eコマースにおけるビッグデータ: ビッグデータの定義、利点、例、および傾向

公開: 2022-10-06

毎年、e コマースのビッグデータの人気が高まっています。この種のコマースでは、顧客とのやり取りを強化し、ショッピング体験を調整し、収益を高めるために、ビッグデータ分析やその他のテクノロジーが利用されています。これには多くの利点がありますが、解決しなければならない問題もいくつかあります。この記事では、e コマースにおけるビッグデータについて詳しく説明し、その利点と欠点のいくつかを説明し、将来どのように変化するかについての予測を提供します。今すぐ始める準備はできていますか？

eコマースにおけるビッグデータとは?

ビッグデータは、情報を抽出するために使用できる構造化データ、非構造化データ、および半構造化データの膨大なコレクションです。 e コマース、ヘルスケア、エネルギー、金融、製造、運輸、さらには政府など、さまざまな分野で使用されています。顧客エンゲージメントを強化し、ショッピング体験を調整し、収益を高めるために、e コマースのビッグデータはビッグデータと分析を使用します。顧客は、主に 2 つの方法で e コマースのビッグデータに関与します。カスタマイズされた推奨事項を受け取ることと、製品の詳細へのアクセスを増やすことです。

eコマースにおけるビッグデータの利点

ビッグデータにそれほど注意を払う理由がまだよくわからない場合に備えて、e コマースビジネスでビッグデータを使用する利点をいくつか紹介します。ビッグデータには、e コマースビジネスに影響を与える十分な機会があり、革新的な機能と展望がもたらされています。特に以下のもの。

ショッピング体験の向上

予測分析手法には、ビッグデータ機能が必要です。ユーザーのニーズの特定と予測、ユーザーの行動傾向の評価、それに応じたユーザーエクスペリエンスの向上が容易になるためです。さらに、提供する購入体験の全体的な印象に効果的に影響を与えます。したがって、このテクノロジーにより、オンラインマーケットプレイスまたはオンラインストアでのユーザーの行動から収集された、ユーザー生成データの迅速かつ広範な分析が可能になります。

そのため、e コマース企業は、ターゲットユーザーに完全に適合する商品やサービスを作成できます。たとえば、Amazon は洗練されたビッグデータ主導の配送ルーティングアルゴリズムを使用して、ユーザーエクスペリエンスを向上させると同時に、会社のロジスティクスオペレーションを最適化しています。

ショッピングのパーソナライズ

ビッグデータを使用して、ビッグパーソナライゼーションを実装できます。これは、商用ユーザー情報を注意深く監視および取得することにより、TA の要求に合わせて広告キャンペーンを特別にカスタマイズするように設計された一連の手順です。

これは、ユーザーエクスペリエンスのターゲティング、セグメント化、およびパーソナライズを効果的に行う方法です。コンバージョン率を上げるには、詳細なオーディエンスモニタリングを使用して、ユーザーを非常に小さなグループに分けることができます。

より高い支払いセキュリティ

大規模なデータセットを調査するビッグデータの主な機能により、支払い処理エンジンは、オンライン支払いのフロー内の不正行為をより適切に識別できます。サイバー犯罪者が有害な操作を行う能力も限られています。これにより、より安全なショッピング環境が実現します。たとえば、PayPal はビッグデータ主導のアルゴリズムを使用して、機械学習の機会を活用し、そのシステムを何百万ものトランザクションの中から詐欺を認識する能力を高めています。

リアルタイムのサービス調整

ビッグデータは、顧客満足度の詳細な調査、注文処理と配達に関連する問題の特定、および顧客の満足度と認識のポイントを定義するその他の可能性を通じて、関連するビジネス状況に動的に適応するのに役立ちます。さらに、顧客を効果的に満足させる方法を知っていれば、顧客を維持し、結果として売上と利益を増やすことができます。

ブーストSEO

クライアントが何を求めているかについての洞察に満ちた知識を小売業者に提供し、これらの商品が検索結果の上部に表示されるように製品ページを最適化できるようにすることで、ビッグデータ分析は小売業者の SEO の取り組みに利益をもたらす可能性があります。これにより、製品ページが更新され、正確で、関連性があることが保証されます。ビッグデータは、コンバージョン率の最適化 (CRO) を改善するためにも利用できます。

カスタマーサポート用のスマートチャットボット

自動化された AI を利用したカスタマーサービスチャットボットと、e コマースにおけるビッグデータのユースケースとの関連性は、最も重要なものの 1 つです。スマートボットは、事前設定された基準に基づいてデータを収集し、それに応じてすぐに並べ替えることができるため、時間と労力を節約できます。

eコマースにおけるビッグデータの主な動向

データ分析

モノのインターネットのおかげで、より多くのデータをより迅速かつ徹底的に処理および分析する必要があります。情報処理は、人工知能、モノのインターネット、ビッグデータなどの最先端の技術概念と統合されると、驚くほど高い水準で行われます。その結果、すべてのセクターの大企業と中小企業の両方が内部手順を改善するのに役立ちます。データ管理費用を大幅に削減します。

オートメーション

あらゆる種類のセクターが現在、ワークフロー、インタラクション、およびその他の形式の自動化に焦点を当てており、手動、ルーチン、およびより高価な操作を代替の自動化技術に置き換えることができます. これは、24 時間年中無休のカスタマーサポート、チャットボット、および顧客の利便性のためのコンテンツ翻訳に特に関連しています。

サービス品質に影響を与えることなく、大幅なコスト削減を実現します。チャットボットを使用した自律的なデータの視覚化と翻訳は、世界中の企業が次のレベルの顧客体験を達成するのに役立ちます。

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エクスペリエンスのパーソナライズ

多くの人は、定期的に使用するいくつかのアプリ、Web サイト、およびその他のアイテムが、必要なものや購入したいものをすでに知っているように見えるという事実に慣れています。

将来の最新の e コマースサービスプロバイダーは、個々の顧客の要件と好みに動的に適応できる必要があります。これにより、潜在的な顧客が販売ファネルをさらに下って進み、サプライヤーのコンバージョン率にプラスの影響を与えるはずです。

ユーザーデータ保護の強化

より多くの潜在的なクライアントがオンラインで取引を行うよう奨励されているため、個人および企業のデータセキュリティを確保する必要性は高まる一方です。その結果、顧客は自分の個人データやビジネスデータをオンラインで使用する可能性が高くなります。

ビッグデータをビジネスに活用するために今すぐやるべきことは？

# Big Data Analytics を使用して A/B テストを実行する

A/B テストは、多くの企業で人気のあるテスト方法です。このテストは、ビッグデータ分析から多くの利点をもたらします。ビッグデータを自由に活用して、A/B テストの正確な結果を収集できるからです。これらの結果に基づいて、ビジネスの成功に役立つ調整を行うことができます。

# ビッグデータを現在のビジネスインテリジェンスツールに統合する

ビッグデータ分析を使用する場合、必ずしも新しいビッグデータテクノロジを実装する必要はありません。いつでもニーズを満たすだけでなく、目標を達成するために、ビッグデータ分析を既存のビジネスインテリジェンスツールに統合できることがよくあります。したがって、ビッグデータ分析のどのコンポーネントにも自由に参加できますが、そうする義務はありません。

# ビッグデータ分析による予測モデリングとスコアリング

ビッグデータは、スコアリングと予測モデリングを強化するためにも使用できます。ビッグデータを使用すると、これらのプロセスでより正確な結果を生成し、意思決定者が理解できる方法で結果を提供できます。長期的な利点には、さまざまな市況や顧客ベースに向けてビジネスをより適切に準備することが含まれます..

# ビッグデータアーティファクトと構造化データを分析する

ビッグデータ分析は、ビジネスの要件と目的に関する幅広い情報を取得できるようにすることで、ビジネスの要件と目的をよりよく理解するのに役立ちます。その結果、より良くなるために今何をする必要があるか、そして将来何をする必要があるかを判断できます。ビッグデータ分析を正しく利用すると、問題を迅速に特定して解決策を見つけるのに役立つ実用的な洞察が得られる場合があります。

# ビッグデータ分析を使用して、より良いビジネス上の意思決定を行う

ビッグデータ分析を利用することは、企業が顧客に可能な限り最高の体験を提供し、より個人的に関与する方法を理解するのに役立つ可能性があります. ビッグデータを適切に処理すると、顧客の行動に関する情報への前例のないアクセスが可能になります。これは、あなたとあなたのクライアントの両方にとって有利です。

成功した e コマースのユースケース

イーベイ

この有名なオンラインマーケットプレイスは、さまざまなチャネルを通じて 1 億 4000 万人を超えるアクティブなクライアントにサービスを提供していますが、その運用の規模と範囲のために、クライアントデータの大幅な回転率に対処する必要があります。これらの 250 テラバイトのデータは、毎日約 500 万から 600 万回読み書きされます。これが、ビジネスが高速で大規模なデータ処理のためのテクノロジを実装するチャンスに飛びついた理由です。ホースの数字は、ビジネスが市場の圧力に対処するのにビッグデータがどれだけ役立つかを示しています。

さらに、eBay は詳細なデータ分析を活用してユーザーの行動を包括的に理解し、よりパーソナライズされたショッピング体験を実現するビッグデータ機能で ShopBot ソリューションを強化し、インテリジェントな提案と画像検索のために AI を組み込みます。

アマゾン

Amazon は、e コマースにおけるビッグデータの重要なユースケースです。さらに、正当な理由により、最高のパフォーマンスを発揮するオンライン小売業者のリストに一貫して含まれています. このビジネスは、効率的に成長し、現在のすべての業務が適切に機能し続けるために、どの技術概念を強調すべきかを知っています。さらに、e コマースでのビッグデータの使用にも優れています。その結果、マーケットプレイスは複雑なデータサイエンスのアイデアをシステムの基盤に組み込み、製品を推奨しています。スマートアナリティクスを使用して、顧客の購買行動を分析しながら、TA の主な要件と好みを追跡します。

さらに、さまざまなソーシャルメディアプラットフォームで予測分析が使用され、クライアントの購入行動をよりよく理解し、予測します。さらに、同社の今後のドローン配送システムも、ビッグデータと関連する技術コンセプトによって運営されています。

ウォルマート

ウォルマートが2011年にリアルタイムのソーシャルメディア検索および分析ツールを作成および追加して、包括的なユーザー情報を取得する前. 適切に構造化された品揃えのセグメンテーション、配送ルートの最適化、サプライチェーン管理、在庫管理、追跡、およびその他の重要なワークフロー要素を実現するために、このビジネスではさまざまなデータサイエンス手法が採用されています。

Etsy

このプラットフォームは、毎月 4,000 万人以上のユーザーに商品やサービスを提供する約 80 万の加盟店と協力しています。さらに、契約の両当事者に適切な技術支援とユーザーエクスペリエンスを提供する必要があります。ここでは、ビッグデータが主なサポートとなります。マーケティングの売上高が膨大なため、ビッグデータ処理技術と時折の通常のボタンを組み合わせることで、ビジネスに利益がもたらされます。

アリババ

プラットフォームの主な目標は、売り手/サービスプロバイダーと買い手/顧客の間の非接触取引の基盤を提供することです。したがって、テクノロジーは最終的にプラットフォームがこの目標を達成できるようにします。ここで、ビッグデータの原則は、すべてのやり取りの管理、オンライントランザクションのセキュリティの強化、すべての関連データの安全な保存に役立ちます。結果として、アリババが運営費を維持し、重大なリスクを回避することは良いことです。

結論

e コマースのビッグデータは、現代の e コマースの発展の背後にある主力の 1 つであることは間違いありません。さまざまなワークフローと目的で、あらゆる規模のビジネスでパフォーマンス率を向上させる機能を提供するためです。私たちの調査によると、e コマースでのビッグデータの使用は 2022 年にさらに増加することが示唆されています。ビジネスプランにビッグデータを実装するためのサポートが必要な場合、または最近発見したことについて詳しく知りたい場合は、今すぐお問い合わせください。 AHT Tech JSCによるMagesolutionは、いつでもあなたをサポートする準備ができています

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