Big Data: tornando-o “GRANDE” para as tendências de comércio eletrônico
Publicados: 2019-10-18Sabemos que há muito burburinho na internet e hype social em relação ao futuro do Big Data no comércio eletrônico, mas o que exatamente é isso?
Então, antes de analisar as tendências do e-commerce para 2019, primeiro vamos dar uma olhada nas cinco coisas importantes que você deve saber sobre Big Data.
1. O que é?
Simplificando, Big Data refere-se a grandes conjuntos de dados que são revisados computacionalmente para revelar padrões e tendências relevantes para um determinado aspecto dos dados. Não há quantidade mínima de dados necessária para que seja categorizado como Big Data, desde que haja ganchos suficientes para conclusões sólidas.
Entenda melhor as diferentes facetas do Big Data através dos 8V's:
2. Como acessar Big Data?
Big Data está disponível em um número interminável de lugares e não mostra sinais de parar. Hoje em dia, uma simples pesquisa no Google permite encontrar um repositório de dados para praticamente tudo. Muitos de nós não estão cientes de quantos dados já estão disponíveis para acesso e análise.
Mas, se você quiser experimentar, seguem seis maneiras de usar Big Data no comércio eletrônico e acessar esses dados:
Antes que algo aconteça, são necessários dados mínimos. Isso pode ser feito de várias maneiras, mas geralmente por meio de uma chamada de API para o serviço da Web de uma empresa.
O maior desafio com o gerenciamento de Big Data é “Como Classificá-lo”?
Dependerá exclusivamente do orçamento e da experiência do indivíduo responsável pela configuração do armazenamento de dados, pois a maioria dos provedores precisa de algum conhecimento de codificação para implementar. Um provedor confiável deve sempre permitir um local seguro e direto para armazenar e consultar seus dados.
Goste ou não, os conjuntos de dados vêm em várias formas e tamanhos. Antes que você possa imaginar como armazenar dados, certifique-se de que os dados estejam em um formato limpo e aceitável.
Você já ouviu falar em “Data Mining”?
"NÃO"? Não se preocupe, eu tenho você coberto. Data Mining é o processo de descoberta de insights dentro de um banco de dados. O objetivo disso é supor e tomar decisões com base na moeda de dados mantida.
Depois que todos os dados foram coletados, eles precisam ser analisados para procurar alguns padrões e tendências interessantes. Um bom analista de dados encontrará algo fora do comum ou algo que ainda não foi relatado por nenhum outro analista.
Possivelmente, a visualização de dados é o imperativo do Big Data. Essa é a parte que garante que todo o trabalho seja feito antes e o resultado seja uma visualização que, idealmente, todos possam entender.
Isso pode ser feito com linguagens de programação como d3.js, Plot.ly ou software como o Tableau.
3. É uma indústria em crescimento?
Com o acesso crescente ao Big Data, o volume crescente de Big Data para o mercado de comércio eletrônico e carreiras não é mais um elemento surpresa.
De acordo com o statista, o mercado global de big data e análise de negócios deverá crescer 103 bilhões de dólares até 2027, literalmente mais que o dobro do mercado avaliado em 2018, com uma taxa de crescimento composta de 13,2%.
Além disso, com uma participação de 45%, o segmento de software se tornaria o grande segmento de mercado de big data até 2027, abrindo um grande número de oportunidades no campo.
4. Qual é o valor de mercado relacionado ao Big Data?
Você deve estar pensando que existe algum valor de mercado relacionado ao Big Data?
Resumindo, a resposta é “sim”. O acesso geral e o interesse em big data estão aumentando. O gráfico de tendências do Google mostra o aumento da popularidade do termo de busca para o “Big Data” entre 2004 e os dias atuais.
5. Quais são as aplicações de Big Data?
Existem alguns dos seguintes domínios onde Big Data Applications vem revolucionando as convenções:
- Carros sem motorista: o carro sem motorista do Google coleta cerca de um gigabyte de dados por segundo. Esses experimentos exigem cada vez mais dados para sua execução bem-sucedida.
- Entretenimento : Amazon e Netflix são um exemplo que utiliza Big Data para fazer recomendações de programas e filmes para seus usuários.
- Educação : O alinhamento com a tecnologia alimentada por Big Data como uma ferramenta de aprendizado, em vez de uma abordagem tradicional de palestras, permitiu o aprendizado dos alunos, além de ajudar os professores a acompanhar seu desempenho.
- Mercado de comércio eletrônico : A tecnologia de Big Data também abriu caminho no mercado de comércio eletrônico. Como agora, faz parte dos processos de negócios de pequenos e grandes vendedores de comércio eletrônico, permitindo que eles atinjam seus objetivos com mais eficiência e rapidez.
Embora existam muitos benefícios na adoção da tecnologia de Big Data, também existem alguns obstáculos. Vejamos alguns dos obstáculos que o comércio eletrônico está enfrentando no caminho da adoção.
- Velocidade : Gerenciar dados em uma velocidade sem precedentes é uma preocupação alarmante para os vendedores de comércio eletrônico. Análises rápidas e ações pontuais são cruciais para aproveitar todos os seus benefícios.
- Volume : Como o nome sugere, a integração de Big Data inclui a coleta de grandes volumes de dados relevantes de inúmeras fontes. Os vendedores de comércio eletrônico obtêm estatísticas relacionadas ao comportamento do cliente, mídia social, demografia e muito mais na lista.
O desafio não é coletar os dados, mas sim analisá-los e utilizá-los adequadamente.
- Complexidade : pode ser difícil associar, combinar, correlacionar e interpretar dados provenientes de diferentes fontes.
- Variedade : Big Data vem em diferentes formas, desde o tradicional banco de dados numérico não estruturado até documentos estruturados, vídeos, textos, e-mails e muito mais. Os revendedores precisam prestar atenção para tomar a decisão de negócios correta e permitir possíveis inconsistências de dados, como cargas sazonais e de pico.
Por mais assustadora que a jornada possa parecer, há uma luz no fim do túnel. E, depois de vencer os desafios e usar o Big Data no E-commerce a seu favor, os revendedores podem alcançar um sucesso fenomenal.
Gigantes do comércio eletrônico como o Souq (The New Amazon) investiram uma quantia gigantesca em tecnologia para criar uma experiência de usuário mais personalizada. A análise de Big Data no comércio eletrônico surgiu como um benefício para esses varejistas de várias maneiras distintas:
1. Previsões de demanda
A previsão de demanda tornou-se crucial do que nunca, e as razões são óbvias.
A inconstância na procura e na oferta tornou-se mais frequente.
O estoque de estoque sempre foi um obstáculo para os jogadores de comércio eletrônico. Eles estão com estoque insuficiente e perdem uma oportunidade de vender. Eles estocam demais e correm o risco de não vendê-los todos.
Então, como o Big Data age como um Salvador aqui?
Os revendedores de comércio eletrônico usam análises preditivas para analisar todos os dados históricos de vendas, flutuações sazonais e outras tendências. Eles incluem todos os fatores que podem deixar uma impressão na demanda, como feriados, festivais, mudanças climáticas, tendências políticas, modismos da moda, etc. E, obviamente, previsões de demandas.
Vamos dar um exemplo para a temporada de inverno, se os invernos são esperados ao virar da esquina, o cliente correrá para comprar seus acessórios de inverno o mais rápido possível. Se um vendedor on-line considerou a previsão do tempo, ele pode obter mais lucro vendendo mais roupas de inverno e obter uma vantagem sobre seus concorrentes.
Como complemento, os varejistas podem acompanhar o tráfego em seu site em tempo real e prever a taxa de conversão a qualquer momento.
Sim, ele pode prever tendências também. Ele pode analisar o que está bombando na internet e nos canais de mídia social. O cientista de dados pode analisar anúncios online para ver o que outras empresas estão tentando comercializar.
Eles podem revisar feedbacks sobre um produto na internet e ver se são positivos, neutros ou negativos. Assim, eles podem prever se a demanda por um determinado produto aumentará, diminuirá ou permanecerá constante.
Por exemplo, uma empresa de cosméticos lança um produto como creme de justiça no mercado. Os varejistas empregam cientistas de dados para realizar uma análise exclusiva das avaliações do produto em diferentes plataformas sociais e descobrir se são positivas, negativas ou neutras.
2. Experiência de usuário personalizada
Como você sabe, o espaço de comércio eletrônico é ferozmente competitivo. Esta competição dá origem à necessidade de criar uma experiência de compra altamente personalizada para seus clientes.
De fato, 87% dos compradores acreditam que são levados a comprar mais quando as lojas online personalizam sua experiência de compra.
Ainda assim, tem algumas dúvidas sobre como funciona a experiência de compra personalizada, vamos entender através do exemplo a seguir.
- Um comprador foi a um site de comércio eletrônico, adiciona um par de sapatos e um jeans ao carrinho de compras. Ele, porém, não conclui a transação e abandona o carrinho por algum motivo. Ele é um cliente regular do site e compra deste site com frequência, então o sistema entende que o cliente é valioso.
Agora, o sistema reage imediatamente e oferece a ele um cupom de desconto na compra do jeans e solicita que ele conclua a transação.
Inclusive, se o usuário sair do site, ele poderá ver anúncios referentes à sua compra ou histórico de buscas em outras páginas da web.
3. Preços “Jogar para Manter”
A precificação dinâmica é uma nova maneira de atrair clientes oferecendo produtos com valores mais flexíveis. Muitos varejistas de comércio eletrônico proeminentes estão praticando preços dinâmicos.
Os preços flexíveis beneficiam os sites de comércio eletrônico de diferentes maneiras:
- Eles ganham uma vantagem sobre seus concorrentes.
- Eles podem obter alta receita sem perder as margens de lucro.
- Eles podem reverter mais rapidamente a flutuações na situação de demanda e oferta.
- Eles podem gerenciar facilmente seus modelos de preços.
- Eles fornecem uma experiência de usuário mais personalizada.
A precificação dinâmica quando acompanhada por algoritmos de aprendizado de máquina, considere vários elementos para otimizar o preço de um produto em tempo real. Algumas variáveis-chave são as seguintes:
- Dados do cliente: dados de comportamento, dados do dispositivo e dados de localização.
- Preços oferecidos pelos concorrentes.
- Demanda pelo produto.
- Fornecimento de produtos.
- Margens de lucro.
- Hora do dia.
Souq (The New Amazon) tem sido o pioneiro nas dimensões dinâmicas de precificação. Ele supostamente altera o preço do produto 2,5 milhões de vezes por dia, o que significa que o preço de qualquer produto muda a cada 10 minutos.
4. Atendimento ao cliente disparado
Longe de fornecer uma experiência personalizada, o Big Data Analytics ajuda os revendedores de comércio eletrônico a acompanhar e analisar o feedback dos clientes em todos os canais.
Eles recebem feedbacks de clientes por meio de diferentes meios, como pesquisas de feedback, SMS, transcrições de chamadas e bate-papos. Eles podem avaliar os feedbacks por meio de algoritmos analíticos para obter uma visão abrangente do sentimento do cliente e improvisar de acordo.
Por exemplo, se uma marca de comércio eletrônico descobrir que muitos de seus clientes estão adicionando produtos ao carrinho de compras, mas não estão finalizando a compra, a marca pode examinar os dados coletados por meio de diferentes canais de feedback para encontrar a brecha por trás disso.
O comércio eletrônico está crescendo e gira em torno da construção de uma melhor experiência do usuário. Tudo graças ao avanço da tecnologia de Big Data, os varejistas de comércio eletrônico agora podem acompanhar os números em tempo real, prever tendências, prever a demanda e criar uma experiência de cliente altamente personalizada.
Nesta fase, se você também deseja aumentar seu serviço e multiplicar seus lucros, tudo o que você precisa é da empresa de desenvolvimento web certa. Dada a facilidade com que o comércio eletrônico está operando agora, contrate um desenvolvedor web agora e não deixe que o declínio acentuado das próximas décadas nas lojas físicas tradicionais tenha impacto em seus negócios.