Big data în eCommerce: definiții, avantaje, exemple și tendințe ale Big Data

În fiecare an, Big Data în comerțul electronic devine mai populară. Analiza datelor mari și alte tehnologii sunt utilizate în acest tip de comerț pentru a îmbunătăți interacțiunea cu clienții, pentru a personaliza experiența de cumpărături și pentru a crește veniturile. Are numeroase avantaje, dar există și câteva dificultăți care trebuie rezolvate. În acest articol, vom discuta mai detaliat despre Big Data în comerțul electronic, vom trece peste unele dintre beneficiile și dezavantajele sale și vom oferi predicții despre cum se va schimba în viitor. Ești gata să începi chiar acum?

Ce este Big Data în comerțul electronic?

Big Data este o colecție imensă de date structurate, nestructurate și semi-structurate care pot fi folosite pentru a extrage informații. Numeroase sectoare, inclusiv comerțul electronic, sănătatea, energia, finanțele, producția, transportul și chiar guvernele îl folosesc. Pentru a spori implicarea clienților, a personaliza experiența de cumpărături și pentru a crește veniturile, big data în comerțul electronic utilizează date mari și analize. Clienții sunt implicați de Big Data în comerțul electronic în două moduri principale: primind recomandări personalizate și având mai mult acces la detaliile produsului.

Avantajele Big Data în comerțul electronic

Subliniem câteva avantaje ale utilizării Big Data în afacerea de comerț electronic, în cazul în care încă nu știți de ce să acordați atât de multă atenție. Big Data a avut destule oportunitati de a influența afacerea de comerț electronic, aducând cu ele unele capacități și perspective care schimbă jocul. mai ales cele de mai jos.

Îmbunătățiți experiența de cumpărături

Tehnicile de analiză predictivă necesită capacități de date mari. Deoarece facilitează identificarea și prognozarea dorințelor utilizatorilor, evaluarea tendințelor de comportament ale utilizatorilor și îmbunătățirea experienței utilizatorului în consecință. În plus, afectează efectiv întreaga impresie a experienței de cumpărare pe care o oferiți. Astfel, tehnologia permite o analiză rapidă și extinsă a datelor generate de utilizatori colectate din comportamentele utilizatorilor în piața sau magazinul online.

Din acest motiv, companiile de comerț electronic pot crea bunuri și servicii care se potrivesc perfect publicului țintă. De exemplu, Amazon folosește algoritmi sofisticați de rutare a livrărilor bazați pe date mari pentru a îmbunătăți experiența utilizatorului, optimizând în același timp operațiunile logistice ale companiei.

Personalizarea cumpărăturilor

Cu ajutorul datelor mari, puteți implementa o personalizare mare, un set de proceduri concepute pentru a personaliza în mod specific campaniile de publicitate la cerințele AT prin monitorizarea atentă și achiziționarea de informații comerciale despre utilizatori.

Acesta este o modalitate eficientă de direcționare, segmentare și personalizare a experiențelor utilizatorilor. Pentru a crește ratele de conversie, puteți împărți utilizatorii în grupuri incredibil de mici utilizând monitorizarea aprofundată a publicului

Securitate mai mare a plăților

Motoarele de procesare a plăților sunt mai capabile să identifice activitățile frauduloase în cadrul fluxurilor de plăți online, datorită capacității primare a datelor mari de a examina seturi mari de date. Infractorii cibernetici sunt, de asemenea, limitati în capacitatea lor de a efectua operațiuni dăunătoare. Acest lucru aduce un mediu de cumpărături mai sigur. De exemplu, PayPal folosește algoritmi bazați pe date mari pentru a profita de oportunitățile de învățare automată și pentru a-și face sistemul capabil să recunoască fraudele din milioane de tranzacții.

Ajustări de servicii în timp real

Big Data vă ajută să vă adaptați dinamic la situația relevantă de afaceri prin studiul aprofundat al nivelurilor de satisfacție a clienților, identificarea dificultăților legate de procesarea și livrarea comenzilor și alte posibilități la definirea punctelor de fericire și percepție ale clienților. În plus, dacă știi cum să-ți satisfaci în mod eficient clienții, îi poți păstra în preajmă și, ca rezultat, crește vânzările și profiturile.

Îmbunătățiți SEO

Oferind comercianților cu amănuntul cunoștințe aprofundate despre ceea ce caută clienții lor și permițându-le să optimizeze paginile de produse, astfel încât aceste bunuri să apară în partea de sus a rezultatelor căutării, analiza big data poate aduce beneficii eforturilor de SEO ale retailerilor. Acest lucru vă asigură că pagina produsului este actualizată, corectă și relevantă. Big Data poate fi, de asemenea, utilizat pentru a îmbunătăți optimizarea ratei de conversie (CRO).

Chatbot inteligent pentru asistență clienți

Legătura dintre chatbot-urile automate de servicii pentru clienți alimentate de AI și cazurile de utilizare a datelor mari în comerțul electronic este printre cele mai semnificative. Boții inteligenți vă pot ajuta să culegeți date pe baza criteriilor prestabilite și să le sortați imediat în conformitate, economisind astfel timp și efort.

Principalele tendințe ale Big Data în comerțul electronic

Analiza datelor

Mai multe date vor trebui gestionate și analizate mai rapid și amănunțit datorită Internetului obiectelor. Procesarea informațiilor va fi realizată la un standard uimitor de înalt atunci când este integrată cu concepte tehnologice de ultimă oră, cum ar fi inteligența artificială, Internetul obiectelor, big data etc. Prin urmare, ajută atât întreprinderile mari, cât și micile din toate sectoarele să îmbunătățească procedurile interne. și reduce semnificativ cheltuielile de gestionare a datelor.

Automatizare

Toate tipurile de sectoare se concentrează în prezent pe fluxul de lucru, interacțiuni și alte forme de automatizare în care operațiunile manuale, de rutină și mai scumpe pot fi înlocuite cu tehnici automate alternative. Acest lucru este deosebit de relevant pentru asistența pentru clienți 24/7, chatbot și traducerea de conținut pentru confortul clienților.

Acesta va oferi reduceri semnificative de costuri fără a afecta calitatea serviciilor. Cu chatbot-uri, vizualizarea autonomă a datelor și traducerea ar trebui să ajute companiile din întreaga lume să atingă următorul nivel de experiență pentru clienți.

>>> Citește și: Top 10 tendințe cheie în transformarea digitală pentru 2022

Personalizarea experienței

Mulți oameni s-au obișnuit cu faptul că mai multe aplicații, site-uri web și alte articole pe care le folosesc în mod regulat par să știe deja de ce au nevoie sau de ce doresc să cumpere.

Viitorii furnizori moderni de servicii de comerț electronic ar trebui să se poată adapta în mod dinamic la cerințele și preferințele fiecărui client în parte. Acest lucru ar trebui să încurajeze clienții potențiali să progreseze mai departe în pâlnia vânzărilor și să aibă un impact pozitiv asupra ratelor de conversie pentru furnizori.

Protecție consolidată a datelor utilizatorilor

Nevoia de securitate asigurată a datelor personale și ale companiei va crește doar pentru că mai mulți clienți potențiali sunt încurajați să facă tranzacții online. Ca rezultat, clienții vor avea mai multe șanse să-și folosească datele personale și de afaceri online.

Ce ar trebui să faceți pentru a începe să utilizați datele mari în afacerea dvs. chiar acum?

# Efectuați teste A/B utilizând Big Data Analytics

Testarea A/B este o metodă de testare populară pentru multe companii. Această testare aduce o mulțime de avantaje din analiza datelor mari. Pentru că vă permite să utilizați Big Data de care aveți la dispoziție pentru a colecta rezultate precise pentru testarea A/B. Pe baza acestor rezultate, puteți face ajustări care vă vor ajuta afacerea să reușească.

# Integrați Big Data în instrumentele actuale de business intelligence

Când utilizați analiza Big Data, nu trebuie neapărat să implementați noi tehnologii Big Data. Pentru a vă satisface nevoile și pentru a atinge obiectivele în orice moment, este adesea posibil să integrați analiza Big Data în instrumentele de business intelligence deja existente. Prin urmare, deși sunteți liber să vă implicați în orice componentă a analizei datelor mari, nu sunteți obligat să faceți acest lucru.

# Modelare predictivă și punctare cu analize de date mari

Datele mari pot fi, de asemenea, utilizate pentru a îmbunătăți scorul și modelarea predictivă. Big Data vă oferă puterea de a produce rezultate mai precise pentru aceste procese și de a le furniza într-un mod pe care factorii de decizie le pot înțelege. Avantajele pe termen lung includ o mai bună pregătire a afacerii dumneavoastră pentru o serie de condiții de piață și baze de clienți,...

# Analizați artefactele Big Data și datele structurate

Analiza Big Data vă poate ajuta să înțelegeți mai bine cerințele și obiectivele afacerii dvs., permițându-vă să obțineți informații ample despre acestea. Drept urmare, puteți determina ce trebuie să faceți acum și în viitor pentru a vă îmbunătăți. Atunci când este utilizată corect, analiza Big Data poate oferi informații utile care vă ajută să identificați rapid problemele și să găsiți soluții.

# Luați decizii de afaceri mai bune utilizând Big Data Analytics

Folosirea analizei de date mari poate ajuta companiile să descopere cum să ofere clienților cea mai bună experiență posibilă și să interacționeze cu ei mai personal. Atunci când sunt tratate în mod corespunzător, big data vă oferă acces fără precedent la informații despre comportamentul clienților. Acest lucru este avantajos atât pentru tine, cât și pentru clienții tăi.

Cele mai de succes cazuri de utilizare pentru comerțul electronic

eBay

Această piață online binecunoscută, care deservește peste 140 de milioane de clienți activi prin diverse canale, trebuie să facă față unei cifre de afaceri semnificative a datelor clienților datorită amplorii și sferei operațiunilor sale. Acești 250 de teraocteți de date sunt scrieți și citiți de aproximativ 5-6 milioane de ori în fiecare zi. Acesta este motivul pentru care afacerea a sărit cu șansa de a implementa tehnologia pentru procesarea rapidă și mare a datelor. cifrele furtunului arată cât de multă big data ajută afacerea să facă față presiunii pieței.

În plus, eBay folosește analiza aprofundată a datelor pentru a obține o înțelegere cuprinzătoare a comportamentului utilizatorilor, alimentează soluția ShopBot cu capabilități de date mari pentru experiențe de cumpărături mai personalizate și încorporează AI pentru sugestii inteligente și căutare de imagini.

Amazon

Amazon este un caz de utilizare semnificativ pentru big data în comerțul electronic. În plus, este inclus în mod constant în listele cu cei mai buni retaileri online, dintr-un motiv întemeiat. Această afacere știe ce concepte tehnologice să evidențieze pentru a crește eficient și a menține toate operațiunile curente să funcționeze corect. În plus, excelează în utilizarea datelor mari pentru comerțul electronic. Ca rezultat, piața încorporează idei complexe de știință a datelor în baza sistemului pentru a face recomandări de produse. Analiza inteligentă este utilizată pentru a urmări principalele cerințe și preferințe ale AT în timp ce se analizează comportamentele de cumpărare ale clienților.

În plus, analiza predictivă este utilizată pe diverse platforme de social media pentru a înțelege și a prognoza mai bine comportamentele de cumpărare ale clienților. În plus, viitorul sistem de livrare cu drone al companiei este, de asemenea, condus de date mari și concepte tehnologice asociate.

Walmart

Înainte, Walmart a creat și adăugat un instrument de căutare și analiză în timp real în rețelele sociale în 2011 pentru a obține informații complete despre utilizatori. Pentru a realiza o segmentare bine structurată a sortimentului, optimizarea rutei de livrare, managementul lanțului de aprovizionare, managementul stocurilor și urmărirea și alte elemente critice ale fluxului de lucru, afacerea folosește o varietate de metodologii de știință a datelor.

Etsy

Această platformă colaborează cu aproape 800.000 de comercianți care furnizează bunuri și servicii pentru peste 40 de milioane de utilizatori lunar. În plus, trebuie să ofere asistență tehnică adecvată și experiență de utilizare pentru ambele părți la acord. Aici, big data servește drept suport principal. Afacerea beneficiază de combinarea tehnicilor de procesare a datelor mari cu butoane regulate ocazionale din cauza cifrei de afaceri enorme de marketing

Alibaba

Scopul principal al platformei este de a oferi un teren pentru tranzacții fără contact între vânzători/furnizori de servicii și cumpărători/clienți. Prin urmare, tehnologia permite în cele din urmă platformei să îndeplinească acest obiectiv. Aici, principiile big data ajută la gestionarea tuturor interacțiunilor, la îmbunătățirea securității tranzacțiilor online și la stocarea în siguranță a tuturor datelor relevante. Drept urmare, este bine ca Alibaba să mențină cheltuielile operaționale și să evite riscurile semnificative.

Concluzie

Big Data în comerțul electronic este cu siguranță una dintre principalele forțe din spatele dezvoltării comerțului electronic modern. Pentru că oferă capabilități care îmbunătățesc ratele de performanță în afaceri de toate dimensiunile, cu o varietate de fluxuri de lucru și scopuri. Cercetările noastre sugerează că utilizarea datelor mari în comerțul electronic va crește mult în continuare în 2022. Luați legătura cu noi chiar acum dacă aveți nevoie de asistență pentru implementarea datelor mari în planul dvs. de afaceri sau doriți să aflați mai multe despre ceea ce am descoperit recent. Magesolution de la AHT Tech JSC este întotdeauna gata să vă sprijine în orice moment

>>> Citeste in continuare:

Cum să aplicați eficient Transformarea digitală afacerilor dvs. de comerț electronic

10+ cele mai bune platforme angro B2B pentru a vă dezvolta afacerea.

Cea mai bună platformă de comerț electronic B2B pentru a vă extinde rapid afacerea B2B