Big Data: „WIELKIE” dla trendów w handlu elektronicznym

Wiemy, że w Internecie jest dużo szumu i szumu w mediach społecznościowych dotyczących przyszłości Big Data w e-commerce, ale co to właściwie jest?

Tak więc, zanim przeanalizujemy trendy w e-commerce na 2019 rok, najpierw przyjrzyjmy się pięciu ważnym rzeczom, które powinieneś wiedzieć o Big Data.

1. Co to jest?

Mówiąc najprościej, Big Data odnosi się do dużych zbiorów danych, które są analizowane obliczeniowo w celu ujawnienia wzorców i trendów związanych z pewnym aspektem danych. Nie ma minimalnej ilości danych wymaganej do zaklasyfikowania go jako Big Data, o ile jest wystarczająco dużo haczyków do solidnych wniosków.

Lepsze zrozumienie różnych aspektów Big Data dzięki 8V:

2. Jak uzyskać dostęp do Big Data?

Big Data jest dostępna w nieskończonej liczbie miejsc i nie wykazuje oznak zatrzymania. W dzisiejszych czasach proste wyszukiwanie w Google umożliwia znalezienie repozytorium danych dla prawie wszystkiego. Wielu z nas nie zdaje sobie sprawy, ile danych jest już dostępnych do dostępu i analizy.

Ale jeśli chcesz spróbować swoich sił, istnieje sześć sposobów wykorzystania Big Data w e-commerce i uzyskania dostępu do tych danych:

a) Ekstrakcja danych

Zanim cokolwiek się stanie, potrzebne są minimalne dane. Można to osiągnąć na wiele sposobów, ale zwykle przez wywołanie interfejsu API do usługi sieciowej firmy.

b) Przechowywanie danych

Największym wyzwaniem w zarządzaniu Big Data jest „Jak to posortować”?

Będzie to zależeć wyłącznie od budżetu i wiedzy osoby odpowiedzialnej za konfigurację przechowywania danych, ponieważ większość dostawców potrzebuje do wdrożenia pewnej wiedzy na temat kodowania. Niezawodny dostawca powinien zawsze zapewniać bezpieczne, proste miejsce do przechowywania i wyszukiwania danych.

c) Czyszczenie danych

Czy nam się to podoba, czy nie, zestawy danych mają różne kształty i rozmiary. Zanim zaczniesz zastanawiać się, jak przechowywać dane, upewnij się, że są one w czystym i akceptowalnym formacie.

d) Eksploracja danych

Czy słyszałeś o „Eksploracji danych”?

"NIE"? Nie martw się, załatwiłem cię. Data Mining to proces odkrywania szczegółowych informacji w bazie danych. Celem tego jest przewidywanie i podejmowanie decyzji w oparciu o posiadaną walutę danych.

e) Analiza danych

Po zebraniu wszystkich danych należy je przeanalizować, aby znaleźć interesujące wzorce i trendy. Dobry analityk danych znajdzie coś niezwykłego lub coś, co nie zostało jeszcze zgłoszone przez żadnego innego analityka.

f) Wizualizacja danych

Możliwe, że wizualizacja danych jest imperatywem Big Data. Jest to część, która zapewnia, że ​​cała praca jest wykonywana wcześniej, a rezultatem jest wizualizacja, którą każdy może zrozumieć.

Można to zrobić za pomocą języków programowania, takich jak d3.js, Plot.ly lub oprogramowania, takiego jak Tableau.

3. Czy to rozwijający się przemysł?

Wraz z rosnącym dostępem do Big Data rosnący wolumen Big Data dla rynku e-commerce i kariery nie jest już elementem zaskoczenia.

Zgodnie ze statystykami, przewiduje się, że globalny rynek Big Data i analityki biznesowej wzrośnie o 103 miliardy dolarów do 2027 roku, czyli dosłownie ponad dwukrotnie więcej niż rynek wyceniany w 2018 roku, ze złożoną stopą wzrostu na poziomie 13,2%.

Ponadto, z udziałem na poziomie 45%, segment oprogramowania stałby się do 2027 r. segmentem rynku dużych zbiorów danych, otwierając ogromną liczbę możliwości w tej dziedzinie.

4. Jaka jest wartość rynkowa związana z Big Data?

Musisz pomyśleć, czy istnieje jakaś wartość rynkowa związana z Big Data?

Krótko mówiąc, odpowiedź brzmi „Tak”. Rośnie powszechny dostęp i zainteresowanie big data. Wykres trendów Google pokazuje wzrost popularności wyszukiwanego hasła „Big Data” od 2004 roku do dnia dzisiejszego.

5. Jakie są aplikacje Big Data?

Istnieje kilka z następujących dziedzin, w których aplikacje Big Data zrewolucjonizowały konwencje:

• Samochody bez kierowcy: samochód bez kierowcy Google zbiera około jednego gigabajta danych na sekundę. Eksperymenty te wymagają coraz większej ilości danych do ich pomyślnego przeprowadzenia.
• Rozrywka : Amazon i Netflix to przykład wykorzystujący Big Data do tworzenia rekomendacji programów i filmów dla swoich użytkowników.
• Edukacja : Dostosowanie się do technologii opartej na Big Data jako narzędzia uczenia się zamiast tradycyjnego podejścia do wykładów umożliwiło uczenie się uczniów, a także pomogło nauczycielom śledzić ich wyniki.
• Rynek e-commerce : Technologia Big Data wkroczyła również na rynek e-commerce. Tak jak obecnie, jest częścią procesów biznesowych małego i dużego sprzedawcy E-commerce, umożliwiając im skuteczniejszą i szybszą realizację celów.

Big Data, większy potencjał – przełamywanie konwencjonalnych wyzwań

Chociaż istnieje mnóstwo korzyści z przyjęcia technologii Big Data, są też pewne opory. Przyjrzyjmy się niektórym przeszkodom, jakie napotyka e-commerce na ścieżce adopcji.

• Szybkość : zarządzanie danymi z niespotykaną szybkością jest niepokojącym problemem dla sprzedawców e-commerce. Szybka analiza i terminowe działania są kluczowe, aby w pełni wykorzystać jego zalety.
• Objętość : Jak sama nazwa wskazuje, integracja Big Data obejmuje zbieranie ogromnych ilości odpowiednich danych z niezliczonych źródeł. Sprzedawcy e-commerce otrzymują na liście statystyki związane z zachowaniami klientów, mediami społecznościowymi, danymi demograficznymi i wieloma innymi.

Wyzwanie nie polega na gromadzeniu danych, ale ich analizie i odpowiednim wykorzystaniu.

• Złożoność : powiązanie, dopasowanie, skorelowanie i interpretacja danych, które napływają z różnych źródeł, może być trudne.
• Różnorodność : Big Data występuje w różnych formach, od tradycyjnej nieustrukturyzowanej numerycznej bazy danych po ustrukturyzowane dokumenty, filmy, teksty, e-maile i inne. Resellerzy muszą zwracać uwagę, aby podjąć właściwą decyzję biznesową i uwzględnić możliwe niespójności danych, takie jak obciążenia sezonowe i szczytowe.

Choć podróż może wydawać się zniechęcająca, na końcu tunelu jest światełko. A po pokonaniu wyzwań i wykorzystaniu Big Data w E-commerce na swoją korzyść, resellerzy mogą osiągnąć fenomenalny sukces.

Big Data, większy potencjał – kształtowanie rynku e-commerce

Giganci handlu elektronicznego, tacy jak Souq (The New Amazon), zainwestowali olbrzymią kwotę w technologię, aby stworzyć bardziej spersonalizowane wrażenia użytkownika. Analityka Big Data w e-commerce okazała się dobrodziejstwem dla takich sprzedawców na wiele różnych sposobów:

1. Prognozy popytu

Prognoza popytu stała się kluczowa niż kiedykolwiek wcześniej, a przyczyny są oczywiste.

Niestabilność popytu i podaży stała się coraz częstsza.

Magazynowanie zapasów zawsze było przeszkodą dla graczy e-commerce. Brakuje im zapasów i tracą okazję do sprzedaży. Zbyt mają zapasy i ryzykują, że nie sprzedają ich wszystkich.

Jak więc Big Data działa tutaj jako Zbawiciel?

Odsprzedawcy e-commerce używają analiz predykcyjnych do analizowania wszystkich historycznych danych sprzedaży, wahań sezonowych i innych trendów. Obejmują one wszystkie czynniki, które mogą wywrzeć wrażenie na żądanie, takie jak wakacje, festiwale, zmiany klimatyczne, trendy polityczne, modowe trendy itp. I oczywiście wymagania prognozy.

Weźmy przykład na sezon zimowy, jeśli zimy zapowiadają się tuż za rogiem, klient najwcześniej pospieszy z zakupem akcesoriów zimowych. Jeśli sprzedawca internetowy uwzględnił prognozę pogody, może zarobić więcej, sprzedając więcej odzieży zimowej i zyskać przewagę nad konkurencją.

Jako dodatek, detaliści mogą śledzić ruch na swojej stronie internetowej w czasie rzeczywistym i prognozować współczynnik konwersji w dowolnym momencie.

Jak jeszcze wykorzystać Big Data w handlu elektronicznym?

Tak, może też przewidywać trendy. Potrafi analizować to, co krąży w Internecie i kanałach mediów społecznościowych. Analityk danych może analizować reklamy online, aby sprawdzić, co inne firmy próbują sprzedawać.

Mogą przeglądać informacje zwrotne na temat produktu w Internecie i sprawdzać, czy są one pozytywne, neutralne lub negatywne. W związku z tym mogą przewidzieć, czy popyt na określony produkt wzrośnie, spadnie, czy pozostanie na stałym poziomie.

Na przykład firma kosmetyczna wprowadza na rynek produkt, taki jak krem ​​\u200b\u200buczciwości. Sprzedawcy detaliczni zatrudniają naukowców zajmujących się danymi, aby przeprowadzić wyłączną analizę recenzji produktu na różnych platformach społecznościowych i dowiedzieć się, czy są one pozytywne, negatywne czy neutralne.

2. Spersonalizowane wrażenia użytkownika

Jak wiecie, przestrzeń e-commerce jest bardzo konkurencyjna. Konkurs ten rodzi potrzebę stworzenia wysoce spersonalizowanego doświadczenia zakupowego dla swoich klientów.

W rzeczywistości 87% kupujących uważa, że ​​motywuje ich do robienia większych zakupów, gdy sklepy internetowe personalizują swoje doświadczenia zakupowe.

Mimo to, masz wątpliwości, jak działa spersonalizowane doświadczenie zakupowe, pozwól nam zrozumieć następujący przykład.

• Kupujący wszedł na stronę e-commerce, dodał do koszyka parę butów i dżinsy. On jednak nie kończy transakcji i z jakiegoś powodu porzuca koszyk. Jest stałym klientem witryny i często na niej dokonuje zakupów, dzięki czemu system rozumie, że klient jest cenny.

Teraz system natychmiast reaguje i proponuje mu kupon rabatowy na zakup dżinsów oraz prosi o sfinalizowanie transakcji.

Nawet jeśli użytkownik opuści witrynę, będzie mógł zobaczyć reklamy dotyczące jego zakupów lub historii wyszukiwania na innych stronach internetowych.

3. Ceny „Graj o zachowanie”

Dynamiczna wycena to nowy sposób na przyciągnięcie klientów poprzez oferowanie produktów w bardziej elastycznych cenach. Wielu znanych sprzedawców e-commerce stosuje obecnie dynamiczne ustalanie cen.

Elastyczne korzyści cenowe dla witryn e-commerce na różne sposoby:

• Zyskują przewagę nad konkurencją.
• Mogą uzyskiwać wysokie przychody bez utraty marży.
• Mogą szybciej powrócić do wahań popytu i podaży.
• Mogą łatwo zarządzać swoimi modelami cenowymi.
• Zapewniają bardziej spersonalizowane wrażenia użytkownika.

Dynamiczna wycena w połączeniu z algorytmami uczenia maszynowego, rozważ kilka elementów, aby zoptymalizować cenę produktu w czasie rzeczywistym. Oto niektóre kluczowe zmienne:

• Dane klienta: dane dotyczące zachowania, dane urządzenia i dane lokalizacji.
• Ceny oferowane przez konkurentów.
• Popyt na produkt.
• Dostawa produktu.
• Marże.
• Pora dnia.

Souq (The New Amazon) był pionierem w dynamicznych wymiarach cen. Podobno zmienia cenę produktu 2,5 miliona razy dziennie, co oznacza, że ​​cena każdego produktu zmienia się co 10 minut.

4. Szybująca obsługa klienta

Daleka od zapewniania spersonalizowanego doświadczenia, Big Data Analytics pomaga odsprzedawcom handlu elektronicznego śledzić i analizować opinie klientów we wszystkich kanałach.

Otrzymują opinie klientów za pośrednictwem różnych mediów, takich jak ankiety zwrotne, SMS-y, transkrypcje połączeń i czaty. Mogą oceniać informacje zwrotne za pomocą algorytmów analitycznych, aby uzyskać kompleksowy obraz nastrojów klientów i odpowiednio improwizować.

Na przykład, jeśli marka e-commerce stwierdzi, że wielu jej klientów dodaje produkty do koszyka, ale nie dokonuje zakupu, może przeanalizować dane zebrane za pomocą różnych kanałów opinii, aby znaleźć lukę, która za tym stoi.

Wniosek

E-commerce kwitnie i obraca się wokół budowania lepszego doświadczenia użytkownika. Wszystko dzięki postępowi w technologii Big Data, sprzedawcy e-commerce mogą teraz śledzić dane w czasie rzeczywistym, przewidywać trendy, prognozować popyt i tworzyć wysoce spersonalizowane doświadczenia klientów.

Na tym etapie, jeśli chcesz zwiększyć swoje usługi i zwiększyć zyski, potrzebujesz tylko odpowiedniej firmy zajmującej się tworzeniem stron internetowych. Biorąc pod uwagę łatwość, z jaką działa e-commerce, zatrudnij programistę internetowego już teraz i nie pozwól, aby nadchodzące dziesięciolecia gwałtowny spadek liczby tradycyjnych sklepów stacjonarnych miał wpływ na Twój biznes.