Big data w eCommerce: Definicje, zalety, przykłady i trendy Big Data

Z roku na rok Big Data w eCommerce zyskuje na popularności. Analizy Big Data i inne technologie są wykorzystywane w tego rodzaju handlu w celu zwiększenia interakcji z klientem, dostosowania doświadczenia zakupowego i zwiększenia przychodów. Ma wiele zalet, ale jest też kilka trudności, które trzeba rozwiązać. W tym artykule omówimy bardziej szczegółowo Big Data w eCommerce, omówimy niektóre z ich zalet i wad oraz zaproponujemy prognozy dotyczące zmian w przyszłości. Czy jesteś gotowy, aby zacząć już teraz?

Czym są Big Data w eCommerce?

Big data to ogromny zbiór ustrukturyzowanych, nieustrukturyzowanych i częściowo ustrukturyzowanych danych, które można wykorzystać do wyodrębnienia informacji. Korzysta z niego wiele sektorów, w tym handel elektroniczny, opieka zdrowotna, energetyka, finanse, produkcja, transport, a nawet rządy. Aby zwiększyć zaangażowanie klientów, dostosować sposób robienia zakupów i zwiększyć przychody, big data w eCommerce wykorzystuje big data i analizy. Klienci są angażowani przez Big Data w eCommerce na dwa główne sposoby: poprzez otrzymywanie dostosowanych rekomendacji i mając większy dostęp do szczegółów produktu.

Zalety Big Data w eCommerce

Podkreślamy niektóre zalety korzystania z Big Data w biznesie eCommerce, na wypadek, gdybyś nadal nie był pewien, dlaczego w ogóle zwracasz na to tyle uwagi. Big data ma wystarczająco dużo okazji, aby wpłynąć na biznes eCommerce, przynosząc ze sobą pewne możliwości i perspektywy zmieniające zasady gry. zwłaszcza te w następujący sposób.

Popraw wrażenia z zakupów!

Techniki analizy predykcyjnej wymagają możliwości obsługi dużych zbiorów danych. Ponieważ ułatwia identyfikowanie i prognozowanie potrzeb użytkowników, ocenę trendów w zachowaniu użytkowników i odpowiednią poprawę doświadczenia użytkownika. Dodatkowo skutecznie wpływa na całe wrażenie oferowanego przez Ciebie doświadczenia zakupowego. W ten sposób technologia umożliwia szybką, obszerną analizę danych generowanych przez użytkowników zebranych na podstawie zachowań użytkowników na własnym rynku internetowym lub sklepie.

Z tego powodu firmy eCommerce mogą tworzyć towary i usługi, które idealnie pasują do ich docelowych odbiorców. Na przykład Amazon wykorzystuje zaawansowane algorytmy routingu oparte na dużych zbiorach danych, aby poprawić wrażenia użytkownika, a jednocześnie zoptymalizować operacje logistyczne firmy.

Personalizacja zakupów

Z wykorzystaniem big data można wdrożyć dużą personalizację, czyli zestaw procedur, które mają na celu specyficzne dostosowanie kampanii reklamowych do wymagań Biura Technicznego poprzez uważne monitorowanie i pozyskiwanie komercyjnych informacji o użytkownikach

Jest to skuteczny sposób kierowania, segmentacji i personalizacji doświadczeń użytkowników. Aby zwiększyć współczynniki konwersji, możesz podzielić użytkowników na niewiarygodnie małe grupy, korzystając z dogłębnego monitorowania odbiorców

Wyższe bezpieczeństwo płatności

Silniki przetwarzania płatności są w stanie lepiej identyfikować nieuczciwe działania w przepływach płatności online ze względu na podstawową zdolność Big Data do badania dużych zbiorów danych. Cyberprzestępcy mają również ograniczone możliwości wykonywania szkodliwych operacji. Zapewnia to bezpieczniejsze środowisko zakupów. Na przykład PayPal wykorzystuje algorytmy oparte na big data, aby wykorzystać możliwości uczenia maszynowego i sprawić, by jego system był sprawny w rozpoznawaniu oszustw wśród milionów transakcji.

Korekty usług w czasie rzeczywistym

Big data pomaga dynamicznie dostosowywać się do danej sytuacji biznesowej poprzez dogłębne badanie poziomu zadowolenia klientów, identyfikację trudności związanych z realizacją i dostawą zamówienia oraz inne możliwości definiowania punktów zadowolenia i percepcji klienta. Dodatkowo, jeśli wiesz, jak skutecznie zadowolić swoich klientów, możesz ich zatrzymać i dzięki temu zwiększyć sprzedaż i zyski.

Zwiększ SEO

Dostarczając sprzedawcom wnikliwą wiedzę na temat tego, czego szukają ich klienci, i umożliwiając im optymalizację stron produktów, tak aby towary te pojawiały się na górze wyników wyszukiwania, analiza big data może przynieść korzyści w działaniach SEO sprzedawców. Dzięki temu strona produktu jest aktualna, dokładna i trafna. Big Data może być również wykorzystana do poprawy optymalizacji współczynnika konwersji (CRO).

Inteligentne chatboty do obsługi klienta

Jednym z najważniejszych jest powiązanie między zautomatyzowanymi chatbotami do obsługi klienta wspieranymi przez sztuczną inteligencję a przypadkami użycia dużych zbiorów danych w eCommerce. Inteligentne boty mogą pomóc w gromadzeniu danych na podstawie ustalonych kryteriów i natychmiastowym ich sortowaniu, oszczędzając w ten sposób czas i wysiłek.

Główne trendy Big Data w eCommerce

Analityka danych

Więcej danych będzie trzeba przetwarzać i analizować szybciej i dokładniej dzięki Internetowi Rzeczy. Przetwarzanie informacji będzie odbywało się na zdumiewająco wysokim standardzie po zintegrowaniu z najnowocześniejszymi koncepcjami technologicznymi, takimi jak sztuczna inteligencja, Internet rzeczy, big data itp. W rezultacie pomaga zarówno dużym, jak i małym firmom we wszystkich sektorach w ulepszaniu wewnętrznych procedur i znacznie zmniejszy koszty zarządzania danymi.

Automatyzacja

Wszystkie rodzaje sektorów koncentrują się obecnie na przepływie pracy, interakcjach i innych formach automatyzacji, w których ręczne, rutynowe i droższe operacje można zastąpić alternatywnymi technikami zautomatyzowanymi. Jest to szczególnie istotne w przypadku całodobowej obsługi klienta, chatbotów i tłumaczenia treści dla wygody klientów.

Zapewni znaczne obniżenie kosztów bez wpływu na jakość usług. Dzięki chatbotom autonomiczna wizualizacja danych i tłumaczenie powinny pomóc firmom na całym świecie osiągnąć wyższy poziom obsługi klienta.

>>> Przeczytaj także: 10 najważniejszych trendów w transformacji cyfrowej na 2022 r .

Personalizacja doświadczenia

Wiele osób przyzwyczaiło się do tego, że kilka aplikacji, stron internetowych i innych elementów, z których regularnie korzystają, wydaje się już wiedzieć, czego potrzebują lub chcą kupić.

Przyszli dostawcy nowoczesnych usług eCommerce powinni być w stanie dynamicznie dostosowywać się do wymagań i preferencji każdego indywidualnego klienta. Powinno to zachęcić potencjalnych klientów do dalszych postępów w lejku sprzedaży i mieć pozytywny wpływ na współczynniki konwersji dla dostawców.

Wzmocniona ochrona danych użytkownika

Potrzeba zapewnienia bezpieczeństwa danych osobowych i firmowych będzie rosła tylko dlatego, że więcej potencjalnych klientów będzie zachęcanych do dokonywania transakcji online. Dzięki temu klienci będą chętniej wykorzystywać swoje dane osobowe i biznesowe w Internecie.

Co powinieneś zrobić, aby już teraz zacząć wykorzystywać big data w swojej firmie?

# Przeprowadzaj testy A/B za pomocą Big Data Analytics

Testy A/B to popularna metoda testowania w wielu firmach. Testy te niosą ze sobą wiele korzyści wynikających z analizy Big Data. Ponieważ pozwala Ci wykorzystać Big Data do Twojej dyspozycji, aby zebrać precyzyjne wyniki do testów A/B. Na podstawie tych wyników możesz wprowadzić zmiany, które pomogą Twojej firmie odnieść sukces.

# Zintegruj Big Data z obecnymi narzędziami Business Intelligence

Korzystając z analityki Big Data, niekoniecznie musisz wdrażać nowe technologie Big Data. Aby sprostać Twoim potrzebom, a także osiągnąć cele w dowolnym momencie, często istnieje możliwość zintegrowania analityki Big Data z już istniejącymi narzędziami Business Intelligence. Dlatego, chociaż możesz angażować się w dowolny element analizy big data, nie jesteś do tego zobowiązany.

# Modelowanie predykcyjne i scoring z analizą big data

Big data może być również wykorzystywana do ulepszania punktacji i modelowania predykcyjnego. Big data daje możliwość uzyskania bardziej precyzyjnych wyników dla tych procesów i dostarczania ich w sposób zrozumiały dla decydentów. Długoterminowe korzyści obejmują lepsze przygotowanie firmy na szereg warunków rynkowych i bazy klientów,…..

# Analizuj artefakty Big Data i dane strukturalne

Analityka Big Data może pomóc w lepszym zrozumieniu wymagań i celów Twojej firmy, umożliwiając uzyskanie szerokiej informacji na ich temat. W rezultacie możesz określić, co musisz zrobić teraz i w przyszłości, aby stać się lepszym. Właściwie wykorzystana analiza danych big data może zapewnić wgląd w działania, który pomoże Ci szybko identyfikować problemy i znajdować rozwiązania.

# Podejmuj lepsze decyzje biznesowe dzięki Big Data Analytics

Wykorzystanie analityki big data może pomóc firmom w ustaleniu, jak oferować klientom jak najlepsze wrażenia i bardziej osobiście się z nimi kontaktować. Odpowiednio obsługiwane big data zapewniają bezprecedensowy dostęp do informacji o zachowaniach klientów. Jest to korzystne zarówno dla Ciebie, jak i Twoich klientów.

Najbardziej udane przypadki użycia w handlu elektronicznym

eBay

Ta znana giełda internetowa, obsługująca ponad 140 milionów aktywnych klientów różnymi kanałami, ze względu na skalę i zakres swojej działalności musi radzić sobie ze znaczną rotacją danych klientów. Te 250 terabajtów danych jest zapisywanych i odczytywanych około 5–6 milionów razy dziennie. To jest powód, dla którego biznes skorzystał z szansy na wdrożenie technologii do szybkiego przetwarzania dużych ilości danych. Dane dotyczące węża pokazują, jak duże ilości danych pomagają firmie radzić sobie z presją rynku.

Ponadto eBay wykorzystuje dogłębną analizę danych, aby uzyskać wszechstronne zrozumienie zachowań użytkowników, wyposaża rozwiązanie ShopBot w funkcje big data, aby lepiej spersonalizować zakupy, a także wykorzystuje sztuczną inteligencję do inteligentnych sugestii i wyszukiwania obrazów.

Amazonka

Amazon jest ważnym przypadkiem użycia dużych zbiorów danych w eCommerce. Co więcej, nie bez powodu jest konsekwentnie umieszczany na listach najlepiej prosperujących sprzedawców internetowych. Ta firma wie, które koncepcje technologiczne należy podkreślić, aby efektywnie się rozwijać i prawidłowo funkcjonować wszystkie bieżące operacje. Dodatkowo doskonale sprawdza się w wykorzystywaniu big data w eCommerce. W rezultacie platforma rynkowa uwzględnia złożone pomysły dotyczące nauki o danych w podstawę systemu do tworzenia rekomendacji produktów. Inteligentna analityka służy do śledzenia głównych wymagań i preferencji sprzedawcy podczas analizy zachowań zakupowych klientów.

Dodatkowo analiza predykcyjna jest wykorzystywana na różnych platformach społecznościowych, aby lepiej zrozumieć i prognozować zachowania zakupowe klientów. Ponadto nadchodzący system dostarczania dronów firmy jest również obsługiwany przez duże zbiory danych i powiązane koncepcje technologiczne.

Walmart

Zanim Walmart stworzył i dodał narzędzie do wyszukiwania i analizy mediów społecznościowych w czasie rzeczywistym w 2011 roku, aby uzyskać wyczerpujące informacje o użytkownikach. Aby osiągnąć dobrze ustrukturyzowaną segmentację asortymentu, optymalizację tras dostaw, zarządzanie łańcuchem dostaw, zarządzanie zapasami i śledzenie oraz inne krytyczne elementy przepływu pracy, firma stosuje różnorodne metodologie analizy danych.

Etsy

Platforma ta współpracuje z prawie 800 000 handlowcami, którzy dostarczają towary i usługi ponad 40 milionom użytkowników miesięcznie. Dodatkowo musi zapewniać odpowiednią pomoc techniczną i doświadczenie użytkownika dla obu stron umowy. Tutaj głównym wsparciem są big data. Firma czerpie korzyści z łączenia technik przetwarzania dużych zbiorów danych z okazjonalnymi zwykłymi przyciskami ze względu na ogromne obroty marketingowe

Alibaba

Głównym celem platformy jest stworzenie gruntu dla transakcji zbliżeniowych pomiędzy sprzedawcami/usługodawcami a kupującymi/klientami. Dlatego technologia ostatecznie umożliwia platformie osiągnięcie tego celu. Tutaj zasady big data pomagają w zarządzaniu wszystkimi interakcjami, zwiększeniu bezpieczeństwa transakcji online i bezpiecznym przechowywaniu wszystkich istotnych danych. W rezultacie dla Alibaba dobrze jest utrzymywać koszty operacyjne i unikać znacznego ryzyka.

Wniosek

Big data w eCommerce to z pewnością jedna z głównych sił stojących za rozwojem nowoczesnego eCommerce. Ponieważ oferuje możliwości, które poprawiają wskaźniki wydajności w firmach każdej wielkości, z różnymi przepływami pracy i celami. Nasze badania sugerują, że wykorzystanie Big Data w eCommerce znacznie wzrośnie w 2022 roku. Skontaktuj się z nami już teraz, jeśli potrzebujesz pomocy we wdrażaniu big data do swojego biznesplanu lub chcesz dowiedzieć się więcej o tym, co ostatnio odkryliśmy. Magesolution by AHT Tech JSC jest zawsze gotowy do pomocy w każdej chwili

>>> Czytaj dalej:

Jak skutecznie zastosować transformację cyfrową w swoich biznesach eCommerce?

Ponad 10 najlepszych platform hurtowych B2B do rozwoju Twojej firmy.

Najlepsza platforma eCommerce B2B do szybkiego skalowania Twojego biznesu B2B