Big Data : le rendre « GROS » pour les tendances du commerce électronique

Nous savons qu'il y a beaucoup de buzz sur Internet et de battage médiatique concernant l'avenir du Big Data dans le commerce électronique, mais qu'est-ce que c'est exactement ?

Donc, avant d'analyser les tendances du commerce électronique pour 2019, examinons d'abord les cinq choses importantes que vous devez savoir sur le Big Data.

1. Qu'est-ce que c'est ?

En termes simples, le Big Data fait référence à de grands ensembles de données qui sont examinés par calcul pour révéler des modèles et des tendances pertinents pour un certain aspect des données. Il n'y a pas de quantité minimale de données requises pour qu'elle soit classée dans la catégorie Big Data, tant qu'il y a suffisamment d'accroches pour des conclusions solides.

Mieux comprendre les différentes facettes du Big Data à travers les 8V :

2. Comment accéder au Big Data ?

Le Big Data est disponible dans un nombre infini d'endroits et ne montre aucun signe d'arrêt. De nos jours, une simple recherche sur Google vous permet de trouver un référentiel de données pour à peu près tout. Beaucoup d'entre nous ne sont pas conscients de la quantité de données déjà disponibles pour l'accès et l'analyse.

Mais, si vous voulez vous essayer, voici six façons d'utiliser le Big Data dans le commerce électronique et d'accéder à ces données :

a) Extraction de données

Avant que quoi que ce soit ne se produise, un minimum de données est nécessaire. Cela peut être réalisé de plusieurs manières, mais généralement via un appel API au service Web d'une entreprise.

b) Stockage des données

Le plus grand défi de la gestion du Big Data est « Comment le trier » ?

Cela dépendra uniquement du budget et de l'expertise de la personne responsable de la configuration du stockage des données, car la plupart des fournisseurs ont besoin de connaissances en codage pour la mise en œuvre. Un fournisseur fiable doit toujours vous offrir un endroit sûr et simple pour stocker et interroger vos données.

c) Nettoyage des données

Qu'on le veuille ou non, les ensembles de données se présentent sous différentes formes et tailles. Avant de pouvoir vous demander comment stocker des données, assurez-vous que les données sont dans un format propre et acceptable.

d) Exploration de données

Avez-vous entendu parler du "Data Mining" ?

"NON"? Ne vous inquiétez pas, je vous ai couvert. L'exploration de données est le processus de découverte d'informations dans une base de données. L'objectif est de présumer et de prendre des décisions en fonction de l'actualité des données détenues.

e) Analyse des données

Une fois toutes les données recueillies, elles doivent être analysées pour rechercher des modèles et des tendances intéressants. Un bon analyste de données trouvera quelque chose qui sort de l'ordinaire ou quelque chose qui n'a encore été rapporté par aucun autre analyste.

f) Visualisation des données

Il est possible que la visualisation des données soit l'impératif du Big Data. C'est la partie qui garantit que tout le travail est effectué en amont et que le résultat est une visualisation que, idéalement, tout le monde peut comprendre.

Cela peut être fait avec des langages de programmation comme d3.js, Plot.ly ou des logiciels comme Tableau.

3. Est-ce une industrie en croissance ?

Avec l'accès croissant au Big Data, le volume croissant du Big Data pour le marché et les carrières du commerce électronique n'est plus un élément de surprise.

Selon statista, le marché mondial des mégadonnées et de l'analyse commerciale devrait croître de 103 milliards de dollars américains d'ici 2027, soit littéralement plus du double de la valeur du marché en 2018 avec un taux de croissance global de 13,2 %.

De plus, avec une part de 45%, le segment des logiciels deviendrait le grand segment du marché du big data d'ici 2027, ouvrant un grand nombre d'opportunités dans le domaine.

4. Quelle est la valeur marchande liée au Big Data ?

Vous devez vous demander s'il existe une valeur marchande liée au Big Data ?

Bref, la réponse est "Oui". L'accès général et l'intérêt pour les mégadonnées sont en hausse. Le tableau de bord de Google montre l'augmentation de la popularité du terme de recherche pour le "Big Data" entre 2004 et aujourd'hui.

5. Quelles sont les applications Big Data ?

Il y a certains des domaines suivants où Big Data Applications a révolutionné les conventions :

• Voitures sans conducteur : la voiture sans conducteur de Google collecte environ un gigaoctet de données par seconde. Ces expériences nécessitent de plus en plus de données pour leur exécution réussie.
• Divertissement : Amazon et Netflix sont un exemple utilisant le Big Data pour recommander des émissions et des films à leurs utilisateurs.
• Éducation : L'alignement sur la technologie basée sur le Big Data en tant qu'outil d'apprentissage au lieu d'une approche magistrale traditionnelle a permis l'apprentissage des étudiants et a aidé les enseignants à garder une trace de leurs performances.
• Marché du commerce électronique : La technologie Big Data a également fait son chemin sur le marché du commerce électronique. Comme aujourd'hui, il fait partie des processus commerciaux des petits et grands vendeurs de commerce électronique, leur permettant d'atteindre leurs objectifs plus efficacement et plus rapidement.

Big Data, plus grand potentiel - Relever les défis conventionnels

Bien qu'il y ait des tas d'avantages à adopter la technologie Big Data, il y a aussi quelques hésitations. Examinons quelques-uns des obstacles auxquels le commerce électronique est confronté sur la voie de l'adoption.

• Vélocité : gérer les données au fur et à mesure qu'elles arrivent à une vitesse sans précédent est une préoccupation alarmante pour les vendeurs de commerce électronique. Une analyse rapide et des actions ponctuelles sont essentielles pour tirer pleinement parti de ses avantages.
• Volume : Comme son nom l'indique, l'intégration du Big Data comprend la collecte d'énormes volumes de données pertinentes provenant d'une myriade de sources. Les vendeurs de commerce électronique obtiennent des statistiques sur le comportement des clients, les médias sociaux, les données démographiques et bien d'autres sur la liste.

Le défi ne consiste pas à collecter les données, mais plutôt à les analyser et à les utiliser de manière appropriée.

• Complexité : Il peut être difficile d'associer, de faire correspondre, de corréler et d'interpréter des données provenant de différentes sources.
• Variété : Le Big Data se présente sous différentes formes, de la base de données numérique non structurée traditionnelle aux documents structurés, vidéos, textes, e-mails et plus encore. Les revendeurs doivent faire attention à prendre la bonne décision commerciale et tenir compte d'éventuelles incohérences de données telles que les charges saisonnières et de pointe.

Aussi intimidant que puisse paraître le voyage, il y a une lumière au bout du tunnel. Et, après avoir surmonté les défis et utilisé le Big Data dans le commerce électronique à leur avantage, les revendeurs peuvent obtenir un succès phénoménal.

Big Data, plus grand potentiel - Façonner le marché du commerce électronique

Les géants du commerce électronique comme Souq (The New Amazon) ont investi des sommes énormes dans la technologie pour créer une expérience utilisateur plus personnalisée. L'analyse des mégadonnées dans le commerce électronique est devenue une aubaine pour ces détaillants à bien des égards :

1. Prédictions de la demande

La prévision de la demande est devenue cruciale plus que jamais, et les raisons sont évidentes.

L'inconstance de la demande et de l'offre est devenue plus fréquente.

Le stockage des stocks a toujours été un obstacle pour les acteurs du e-commerce. Ils sous-stockent et ratent une opportunité de vente. Ils sur-stockent et risquent de ne pas tous les vendre.

Alors, comment le Big Data agit-il ici comme un sauveur ?

Les revendeurs de commerce électronique utilisent l'analyse prédictive pour analyser toutes les données de ventes historiques, les fluctuations saisonnières et les autres tendances. Ils incluent tous les facteurs qui peuvent laisser une impression sur la demande, tels que les vacances, les festivals, les changements climatiques, les tendances politiques, les modes, etc. Et évidemment, prévoir les demandes.

Prenons un exemple pour la saison d'hiver, si les hivers sont attendus au coin de la rue, le client se précipitera pour acheter ses accessoires d'hiver au plus tôt. Si un vendeur en ligne a tenu compte des prévisions météorologiques, il peut réaliser plus de bénéfices en vendant plus de vêtements d'hiver et prendre l'avantage sur ses concurrents.

En tant que module complémentaire, les détaillants peuvent suivre le trafic sur leur site Web en temps réel et prévoir le taux de conversion à tout instant.

Sinon, comment utiliser le Big Data pour le e-commerce ?

Oui, il peut aussi prédire les tendances. Il peut analyser ce qui se passe sur Internet et les réseaux sociaux. Le scientifique des données peut analyser les publicités en ligne pour voir ce que d'autres entreprises essaient de commercialiser.

Ils peuvent examiner les commentaires sur un produit sur Internet et voir s'ils sont positifs, neutres ou négatifs. En conséquence, ils peuvent prédire si la demande pour un produit particulier augmentera, diminuera ou restera constante.

Par exemple, une entreprise de cosmétiques lance un produit comme la crème d'équité sur le marché. Les détaillants emploient des scientifiques des données pour effectuer une analyse exclusive des avis sur le produit sur différentes plateformes sociales et déterminer s'ils sont positifs, négatifs ou neutres.

2. Expérience utilisateur personnalisée

Comme vous le savez, l'espace du commerce électronique est extrêmement concurrentiel. Cette concurrence donne naissance au besoin de créer une expérience d'achat hautement personnalisée pour leurs clients.

En fait, 87 % des acheteurs pensent qu'ils sont incités à acheter davantage lorsque les magasins en ligne personnalisent leur expérience d'achat.

Néanmoins, si vous avez des doutes sur le fonctionnement de l'expérience d'achat personnalisée, laissez-nous comprendre à travers l'exemple suivant.

• Un client se rend sur un site e-commerce, ajoute une paire de chaussures et un jean à son panier. Cependant, il ne termine pas la transaction et abandonne le panier pour une raison quelconque. Il est un client régulier du site et achète fréquemment sur ce site, de sorte que le système comprend que le client est précieux.

Maintenant, le système réagit immédiatement et lui offre un coupon de réduction sur l'achat du jean et l'invite à finaliser la transaction.

Même si l'utilisateur quitte le site, il pourra voir des publicités concernant son historique d'achat ou de recherche sur d'autres pages Web.

3. Tarification "Jouer pour garder"

La tarification dynamique est une nouvelle façon d'attirer les clients en proposant des produits à des valeurs plus flexibles. De nombreux détaillants de commerce électronique de premier plan pratiquent désormais une tarification dynamique.

La tarification flexible profite aux sites de commerce électronique de différentes manières :

• Ils gagnent un avantage sur leurs concurrents.
• Ils peuvent gagner des revenus élevés sans perdre de marges bénéficiaires.
• Ils peuvent revenir plus rapidement aux fluctuations de la situation de l'offre et de la demande.
• Ils peuvent facilement gérer leurs modèles de tarification.
• Ils offrent une expérience utilisateur plus personnalisée.

Tarification dynamique lorsqu'elle est accompagnée d'algorithmes d'apprentissage automatique, considérez plusieurs éléments pour optimiser le prix d'un produit en temps réel. Certaines variables clés sont les suivantes :

• Données client : données de comportement, données d'appareil et données de localisation.
• Prix ​​proposés par les concurrents.
• Demande pour le produit.
• Fourniture de produit.
• Marges bénéficiaires.
• Heure de la journée.

Souq (The New Amazon) a été le pionnier dans les dimensions de tarification dynamique. Il aurait changé le prix de son produit 2,5 millions de fois par jour, ce qui signifie que le prix de tout produit change toutes les 10 minutes.

4. Service client monté en flèche

Loin de fournir une expérience personnalisée, Big Data Analytics aide les revendeurs de commerce électronique à garder une trace et à analyser les commentaires des clients sur tous les canaux.

Ils reçoivent les commentaires des clients via différents supports, tels que les sondages, les SMS, les transcriptions d'appels et les chats. Ils peuvent évaluer les retours via des algorithmes analytiques pour obtenir une vue complète du sentiment des clients et improviser en conséquence.

Par exemple, si une marque de commerce électronique constate que nombre de ses clients ajoutent des produits à leur panier mais ne les vérifient pas, la marque peut examiner les données collectées via différents canaux de retour d'information pour trouver la faille qui les sous-tend.

Conclusion

Le commerce électronique est en plein essor et s'articule autour de la création d'une meilleure expérience utilisateur. Grâce aux progrès de la technologie Big Data, les détaillants de commerce électronique peuvent désormais suivre les chiffres en temps réel, prévoir les tendances, prévoir la demande et créer une expérience client hautement personnalisée.

À ce stade, si vous souhaitez également augmenter votre service et multiplier vos bénéfices, tout ce dont vous avez besoin est la bonne société de développement Web. Compte tenu de la facilité avec laquelle le commerce électronique fonctionne actuellement, engagez un développeur Web dès maintenant et ne laissez pas le déclin brutal des décennies à venir des magasins traditionnels avoir un impact sur votre entreprise.