ビッグデータ：Eコマースのトレンドにとって「ビッグ」にする
公開: 2019-10-18Eコマースにおけるビッグデータの将来に関して、インターネットの話題や社会的な誇大宣伝がたくさんあることは知っていますが、それは正確には何ですか？
したがって、2019年のEコマースの傾向を分析する前に、まずビッグデータについて知っておくべき5つの重要なことを見てみましょう。
1.それは何ですか？
簡単に言えば、ビッグデータとは、データの特定の側面に関連するパターンと傾向を明らかにするために計算でレビューされる大きなデータセットを指します。 確かな結論を出すのに十分なフックがある限り、ビッグデータとして分類するために必要な最小量のデータはありません。
8Vを通じてビッグデータのさまざまな側面をよりよく理解する：
2.ビッグデータにアクセスする方法は？
ビッグデータは終わりのない数の場所で利用可能であり、停止の兆候を示していません。 今日では、簡単なGoogle検索で、ほぼすべてのデータリポジトリを見つけることができます。 私たちの多くは、アクセスと分析にすでに利用できるデータの量を認識していません。
しかし、実際に試してみたい場合は、Eコマースでビッグデータを使用してこのデータにアクセスする方法は次の6つです。
何かが起こる前に、最小限のデータが必要です。 これはさまざまな方法で実現できますが、通常は企業のWebサービスへのAPI呼び出しを介して実現されます。
ビッグデータを管理する上での最大の課題は「それをどのように分類するか」ですか？
ほとんどのプロバイダーは実装するためにある程度のコーディング知識を必要とするため、データストレージのセットアップを担当する個人の予算と専門知識にのみ依存します。 信頼できるプロバイダーは、データを保存および照会するための安全でわかりやすい場所を常に提供する必要があります。
好むと好まざるとにかかわらず、データセットにはさまざまな形とサイズがあります。 データの保存方法について気まぐれになる前に、データがクリーンで許容可能な形式であることを確認してください。
「データマイニング」について聞いたことがありますか？
"いいえ"？ 私があなたをカバーしてくれたので心配しないでください。 データマイニングは、データベース内の洞察を発見するプロセスです。 これの目的は、保持されているデータ通貨に基づいて推測し、決定を下すことです。
すべてのデータが収集されたら、いくつかの興味深いパターンと傾向を探すために分析する必要があります。 優れたデータアナリストは、通常とは異なる何か、または他のアナリストによってまだ報告されていない何かを見つけるでしょう。
おそらく、データの視覚化はビッグデータの必須事項です。 これは、すべての作業が事前に行われることを保証する部分であり、結果は理想的には誰もが理解できる視覚化です。
これは、d3.js、Plot.lyなどのプログラミング言語、またはTableauなどのソフトウェアを使用して実行できます。
3.それは成長産業ですか？
ビッグデータへのアクセスが増加しているため、eコマース市場とキャリア向けのビッグデータの量の増加はもはや驚くべき要素ではありません。
統計によると、世界のビッグデータおよびビジネス分析市場は、2027年までに1,030億米ドルの成長が見込まれています。これは、文字通り2018年の市場の2倍以上であり、全体の成長率は13.2％です。
さらに、45％のシェアで、ソフトウェアセグメントは2027年までに大規模なビッグデータ市場セグメントになり、この分野で膨大な数の機会を開きます。
4.ビッグデータに関連する市場価値は何ですか？
ビッグデータに関連する市場価値はあるのでしょうか。
要するに、答えは「はい」です。 ビッグデータへの一般的なアクセスと関心が高まっています。 Googleトレンドチャートは、2004年から現在までの「ビッグデータ」の検索用語の人気の増加を示しています。
5.ビッグデータアプリケーションとは何ですか？
ビッグデータアプリケーションが慣習に革命をもたらしている次のドメインのいくつかがあります。
- 自動運転車：Googleの自動運転車は、1秒あたり約1ギガバイトのデータを収集します。 これらの実験を成功させるには、ますます多くのデータが必要になります。
- エンターテインメント：AmazonとNetflixは、ビッグデータを利用してユーザーに番組や映画を推奨する例です。
- 教育：従来の講義アプローチではなく、学習ツールとしてビッグデータを活用したテクノロジーと連携することで、生徒の学習が可能になり、教師がパフォーマンスを追跡できるようになりました。
- Eコマース市場：ビッグデータテクノロジーは、Eコマース市場にも道を開いています。 今のように、それは大小のEコマース売り手のビジネスプロセスの一部であり、彼らがより効率的かつ迅速に目標を達成することを可能にします。
ビッグデータテクノロジーを採用することには多くのメリットがありますが、いくつかの非難もあります。 Eコマースが採用の過程で直面しているいくつかのハードルを見てみましょう。
- 速度：前例のない速度でデータを管理することは、eコマースの売り手にとって憂慮すべき懸念事項です。 迅速な分析と時間通りの行動は、そのメリットを最大限に活用するために不可欠です。
- ボリューム：名前が示すように、ビッグデータ統合には、無数のソースからの膨大な量の関連データの収集が含まれます。 Eコマースの売り手は、顧客の行動、ソーシャルメディア、人口統計など、リストにある多くの統計を取得します。
課題は、データを収集することではなく、データを適切に分析して利用することです。
- 複雑さ：さまざまなソースから流入するデータを関連付け、照合、相関、および解釈することが難しい場合があります。
- 多様性：ビッグデータは、従来の非構造化数値データベースから構造化ドキュメント、ビデオ、テキスト、電子メールなど、さまざまな形式で提供されます。 再販業者は、適切なビジネス上の意思決定を行い、季節やピーク負荷などのデータの不整合を考慮に入れる必要があります。
旅は気が遠くなるように思えるかもしれませんが、トンネルの終わりに光があります。 そして、課題を克服し、Eコマースでビッグデータを活用した後、再販業者は驚異的な成功を収めることができます。
Souq（The New Amazon）のようなEコマースの巨人は、よりパーソナライズされたユーザーエクスペリエンスを作成するために、テクノロジーに莫大な金額を投資してきました。 Eコマースにおけるビッグデータ分析は、多くの特徴的な方法でそのような小売業者にとっての恩恵として浮上しています。
1.需要予測
需要予測はかつてないほど重要になっており、その理由は明らかです。
需要と供給の不安定さがより頻繁になっています。
在庫の在庫は、Eコマースプレーヤーにとって常に非難されてきました。 彼らは在庫が不足していて、販売の機会を逃しています。 彼らは在庫が多すぎて、すべてを売らないリスクがあります。
では、ここでビッグデータはどのように救世主として機能するのでしょうか。
Eコマースの再販業者は予測分析を使用して、すべての過去の販売データ、季節変動、その他の傾向を分析します。 それらには、休日、お祭り、気候変動、政治動向、ファッション流行など、オンデマンドで印象を残すことができるすべての要因が含まれます。そして、明らかに、需要を予測します。
冬の季節を例にとってみましょう。冬が近づいていると予想される場合、顧客は早ければ冬のアクセサリーを急いで購入します。 オンライン販売者が天気予報を検討した場合、彼はより多くの防寒着を販売することでより多くの利益を得ることができ、競合他社よりも優位に立つことができます。
アドオンとして、小売業者はWebサイトのトラフィックをリアルタイムで追跡し、いつでもコンバージョン率を予測できます。
はい、トレンドも予測できます。 インターネットやソーシャルメディアチャネルで何が話題になっているのかを分析できます。 データサイエンティストは、オンライン広告を分析して、他の企業が何を売り込もうとしているのかを調べることができます。
彼らはインターネット上の製品に関するフィードバックをレビューし、それらがポジティブ、ニュートラル、またはネガティブであるかどうかを確認できます。 したがって、特定の製品の需要が増加するか、減少するか、または一定に保たれるかを予測できます。
たとえば、化粧品会社がフェアネスクリームのような製品を市場に投入します。 小売業者はデータサイエンティストを雇用して、さまざまなソーシャルプラットフォームでの製品のレビューの独占的な分析を行い、それらがポジティブ、ネガティブ、またはニュートラルであるかどうかを調べます。
2.パーソナライズされたユーザーエクスペリエンス
ご存知のように、Eコマーススペースは非常に競争が激しいです。 この競争は、顧客のために高度にパーソナライズされたショッピング体験を生み出す必要性を生み出します。
実際、買い物客の87％は、オンラインストアがショッピング体験をパーソナライズすると、より多くの買い物をするように駆り立てられると考えています。
それでも、パーソナライズされたショッピング体験がどのように機能するかについていくつか疑問があります。次の例を通して理解しましょう。
- 買い物客はeコマースサイトにアクセスし、買い物かごに靴とジーンズを追加しました。 しかし、彼はトランザクションを完了せず、何らかの理由でカートを放棄します。 彼はこのサイトの常連客であり、このサイトから頻繁に購入するため、システムは顧客が貴重であると理解しています。
これで、システムはすぐに反応し、ジーンズの購入時に割引クーポンを提供し、トランザクションを完了するように促します。
ユーザーがサイトを離れた場合でも、他のWebページで購入履歴や検索履歴に関する広告を見ることができます。
3.「PlayForKeep」の価格
ダイナミックプライシングは、より柔軟な価値で製品を提供することにより、顧客を引き付ける新しい方法です。 多くの著名なEコマース小売業者は現在ダイナミックプライシングを実践しています。
柔軟な価格設定は、さまざまな方法でEコマースサイトにメリットをもたらします。
- 彼らは競合他社よりも優位に立っています。
- 彼らは利益率を失うことなく高い収入を得ることができます。
- それらは、需要と供給の状況の変動により早く戻ることができます。
- 価格設定モデルを簡単に管理できます。
- これらは、よりパーソナライズされたユーザーエクスペリエンスを提供します。
機械学習アルゴリズムを伴う場合の動的価格設定では、製品の価格をリアルタイムで最適化するためにいくつかの要素を検討します。 いくつかの重要な変数は次のとおりです。
- 顧客データ：行動データ、デバイスデータ、および位置データ。
- 競合他社が提供する価格。
- 製品の需要。
- 製品の供給。
- 利益率。
- その日の時間。
Souq（The New Amazon）は、ダイナミックプライシングのパイオニアです。 伝えられるところによると、製品の価格は1日に250万回変更されます。つまり、製品の価格は10分ごとに変更されます。
4.急上昇したカスタマーサービス
Big Data Analyticsは、パーソナライズされたエクスペリエンスを提供するどころか、Eコマースの再販業者がすべてのチャネルにわたって顧客のフィードバックを追跡および分析するのに役立ちます。
彼らは、フィードバック調査、SMS、通話記録、チャットなどのさまざまな媒体を通じて顧客のフィードバックを受け取ります。 彼らは分析アルゴリズムを通じてフィードバックを評価し、顧客の感情の包括的なビューを取得し、それに応じて即興で演奏することができます。
たとえば、eコマースブランドは、顧客の多くがショッピングカートに商品を追加しているがチェックアウトしていないことに気付いた場合、さまざまなフィードバックチャネルを介して照合されたデータを精査し、その背後にある抜け穴を見つけることができます。
Eコマースは活況を呈しており、より良いユーザーエクスペリエンスの構築を中心に展開しています。 ビッグデータテクノロジーの進歩のおかげで、Eコマース小売業者はリアルタイムで数値を追跡し、傾向を予測し、需要を予測し、高度にパーソナライズされた顧客体験を作成できるようになりました。
この段階で、サービスを増やして利益を増やしたい場合、必要なのは適切なWeb開発会社だけです。 eコマースの運用が容易であることを考えると、今すぐWeb開発者を雇い、今後数十年にわたって従来の実店舗の急激な減少がビジネスに影響を与えないようにしてください。