Big Data: Für E-Commerce-Trends „BIG“ machen

Wir wissen, dass es viel Internet-Buzz und Social Hype um die Zukunft von Big Data im E-Commerce gibt, aber was genau ist das?

Bevor wir also die E-Commerce-Trends für 2019 analysieren, werfen wir zunächst einen Blick auf die fünf wichtigen Dinge, die Sie über Big Data wissen sollten.

1. Was ist das?

Einfach ausgedrückt bezieht sich Big Data auf große Datensätze, die rechnerisch überprüft werden, um Muster und Trends aufzudecken, die für einen bestimmten Aspekt der Daten relevant sind. Es ist keine Mindestdatenmenge erforderlich, um als Big Data kategorisiert zu werden, solange es genügend Haken für solide Schlussfolgerungen gibt.

Verschaffen Sie sich ein besseres Verständnis für verschiedene Facetten von Big Data durch 8V:

2. Wie greife ich auf Big Data zu?

Big Data ist an unendlich vielen Orten verfügbar und zeigt keine Anzeichen für ein Ende. Heutzutage können Sie mit einer einfachen Google-Suche für fast alles ein Datenrepository finden. Vielen von uns ist nicht bewusst, wie viele Daten bereits für den Zugriff und die Analyse verfügbar sind.

Aber wenn Sie sich ausprobieren möchten, gibt es die folgenden sechs Möglichkeiten, wie Sie Big Data im E-Commerce verwenden und auf diese Daten zugreifen können:

a) Datenextraktion

Bevor etwas passiert, werden minimale Daten benötigt. Dies kann auf verschiedene Weise erreicht werden, normalerweise jedoch über einen API-Aufruf an den Webdienst eines Unternehmens.

b) Datenspeicherung

Die größte Herausforderung bei der Verwaltung von Big Data ist „How to Sort It“?

Dies hängt ausschließlich vom Budget und der Expertise der Person ab, die für die Einrichtung der Datenspeicherung verantwortlich ist, da die meisten Anbieter für die Implementierung einige Programmierkenntnisse benötigen. Ein zuverlässiger Anbieter sollte Ihnen immer einen sicheren und unkomplizierten Ort zum Speichern und Abfragen Ihrer Daten bieten.

c) Datenreinigung

Ob es Ihnen gefällt oder nicht, Datensätze gibt es in verschiedenen Formen und Größen. Bevor Sie sich Gedanken darüber machen, wie Daten gespeichert werden sollen, stellen Sie sicher, dass die Daten in einem sauberen und akzeptablen Format vorliegen.

d) Data-Mining

Haben Sie schon von „Data Mining“ gehört?

"NEIN"? Keine Sorge, ich habe dich abgedeckt. Data Mining ist der Prozess der Entdeckung von Erkenntnissen innerhalb einer Datenbank. Ziel ist es, auf Basis der gehaltenen Datenwährung Vermutungen anzustellen und Entscheidungen zu treffen.

e) Datenanalyse

Nachdem alle Daten gesammelt wurden, müssen sie analysiert werden, um nach interessanten Mustern und Trends zu suchen. Ein guter Datenanalyst findet etwas Außergewöhnliches oder etwas, das noch kein anderer Analyst gemeldet hat.

f) Datenvisualisierung

Möglicherweise ist Datenvisualisierung der Imperativ von Big Data. Dies ist der Teil, der sicherstellt, dass die gesamte Arbeit vorher erledigt ist und das Ergebnis eine Visualisierung ist, die idealerweise jeder verstehen kann.

Dies kann mit Programmiersprachen wie d3.js, Plot.ly oder Software wie Tableau erfolgen.

3. Ist es eine wachsende Branche?

Mit dem zunehmenden Zugriff auf Big Data ist das steigende Volumen an Big Data für E-Commerce-Markt und Karriere kein Überraschungselement mehr.

Laut Statista wird der globale Big-Data- und Business-Analytics-Markt bis 2027 voraussichtlich um 103 Milliarden US-Dollar wachsen, buchstäblich mehr als doppelt so viel wie der Markt im Jahr 2018 mit einer Gesamtwachstumsrate von 13,2 %.

Darüber hinaus würde das Softwaresegment mit einem Anteil von 45 % bis 2027 zum großen Big-Data-Marktsegment werden, was eine Vielzahl von Möglichkeiten in diesem Bereich eröffnen würde.

4. Wie hoch ist der Marktwert von Big Data?

Sie denken sicher, gibt es einen Marktwert im Zusammenhang mit Big Data?

Kurz gesagt, die Antwort lautet „Ja“. Der allgemeine Zugang und das Interesse an Big Data nehmen zu. Das Google-Trenddiagramm zeigt die Zunahme der Popularität des Suchbegriffs für „Big Data“ von 2004 bis heute.

5. Was sind die Big-Data-Anwendungen?

Es gibt einige der folgenden Bereiche, in denen Big Data-Anwendungen die Konventionen revolutioniert haben:

• Fahrerlose Autos : Das fahrerlose Auto von Google sammelt etwa ein Gigabyte an Daten pro Sekunde. Diese Experimente benötigen immer mehr Daten für ihre erfolgreiche Durchführung.
• Unterhaltung : Amazon und Netflix sind Beispiele dafür, wie Big Data verwendet wird, um Show- und Filmempfehlungen für ihre Benutzer abzugeben.
• Bildung : Die Ausrichtung auf Big Data-basierte Technologie als Lernwerkzeug anstelle eines traditionellen Vorlesungsansatzes hat das Lernen der Schüler ermöglicht und den Lehrern geholfen, ihre Leistung im Auge zu behalten.
• E-Commerce-Markt : Die Big-Data-Technologie hat auch im E-Commerce-Markt Einzug gehalten. Es ist nach wie vor ein Teil der Geschäftsprozesse kleiner und großer E-Commerce-Verkäufer und ermöglicht es ihnen, ihre Ziele effizienter und schneller zu erreichen.

Big Data, größeres Potenzial – Brechen Sie die herkömmlichen Herausforderungen

Die Einführung von Big-Data-Technologie bietet zwar jede Menge Vorteile, es gibt jedoch auch einige Einwände. Sehen wir uns einige der Hürden an, denen E-Commerce auf dem Weg der Akzeptanz gegenübersteht.

• Geschwindigkeit : Die Verwaltung von Daten, die mit einer beispiellosen Geschwindigkeit ankommen, ist ein alarmierendes Anliegen für E-Commerce-Verkäufer. Schnelle Analysen und rechtzeitige Maßnahmen sind entscheidend, um den vollen Nutzen auszuschöpfen.
• Volumen : Wie der Name schon sagt, umfasst die Big-Data-Integration die Sammlung riesiger Mengen relevanter Daten aus unzähligen Quellen. E-Commerce-Verkäufer erhalten Statistiken zu Kundenverhalten, sozialen Medien, Demografie und vielem mehr auf der Liste.

Die Herausforderung besteht nicht darin, die Daten zu sammeln, sondern sie angemessen zu analysieren und zu nutzen.

• Komplexität : Es kann schwierig sein, Daten, die aus verschiedenen Quellen einfließen, zuzuordnen, abzugleichen, zu korrelieren und zu interpretieren.
• Vielfalt : Big Data gibt es in verschiedenen Formen, von der traditionellen unstrukturierten numerischen Datenbank bis hin zu strukturierten Dokumenten, Videos, Texten, E-Mails und mehr. Wiederverkäufer müssen darauf achten, die richtige Geschäftsentscheidung zu treffen und mögliche Dateninkonsistenzen wie saisonale und Spitzenlasten zu berücksichtigen.

So beängstigend die Reise auch erscheinen mag, es gibt ein Licht am Ende des Tunnels. Und nachdem sie die Herausforderungen gemeistert und Big Data im E-Commerce zu ihrem Vorteil genutzt haben, können die Wiederverkäufer phänomenale Erfolge erzielen.

Big Data, größeres Potenzial – E-Commerce-Markt gestalten

E-Commerce-Giganten wie Souq (The New Amazon) haben enorme Summen in Technologie investiert, um ein personalisierteres Benutzererlebnis zu schaffen. Big-Data-Analysen im E-Commerce haben sich in vielerlei Hinsicht als Segen für solche Einzelhändler herausgestellt:

1. Nachfrageprognosen

Bedarfsprognosen sind heute wichtiger denn je, und die Gründe liegen auf der Hand.

Schwankungen in Nachfrage und Angebot sind häufiger geworden.

Die Lagerhaltung war schon immer ein Kritikpunkt für E-Commerce-Akteure. Sie haben zu wenig Lagerbestände und verpassen eine Gelegenheit zum Verkauf. Sie haben zu viele Lagerbestände und riskieren, sie nicht alle verkaufen zu können.

Wie wirkt Big Data hier als Retter?

E-Commerce-Wiederverkäufer verwenden Predictive Analytics, um alle historischen Verkaufsdaten, saisonale Schwankungen und andere Trends zu analysieren. Dazu gehören alle Faktoren, die einen Einfluss auf die Nachfrage haben können, wie Feiertage, Festivals, klimatische Veränderungen, politische Trends, Modeerscheinungen usw. Und natürlich die Bedarfsprognose.

Nehmen wir ein Beispiel für die Wintersaison: Wenn der Winter vor der Tür steht, wird der Kunde frühestens seine Winteraccessoires kaufen. Wenn ein Online-Händler die Wettervorhersage berücksichtigt hat, kann er durch den Verkauf von mehr Winterbekleidung mehr Gewinn erzielen und sich einen Vorteil gegenüber seinen Mitbewerbern verschaffen.

Als Add-On können Einzelhändler den Traffic auf ihrer Website in Echtzeit verfolgen und die Conversion-Rate jederzeit prognostizieren.

Wie sonst kann man Big Data für E-Commerce nutzen?

Ja, es kann auch Trends vorhersagen. Es kann analysieren, was im Internet und auf Social-Media-Kanälen herumschwirrt. Der Datenwissenschaftler kann Online-Anzeigen analysieren, um zu sehen, was andere Unternehmen zu vermarkten versuchen.

Sie können Bewertungen zu einem Produkt im Internet überprüfen und sehen, ob sie positiv, neutral oder negativ sind. Dementsprechend können sie vorhersagen, ob die Nachfrage nach einem bestimmten Produkt steigen, fallen oder konstant bleiben wird.

Beispielsweise bringt ein Kosmetikunternehmen ein Produkt wie Fairness-Creme auf den Markt. Die Einzelhändler beschäftigen Data Scientists, um eine exklusive Analyse der Bewertungen für das Produkt auf verschiedenen sozialen Plattformen durchzuführen und herauszufinden, ob sie positiv, negativ oder neutral sind.

2. Personalisierte Benutzererfahrung

Wie Sie wissen, ist der E-Commerce-Bereich hart umkämpft. Aus diesem Wettbewerb erwächst die Notwendigkeit, ein hochgradig personalisiertes Einkaufserlebnis für ihre Kunden zu schaffen.

Tatsächlich glauben 87 % der Käufer, dass sie dazu motiviert werden, mehr einzukaufen, wenn Online-Shops ihr Einkaufserlebnis personalisieren.

Haben Sie dennoch einige Zweifel daran, wie das personalisierte Einkaufserlebnis funktioniert, lassen Sie es uns anhand des folgenden Beispiels verstehen.

• Ein Käufer besuchte eine E-Commerce-Website und legt ein Paar Schuhe und eine Jeans in seinen Einkaufswagen. Er schließt die Transaktion jedoch nicht ab und verlässt den Warenkorb aus irgendeinem Grund. Er ist ein regelmäßiger Kunde der Website und kauft häufig auf dieser Website ein, sodass das System versteht, dass der Kunde wertvoll ist.

Jetzt reagiert das System sofort und bietet ihm beim Kauf der Jeans einen Rabattgutschein an und fordert ihn auf, die Transaktion abzuschließen.

Selbst wenn der Benutzer die Website verlässt, kann er Anzeigen zu seinem Kauf- oder Suchverlauf auf anderen Webseiten sehen.

3. „Play For Keep“-Preise

Dynamische Preisgestaltung ist eine neue Möglichkeit, Kunden zu gewinnen, indem Produkte zu flexibleren Werten angeboten werden. Viele prominente E-Commerce-Händler praktizieren jetzt dynamische Preisgestaltung.

E-Commerce-Websites profitieren auf unterschiedliche Weise von der flexiblen Preisgestaltung:

• Sie verschaffen sich einen Vorteil gegenüber ihren Konkurrenten.
• Sie können hohe Einnahmen erzielen, ohne Gewinnmargen zu verlieren.
• Sie können schneller auf Schwankungen in der Nachfrage- und Angebotslage reagieren.
• Sie können ihre Preismodelle einfach verwalten.
• Sie bieten eine personalisiertere Benutzererfahrung.

Berücksichtigen Sie bei dynamischer Preisgestaltung, wenn sie von maschinellen Lernalgorithmen begleitet wird, mehrere Elemente, um den Preis für ein Produkt in Echtzeit zu optimieren. Einige Schlüsselvariablen sind wie folgt:

• Kundendaten: Verhaltensdaten, Gerätedaten und Standortdaten.
• Preise, die von Wettbewerbern angeboten werden.
• Nachfrage nach dem Produkt.
• Produktversorgung.
• Gewinnmargen.
• Tageszeit.

Souq (The New Amazon) war der Pionier in den Dimensionen der dynamischen Preisgestaltung. Berichten zufolge ändert es seinen Produktpreis 2,5 Millionen Mal am Tag, was bedeutet, dass sich der Preis aller Produkte alle 10 Minuten ändert.

4. In die Höhe geschossener Kundenservice

Weit davon entfernt, ein personalisiertes Erlebnis zu bieten, unterstützt Big Data Analytics E-Commerce-Wiederverkäufer dabei, Kundenfeedback über alle Kanäle hinweg zu verfolgen und zu analysieren.

Sie erhalten Kundenfeedbacks über verschiedene Medien wie Feedback-Umfragen, SMS, Anrufprotokolle und Chats. Sie können die Rückmeldungen durch Analysealgorithmen auswerten, um einen umfassenden Überblick über die Kundenstimmung zu erhalten, und entsprechend improvisieren.

Wenn beispielsweise eine E-Commerce-Marke feststellt, dass viele ihrer Kunden Produkte in ihren Einkaufswagen legen, aber nicht zur Kasse gehen, kann die Marke die über verschiedene Feedback-Kanäle gesammelten Daten untersuchen, um die Lücke dahinter zu finden.

Fazit

E-Commerce boomt und dreht sich um den Aufbau einer besseren Benutzererfahrung. Dank der Fortschritte in der Big-Data-Technologie können E-Commerce-Händler jetzt Zahlen in Echtzeit verfolgen, Trends vorhersagen, die Nachfrage vorhersagen und ein hochgradig personalisiertes Kundenerlebnis schaffen.

Wenn Sie in diesem Stadium auch Ihren Service steigern und Ihren Gewinn vervielfachen möchten, brauchen Sie nur das richtige Webentwicklungsunternehmen. Stellen Sie angesichts der Leichtigkeit, mit der E-Commerce jetzt funktioniert, jetzt einen Webentwickler ein und lassen Sie nicht zu, dass der starke Rückgang der traditionellen stationären Geschäfte in den kommenden Jahrzehnten Auswirkungen auf Ihr Geschäft hat.