Data besar di eCommerce: Definisi, keunggulan, contoh, dan tren Big Data

Setiap tahun, Big Data di eCommerce menjadi semakin populer. Analisis data besar dan teknologi lainnya digunakan dalam jenis perdagangan ini untuk meningkatkan interaksi klien, menyesuaikan pengalaman berbelanja, dan meningkatkan pendapatan. Ini memiliki banyak keuntungan, tetapi ada juga beberapa kesulitan yang harus dipecahkan. Dalam artikel ini, kita akan membahas Big Data di eCommerce secara lebih rinci, membahas beberapa keuntungan dan kerugiannya, dan menawarkan prediksi tentang bagaimana hal itu akan berubah di masa depan. Apakah Anda siap untuk memulai sekarang?

Apa itu Big Data di eCommerce?

Big data adalah kumpulan besar data terstruktur, tidak terstruktur, dan semi terstruktur yang dapat digunakan untuk mengekstrak informasi. Banyak sektor, termasuk eCommerce, perawatan kesehatan, energi, keuangan, manufaktur, transportasi, dan bahkan pemerintah, menggunakannya. Untuk meningkatkan keterlibatan pelanggan, menyesuaikan pengalaman berbelanja, dan meningkatkan pendapatan, data besar di eCommerce menggunakan data besar dan analitik. Pelanggan dilibatkan oleh Big Data di eCommerce dalam dua cara utama: dengan menerima rekomendasi yang disesuaikan dan memiliki lebih banyak akses ke detail produk.

Keuntungan Big Data di eCommerce

Kami menyoroti beberapa keuntungan menggunakan Big Data dalam bisnis eCommerce, jika Anda masih belum jelas mengapa Anda begitu memperhatikannya. Big data memiliki cukup kesempatan untuk mempengaruhi bisnis eCommerce, membawa serta beberapa kemampuan dan prospek yang mengubah permainan. terutama yang sebagai berikut.

Tingkatkan pengalaman berbelanja

Teknik analitik prediktif membutuhkan kemampuan data yang besar. Karena memudahkan untuk mengidentifikasi dan memperkirakan keinginan pengguna, mengevaluasi tren perilaku pengguna, dan meningkatkan pengalaman pengguna yang sesuai. Selain itu, ini secara efektif memengaruhi seluruh kesan pengalaman pembelian yang Anda tawarkan. Dengan demikian, teknologi ini memungkinkan analisis cepat dan ekstensif atas data yang dibuat pengguna yang dikumpulkan dari perilaku pengguna di pasar atau toko online seseorang.

Oleh karena itu, perusahaan eCommerce dapat menciptakan barang dan jasa yang sesuai dengan target audiens mereka. Misalnya, Amazon menggunakan algoritme perutean pengiriman berbasis data besar yang canggih untuk meningkatkan pengalaman pengguna sekaligus mengoptimalkan operasi logistik perusahaan.

Personalisasi belanja

Dengan penggunaan data besar, Anda dapat menerapkan personalisasi besar, serangkaian prosedur yang dirancang untuk secara khusus menyesuaikan kampanye iklan dengan tuntutan TA melalui pemantauan yang cermat dan perolehan informasi pengguna komersial

Ini adalah cara yang efektif untuk menargetkan, menyegmentasikan, dan mempersonalisasi pengalaman pengguna. Untuk meningkatkan rasio konversi, Anda dapat membagi pengguna menjadi grup yang sangat kecil menggunakan pemantauan audiens yang mendalam

Keamanan pembayaran yang lebih tinggi

Mesin pemrosesan pembayaran lebih mampu mengidentifikasi aktivitas penipuan di dalam aliran pembayaran online karena kapasitas utama big data untuk memeriksa kumpulan data besar. Penjahat dunia maya juga terbatas kemampuannya untuk melakukan operasi berbahaya. Ini membawa lingkungan belanja yang lebih aman. Misalnya, PayPal menggunakan algoritme berbasis data besar untuk memanfaatkan peluang pembelajaran mesin dan membuat sistemnya mahir dalam mengenali penipuan di antara jutaan transaksi.

Penyesuaian layanan waktu nyata

Data besar membantu Anda beradaptasi secara dinamis dengan situasi bisnis yang relevan melalui studi mendalam tentang tingkat kepuasan pelanggan, identifikasi kesulitan yang terkait dengan pemrosesan dan pengiriman pesanan, dan kemungkinan lain dalam menentukan titik kebahagiaan dan persepsi klien. Selain itu, jika Anda tahu cara memuaskan klien Anda secara efektif, Anda dapat mempertahankan mereka dan sebagai hasilnya meningkatkan penjualan dan keuntungan.

Tingkatkan SEO

Dengan memberi pengecer pengetahuan mendalam tentang apa yang dicari klien mereka dan memungkinkan mereka untuk mengoptimalkan halaman produk sehingga barang-barang ini muncul di bagian atas hasil pencarian, analitik data besar dapat bermanfaat bagi upaya SEO pengecer. Ini memastikan bahwa halaman produk diperbarui, akurat, dan relevan. Big Data juga dapat digunakan untuk meningkatkan optimasi tingkat konversi (CRO).

Chatbots pintar untuk dukungan pelanggan

Hubungan antara chatbots layanan pelanggan otomatis yang diberdayakan AI dan kasus penggunaan data besar di eCommerce adalah salah satu yang paling signifikan. Bot pintar dapat membantu Anda mengumpulkan data berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan dan segera menyortirnya sesuai, sehingga menghemat waktu dan tenaga Anda.

Tren utama Big Data di eCommerce

Analisis Data

Lebih banyak data perlu ditangani dan dianalisis dengan lebih cepat dan menyeluruh berkat Internet of Things. Pemrosesan informasi akan dilakukan dengan standar yang luar biasa tinggi ketika diintegrasikan dengan konsep teknologi mutakhir seperti kecerdasan buatan, Internet of Things, data besar, dll. Hasilnya, ini membantu bisnis besar dan kecil di semua sektor untuk meningkatkan prosedur internal dan secara signifikan mengurangi biaya pengelolaan data.

Otomatisasi

Semua jenis sektor saat ini berfokus pada alur kerja, interaksi, dan bentuk otomatisasi lainnya di mana operasi manual, rutin, dan lebih mahal dapat diganti dengan teknik otomatis alternatif. Ini sangat relevan dengan dukungan pelanggan 24/7, chatbot, dan terjemahan konten untuk kenyamanan pelanggan.

Ini akan memberikan pengurangan biaya yang signifikan tanpa mempengaruhi kualitas layanan. Dengan chatbots, visualisasi data otonom dan terjemahannya akan membantu perusahaan di seluruh dunia dalam mencapai tingkat pengalaman pelanggan berikutnya.

>>> Baca juga: Top 10 tren transformasi digital utama untuk tahun 2022

Personalisasi Pengalaman

Banyak orang terbiasa dengan kenyataan bahwa beberapa aplikasi, situs web, dan item lain yang mereka gunakan secara teratur tampaknya sudah mengetahui apa yang mereka butuhkan atau ingin beli.

Penyedia layanan eCommerce modern masa depan harus mampu beradaptasi secara dinamis dengan kebutuhan dan preferensi setiap pelanggan individu. Ini akan mendorong calon pelanggan untuk maju lebih jauh ke saluran penjualan dan memiliki dampak positif pada tingkat konversi untuk pemasok.

Perlindungan Data Pengguna yang Diperkuat

Kebutuhan akan keamanan data pribadi dan perusahaan yang terjamin akan semakin meningkat karena semakin banyak calon klien yang terdorong untuk melakukan transaksi secara online. Akibatnya, pelanggan akan lebih cenderung menggunakan data pribadi dan bisnis mereka secara online.

Apa yang harus Anda lakukan untuk mulai memanfaatkan big data dalam bisnis Anda sekarang?

# Lakukan pengujian A/B dengan menggunakan Big Data Analytics

Pengujian A/B adalah metode pengujian yang populer untuk banyak bisnis. Pengujian ini membawa banyak keuntungan dari analitik data besar. Karena memungkinkan Anda untuk memanfaatkan Big Data yang Anda inginkan untuk mengumpulkan hasil yang tepat untuk pengujian A/B. Berdasarkan hasil ini, Anda dapat membuat penyesuaian yang akan membantu kesuksesan bisnis Anda.

# Integrasikan Big Data ke dalam alat intelijen bisnis saat ini

Saat menggunakan analitik Big Data, Anda tidak perlu menerapkan teknologi Big Data baru. Untuk memenuhi kebutuhan Anda serta mencapai tujuan kapan saja, seringkali dimungkinkan untuk mengintegrasikan analitik Big Data ke dalam alat intelijen bisnis yang sudah ada. Oleh karena itu, meskipun Anda bebas untuk terlibat dalam komponen analitik data besar apa pun, Anda tidak berkewajiban untuk melakukannya.

# Pemodelan dan penilaian prediktif dengan analitik data besar

Data besar juga dapat digunakan untuk meningkatkan penilaian dan pemodelan prediktif. Data besar memberi Anda kekuatan untuk menghasilkan hasil yang lebih tepat untuk proses ini dan menyampaikannya dengan cara yang dapat dipahami oleh pembuat keputusan. Keuntungan jangka panjang termasuk mempersiapkan bisnis Anda dengan lebih baik untuk berbagai kondisi pasar, dan basis klien,…..

# Analisis artefak Big Data dan data terstruktur

Analisis Big Data dapat membantu Anda lebih memahami persyaratan dan tujuan bisnis Anda dengan memungkinkan Anda memperoleh informasi yang luas tentangnya. Hasilnya, Anda dapat menentukan apa yang perlu Anda lakukan sekarang dan di masa depan untuk menjadi lebih baik. Ketika digunakan dengan benar, analitik data besar dapat menawarkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti yang membantu Anda mengidentifikasi masalah dengan cepat dan menemukan solusi.

# Buat keputusan bisnis yang lebih baik dengan menggunakan Big Data Analytics

Memanfaatkan analitik data besar dapat membantu bisnis dalam mencari tahu bagaimana menawarkan pengalaman terbaik kepada pelanggan dan terlibat dengan mereka secara lebih pribadi. Jika ditangani dengan tepat, data besar memberi Anda akses yang belum pernah terjadi sebelumnya ke informasi tentang perilaku pelanggan. Ini menguntungkan Anda dan klien Anda.

Kasus Penggunaan eCommerce teratas yang sukses

eBay

Pasar online terkenal ini, yang melayani lebih dari 140 juta klien aktif melalui berbagai saluran, harus menghadapi perputaran data klien yang signifikan karena skala dan ruang lingkup operasinya. 250 terabyte data ini ditulis dan dibaca kira-kira 5–6 juta kali setiap hari. Inilah alasan mengapa bisnis mengambil kesempatan untuk menerapkan teknologi untuk pemrosesan data yang cepat dan besar. angka selang menunjukkan seberapa besar data membantu bisnis dalam menghadapi tekanan pasar.

Selain itu, eBay memanfaatkan analitik data yang mendalam untuk mendapatkan pemahaman yang komprehensif tentang perilaku pengguna, memperkuat solusi ShopBot dengan kemampuan data besar untuk pengalaman belanja yang lebih dipersonalisasi, dan menggabungkan AI untuk saran cerdas dan pencarian gambar.

Amazon

Amazon adalah kasus penggunaan yang signifikan untuk data besar di eCommerce. Selain itu, secara konsisten dimasukkan dalam daftar pengecer online berkinerja terbaik untuk alasan yang baik. Bisnis ini mengetahui konsep teknologi mana yang harus disorot agar dapat tumbuh secara efisien dan menjaga semua operasi saat ini berfungsi dengan baik. Selain itu, ia unggul dalam menggunakan data besar untuk eCommerce. Akibatnya, pasar menggabungkan ide-ide ilmu data yang kompleks ke dalam dasar sistem untuk membuat rekomendasi produk. Analisis cerdas digunakan untuk melacak persyaratan dan preferensi utama TA sambil menganalisis perilaku pembelian pelanggan.

Selain itu, analisis prediktif digunakan di berbagai platform media sosial untuk lebih memahami dan memperkirakan perilaku pembelian klien. Selain itu, sistem pengiriman drone perusahaan yang akan datang juga dijalankan oleh data besar dan konsep teknologi terkait.

Walmart

Sebelum Walmart membuat dan menambahkan alat pencarian dan analisis media sosial real-time pada tahun 2011 untuk mendapatkan informasi pengguna yang komprehensif. Untuk mencapai segmentasi bermacam-macam yang terstruktur dengan baik, optimalisasi rute pengiriman, manajemen rantai pasokan, manajemen inventaris, dan pelacakan, dan elemen alur kerja penting lainnya, bisnis menggunakan berbagai metodologi ilmu data.

Etsy

Platform ini bekerja sama dengan hampir 800.000 pedagang yang menyediakan barang dan jasa kepada lebih dari 40 juta pengguna bulanan. Selain itu, harus memberikan bantuan teknis dan pengalaman pengguna yang sesuai untuk kedua belah pihak dalam perjanjian. Di sini, big data berfungsi sebagai pendukung utama. Keuntungan bisnis dari menggabungkan teknik pemrosesan data besar dengan tombol reguler sesekali karena omset pemasaran yang sangat besar

Alibaba

Tujuan utama platform ini adalah untuk menyediakan landasan bagi transaksi tanpa kontak antara penjual/penyedia layanan dan pembeli/klien. Oleh karena itu, teknologi pada akhirnya memungkinkan platform untuk memenuhi tujuan ini. Di sini, prinsip big data membantu dalam mengelola semua interaksi, meningkatkan keamanan transaksi online, dan menyimpan semua data yang relevan dengan aman. Oleh karena itu, baik bagi Alibaba untuk menjaga biaya operasional dan menghindari risiko yang signifikan.

Kesimpulan

Data besar dalam eCommerce tentunya merupakan salah satu kekuatan utama di balik perkembangan eCommerce modern. Karena menawarkan kemampuan yang meningkatkan tingkat kinerja dalam bisnis dari semua ukuran, dengan berbagai alur kerja dan tujuan. Penelitian kami menunjukkan bahwa penggunaan Big data di eCommerce akan meningkat lebih jauh pada tahun 2022. Hubungi kami sekarang juga jika Anda memerlukan bantuan untuk menerapkan big data ke dalam rencana bisnis Anda atau ingin tahu lebih banyak tentang apa yang baru-baru ini kami temukan. Magesolution by AHT Tech JSC selalu siap mendukung Anda setiap saat

>>> Baca lebih lanjut:

Bagaimana menerapkan Transformasi Digital ke bisnis eCommerce Anda secara efektif

10+ platform grosir B2B terbaik untuk mengembangkan bisnis Anda.

Platform eCommerce B2B terbaik untuk menskalakan bisnis B2B Anda dengan cepat