Big Data: Menjadikannya “BESAR” Untuk Tren E-Commerce

Kita tahu ada banyak buzz internet dan hype sosial mengenai masa depan Big Data di E-commerce, tapi apa sebenarnya itu?

Jadi, sebelum menganalisis tren E-commerce untuk 2019, pertama-tama mari kita lihat lima hal penting yang harus Anda ketahui tentang Big Data.

1. Apa Itu?

Sederhananya, Big Data mengacu pada kumpulan data besar yang ditinjau secara komputasi untuk mengungkapkan pola dan tren yang relevan dengan aspek data tertentu. Tidak ada jumlah minimum data yang diperlukan untuk dikategorikan sebagai Big Data, selama ada cukup kait untuk kesimpulan yang solid.

Memiliki pemahaman yang lebih baik tentang berbagai aspek Big Data melalui 8V:

2. Bagaimana Cara Mengakses Big Data?

Big Data tersedia di banyak tempat dan tidak menunjukkan tanda-tanda akan berhenti. Saat ini, pencarian Google sederhana memungkinkan Anda menemukan repositori data untuk hampir semua hal. Banyak dari kita tidak menyadari berapa banyak data yang sudah tersedia untuk akses dan analisis.

Namun, jika Anda ingin mencobanya, ada enam cara berikut yang dapat Anda gunakan untuk menggunakan Big Data Dalam E-commerce dan mengakses data ini:

a) Ekstraksi Data

Sebelum sesuatu terjadi, data minimum diperlukan. Ini dapat dicapai dengan beberapa cara, tetapi biasanya melalui panggilan API ke layanan web perusahaan.

b) Penyimpanan Data

Tantangan terbesar dalam mengelola Big Data adalah “Bagaimana Mengurutkannya”?

Ini hanya akan bergantung pada anggaran dan keahlian individu yang bertanggung jawab untuk menyiapkan penyimpanan data karena sebagian besar penyedia memerlukan pengetahuan pengkodean untuk diterapkan. Penyedia yang andal harus selalu memberi Anda tempat yang aman dan mudah untuk menyimpan dan menanyakan data Anda.

c) Pembersihan Data

Suka atau tidak suka, kumpulan data datang dalam berbagai bentuk dan ukuran. Sebelum Anda dapat memikirkan cara menyimpan data, pastikan data dalam format yang bersih dan dapat diterima.

d) Penambangan Data

Pernahkah Anda mendengar tentang "Penambangan Data"?

"TIDAK"? Jangan khawatir saya membuat Anda tertutup. Data Mining adalah proses menemukan wawasan dalam database. Tujuannya adalah untuk menduga dan membuat keputusan berdasarkan mata uang data yang dimiliki.

e) Analisis Data

Setelah semua data terkumpul, perlu dianalisis untuk mencari beberapa pola dan tren yang menarik. Seorang analis data yang baik akan menemukan sesuatu yang tidak biasa atau sesuatu yang belum dilaporkan oleh analis lainnya.

f) Visualisasi Data

Mungkin, visualisasi data adalah keharusan dari Big Data. Ini adalah bagian yang memastikan semua pekerjaan dilakukan sebelumnya dan hasilnya adalah visualisasi yang idealnya dapat dipahami semua orang.

Ini dapat dilakukan dengan bahasa pemrograman seperti d3.js, Plot.ly, atau perangkat lunak seperti Tableau.

3. Apakah Ini Industri yang Berkembang?

Dengan meningkatnya akses ke Big Data, peningkatan volume Big Data untuk pasar e-commerce dan karier tidak lagi menjadi elemen kejutan.

Sesuai statistik, pasar data besar dan analisis bisnis global diprediksi akan tumbuh 103 Miliar dolar AS pada tahun 2027, secara harfiah lebih dari dua kali lipat nilai pasar pada tahun 2018 dengan tingkat pertumbuhan gabungan sekitar 13,2%.

Selain itu, dengan pangsa 45%, segmen perangkat lunak akan menjadi segmen pasar big data yang besar pada tahun 2027, membuka sejumlah besar peluang di lapangan.

4. Berapa Nilai Pasar Terkait Big Data?

Anda pasti berpikir apakah ada nilai pasar yang terkait dengan Big Data?

Singkatnya, jawabannya adalah "Ya". Akses umum dan minat pada data besar sedang meningkat. Grafik tren Google menunjukkan peningkatan popularitas istilah pencarian untuk "Big Data" antara tahun 2004 dan saat ini.

5. Apa Itu Aplikasi Big Data?

Ada beberapa domain berikut di mana Aplikasi Big Data telah merevolusi konvensi:

• Mobil Tanpa Pengemudi : Mobil tanpa pengemudi Google mengumpulkan sekitar satu Gigabyte data per detik. Eksperimen ini membutuhkan lebih banyak data untuk keberhasilan pelaksanaannya.
• Hiburan : Amazon dan Netflix adalah contoh pemanfaatan Big Data untuk membuat rekomendasi acara dan film bagi penggunanya.
• Pendidikan : Menyelaraskan dengan teknologi bertenaga Big Data sebagai alat pembelajaran alih-alih pendekatan kuliah tradisional telah memungkinkan pembelajaran siswa serta membantu guru untuk melacak kinerja mereka.
• Pasar E-commerce : Teknologi Big Data telah membuat jalur di pasar E-commerce juga. Seperti sekarang, ini adalah bagian dari proses bisnis penjual E-commerce kecil dan besar, memungkinkan mereka untuk mencapai tujuan mereka dengan lebih efisien dan cepat.

Data Besar, Potensi Lebih Besar – Menembus Tantangan Konvensional

Meskipun ada banyak manfaat dalam mengadopsi teknologi Big Data, ada juga beberapa keberatan. Mari kita lihat beberapa rintangan yang dihadapi E-commerce di jalur adopsi.

• Velocity : Mengelola data dengan kecepatan yang belum pernah terjadi sebelumnya merupakan kekhawatiran yang mengkhawatirkan bagi penjual e-commerce. Analisis cepat dan tindakan tepat waktu sangat penting untuk memanfaatkan manfaat penuhnya.
• Volume : Seperti namanya, integrasi Big Data mencakup pengumpulan sejumlah besar data yang relevan dari berbagai sumber. Penjual e-commerce mendapatkan statistik yang terkait dengan perilaku pelanggan, media sosial, demografi, dan banyak lagi dalam daftar.

Tantangannya bukan tentang mengumpulkan data, melainkan menganalisis dan memanfaatkannya dengan tepat.

• Kompleksitas : Sulit untuk mengasosiasikan, mencocokkan, menghubungkan, dan menginterpretasikan data yang masuk dari sumber yang berbeda.
• Ragam : Big Data hadir dalam berbagai bentuk, dari basis data numerik tradisional yang tidak terstruktur hingga dokumen terstruktur, video, teks, email, dan lainnya. Penjual ulang perlu memperhatikan untuk membuat keputusan bisnis yang tepat dan memungkinkan kemungkinan inkonsistensi data seperti musiman dan beban puncak.

Perjalanan yang mungkin tampak menakutkan, ada cahaya di ujung terowongan. Dan, setelah mengatasi tantangan dan menggunakan Big Data dalam E-commerce untuk keuntungan mereka, penjual ulang dapat mencapai kesuksesan yang fenomenal.

Big Data, Potensi Lebih Besar – Membentuk Pasar E-commerce

Raksasa e-commerce seperti Souq (The New Amazon) telah menginvestasikan sejumlah besar teknologi untuk menciptakan pengalaman pengguna yang lebih personal. Analisis Big Data dalam E-commerce telah muncul sebagai keuntungan bagi pengecer semacam itu dalam banyak cara berbeda:

1. Prediksi Permintaan

Perkiraan permintaan telah menjadi sangat penting daripada sebelumnya, dan alasannya jelas.

Inkonsistensi dalam permintaan dan penawaran telah menjadi lebih sering.

Stok inventaris selalu menjadi keberatan bagi pemain E-commerce. Mereka kekurangan stok dan kehilangan kesempatan untuk menjual. Mereka kelebihan stok dan berisiko tidak menjual semuanya.

Jadi, bagaimana Big Data bertindak sebagai Juru Selamat di sini?

Penjual ulang e-niaga menggunakan analitik prediktif untuk menganalisis semua data penjualan historis, fluktuasi musiman, tren lainnya. Mereka mencakup semua faktor yang dapat meninggalkan kesan pada permintaan, seperti liburan, festival, perubahan iklim, tren politik, mode mode, dll. Dan tentu saja, perkiraan permintaan.

Mari kita ambil contoh untuk musim dingin, jika musim dingin diperkirakan akan segera tiba, pelanggan akan bergegas membeli aksesori musim dingin mereka paling awal. Jika penjual online telah mempertimbangkan ramalan cuaca, ia dapat memperoleh lebih banyak keuntungan dengan menjual lebih banyak pakaian musim dingin dan mendapatkan keunggulan atas pesaingnya.

Sebagai tambahan, pengecer dapat melacak lalu lintas di situs web mereka dengan waktu nyata dan memperkirakan tingkat konversi kapan saja.

Bagaimana lagi menggunakan Big Data Untuk E-commerce?

Ya, itu bisa memprediksi tren juga. Itu dapat menganalisis apa yang berdengung di internet dan saluran media sosial. Ilmuwan data dapat menganalisis iklan online untuk melihat apa yang coba dipasarkan oleh perusahaan lain.

Mereka dapat meninjau umpan balik tentang suatu produk di internet dan melihat apakah itu positif, netral, atau negatif. Dengan demikian, mereka dapat memprediksi apakah permintaan untuk produk tertentu akan naik, turun, atau tetap konstan.

Misalnya, sebuah perusahaan kosmetik meluncurkan produk seperti krim keadilan di pasar. Pengecer mempekerjakan ilmuwan data untuk melakukan analisis eksklusif ulasan untuk produk di berbagai platform sosial dan mencari tahu apakah ulasan tersebut positif, negatif, atau netral.

2. Pengalaman Pengguna yang Dipersonalisasi

Seperti yang Anda ketahui, ruang E-commerce sangat kompetitif. Kompetisi ini melahirkan kebutuhan untuk menciptakan pengalaman berbelanja yang sangat personal bagi pelanggan mereka.

Faktanya, 87% pembeli percaya bahwa mereka terdorong untuk berbelanja lebih banyak ketika toko online mempersonalisasi pengalaman berbelanja mereka.

Namun, jika Anda ragu tentang cara kerja pengalaman belanja yang dipersonalisasi, mari kita pahami melalui contoh berikut.

• Seorang pembelanja pergi ke situs e-commerce, menambahkan sepasang sepatu dan jeans ke keranjang belanjanya. Dia, bagaimanapun, tidak menyelesaikan transaksi dan meninggalkan kereta karena beberapa alasan. Dia adalah pelanggan tetap situs dan sering membeli dari situs ini, sehingga sistem memahami bahwa pelanggan itu berharga.

Sekarang, sistem segera bereaksi dan menawarkan kupon diskon untuk pembelian jeans dan memintanya untuk menyelesaikan transaksi.

Bahkan, jika pengguna meninggalkan situs, ia akan dapat melihat iklan mengenai pembelian atau riwayat penelusurannya di laman web lain.

3. Harga “Mainkan Untuk Tetap”

Penetapan harga dinamis adalah cara baru untuk menarik pelanggan dengan menawarkan produk dengan nilai yang lebih fleksibel. Banyak pengecer E-niaga terkemuka sekarang mempraktikkan penetapan harga dinamis.

Penetapan harga yang fleksibel menguntungkan situs E-niaga dengan cara yang berbeda:

• Mereka mendapatkan keunggulan atas pesaing mereka.
• Mereka dapat memperoleh pendapatan tinggi tanpa kehilangan margin keuntungan.
• Mereka dapat kembali lebih cepat ke fluktuasi permintaan dan situasi pasokan.
• Mereka dapat dengan mudah mengelola model penetapan harga mereka.
• Mereka memberikan pengalaman pengguna yang lebih personal.

Penetapan harga dinamis bila disertai dengan algoritme pembelajaran mesin, pertimbangkan beberapa elemen untuk mengoptimalkan harga suatu produk secara real-time. Beberapa variabel kunci adalah sebagai berikut:

• Data Pelanggan: data perilaku, data perangkat, dan data lokasi.
• Harga yang ditawarkan oleh pesaing.
• Permintaan produk.
• Pasokan produk.
• Margin keuntungan.
• Waktu dalam hari.

Souq (The New Amazon) telah menjadi pelopor dalam dimensi harga dinamis. Ini dilaporkan mengubah harga produknya 2,5 Juta kali sehari yang berarti harga produk apa pun berubah setelah setiap 10 menit.

4. Layanan Pelanggan yang Meroket

Jauh dari memberikan pengalaman yang dipersonalisasi, Big Data Analytics membantu penjual ulang E-niaga melacak dan menganalisis umpan balik pelanggan di semua saluran.

Mereka menerima umpan balik pelanggan melalui berbagai media seperti survei umpan balik, SMS, transkrip panggilan, dan obrolan. Mereka dapat mengevaluasi umpan balik melalui algoritme analitik untuk mendapatkan pandangan komprehensif tentang sentimen pelanggan dan berimprovisasi sesuai dengan itu.

Misalnya, jika merek e-niaga menemukan bahwa banyak pelanggannya menambahkan produk ke keranjang belanja mereka tetapi tidak check out, merek tersebut dapat meneliti data yang dikumpulkan melalui saluran umpan balik yang berbeda untuk menemukan celah di balik tindakan mereka.

Kesimpulan

E-commerce sedang booming dan berkisar pada membangun pengalaman pengguna yang lebih baik. Semua berkat kemajuan teknologi Big Data, pengecer E-commerce sekarang dapat melacak angka secara real-time, memprediksi tren, memperkirakan permintaan, dan menciptakan pengalaman pelanggan yang sangat personal.

Pada tahap ini, jika Anda juga ingin meningkatkan layanan dan melipatgandakan keuntungan Anda, yang Anda butuhkan hanyalah perusahaan pengembang web yang tepat. Mengingat kemudahan e-niaga yang beroperasi sekarang, pekerjakan pengembang web sekarang dan jangan biarkan dekade mendatang penurunan tajam toko bata-dan-mortir tradisional berdampak pada bisnis Anda.