Big Data im E-Commerce: Definitionen, Vorteile, Beispiele und Trends von Big Data

Big Data im E-Commerce wird von Jahr zu Jahr beliebter. Big-Data-Analysen und andere Technologien werden bei dieser Art von Handel eingesetzt, um die Kundeninteraktion zu verbessern, das Einkaufserlebnis anzupassen und den Umsatz zu steigern. Es hat zahlreiche Vorteile, aber es gibt auch ein paar Schwierigkeiten, die es zu lösen gilt. In diesem Artikel besprechen wir Big Data im E-Commerce ausführlicher, gehen auf einige seiner Vor- und Nachteile ein und bieten Vorhersagen darüber, wie es sich in Zukunft verändern wird. Sind Sie bereit, jetzt zu beginnen?

Was ist Big Data im E-Commerce?

Big Data ist eine riesige Sammlung strukturierter, unstrukturierter und halbstrukturierter Daten, die zum Extrahieren von Informationen verwendet werden können. Zahlreiche Sektoren, darunter E-Commerce, Gesundheitswesen, Energie, Finanzen, Fertigung, Transport und sogar Regierungen, nutzen es. Um die Kundenbindung zu verbessern, das Einkaufserlebnis maßzuschneidern und den Umsatz zu steigern, nutzt Big Data im E-Commerce Big Data und Analysen. Kunden werden von Big Data im E-Commerce hauptsächlich auf zwei Arten angesprochen: durch den Erhalt maßgeschneiderter Empfehlungen und durch besseren Zugriff auf Produktdetails.

Vorteile von Big Data im E-Commerce

Wir zeigen einige Vorteile der Nutzung von Big Data im E-Commerce-Geschäft auf, falls Sie noch immer nicht wissen, warum Sie dem Thema überhaupt so viel Aufmerksamkeit schenken. Big Data hatte genug Gelegenheit, das E-Commerce-Geschäft zu beeinflussen, und brachte einige bahnbrechende Fähigkeiten und Perspektiven mit sich. insbesondere die folgenden.

Verbessern Sie das Einkaufserlebnis

Predictive-Analytics-Techniken erfordern Big-Data-Fähigkeiten. Weil es einfacher ist, Benutzerwünsche zu identifizieren und vorherzusagen, Trends im Benutzerverhalten auszuwerten und die Benutzererfahrung entsprechend zu verbessern. Darüber hinaus wirkt es sich effektiv auf den gesamten Eindruck des von Ihnen angebotenen Einkaufserlebnisses aus. Somit ermöglicht die Technologie eine schnelle und umfassende Analyse von benutzergenerierten Daten, die aus dem Benutzerverhalten auf dem eigenen Online-Marktplatz oder -Shop gesammelt werden.

Aus diesem Grund können E-Commerce-Unternehmen Waren und Dienstleistungen erstellen, die perfekt zu ihrer Zielgruppe passen. Beispielsweise verwendet Amazon ausgeklügelte Big-Data-gesteuerte Lieferrouting-Algorithmen, um die Benutzererfahrung zu verbessern und gleichzeitig die logistischen Abläufe des Unternehmens zu optimieren.

Personalisierung des Einkaufs

Mit der Verwendung von Big Data können Sie eine große Personalisierung implementieren, eine Reihe von Verfahren, die darauf ausgelegt sind, Werbekampagnen speziell an die Anforderungen des TA anzupassen, indem Sie kommerzielle Benutzerinformationen sorgfältig überwachen und erfassen

Dies ist eine effektive Möglichkeit, Benutzererfahrungen gezielt auszurichten, zu segmentieren und zu personalisieren. Um die Konversionsraten zu erhöhen, können Sie Benutzer mithilfe einer gründlichen Zielgruppenüberwachung in unglaublich kleine Gruppen aufteilen

Höhere Zahlungssicherheit

Zahlungsverarbeitungs-Engines sind besser in der Lage, betrügerische Aktivitäten innerhalb von Online-Zahlungsströmen zu erkennen, da Big Data in erster Linie dazu geeignet ist, große Datensätze zu untersuchen. Cyberkriminelle sind auch in ihrer Fähigkeit, schädliche Operationen durchzuführen, eingeschränkt. Dies bringt eine sicherere Einkaufsumgebung. Beispielsweise verwendet PayPal Big-Data-gesteuerte Algorithmen, um die Möglichkeiten des maschinellen Lernens zu nutzen und sein System in die Lage zu versetzen, Betrug unter Millionen von Transaktionen zu erkennen.

Serviceanpassungen in Echtzeit

Big Data hilft Ihnen, sich dynamisch an die jeweilige Geschäftssituation anzupassen, indem Sie das Niveau der Kundenzufriedenheit eingehend untersuchen, Schwierigkeiten im Zusammenhang mit der Auftragsabwicklung und -lieferung identifizieren und andere Möglichkeiten zur Definition von Punkten der Kundenzufriedenheit und -wahrnehmung nutzen. Wenn Sie darüber hinaus wissen, wie Sie Ihre Kunden effektiv zufriedenstellen, können Sie sie bei sich behalten und dadurch Umsatz und Gewinn steigern.

Steigern Sie SEO

Indem Einzelhändler aufschlussreiches Wissen darüber erhalten, wonach ihre Kunden suchen, und ihnen ermöglichen, Produktseiten so zu optimieren, dass diese Waren ganz oben in den Suchergebnissen angezeigt werden, kann die Big-Data-Analyse den SEO-Bemühungen der Einzelhändler zugute kommen. Dadurch wird sichergestellt, dass die Produktseite aktualisiert, genau und relevant ist. Big Data kann auch zur Verbesserung der Conversion-Rate-Optimierung (CRO) verwendet werden.

Smarte Chatbots für den Kundensupport

Die Verbindung zwischen automatisierten KI-gestützten Kundenservice-Chatbots und Big-Data-Anwendungsfällen im E-Commerce gehört zu den bedeutendsten. Smart Bots können Ihnen dabei helfen, Daten anhand der voreingestellten Kriterien zu sammeln und sofort danach zu sortieren, wodurch Sie Zeit und Mühe sparen.

Haupttrends von Big Data im E-Commerce

Datenanalyse

Dank des Internets der Dinge müssen mehr Daten schneller und gründlicher verarbeitet und analysiert werden. Die Informationsverarbeitung wird auf einem erstaunlich hohen Niveau durchgeführt, wenn sie in modernste Technologiekonzepte wie künstliche Intelligenz, das Internet der Dinge, Big Data usw. integriert wird. Dadurch unterstützt sie sowohl große als auch kleine Unternehmen in allen Sektoren bei der Verbesserung interner Verfahren und die Kosten für die Datenverwaltung erheblich reduzieren.

Automatisierung

Alle Arten von Sektoren konzentrieren sich derzeit auf Arbeitsabläufe, Interaktionen und andere Formen der Automatisierung, bei denen manuelle, routinemäßige und teurere Vorgänge durch alternative automatisierte Techniken ersetzt werden können. Dies ist besonders relevant für den 24/7-Kundensupport, Chatbots und die Übersetzung von Inhalten für die Bequemlichkeit der Kunden.

Es wird erhebliche Kostensenkungen ermöglichen, ohne die Servicequalität zu beeinträchtigen. Mit Chatbots sollen die autonome Datenvisualisierung und die Übersetzung Unternehmen auf der ganzen Welt dabei unterstützen, das nächste Level des Kundenerlebnisses zu erreichen.

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Personalisierung der Erfahrung

Viele Menschen haben sich daran gewöhnt, dass mehrere Apps, Websites und andere Artikel, die sie regelmäßig verwenden, bereits zu wissen scheinen, was sie brauchen oder kaufen möchten.

Zukünftige moderne eCommerce-Dienstleister sollten sich dynamisch an die Anforderungen und Vorlieben jedes einzelnen Kunden anpassen können. Dies sollte potenzielle Kunden dazu ermutigen, weiter im Verkaufstrichter voranzukommen, und sich positiv auf die Konversionsraten für Lieferanten auswirken.

Verstärkter Schutz von Benutzerdaten

Der Bedarf an gewährleisteter persönlicher und betrieblicher Datensicherheit wird nur zunehmen, weil mehr potenzielle Kunden ermutigt werden, Transaktionen online zu tätigen. Infolgedessen werden Kunden ihre persönlichen und geschäftlichen Daten eher online verwenden.

Was sollten Sie tun, um jetzt mit der Nutzung von Big Data in Ihrem Unternehmen zu beginnen?

# Führen Sie A/B-Tests mithilfe von Big Data Analytics durch

A/B-Tests sind eine beliebte Testmethode für viele Unternehmen. Diese Tests bringen viele Vorteile aus der Big-Data-Analyse. Weil es Ihnen ermöglicht, die Ihnen zur Verfügung stehenden Big Data zu nutzen, um präzise Ergebnisse für A/B-Tests zu sammeln. Basierend auf diesen Ergebnissen können Sie Anpassungen vornehmen, die Ihrem Unternehmen zum Erfolg verhelfen.

# Integrieren Sie Big Data in die aktuellen Business-Intelligence-Tools

Beim Einsatz von Big-Data-Analysen müssen Sie nicht unbedingt neue Big-Data-Technologien implementieren. Um Ihren Anforderungen gerecht zu werden und Ihre Ziele jederzeit zu erreichen, ist es oft möglich, Big Data Analytics in bereits vorhandene Business-Intelligence-Tools zu integrieren. Obwohl es Ihnen also frei steht, sich an jeder Komponente der Big-Data-Analyse zu beteiligen, sind Sie dazu nicht verpflichtet.

# Vorausschauende Modellierung und Bewertung mit Big-Data-Analysen

Big Data kann auch verwendet werden, um das Scoring und die Vorhersagemodellierung zu verbessern. Big Data gibt Ihnen die Möglichkeit, präzisere Ergebnisse für diese Prozesse zu erzielen und sie für Entscheidungsträger nachvollziehbar bereitzustellen. Zu den langfristigen Vorteilen gehört eine bessere Vorbereitung Ihres Unternehmens auf eine Reihe von Marktbedingungen und Kundenstämmen, …..

# Big-Data-Artefakte und strukturierte Daten analysieren

Big-Data-Analysen können Ihnen helfen, die Anforderungen und Ziele Ihres Unternehmens besser zu verstehen, indem sie Ihnen ermöglichen, umfassende Informationen darüber zu erhalten. Als Ergebnis können Sie bestimmen, was Sie jetzt und in Zukunft tun müssen, um besser zu werden. Bei richtiger Anwendung können Big-Data-Analysen umsetzbare Erkenntnisse liefern, die Ihnen helfen, Probleme schnell zu erkennen und Lösungen zu finden.

# Treffen Sie bessere Geschäftsentscheidungen, indem Sie Big Data Analytics verwenden

Die Nutzung von Big-Data-Analysen kann Unternehmen dabei helfen, herauszufinden, wie sie Kunden das größtmögliche Erlebnis bieten und persönlicher mit ihnen interagieren können. Big Data bietet Ihnen bei angemessenem Umgang einen nie dagewesenen Zugang zu Informationen über das Kundenverhalten. Dies ist sowohl für Sie als auch für Ihre Kunden von Vorteil.

Die erfolgreichsten eCommerce-Anwendungsfälle

Ebay

Dieser bekannte Online-Marktplatz, der über 140 Millionen aktive Kunden über verschiedene Kanäle bedient, muss aufgrund der Größe und des Umfangs seiner Geschäftstätigkeit einen erheblichen Kundendatenumsatz bewältigen. Diese 250 Terabyte an Daten werden täglich etwa 5–6 Millionen Mal geschrieben und gelesen. Aus diesem Grund ergriff das Unternehmen die Chance, die Technologie für die schnelle Verarbeitung großer Datenmengen zu implementieren. Schlauchzahlen zeigen, wie sehr Big Data dem Unternehmen hilft, mit dem Marktdruck umzugehen.

Darüber hinaus nutzt eBay eingehende Datenanalysen, um ein umfassendes Verständnis des Benutzerverhaltens zu erlangen, stattet die ShopBot-Lösung mit Big-Data-Funktionen für ein besser personalisiertes Einkaufserlebnis aus und integriert KI für intelligente Vorschläge und Bildsuche.

Amazonas

Amazon ist ein bedeutender Anwendungsfall für Big Data im E-Commerce. Darüber hinaus wird es aus gutem Grund regelmäßig in die Listen der leistungsstärksten Online-Händler aufgenommen. Dieses Unternehmen weiß, welche technologischen Konzepte hervorzuheben sind, um effizient zu wachsen und alle laufenden Betriebe ordnungsgemäß funktionieren zu lassen. Darüber hinaus zeichnet es sich durch die Nutzung von Big Data für den E-Commerce aus. Infolgedessen integriert der Marktplatz komplexe datenwissenschaftliche Ideen in die Grundlage des Systems, um Produktempfehlungen abzugeben. Smart Analytics werden verwendet, um die wichtigsten Anforderungen und Präferenzen des TA zu verfolgen und gleichzeitig das Kaufverhalten der Kunden zu analysieren.

Darüber hinaus wird die prädiktive Analyse auf verschiedenen Social-Media-Plattformen verwendet, um das Kaufverhalten von Kunden besser zu verstehen und vorherzusagen. Darüber hinaus wird das kommende Drohnen-Liefersystem des Unternehmens ebenfalls von Big Data und damit verbundenen technischen Konzepten betrieben.

Walmart

Bevor Walmart 2011 ein Echtzeit-Such- und Analysetool für soziale Medien erstellt und hinzugefügt hat, um umfassende Benutzerinformationen zu erhalten. Um eine gut strukturierte Sortimentssegmentierung, Lieferroutenoptimierung, Lieferkettenmanagement, Bestandsverwaltung und -verfolgung sowie andere wichtige Workflow-Elemente zu erreichen, setzt das Unternehmen eine Vielzahl von Data-Science-Methoden ein.

Etsy

Diese Plattform arbeitet mit fast 800.000 Händlern zusammen, die Waren und Dienstleistungen für mehr als 40 Millionen monatliche Nutzer anbieten. Darüber hinaus muss es die angemessene technische Unterstützung und Benutzererfahrung für beide Vertragsparteien bereitstellen. Dabei dient Big Data als Hauptstütze. Das Unternehmen profitiert aufgrund des enormen Marketingumsatzes von der Kombination von Big-Data-Verarbeitungstechniken mit gelegentlichen regelmäßigen Schaltflächen

Alibaba

Das Hauptziel der Plattform ist es, eine Grundlage für kontaktlose Transaktionen zwischen Verkäufern/Dienstleistern und Käufern/Kunden zu schaffen. Daher ermöglicht die Technologie der Plattform letztendlich, dieses Ziel zu erreichen. Hier helfen Big-Data-Prinzipien bei der Verwaltung aller Interaktionen, der Erhöhung der Sicherheit von Online-Transaktionen und der sicheren Speicherung aller relevanten Daten. Infolgedessen ist es gut für Alibaba, die Betriebskosten aufrechtzuerhalten und erhebliche Risiken zu vermeiden.

Fazit

Big Data im E-Commerce ist sicherlich eine der Hauptkräfte hinter der Entwicklung des modernen E-Commerce. Weil es Funktionen bietet, die die Leistungsraten in Unternehmen jeder Größe mit einer Vielzahl von Arbeitsabläufen und Zwecken verbessern. Unsere Untersuchungen deuten darauf hin, dass die Nutzung von Big Data im E-Commerce im Jahr 2022 noch viel weiter zunehmen wird. Nehmen Sie jetzt Kontakt mit uns auf, wenn Sie Unterstützung bei der Implementierung von Big Data in Ihren Geschäftsplan benötigen oder mehr über unsere jüngsten Erkenntnisse erfahren möchten. Magesolution by AHT Tech JSC ist immer bereit, Sie jederzeit zu unterstützen

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