บิ๊กดาต้าในอีคอมเมิร์ซ: คำจำกัดความ ข้อดี ตัวอย่าง และแนวโน้มของบิ๊กดาต้า

ในแต่ละปี Big Data ในอีคอมเมิร์ซจะได้รับความนิยมมากขึ้น การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่และเทคโนโลยีอื่นๆ ถูกนำมาใช้ในการค้าประเภทนี้เพื่อปรับปรุงการโต้ตอบกับลูกค้า ปรับแต่งประสบการณ์การช็อปปิ้ง และเพิ่มรายได้ มันมีข้อดีมากมาย แต่ก็ยังมีปัญหาบางอย่างที่ต้องแก้ไข ในบทความนี้ เราจะพูดถึงข้อมูลขนาดใหญ่ในอีคอมเมิร์ซโดยละเอียด ศึกษาข้อดีและข้อเสียบางประการ และเสนอการคาดการณ์ว่าจะมีการเปลี่ยนแปลงในอนาคตอย่างไร คุณพร้อมที่จะเริ่มแล้วหรือยัง?

Big Data ในอีคอมเมิร์ซคืออะไร?

ข้อมูลขนาดใหญ่คือชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีโครงสร้าง ไม่มีโครงสร้าง และกึ่งมีโครงสร้าง ที่อาจใช้ในการดึงข้อมูล ภาคส่วนต่างๆ มากมาย รวมถึงอีคอมเมิร์ซ การดูแลสุขภาพ พลังงาน การเงิน การผลิต การขนส่ง และแม้กระทั่งรัฐบาล เพื่อปรับปรุงการมีส่วนร่วมของลูกค้า ปรับประสบการณ์การช็อปปิ้ง และเพิ่มรายได้ บิ๊กดาต้าในอีคอมเมิร์ซใช้บิ๊กดาต้าและการวิเคราะห์ ลูกค้ามีส่วนร่วมกับ Big Data ในอีคอมเมิร์ซในสองวิธีหลัก: โดยได้รับคำแนะนำที่ปรับให้เหมาะสมและเข้าถึงรายละเอียดผลิตภัณฑ์ได้มากขึ้น

ข้อดีของบิ๊กดาต้าในอีคอมเมิร์ซ

เราเน้นถึงข้อดีบางประการของการใช้ Big Data ในธุรกิจอีคอมเมิร์ซ ในกรณีที่คุณยังไม่ชัดเจนว่าเหตุใดจึงให้ความสนใจกับมันมากขนาดนั้น ข้อมูลขนาดใหญ่มีโอกาสเพียงพอที่จะมีอิทธิพลต่อธุรกิจอีคอมเมิร์ซ นำมาซึ่งความสามารถและโอกาสที่เปลี่ยนแปลงเกม โดยเฉพาะรายการดังต่อไปนี้

ยกระดับประสบการณ์การช็อปปิ้ง

เทคนิคการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ต้องใช้ความสามารถของข้อมูลขนาดใหญ่ เนื่องจากช่วยให้ระบุและคาดการณ์ความต้องการของผู้ใช้ได้ง่ายขึ้น ประเมินแนวโน้มพฤติกรรมของผู้ใช้ และปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้ตามลำดับ นอกจากนี้ยังส่งผลกระทบอย่างมีประสิทธิภาพต่อความประทับใจทั้งหมดของประสบการณ์การซื้อที่คุณนำเสนอ ดังนั้น เทคโนโลยีนี้ช่วยให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลที่ผู้ใช้สร้างขึ้นได้อย่างรวดเร็วและครอบคลุมซึ่งรวบรวมจากพฤติกรรมของผู้ใช้ในตลาดหรือร้านค้าออนไลน์

ด้วยเหตุผลดังกล่าว บริษัทอีคอมเมิร์ซจึงสามารถสร้างสินค้าและบริการที่เหมาะสมกับกลุ่มเป้าหมายได้อย่างสมบูรณ์แบบ ตัวอย่างเช่น Amazon ใช้อัลกอริธึมการกำหนดเส้นทางการจัดส่งที่ขับเคลื่อนด้วยบิ๊กดาต้าที่ซับซ้อน เพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้ ในขณะเดียวกันก็ปรับการดำเนินการด้านลอจิสติกส์ของบริษัทให้เหมาะสม

การปรับแต่งการช็อปปิ้ง

ด้วยการใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ คุณอาจใช้ Big Personalization ซึ่งเป็นชุดของกระบวนการที่ออกแบบมาเพื่อปรับแต่งแคมเปญโฆษณาให้ตรงตามความต้องการของ TA ผ่านการตรวจสอบอย่างรอบคอบและรับข้อมูลผู้ใช้เชิงพาณิชย์

นี่เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการกำหนดเป้าหมาย แบ่งกลุ่ม และปรับแต่งประสบการณ์ของผู้ใช้ เพื่อเพิ่มอัตราการแปลง คุณอาจแบ่งผู้ใช้ออกเป็นกลุ่มเล็กๆ อย่างไม่น่าเชื่อโดยใช้การตรวจสอบผู้ชมในเชิงลึก

ความปลอดภัยในการชำระเงินที่สูงขึ้น

เครื่องมือประมวลผลการชำระเงินสามารถระบุกิจกรรมที่เป็นการฉ้อโกงภายในกระแสการชำระเงินออนไลน์ได้ดียิ่งขึ้น เนื่องจากความสามารถหลักของบิ๊กดาต้าในการตรวจสอบชุดข้อมูลขนาดใหญ่ อาชญากรไซเบอร์ยังถูกจำกัดความสามารถในการดำเนินการที่เป็นอันตราย สิ่งนี้ทำให้สภาพแวดล้อมการช็อปปิ้งปลอดภัยยิ่งขึ้น ตัวอย่างเช่น PayPal ใช้อัลกอริธึมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อใช้ประโยชน์จากโอกาสในการเรียนรู้ของเครื่อง และทำให้ระบบของ PayPal สามารถตรวจจับการฉ้อโกงในการทำธุรกรรมนับล้านรายการ

การปรับบริการตามเวลาจริง

ข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยให้คุณปรับให้เข้ากับสถานการณ์ทางธุรกิจที่เกี่ยวข้องแบบไดนามิกผ่านการศึกษาเชิงลึกเกี่ยวกับระดับความพึงพอใจของลูกค้า การระบุปัญหาที่เชื่อมโยงกับการประมวลผลคำสั่งซื้อและการส่งมอบ และความเป็นไปได้อื่น ๆ ที่กำหนดจุดของความสุขและการรับรู้ของลูกค้า นอกจากนี้ หากคุณรู้วิธีสร้างความพึงพอใจให้กับลูกค้าของคุณอย่างมีประสิทธิภาพ คุณก็จะสามารถรักษาลูกค้าไว้และเพิ่มยอดขายและผลกำไรได้

บูสต์ SEO

การให้ความรู้เชิงลึกแก่ผู้ค้าปลีกเกี่ยวกับสิ่งที่ลูกค้ากำลังมองหาและช่วยให้พวกเขาเพิ่มประสิทธิภาพหน้าผลิตภัณฑ์เพื่อให้สินค้าเหล่านี้แสดงที่ด้านบนสุดของผลการค้นหา การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่อาจเป็นประโยชน์ต่อความพยายาม SEO ของผู้ค้าปลีก ซึ่งทำให้แน่ใจได้ว่าหน้าผลิตภัณฑ์ได้รับการอัปเดต ถูกต้อง และมีความเกี่ยวข้อง นอกจากนี้ยังอาจใช้ Big Data เพื่อปรับปรุงการเพิ่มประสิทธิภาพอัตราการแปลง (CRO)

แชทบอทอัจฉริยะสำหรับการสนับสนุนลูกค้า

การเชื่อมโยงระหว่างแชทบอทบริการลูกค้าอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI กับกรณีการใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ในอีคอมเมิร์ซเป็นสิ่งที่สำคัญที่สุด สมาร์ทบอทอาจช่วยคุณในการรวบรวมข้อมูลตามเกณฑ์ที่ตั้งไว้ล่วงหน้าและจัดเรียงตามนั้นทันที ซึ่งจะช่วยประหยัดเวลาและความพยายามของคุณ

แนวโน้มหลักของ Big Data ในอีคอมเมิร์ซ

การวิเคราะห์ข้อมูล

ข้อมูลจะต้องได้รับการจัดการและวิเคราะห์มากขึ้นอย่างรวดเร็วและทั่วถึงด้วย Internet of Things การประมวลผลข้อมูลจะทำด้วยมาตรฐานที่สูงอย่างน่าอัศจรรย์เมื่อผสานรวมกับแนวคิดเทคโนโลยีที่ล้ำสมัย เช่น ปัญญาประดิษฐ์ อินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง บิ๊กดาต้า ฯลฯ ซึ่งช่วยให้ทั้งธุรกิจขนาดใหญ่และขนาดเล็กในทุกภาคส่วนปรับปรุงขั้นตอนภายใน และลดค่าใช้จ่ายในการจัดการข้อมูลลงอย่างมาก

ระบบอัตโนมัติ

ทุกภาคส่วนกำลังมุ่งเน้นไปที่เวิร์กโฟลว์ การโต้ตอบ และรูปแบบอื่น ๆ ของระบบอัตโนมัติ ซึ่งอาจแทนที่การดำเนินการแบบแมนนวล แบบประจำ และที่มีราคาแพงกว่าด้วยเทคนิคอัตโนมัติทางเลือก สิ่งนี้มีความเกี่ยวข้องอย่างยิ่งกับการสนับสนุนลูกค้าตลอด 24 ชั่วโมงทุกวัน แชทบอท และการแปลเนื้อหาเพื่อความสะดวกของลูกค้า

จะช่วยลดต้นทุนได้อย่างมากโดยไม่กระทบต่อคุณภาพการบริการ ด้วยแชทบอท การสร้างภาพข้อมูลอัตโนมัติและการแปลควรช่วยเหลือบริษัททั่วโลกในการบรรลุประสบการณ์ลูกค้าในระดับต่อไป

>>> อ่านเพิ่มเติม: แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลที่สำคัญ 10 อันดับแรกสำหรับปี 2565

การปรับแต่งประสบการณ์

หลายคนเคยชินกับความจริงที่ว่าแอพ เว็บไซต์ และรายการอื่นๆ ที่พวกเขาใช้เป็นประจำดูเหมือนจะรู้อยู่แล้วว่าพวกเขาต้องการหรือต้องการซื้ออะไร

ผู้ให้บริการอีคอมเมิร์ซสมัยใหม่ในอนาคตควรจะสามารถปรับให้เข้ากับความต้องการและความชอบของลูกค้าแต่ละรายแบบไดนามิกได้ สิ่งนี้ควรส่งเสริมให้ผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าก้าวหน้าต่อไปในช่องทางการขายและส่งผลดีต่ออัตราการแปลงสำหรับซัพพลายเออร์

เสริมการปกป้องข้อมูลผู้ใช้

ความจำเป็นในการรักษาความปลอดภัยข้อมูลส่วนบุคคลและข้อมูลบริษัทจะเพิ่มขึ้นเนื่องจากการสนับสนุนให้ผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าทำธุรกรรมออนไลน์มากขึ้น ส่งผลให้ลูกค้ามีแนวโน้มที่จะใช้ข้อมูลส่วนบุคคลและข้อมูลธุรกิจทางออนไลน์มากขึ้น

คุณควรทำอย่างไรเพื่อเริ่มใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ในธุรกิจของคุณตอนนี้

# ทำการทดสอบ A/B โดยใช้ Big Data Analytics

การทดสอบ A/B เป็นวิธีการทดสอบยอดนิยมสำหรับธุรกิจจำนวนมาก การทดสอบนี้นำข้อดีมากมายจากการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ เนื่องจากช่วยให้คุณสามารถใช้ประโยชน์จาก Big Data เพื่อรวบรวมผลลัพธ์ที่แม่นยำสำหรับการทดสอบ A/B จากผลลัพธ์เหล่านี้ คุณอาจทำการปรับเปลี่ยนที่จะช่วยให้ธุรกิจของคุณประสบความสำเร็จ

# รวม Big Data เข้ากับเครื่องมือข่าวกรองธุรกิจในปัจจุบัน

เมื่อใช้การวิเคราะห์ Big Data คุณไม่จำเป็นต้องใช้เทคโนโลยี Big Data ใหม่ เพื่อตอบสนองความต้องการของคุณและบรรลุเป้าหมายได้ตลอดเวลา มักจะเป็นไปได้ที่จะรวมการวิเคราะห์ Big Data เข้ากับเครื่องมือข่าวกรองธุรกิจที่มีอยู่แล้ว ดังนั้น ในขณะที่คุณมีอิสระที่จะมีส่วนร่วมในองค์ประกอบใดๆ ของการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ คุณไม่จำเป็นต้องทำเช่นนั้น

# การสร้างแบบจำลองการทำนายและการให้คะแนนด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

นอกจากนี้ยังอาจใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อปรับปรุงการให้คะแนนและการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ ข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยให้คุณสร้างผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้นสำหรับกระบวนการเหล่านี้และนำเสนอในลักษณะที่ผู้มีอำนาจตัดสินใจสามารถเข้าใจได้ ข้อได้เปรียบระยะยาว ได้แก่ การเตรียมธุรกิจของคุณให้พร้อมสำหรับสภาวะตลาดที่หลากหลายและฐานลูกค้า…..

# วิเคราะห์สิ่งประดิษฐ์ Big Data และข้อมูลที่มีโครงสร้าง

การวิเคราะห์บิ๊กดาต้าอาจช่วยให้คุณเข้าใจความต้องการและวัตถุประสงค์ของธุรกิจคุณได้ดีขึ้น โดยช่วยให้คุณได้รับข้อมูลอย่างกว้างๆ เกี่ยวกับข้อกำหนดเหล่านี้ ส่งผลให้คุณสามารถกำหนดสิ่งที่คุณต้องทำในตอนนี้และในอนาคตเพื่อให้ดีขึ้นได้ เมื่อใช้อย่างถูกต้อง การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่อาจให้ข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปดำเนินการได้ ซึ่งจะช่วยให้คุณระบุปัญหาและค้นหาวิธีแก้ไขได้อย่างรวดเร็ว

# ตัดสินใจทางธุรกิจได้ดีขึ้นโดยใช้ Big Data Analytics

การใช้การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่อาจช่วยธุรกิจต่างๆ ในการหาวิธีนำเสนอประสบการณ์ที่ดีที่สุดแก่ลูกค้าและมีส่วนร่วมกับพวกเขาเป็นการส่วนตัวมากขึ้น เมื่อจัดการอย่างเหมาะสม บิ๊กดาต้าจะช่วยให้คุณเข้าถึงข้อมูลเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้าอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน สิ่งนี้เป็นประโยชน์ต่อทั้งคุณและลูกค้าของคุณ

กรณีการใช้งานอีคอมเมิร์ซที่ประสบความสำเร็จสูงสุด

อีเบย์

ตลาดออนไลน์ที่มีชื่อเสียงแห่งนี้ ซึ่งให้บริการลูกค้ามากกว่า 140 ล้านรายผ่านช่องทางต่างๆ ต้องจัดการกับการหมุนเวียนข้อมูลลูกค้าที่สำคัญเนื่องจากขนาดและขอบเขตของการดำเนินงาน ข้อมูล 250 เทราไบต์เหล่านี้เขียนและอ่านประมาณ 5-6 ล้านครั้งทุกวัน นี่คือเหตุผลที่ธุรกิจเพิ่มโอกาสในการนำเทคโนโลยีมาใช้เพื่อการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ที่รวดเร็ว ตัวเลขท่อแสดงให้เห็นว่าข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยธุรกิจในการจัดการกับแรงกดดันของตลาดได้มากเพียงใด

นอกจากนี้ eBay ยังใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ข้อมูลในเชิงลึกเพื่อให้เข้าใจพฤติกรรมของผู้ใช้อย่างครอบคลุม ขับเคลื่อนโซลูชัน ShopBot ด้วยความสามารถด้านข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อประสบการณ์การช็อปปิ้งที่เป็นส่วนตัวยิ่งขึ้น และรวม AI สำหรับคำแนะนำอัจฉริยะและการค้นหารูปภาพ

อเมซอน

Amazon เป็นกรณีการใช้งานที่สำคัญสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่ในอีคอมเมิร์ซ นอกจากนี้ยังรวมอยู่ในรายชื่อผู้ค้าปลีกออนไลน์ที่มีผลงานดีที่สุดอย่างสม่ำเสมอด้วยเหตุผลที่ดี ธุรกิจนี้รู้ดีว่าควรเน้นแนวความคิดทางเทคโนโลยีใดเพื่อที่จะเติบโตอย่างมีประสิทธิภาพและรักษาการดำเนินงานปัจจุบันทั้งหมดให้ทำงานได้อย่างถูกต้อง นอกจากนี้ยังเก่งในการใช้ข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับอีคอมเมิร์ซ ด้วยเหตุนี้ ตลาดกลางจึงรวมเอาแนวคิดด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ซับซ้อนเข้าไว้ในรากฐานของระบบเพื่อให้คำแนะนำผลิตภัณฑ์ การวิเคราะห์อัจฉริยะใช้เพื่อติดตามความต้องการหลักและความชอบของ TA ในขณะที่วิเคราะห์พฤติกรรมการซื้อของลูกค้า

นอกจากนี้ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ยังใช้ในแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียต่างๆ เพื่อทำความเข้าใจและคาดการณ์พฤติกรรมการซื้อของลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น นอกจากนี้ ระบบส่งโดรนของบริษัทที่กำลังจะเปิดตัวยังดำเนินการโดยบิ๊กดาต้าและแนวคิดด้านเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้อง

Walmart

ก่อนที่ Walmart จะสร้างและเพิ่มเครื่องมือค้นหาและวิเคราะห์โซเชียลมีเดียแบบเรียลไทม์ในปี 2011 เพื่อรับข้อมูลผู้ใช้ที่ครอบคลุม ในการบรรลุการแบ่งส่วนการแบ่งประเภทที่มีโครงสร้างที่ดี การเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางการจัดส่ง การจัดการห่วงโซ่อุปทาน การจัดการสินค้าคงคลัง และการติดตาม และองค์ประกอบเวิร์กโฟลว์ที่สำคัญอื่นๆ ธุรกิจใช้วิธีการทางวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่หลากหลาย

Etsy

แพลตฟอร์มนี้ทำงานร่วมกับผู้ค้าเกือบ 800,000 รายที่ให้บริการสินค้าและบริการแก่ผู้ใช้มากกว่า 40 ล้านคนต่อเดือน นอกจากนี้ ยังต้องส่งมอบความช่วยเหลือด้านเทคนิคและประสบการณ์ผู้ใช้ที่เหมาะสมสำหรับทั้งสองฝ่ายในข้อตกลง ที่นี่ข้อมูลขนาดใหญ่ทำหน้าที่เป็นตัวสนับสนุนหลัก ธุรกิจได้รับประโยชน์จากการผสมผสานเทคนิคการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่เข้ากับปุ่มปกติเป็นครั้งคราว เนื่องจากมูลค่าการซื้อขายทางการตลาดมหาศาล

อาลีบาบา

เป้าหมายหลักของแพลตฟอร์มคือการจัดเตรียมพื้นฐานสำหรับการทำธุรกรรมแบบไม่ต้องสัมผัสระหว่างผู้ขาย/ผู้ให้บริการ และผู้ซื้อ/ลูกค้า ดังนั้นในที่สุดเทคโนโลยีก็ช่วยให้แพลตฟอร์มสามารถบรรลุเป้าหมายนี้ได้ในที่สุด ที่นี่ หลักการบิ๊กดาต้าช่วยในการจัดการการโต้ตอบทั้งหมด เพิ่มความปลอดภัยของธุรกรรมออนไลน์ และจัดเก็บข้อมูลที่เกี่ยวข้องทั้งหมดอย่างปลอดภัย ดังนั้นจึงเป็นการดีที่อาลีบาบาจะรักษาค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานและหลีกเลี่ยงความเสี่ยงที่มีนัยสำคัญ

บทสรุป

บิ๊กดาต้าในอีคอมเมิร์ซเป็นหนึ่งในกองกำลังหลักที่อยู่เบื้องหลังการพัฒนาอีคอมเมิร์ซสมัยใหม่อย่างแน่นอน เพราะมันมีความสามารถที่ปรับปรุงอัตราประสิทธิภาพในธุรกิจทุกขนาดด้วยเวิร์กโฟลว์และวัตถุประสงค์ที่หลากหลาย การวิจัยของเราแนะนำว่าการใช้ Big data ในอีคอมเมิร์ซจะเพิ่มขึ้นอีกมากในปี 2022 ติดต่อเรา ตอนนี้หากคุณต้องการความช่วยเหลือในการนำข้อมูลขนาดใหญ่ไปใช้ในแผนธุรกิจของคุณ หรือต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับสิ่งที่เราเพิ่งพบ Magesolution โดย AHT Tech JSC พร้อมสนับสนุนคุณตลอดเวลา

>>> อ่านเพิ่มเติม:

วิธีการใช้ Digital Transformation กับธุรกิจอีคอมเมิร์ซของคุณอย่างมีประสิทธิภาพ

10+ แพลตฟอร์มขายส่ง B2B ที่ดีที่สุดเพื่อขยายธุรกิจของคุณ

แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซ B2B ที่ดีที่สุดเพื่อขยายธุรกิจ B2B ของคุณอย่างรวดเร็ว