Большие данные в электронной коммерции: определения, преимущества, примеры и тенденции больших данных

С каждым годом Big Data в электронной коммерции становится все популярнее. Аналитика больших данных и другие технологии используются в этом виде коммерции для улучшения взаимодействия с клиентами, адаптации покупательского опыта и увеличения доходов. Он имеет множество преимуществ, но есть и некоторые трудности, которые необходимо решить. В этой статье мы более подробно обсудим большие данные в электронной коммерции, рассмотрим некоторые из их преимуществ и недостатков и предложим прогнозы о том, как они изменятся в будущем. Вы готовы начать прямо сейчас?

Что такое большие данные в электронной коммерции?

Большие данные — это огромный набор структурированных, неструктурированных и частично структурированных данных, которые можно использовать для извлечения информации. Он используется во многих секторах, включая электронную коммерцию, здравоохранение, энергетику, финансы, производство, транспорт и даже правительства. Для повышения вовлеченности клиентов, адаптации покупательского опыта и увеличения доходов большие данные в электронной коммерции используют большие данные и аналитику. Клиенты используют большие данные в электронной коммерции двумя основными способами: получая индивидуальные рекомендации и имея более широкий доступ к информации о продукте.

Преимущества больших данных в электронной коммерции

Мы выделяем некоторые преимущества использования больших данных в бизнесе электронной коммерции, если вам все еще непонятно, зачем вообще уделять этому столько внимания. У больших данных было достаточно возможностей повлиять на бизнес электронной коммерции, привнеся с собой некоторые революционные возможности и перспективы. особенно следующие.

Повысьте качество покупок

Для методов прогнозной аналитики требуются возможности работы с большими данными. Потому что это упрощает выявление и прогнозирование желаний пользователей, оценку тенденций поведения пользователей и соответствующее улучшение пользовательского опыта. Кроме того, это эффективно влияет на общее впечатление о покупательском опыте, который вы предлагаете. Таким образом, технология позволяет быстро и всесторонне анализировать генерируемые пользователями данные, собранные на основе поведения пользователей на онлайн-рынке или в магазине.

По этой причине компании электронной коммерции могут создавать товары и услуги, которые идеально подходят их целевой аудитории. Например, Amazon использует сложные алгоритмы маршрутизации доставки на основе больших данных, чтобы улучшить взаимодействие с пользователем, а также оптимизировать логистические операции компании.

Персонализация покупок

Используя большие данные, вы можете внедрить большую персонализацию, набор процедур, специально разработанных для настройки рекламных кампаний под требования ЦА посредством тщательного мониторинга и получения коммерческой информации о пользователях.

Это эффективный способ таргетинга, сегментации и персонализации пользовательского опыта. Чтобы повысить коэффициент конверсии, вы можете разделить пользователей на невероятно маленькие группы, используя углубленный мониторинг аудитории.

Более высокая безопасность платежей

Механизмы обработки платежей способны лучше выявлять мошеннические действия в потоках онлайн-платежей благодаря основной способности больших данных анализировать большие наборы данных. Киберпреступники также ограничены в своих возможностях совершать вредоносные операции. Это обеспечивает более безопасную среду для покупок. Например, PayPal использует алгоритмы на основе больших данных, чтобы воспользоваться возможностями машинного обучения и сделать свою систему способной распознавать мошенничество среди миллионов транзакций.

Корректировка услуг в режиме реального времени

Большие данные помогают вам динамично адаптироваться к соответствующей бизнес-ситуации за счет углубленного изучения уровня удовлетворенности клиентов, выявления трудностей, связанных с обработкой и доставкой заказов, и других возможностей в определении точек удовлетворенности и восприятия клиентов. Кроме того, если вы знаете, как эффективно удовлетворить своих клиентов, вы можете удержать их и в результате увеличить продажи и прибыль.

Повышение SEO

Предоставляя ритейлерам глубокие знания о том, что ищут их клиенты, и позволяя им оптимизировать страницы продуктов, чтобы эти товары отображались в верхней части результатов поиска, аналитика больших данных может помочь ритейлерам в их усилиях по поисковой оптимизации. Это гарантирует, что страница продукта обновлена, точна и актуальна. Большие данные также могут использоваться для улучшения оптимизации коэффициента конверсии (CRO).

Умные чат-боты для поддержки клиентов

Связь между автоматизированными чат-ботами обслуживания клиентов на основе ИИ и вариантами использования больших данных в электронной коммерции является одной из наиболее важных. Умные боты могут помочь вам собрать данные на основе заранее заданных критериев и немедленно отсортировать их в соответствии с ними, тем самым сэкономив ваше время и усилия.

Основные тренды больших данных в электронной коммерции

Аналитика данных

Благодаря Интернету вещей потребуется обрабатывать и анализировать больше данных быстрее и тщательнее. Обработка информации будет осуществляться на удивительно высоком уровне при интеграции с передовыми технологическими концепциями, такими как искусственный интеллект, Интернет вещей, большие данные и т. д. В результате это помогает как крупным, так и малым предприятиям во всех секторах совершенствовать внутренние процедуры. и значительно сократить расходы на управление данными.

Автоматизация

Все виды секторов в настоящее время сосредоточены на рабочих процессах, взаимодействиях и других формах автоматизации, где ручные, рутинные и более дорогостоящие операции могут быть заменены альтернативными автоматизированными методами. Это особенно актуально для круглосуточной поддержки клиентов, чат-ботов и перевода контента для удобства клиентов.

Это позволит значительно сократить расходы, не влияя на качество обслуживания. Чат-боты, автономная визуализация данных и перевод должны помочь компаниям по всему миру выйти на новый уровень качества обслуживания клиентов.

>>> Читайте также: Топ-10 ключевых трендов цифровой трансформации на 2022 год

Персонализация опыта

Многие люди привыкли к тому, что некоторые приложения, веб-сайты и другие элементы, которые они используют на регулярной основе, похоже, уже знают, что им нужно или что они хотят купить.

Будущие современные поставщики услуг электронной коммерции должны иметь возможность динамически адаптироваться к требованиям и предпочтениям каждого отдельного клиента. Это должно побудить потенциальных клиентов продвигаться дальше по воронке продаж и положительно повлиять на коэффициент конверсии для поставщиков.

Усиленная защита пользовательских данных

Потребность в гарантированной безопасности личных и корпоративных данных будет только возрастать, потому что все больше потенциальных клиентов поощряются к совершению транзакций в Интернете. В результате клиенты с большей вероятностью будут использовать свои личные и деловые данные в Интернете.

Что нужно сделать, чтобы начать использовать большие данные в своем бизнесе прямо сейчас?

# Выполните A/B-тестирование с помощью Big Data Analytics

A/B-тестирование — популярный метод тестирования для многих компаний. Это тестирование дает множество преимуществ аналитики больших данных. Потому что это позволяет вам использовать имеющиеся в вашем распоряжении большие данные для сбора точных результатов для A/B-тестирования. На основе этих результатов вы можете внести коррективы, которые помогут вашему бизнесу добиться успеха.

# Интеграция больших данных в существующие инструменты бизнес-аналитики

При использовании аналитики больших данных вам не обязательно внедрять новые технологии больших данных. Чтобы удовлетворить ваши потребности, а также достичь целей в любое время, часто можно интегрировать аналитику больших данных в уже существующие инструменты бизнес-аналитики. Поэтому, хотя вы можете заниматься любым компонентом аналитики больших данных, вы не обязаны это делать.

# Прогнозное моделирование и оценка с помощью аналитики больших данных

Большие данные также могут использоваться для улучшения оценки и прогнозного моделирования. Большие данные дают вам возможность получать более точные результаты для этих процессов и предоставлять их таким образом, чтобы лица, принимающие решения, могли их понять. Долгосрочные преимущества включают в себя лучшую подготовку вашего бизнеса к ряду рыночных условий и клиентской базы,…..

# Анализ артефактов больших данных и структурированных данных

Аналитика больших данных может помочь вам лучше понять требования и цели вашего бизнеса, позволяя получить о них обширную информацию. В результате вы можете определить, что вам нужно делать сейчас и в будущем, чтобы стать лучше. При правильном использовании аналитика больших данных может дать полезную информацию, которая поможет вам быстро выявлять проблемы и находить решения.

# Принимайте лучшие бизнес-решения с помощью Big Data Analytics

Использование аналитики больших данных может помочь компаниям выяснить, как предложить клиентам максимально возможный опыт и взаимодействовать с ними более лично. При правильном обращении большие данные предоставляют беспрецедентный доступ к информации о поведении клиентов. Это выгодно и вам, и вашим клиентам.

Самые успешные примеры использования электронной коммерции

eBay

Этот известный онлайн-рынок, который обслуживает более 140 миллионов активных клиентов по различным каналам, должен иметь дело со значительным оборотом клиентских данных из-за масштаба и объема своей деятельности. Эти 250 терабайт данных записываются и считываются примерно 5–6 миллионов раз в день. Именно по этой причине бизнес ухватился за возможность внедрить технологию для быстрой обработки больших данных. цифры показывают, насколько большие данные помогают бизнесу справляться с давлением рынка.

Кроме того, eBay использует глубокую аналитику данных, чтобы получить всестороннее представление о поведении пользователей, дополняет решение ShopBot возможностями больших данных для более персонализированных покупок и включает ИИ для интеллектуальных предложений и поиска изображений.

Амазонка

Amazon — важный пример использования больших данных в электронной коммерции. Кроме того, он постоянно включается в списки самых эффективных интернет-магазинов по уважительной причине. Этот бизнес знает, какие технологические концепции следует выделить, чтобы эффективно расти и поддерживать правильное функционирование всех текущих операций. Кроме того, он отлично подходит для использования больших данных для электронной коммерции. В результате рынок включает сложные идеи науки о данных в основу системы для выработки рекомендаций по продуктам. Умная аналитика используется для отслеживания основных требований и предпочтений ЦА при анализе покупательского поведения клиентов.

Кроме того, прогнозный анализ используется на различных платформах социальных сетей, чтобы лучше понимать и прогнозировать покупательское поведение клиентов. Кроме того, будущая система доставки дронами компании также управляется большими данными и связанными с ними техническими концепциями.

Волмарт

До того, как в 2011 году Walmart создала и добавила инструмент поиска и анализа в социальных сетях в режиме реального времени для получения исчерпывающей информации о пользователях. Для выполнения хорошо структурированной сегментации ассортимента, оптимизации маршрутов доставки, управления цепочками поставок, управления запасами и отслеживания, а также других важных элементов рабочего процесса бизнес использует различные методологии обработки данных.

Этси

Эта платформа сотрудничает почти с 800 000 продавцов, которые предоставляют товары и услуги более чем 40 миллионам пользователей в месяц. Кроме того, он должен предоставлять соответствующую техническую помощь и пользовательский опыт для обеих сторон соглашения. Здесь большие данные служат основной опорой. Бизнес выигрывает от сочетания методов обработки больших данных с редкими обычными кнопками из-за огромного маркетингового оборота.

Алибаба

Основная цель платформы — обеспечить основу для бесконтактных транзакций между продавцами/поставщиками услуг и покупателями/клиентами. Таким образом, технология в конечном итоге позволяет платформе выполнить эту цель. Здесь принципы больших данных помогают управлять всеми взаимодействиями, повышать безопасность онлайн-транзакций и надежно хранить все соответствующие данные. В результате для Alibaba выгодно поддерживать операционные расходы и избегать значительных рисков.

Вывод

Большие данные в электронной коммерции, безусловно, являются одной из главных движущих сил развития современной электронной коммерции. Потому что он предлагает возможности, повышающие производительность в компаниях любого размера, с различными рабочими процессами и целями. Наше исследование показывает, что использование больших данных в электронной коммерции значительно возрастет в 2022 году. Свяжитесь с нами прямо сейчас, если вам нужна помощь во внедрении больших данных в ваш бизнес-план или вы хотите узнать больше о том, что мы недавно обнаружили. Magesolution от АО «АХТ Тех» всегда готов поддержать вас в любое время

>>> Читать дальше:

Как эффективно применить цифровую трансформацию к вашему бизнесу электронной коммерции

10+ лучших оптовых платформ B2B для развития вашего бизнеса.

Лучшая платформа электронной коммерции B2B для быстрого масштабирования вашего бизнеса B2B