإضافة إلى ذلك ، إذا كنت تعرف كيفية إرضاء عملائك بشكل فعال ، فيمكنك الاحتفاظ بهم وزيادة المبيعات والأرباح نتيجة لذلك.

تعزيز تحسين محركات البحث

من خلال تزويد تجار التجزئة بمعرفة ثاقبة حول ما يبحث عنه عملاؤهم وتمكينهم من تحسين صفحات المنتج بحيث تظهر هذه السلع في أعلى نتائج البحث ، قد تفيد تحليلات البيانات الضخمة جهود تحسين محركات البحث لتجار التجزئة. هذا يضمن أن صفحة المنتج محدثة ودقيقة وذات صلة. يمكن أيضًا استخدام البيانات الضخمة لتحسين تحسين معدل التحويل (CRO).

روبوتات الدردشة الذكية لدعم العملاء

يعتبر الارتباط بين روبوتات الدردشة الآلية لخدمة العملاء المدعومة بالذكاء الاصطناعي وحالات استخدام البيانات الضخمة في التجارة الإلكترونية من بين أهمها. قد تساعدك الروبوتات الذكية في جمع البيانات بناءً على المعايير المحددة مسبقًا وفرزها على الفور وفقًا لذلك ، مما يوفر لك الوقت والجهد.

الاتجاهات الرئيسية للبيانات الضخمة في التجارة الإلكترونية

تحليلات البيانات

ستحتاج إلى معالجة المزيد من البيانات وتحليلها بسرعة أكبر وبشكل شامل بفضل إنترنت الأشياء. ستتم معالجة المعلومات بمستوى عالٍ بشكل مثير للدهشة عند دمجها مع مفاهيم التكنولوجيا المتطورة مثل الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء والبيانات الضخمة وما إلى ذلك. ونتيجة لذلك ، فهي تساعد الشركات الكبيرة والصغيرة في جميع القطاعات على تحسين الإجراءات الداخلية وتقليل نفقات إدارة البيانات بشكل كبير.

أتمتة

تركز جميع أنواع القطاعات حاليًا على سير العمل والتفاعلات وأشكال الأتمتة الأخرى حيث يمكن استبدال العمليات اليدوية والروتينية والأكثر تكلفة بتقنيات آلية بديلة. هذا وثيق الصلة بشكل خاص بدعم العملاء وروبوتات الدردشة وترجمة المحتوى على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع لراحة العملاء.

سيوفر تخفيضات كبيرة في التكلفة دون التأثير على جودة الخدمة. باستخدام روبوتات المحادثة ، يجب أن يساعد تصور البيانات المستقلة والترجمة الشركات في جميع أنحاء العالم في تحقيق المستوى التالي من تجربة العملاء.

>>> اقرأ أيضًا: أهم 10 اتجاهات للتحول الرقمي لعام 2022

إضفاء الطابع الشخصي على التجربة

اعتاد الكثير من الناس على حقيقة أن العديد من التطبيقات والمواقع الإلكترونية والعناصر الأخرى التي يستخدمونها على أساس منتظم يبدو أنهم يعرفون بالفعل ما يحتاجون إليه أو يرغبون في شرائه.

يجب أن يكون مقدمو خدمات التجارة الإلكترونية الحديثة في المستقبل قادرين على التكيف ديناميكيًا مع متطلبات وتفضيلات كل عميل على حدة. يجب أن يشجع هذا العملاء المحتملين على التقدم أكثر في مسار تحويل المبيعات وله تأثير إيجابي على معدلات التحويل للموردين.

تعزيز حماية بيانات المستخدم

ستزداد الحاجة إلى أمان بيانات الشركة والشخصية المضمونة فقط لأنه يتم تشجيع المزيد من العملاء المحتملين على إجراء المعاملات عبر الإنترنت. نتيجة لذلك ، من المرجح أن يستخدم العملاء بياناتهم الشخصية والتجارية عبر الإنترنت.

ما الذي يجب عليك فعله لبدء استخدام البيانات الضخمة في عملك الآن؟

# قم بإجراء اختبار A / B باستخدام تحليلات البيانات الضخمة

يعد اختبار A / B طريقة اختبار شائعة للعديد من الشركات. يجلب هذا الاختبار الكثير من المزايا من تحليلات البيانات الضخمة. لأنه يسمح لك بالاستفادة من البيانات الضخمة الموجودة تحت تصرفك لجمع نتائج دقيقة لاختبار أ / ب. بناءً على هذه النتائج ، يمكنك إجراء تعديلات من شأنها أن تساعد عملك على النجاح.

# دمج البيانات الضخمة في أدوات ذكاء الأعمال الحالية

عند استخدام تحليلات البيانات الضخمة ، لا تحتاج بالضرورة إلى تطبيق تقنيات البيانات الضخمة الجديدة. من أجل تلبية احتياجاتك وكذلك تحقيق الأهداف في أي وقت ، من الممكن غالبًا دمج تحليلات البيانات الضخمة في أدوات ذكاء الأعمال الموجودة بالفعل. لذلك ، بينما أنت حر في المشاركة في أي مكون من عناصر تحليلات البيانات الضخمة ، فأنت لست ملزمًا بالقيام بذلك.

# النمذجة التنبؤية والتسجيل باستخدام تحليلات البيانات الضخمة

يمكن أيضًا استخدام البيانات الضخمة لتحسين وضع العلامات والنمذجة التنبؤية. تمنحك البيانات الضخمة القدرة على إنتاج نتائج أكثر دقة لهذه العمليات وتقديمها بطريقة يمكن لصناع القرار فهمها. تشمل المزايا طويلة الأجل إعداد عملك بشكل أفضل لمجموعة من ظروف السوق وقواعد العملاء ، ... ..

# تحليل البيانات الضخمة والبيانات المنظمة

قد تساعدك تحليلات البيانات الضخمة على فهم متطلبات وأهداف عملك بشكل أفضل من خلال السماح لك بالحصول على معلومات واسعة عنها. نتيجة لذلك ، يمكنك تحديد ما عليك القيام به الآن وفي المستقبل لكي تتحسن. عند استخدامها بشكل صحيح ، قد تقدم تحليلات البيانات الضخمة رؤى قابلة للتنفيذ تساعدك على تحديد المشكلات وإيجاد الحلول بسرعة.

# اتخاذ قرارات عمل أفضل باستخدام تحليلات البيانات الضخمة

قد يساعد استخدام تحليلات البيانات الضخمة الشركات في معرفة كيفية تقديم أكبر تجربة ممكنة للعملاء والتفاعل معهم بشكل شخصي أكثر. عند التعامل معها بشكل مناسب ، توفر لك البيانات الضخمة وصولاً غير مسبوق إلى المعلومات المتعلقة بسلوك العميل. هذا مفيد لك ولعملائك.

أفضل حالات استخدام التجارة الإلكترونية الناجحة

موقع ئي باي

يجب أن يتعامل هذا السوق المعروف على الإنترنت ، والذي يخدم أكثر من 140 مليون عميل نشط من خلال قنوات مختلفة ، مع معدل دوران كبير لبيانات العملاء نظرًا لحجم ونطاق عملياته. تتم كتابة 250 تيرابايت من البيانات وقراءتها ما يقرب من 5-6 ملايين مرة كل يوم. هذا هو السبب الذي دفع الشركة إلى اقتناص فرصة تنفيذ التكنولوجيا لمعالجة البيانات الكبيرة والسريعة. توضح أرقام الخراطيم مقدار البيانات الضخمة التي تساعد الأعمال في التعامل مع ضغوط السوق.

بالإضافة إلى ذلك ، يستفيد موقع eBay من تحليلات البيانات المتعمقة لاكتساب فهم شامل لسلوك المستخدم ، ويدعم حل ShopBot بقدرات البيانات الضخمة لتجارب تسوق مخصصة بشكل أفضل ، ويدمج الذكاء الاصطناعي في الاقتراحات الذكية والبحث عن الصور.

أمازون

تعد أمازون حالة استخدام مهمة للبيانات الضخمة في التجارة الإلكترونية. علاوة على ذلك ، يتم تضمينه باستمرار في قوائم أفضل بائعي التجزئة عبر الإنترنت أداءً لسبب وجيه. يعرف هذا العمل ما هي المفاهيم التكنولوجية التي يجب تسليط الضوء عليها من أجل النمو بكفاءة والحفاظ على جميع العمليات الحالية تعمل بشكل صحيح. بالإضافة إلى ذلك ، فهي تتفوق في استخدام البيانات الضخمة للتجارة الإلكترونية. نتيجة لذلك ، يدمج السوق أفكارًا معقدة لعلوم البيانات في أساس النظام لتقديم توصيات المنتج. تُستخدم التحليلات الذكية لتتبع المتطلبات الرئيسية وتفضيلات التحليل الفني أثناء تحليل السلوكيات الشرائية للعملاء.

بالإضافة إلى ذلك ، يتم استخدام التحليل التنبئي عبر العديد من منصات الوسائط الاجتماعية لفهم سلوكيات الشراء للعملاء والتنبؤ بها بشكل أفضل. بالإضافة إلى ذلك ، يتم تشغيل نظام تسليم الطائرات بدون طيار القادم للشركة أيضًا بواسطة البيانات الضخمة والمفاهيم التقنية المرتبطة بها.

وول مارت

قبل أن ينشئ Walmart ويضيف أداة بحث وتحليل في الوقت الفعلي لوسائل التواصل الاجتماعي في عام 2011 للحصول على معلومات مستخدم شاملة. لإنجاز تقسيم تشكيلة منظم بشكل جيد ، وتحسين مسار التسليم ، وإدارة سلسلة التوريد ، وإدارة المخزون ، والتتبع ، وعناصر سير العمل الهامة الأخرى ، تستخدم الشركة مجموعة متنوعة من منهجيات علوم البيانات.

إيتسي

تتعاون هذه المنصة مع ما يقرب من 800000 تاجر يقدمون السلع والخدمات لأكثر من 40 مليون مستخدم شهريًا. بالإضافة إلى ذلك ، يجب أن تقدم المساعدة الفنية المناسبة وتجربة المستخدم لكلا طرفي الاتفاقية. هنا ، تعمل البيانات الضخمة كدعم رئيسي. يستفيد العمل من الجمع بين تقنيات معالجة البيانات الكبيرة والأزرار المنتظمة العرضية بسبب معدل دوران التسويق الهائل

علي بابا

الهدف الرئيسي للمنصة هو توفير أرضية للمعاملات غير التلامسية بين البائعين / مقدمي الخدمات والمشترين / العملاء. لذلك ، تمكن التكنولوجيا النظام الأساسي في النهاية من تحقيق هذا الهدف. هنا ، تساعد مبادئ البيانات الضخمة في إدارة جميع التفاعلات ، وتعزيز أمان المعاملات عبر الإنترنت ، وتخزين جميع البيانات ذات الصلة بشكل آمن. نتيجة لذلك ، من الجيد أن تحافظ علي بابا على النفقات التشغيلية وتتجنب المخاطر الكبيرة.

استنتاج

تعد البيانات الضخمة في التجارة الإلكترونية بالتأكيد واحدة من القوى الرئيسية وراء تطوير التجارة الإلكترونية الحديثة. لأنه يوفر إمكانات تعمل على تحسين معدلات الأداء في الشركات من جميع الأحجام ، مع مجموعة متنوعة من مهام سير العمل والأغراض. يشير بحثنا إلى أن استخدام البيانات الضخمة في التجارة الإلكترونية سيزداد كثيرًا في عام 2022. تواصل معنا الآن إذا كنت بحاجة إلى مساعدة في تنفيذ البيانات الضخمة في خطة عملك أو تريد معرفة المزيد عما اكتشفناه مؤخرًا. Magesolution من AHT Tech JSC جاهز دائمًا لدعمك في أي وقت

>>> اقرأ المزيد:

كيفية تطبيق التحول الرقمي على أعمال التجارة الإلكترونية الخاصة بك بشكل فعال

10+ أفضل منصات البيع بالجملة B2B لتنمية أعمالك.

أفضل منصة B2B للتجارة الإلكترونية لتوسيع نطاق أعمال B2B بسرعة