电子商务中的大数据：大数据的定义、优势、示例和趋势

每年，电子商务中的大数据都变得越来越流行。 在这种商务中使用大数据分析和其他技术来增强客户互动、定制购物体验并增加收入。 它有许多优点，但也有一些必须解决的困难。 在本文中，我们将更详细地讨论电子商务中的大数据，回顾它的一些优点和缺点，并预测它在未来将如何变化。 你准备好现在开始了吗？

什么是电子商务中的大数据？

大数据是可用于提取信息的结构化、非结构化和半结构化数据的巨大集合。 许多行业，包括电子商务、医疗保健、能源、金融、制造、运输，甚至政府，都在使用它。 为了增强客户参与度、定制购物体验并增加收入，电子商务中的大数据使用大数据和分析。 电子商务中的大数据以两种主要方式吸引客户：接收量身定制的建议和更多地访问产品详细信息。

大数据在电子商务中的优势

我们强调在电子商务业务中使用大数据的一些优势，以防您仍然不清楚为什么要如此关注它。 大数据已经有足够的机会影响电子商务业务，带来一些改变游戏规则的能力和前景。 特别是以下的。

提升购物体验

预测分析技术需要大数据能力。 因为它可以更轻松地识别和预测用户需求，评估用户行为趋势，并相应地增强用户体验。 此外，它有效地影响了您提供的购买体验的整体印象。 因此，该技术能够对从在线市场或商店中的用户行为收集的用户生成数据进行快速、广泛的分析。

出于这个原因，电子商务公司可以创造完全适合其目标受众的商品和服务。 例如，亚马逊使用复杂的大数据驱动的配送路线算法来增强用户体验，同时优化公司的物流运营。

购物个性化

使用大数据，您可以实施大个性化，这是一套程序，旨在通过仔细监控和获取商业用户信息，专门针对 TA 的需求定制广告活动

这是定位、细分和个性化用户体验的有效方式。 为了提高转化率，您可以使用深入的受众监控将用户分成非常小的组

更高的支付安全性

由于大数据具有检查大型数据集的主要能力，支付处理引擎能够更好地识别在线支付流程中的欺诈活动。 网络犯罪分子进行有害操作的能力也受到限制。 这带来了更安全的购物环境。 例如，PayPal 使用大数据驱动的算法来利用机器学习机会，使其系统擅长识别数百万笔交易中的欺诈行为。

实时服务调整

大数据通过深入研究客户满意度水平、识别与订单处理和交付相关的困难以及定义客户满意度和感知点的其他可能性，帮助您动态适应相关业务情况。 此外，如果您知道如何有效地满足您的客户，您可以留住他们，从而增加销售额和利润。

提升搜索引擎优化

通过为零售商提供有关其客户正在寻找什么的深刻知识，并使他们能够优化产品页面，以便这些商品出现在搜索结果的顶部，大数据分析可能有利于零售商的 SEO 工作。 这可以确保产品页面是更新的、准确的和相关的。 大数据也可用于提高转化率优化 (CRO)。

用于客户支持的智能聊天机器人

自动化人工智能驱动的客户服务聊天机器人与电子商务中的大数据用例之间的联系是最重要的。 智能机器人可以帮助您根据预设的标准收集数据并立即进行排序，从而节省您的时间和精力。

电子商务大数据的主要趋势

数据分析

由于物联网，需要更快、更彻底地处理和分析更多数据。 与人工智能、物联网、大数据等前沿技术理念相结合，信息处理将以惊人的高标准完成，从而帮助各行各业的大小企业改进内部流程并显着降低数据管理费用。

自动化

目前，各种行业都专注于工作流、交互和其他形式的自动化，其中手动、常规和更昂贵的操作可能会被替代自动化技术所取代。 这与 24/7 客户支持、聊天机器人和内容翻译特别相关，以方便客户。

它将在不影响服务质量的情况下显着降低成本。 借助聊天机器人，自主数据可视化和翻译应该可以帮助世界各地的公司实现更高水平的客户体验。

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体验个性化

许多人已经习惯了这样一个事实，即他们经常使用的几个应用程序、网站和其他项目似乎已经知道他们需要或想要购买什么。

未来的现代电子商务服务提供商应该能够动态地适应每个客户的需求和偏好。 这应该会鼓励潜在客户在销售渠道中进一步发展，并对供应商的转化率产生积极影响。

加强用户数据保护

由于鼓励更多潜在客户进行在线交易，因此对确保个人和公司数据安全的需求只会增加。 因此，客户将更有可能在线使用他们的个人和业务数据。

您现在应该怎么做才能开始在您的业务中使用大数据？

# 使用大数据分析执行 A/B 测试

A/B 测试是许多企业流行的测试方法。 这种测试带来了大数据分析的许多优势。 因为它允许您利用可用的大数据来收集 A/B 测试的精确结果。 根据这些结果，您可以进行调整以帮助您的业务取得成功。

# 将大数据集成到当前的商业智能工具中

使用大数据分析时，您不一定需要实施新的大数据技术。 为了随时满足您的需求并实现目标，通常可以将大数据分析集成到现有的商业智能工具中。 因此，尽管您可以自由参与大数据分析的任何组件，但您没有义务这样做。

# 使用大数据分析进行预测建模和评分

大数据也可用于增强评分和预测建模。 大数据使您能够为这些流程生成更精确的结果，并以决策者可以理解的方式交付它们。 长期优势包括更好地为您的业务做好准备以应对各种市场条件和客户群......

# 分析大数据工件和结构化数据

大数据分析可以让您获得有关它们的广泛情报，从而帮助您更好地了解您的业务需求和目标。 因此，您可以确定现在和将来需要做什么才能变得更好。 如果使用得当，大数据分析可以提供可操作的洞察力，帮助您快速识别问题并找到解决方案。

# 使用大数据分析做出更好的业务决策

利用大数据分析可以帮助企业弄清楚如何为客户提供尽可能好的体验并更个性化地与他们互动。 如果处理得当，大数据可以让您前所未有地访问有关客户行为的信息。 这对您和您的客户都有利。

最成功的电子商务用例

易趣

这个著名的在线市场通过各种渠道为超过 1.4 亿活跃客户提供服务，由于其运营规模和范围，必须处理大量的客户数据周转。 这 250 TB 的数据每天大约被写入和读取 5-6 百万次。 这就是为什么企业抓住机会实施快速、大数据处理技术的原因。 软管数据显示了大数据在多大程度上帮助企业应对市场压力。

此外，eBay 利用深入的数据分析来全面了解用户行为，为 ShopBot 解决方案提供大数据功能以提供更好的个性化购物体验，并结合人工智能进行智能建议和图像搜索。

亚马逊

亚马逊是电子商务中大数据的重要用例。 此外，它一直被列入表现最好的在线零售商名单是有充分理由的。 该企业知道要突出哪些技术概念，以便有效地发展并保持所有当前运营的正常运行。 此外，它擅长将大数据用于电子商务。 因此，市场将复杂的数据科学理念纳入系统的基础，以进行产品推荐。 智能分析用于跟踪 TA 的主要要求和偏好，同时分析客户的购买行为。

此外，预测分析用于各种社交媒体平台，以更好地了解和预测客户的购买行为。 此外，该公司即将推出的无人机交付系统也由大数据和相关技术概念运行。

沃尔玛

此前，沃尔玛在 2011 年创建并添加了实时社交媒体搜索和分析工具，以获取全面的用户信息。 为了完成结构良好的分类细分、交付路线优化、供应链管理、库存管理和跟踪以及其他关键工作流元素，企业采用了各种数据科学方法。

易趣

该平台与近 800,000 家商家合作，为每月超过 4000 万用户提供商品和服务。 此外，它必须为协议双方提供适当的技术援助和用户体验。 在这里，大数据是主要支撑。 由于巨大的营销营业额，业务受益于将大数据处理技术与偶尔的常规按钮相结合

阿里巴巴

该平台的主要目标是为卖家/服务提供商和买家/客户之间的非接触式交易提供基础。 因此，该技术最终使平台能够实现这一目标。 在这里，大数据原则有助于管理所有交互、增强在线交易的安全性以及安全地存储所有相关数据。 因此，阿里巴巴有利于维持运营费用并避免重大风险。

结论

电子商务中的大数据无疑是现代电子商务发展的主要力量之一。 因为它提供的功能可以提高各种规模的企业的绩效率，具有各种工作流程和目的。 我们的研究表明，到 2022 年，大数据在电子商务中的使用将进一步增加。如果您需要帮助将大数据纳入您的业务计划或想了解更多关于我们最近发现的信息，请立即与我们联系。 AHT Tech JSC的Magesolution随时准备为您提供支持

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