Big data dans le eCommerce : définitions, avantages, exemples et tendances du Big Data

Chaque année, le Big Data dans le commerce électronique devient plus populaire. L'analyse des mégadonnées et d'autres technologies sont utilisées dans ce type de commerce pour améliorer l'interaction avec les clients, personnaliser l'expérience d'achat et augmenter les revenus. Il a de nombreux avantages, mais il y a aussi quelques difficultés qui doivent être résolues. Dans cet article, nous discuterons plus en détail du Big Data dans le commerce électronique, passerons en revue certains de ses avantages et inconvénients, et offrirons des prévisions sur la façon dont cela changera à l'avenir. Êtes-vous prêt à commencer dès maintenant ?

Qu'est-ce que le Big Data dans le e-commerce ?

Les mégadonnées sont une énorme collection de données structurées, non structurées et semi-structurées qui peuvent être utilisées pour extraire des informations. De nombreux secteurs, notamment le commerce électronique, la santé, l'énergie, la finance, la fabrication, les transports et même les gouvernements, l'utilisent. Afin d'améliorer l'engagement des clients, d'adapter l'expérience d'achat et d'augmenter les revenus, le Big Data dans le commerce électronique utilise le Big Data et l'analyse. Les clients sont engagés par le Big Data dans le commerce électronique de deux manières principales : en recevant des recommandations personnalisées et en ayant un meilleur accès aux détails des produits.

Avantages du Big Data dans le commerce électronique

Nous soulignons certains avantages de l'utilisation du Big Data dans le commerce électronique, au cas où vous ne sauriez toujours pas pourquoi y accorder autant d'attention. Les mégadonnées ont eu suffisamment d'occasions d'influencer le commerce électronique, apportant avec elles des capacités et des perspectives qui changent la donne. surtout ceux qui suivent.

Améliorer l'expérience d'achat

Les techniques d'analyse prédictive nécessitent des capacités de mégadonnées. Parce qu'il facilite l'identification et la prévision des besoins des utilisateurs, l'évaluation des tendances de comportement des utilisateurs et l'amélioration de l'expérience utilisateur en conséquence. De plus, cela a un impact efficace sur l'impression globale de l'expérience d'achat que vous offrez. Ainsi, la technologie permet une analyse rapide et approfondie des données générées par les utilisateurs et collectées à partir des comportements des utilisateurs sur le marché ou le magasin en ligne.

Pour cette raison, les entreprises de commerce électronique peuvent créer des biens et des services parfaitement adaptés à leur public cible. Par exemple, Amazon utilise des algorithmes sophistiqués de routage de livraison basés sur les mégadonnées pour améliorer l'expérience utilisateur tout en optimisant les opérations logistiques de l'entreprise.

Personnalisation des achats

Avec l'utilisation des mégadonnées, vous pouvez mettre en œuvre une grande personnalisation, un ensemble de procédures conçues pour personnaliser spécifiquement les campagnes publicitaires en fonction des demandes de l'AT en surveillant attentivement et en acquérant des informations sur les utilisateurs commerciaux.

C'est un moyen efficace de cibler, de segmenter et de personnaliser les expériences des utilisateurs. Pour augmenter les taux de conversion, vous pouvez diviser les utilisateurs en groupes incroyablement petits en utilisant une surveillance approfondie de l'audience

Plus grande sécurité des paiements

Les moteurs de traitement des paiements sont mieux à même d'identifier les activités frauduleuses dans les flux de paiements en ligne en raison de la capacité principale des mégadonnées à examiner de grands ensembles de données. Les cybercriminels sont également limités dans leur capacité à effectuer des opérations nuisibles. Cela apporte un environnement d'achat plus sûr. Par exemple, PayPal utilise des algorithmes basés sur les mégadonnées pour tirer parti des opportunités d'apprentissage automatique et rendre son système apte à reconnaître les fraudes parmi des millions de transactions.

Ajustements de service en temps réel

Le Big Data vous aide à vous adapter dynamiquement à la situation commerciale pertinente grâce à l'étude approfondie des niveaux de satisfaction des clients, l'identification des difficultés liées au traitement des commandes et à la livraison, et d'autres possibilités pour définir les points de satisfaction et de perception des clients. De plus, si vous savez comment satisfaire efficacement vos clients, vous pouvez les garder et augmenter ainsi vos ventes et vos bénéfices.

Boostez le référencement

En fournissant aux détaillants des connaissances approfondies sur ce que leurs clients recherchent et en leur permettant d'optimiser les pages de produits afin que ces produits apparaissent en haut des résultats de recherche, l'analyse des mégadonnées peut bénéficier aux efforts de référencement des détaillants. Cela garantit que la page du produit est mise à jour, exacte et pertinente. Le Big Data peut également être utilisé pour améliorer l'optimisation du taux de conversion (CRO).

Chatbots intelligents pour le support client

Le lien entre les chatbots de service client automatisés alimentés par l'IA et les cas d'utilisation du Big Data dans le commerce électronique est l'un des plus importants. Les robots intelligents peuvent vous aider à collecter des données en fonction des critères prédéfinis et à les trier immédiatement en conséquence, vous permettant ainsi d'économiser du temps et des efforts.

Principales tendances du Big Data dans le commerce électronique

Analyse des données

Plus de données devront être traitées et analysées plus rapidement et plus en profondeur grâce à l'Internet des objets. Le traitement de l'information sera effectué à un niveau incroyablement élevé lorsqu'il sera intégré à des concepts technologiques de pointe tels que l'intelligence artificielle, l'Internet des objets, les mégadonnées, etc. En conséquence, il aide les grandes et les petites entreprises de tous les secteurs à améliorer les procédures internes. et réduire considérablement les dépenses de gestion des données.

Automatisation

Toutes sortes de secteurs se concentrent actuellement sur le flux de travail, les interactions et d'autres formes d'automatisation où les opérations manuelles, routinières et plus coûteuses peuvent être remplacées par des techniques automatisées alternatives. Ceci est particulièrement pertinent pour le support client 24h/24 et 7j/7, les chatbots et la traduction de contenu pour la commodité des clients.

Il permettra des réductions de coûts significatives sans affecter la qualité du service. Avec les chatbots, la visualisation autonome des données et la traduction devraient aider les entreprises du monde entier à atteindre le prochain niveau d'expérience client.

>>> À lire aussi : Top 10 des tendances clés de la transformation digitale pour 2022

Personnalisation de l'expérience

Beaucoup de gens se sont habitués au fait que plusieurs applications, sites Web et autres éléments qu'ils utilisent régulièrement semblent déjà savoir ce dont ils ont besoin ou ce qu'ils veulent acheter.

Les futurs fournisseurs de services de commerce électronique modernes devraient pouvoir s'adapter de manière dynamique aux exigences et aux préférences de chaque client. Cela devrait encourager les clients potentiels à progresser plus loin dans l'entonnoir de vente et avoir un impact positif sur les taux de conversion des fournisseurs.

Protection renforcée des données des utilisateurs

Le besoin d'assurer la sécurité des données personnelles et d'entreprise ne fera qu'augmenter car davantage de clients potentiels sont encouragés à effectuer des transactions en ligne. Par conséquent, les clients seront plus susceptibles d'utiliser leurs données personnelles et professionnelles en ligne.

Que devriez-vous faire pour commencer à utiliser le Big Data dans votre entreprise dès maintenant ?

# Effectuer des tests A/B en utilisant Big Data Analytics

Les tests A/B sont une méthode de test populaire pour de nombreuses entreprises. Ces tests apportent de nombreux avantages de l'analyse de données volumineuses. Parce qu'il vous permet de tirer parti du Big Data à votre disposition pour collecter des résultats précis pour les tests A/B. Sur la base de ces résultats, vous pouvez faire des ajustements qui aideront votre entreprise à réussir.

# Intégrer le Big Data dans les outils de business intelligence actuels

Lorsque vous utilisez l'analyse Big Data, vous n'avez pas nécessairement besoin de mettre en œuvre de nouvelles technologies Big Data. Afin de répondre à vos besoins ainsi que d'atteindre vos objectifs à tout moment, il est souvent possible d'intégrer l'analyse du Big Data dans des outils d'intelligence d'affaires déjà existants. Par conséquent, bien que vous soyez libre de vous engager dans n'importe quel composant de l'analyse de données volumineuses, vous n'êtes pas obligé de le faire.

# Modélisation prédictive et notation avec analyse de données volumineuses

Les mégadonnées peuvent également être utilisées pour améliorer la notation et la modélisation prédictive. Le Big Data vous donne le pouvoir de produire des résultats plus précis pour ces processus et de les fournir d'une manière compréhensible pour les décideurs. Les avantages à long terme incluent une meilleure préparation de votre entreprise à une gamme de conditions de marché et de bases de clients,…..

# Analyser les artefacts Big Data et les données structurées

L'analyse du Big Data peut vous aider à mieux comprendre les exigences et les objectifs de votre entreprise en vous permettant d'obtenir des renseignements généraux à leur sujet. En conséquence, vous pouvez déterminer ce que vous devez faire maintenant et à l'avenir pour vous améliorer. Lorsqu'elles sont utilisées correctement, les analyses de données volumineuses peuvent offrir des informations exploitables qui vous aident à identifier rapidement les problèmes et à trouver des solutions.

# Prenez de meilleures décisions commerciales en utilisant Big Data Analytics

L'utilisation de l'analyse des mégadonnées peut aider les entreprises à déterminer comment offrir aux clients la meilleure expérience possible et interagir avec eux de manière plus personnelle. Lorsqu'elles sont gérées de manière appropriée, les mégadonnées vous offrent un accès sans précédent à des informations sur le comportement des clients. Ceci est avantageux pour vous et vos clients.

Les meilleurs cas d'utilisation de commerce électronique réussis

eBay

Cette place de marché en ligne bien connue, qui dessert plus de 140 millions de clients actifs via différents canaux, doit faire face à un important roulement de données client en raison de l'ampleur et de la portée de ses opérations. Ces 250 téraoctets de données sont écrites et lues environ 5 à 6 millions de fois par jour. C'est la raison pour laquelle l'entreprise a sauté sur l'occasion de mettre en œuvre la technologie de traitement rapide et volumineux des données. Ces chiffres montrent à quel point le Big Data aide l'entreprise à faire face à la pression du marché.

De plus, eBay exploite des analyses de données approfondies pour acquérir une compréhension complète du comportement des utilisateurs, alimente la solution ShopBot avec des capacités de mégadonnées pour des expériences d'achat mieux personnalisées et intègre l'IA pour des suggestions intelligentes et la recherche d'images.

Amazone

Amazon est un cas d'utilisation important pour le Big Data dans le commerce électronique. De plus, il est régulièrement inclus dans les listes des détaillants en ligne les plus performants pour une bonne raison. Cette entreprise sait quels concepts technologiques mettre en avant pour se développer efficacement et assurer le bon fonctionnement de toutes les opérations en cours. De plus, il excelle dans l'utilisation du Big Data pour le commerce électronique. En conséquence, le marché intègre des idées complexes de science des données dans la base du système pour faire des recommandations de produits. Les analyses intelligentes sont utilisées pour suivre les principales exigences et préférences du TA tout en analysant les comportements d'achat des clients.

De plus, l'analyse prédictive est utilisée sur diverses plateformes de médias sociaux pour mieux comprendre et prévoir les comportements d'achat des clients. En outre, le futur système de livraison de drones de la société est également géré par le Big Data et les concepts technologiques associés.

Walmart

Avant que Walmart ne crée et n'ajoute un outil de recherche et d'analyse des médias sociaux en temps réel en 2011 pour obtenir des informations complètes sur les utilisateurs. Pour réaliser une segmentation bien structurée de l'assortiment, l'optimisation des itinéraires de livraison, la gestion de la chaîne d'approvisionnement, la gestion et le suivi des stocks, ainsi que d'autres éléments de flux de travail critiques, l'entreprise utilise une variété de méthodologies de science des données.

Etsy

Cette plateforme collabore avec près de 800 000 marchands qui fournissent des biens et services à plus de 40 millions d'utilisateurs mensuels. En outre, il doit fournir l'assistance technique et l'expérience utilisateur appropriées aux deux parties à l'accord. Ici, le big data sert de support principal. L'entreprise bénéficie de la combinaison de techniques de traitement de données volumineuses avec des boutons réguliers occasionnels en raison de l'énorme chiffre d'affaires marketing

Alibaba

L'objectif principal de la plate-forme est de fournir un terrain pour les transactions sans contact entre les vendeurs/fournisseurs de services et les acheteurs/clients. Par conséquent, la technologie permet finalement à la plate-forme d'atteindre cet objectif. Ici, les principes du Big Data aident à gérer toutes les interactions, à renforcer la sécurité des transactions en ligne et à stocker en toute sécurité toutes les données pertinentes. En conséquence, il est bon pour Alibaba de maintenir ses dépenses opérationnelles et d'éviter des risques importants.

Conclusion

Le Big Data dans le commerce électronique est certainement l'une des principales forces derrière le développement du commerce électronique moderne. Parce qu'il offre des fonctionnalités qui améliorent les taux de performance dans les entreprises de toutes tailles, avec une variété de flux de travail et d'objectifs. Nos recherches suggèrent que l'utilisation des mégadonnées dans le commerce électronique augmentera beaucoup plus en 2022. Contactez-nous dès maintenant si vous avez besoin d'aide pour mettre en œuvre les mégadonnées dans votre plan d'affaires ou si vous souhaitez en savoir plus sur ce que nous avons récemment trouvé. Magesolution par AHT Tech JSC est toujours prêt à vous soutenir à tout moment

>>> Lire plus loin :

Comment appliquer efficacement la transformation numérique à vos entreprises de commerce électronique

10+ meilleures plateformes de vente en gros B2B pour développer votre entreprise.

La meilleure plateforme de commerce électronique B2B pour faire évoluer rapidement votre entreprise B2B