Big Data: ทำให้มัน “ใหญ่” สำหรับเทรนด์อีคอมเมิร์ซ

เรารู้ว่ามีข่าวลือทางอินเทอร์เน็ตและกระแสโซเชียลมากมายเกี่ยวกับอนาคตของ Big Data ในอีคอมเมิร์ซ แต่มันคืออะไรกันแน่?

ดังนั้น ก่อนที่จะวิเคราะห์แนวโน้มอีคอมเมิร์ซในปี 2019 อันดับแรก เรามาดูสิ่งสำคัญ 5 ประการที่คุณควรทราบเกี่ยวกับ Big Data กันก่อน

1. มันคืออะไร?

พูดง่ายๆ บิ๊กดาต้าหมายถึงชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ได้รับการตรวจสอบด้วยคอมพิวเตอร์เพื่อเปิดเผยรูปแบบและแนวโน้มที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลบางแง่มุม ไม่มีข้อมูลจำนวนขั้นต่ำที่จำเป็นสำหรับการจัดประเภทเป็น Big Data ตราบใดที่มีตะขอเพียงพอสำหรับข้อสรุปที่ชัดเจน

มีความเข้าใจที่ดีขึ้นในแง่มุมต่างๆ ของ Big Data ผ่าน 8V:

2. วิธีการเข้าถึงข้อมูลขนาดใหญ่?

บิ๊กดาต้ามีอยู่ในสถานที่ต่างๆ ที่ไม่สิ้นสุด และยังไม่มีวี่แววว่าจะหยุด ทุกวันนี้ การค้นหาโดย Google แบบง่ายๆ ช่วยให้คุณค้นหาที่เก็บข้อมูลสำหรับทุกสิ่งได้ พวกเราหลายคนไม่ทราบว่ามีข้อมูลสำหรับการเข้าถึงและวิเคราะห์มากน้อยเพียงใด

แต่ถ้าคุณต้องการลองใช้เอง มีหกวิธีที่คุณสามารถใช้ Big Data ในอีคอมเมิร์ซและเข้าถึงข้อมูลนี้:

ก) การดึงข้อมูล

ก่อนที่อะไรจะเกิดขึ้น จำเป็นต้องมีข้อมูลขั้นต่ำ ซึ่งสามารถทำได้หลายวิธี แต่โดยปกติผ่านการเรียก API ไปยังบริการเว็บของบริษัท

ข) การจัดเก็บข้อมูล

ความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ที่สุดในการจัดการ Big Data คือ “How to Sort It”?

จะขึ้นอยู่กับงบประมาณและความเชี่ยวชาญของบุคคลที่รับผิดชอบในการตั้งค่าการจัดเก็บข้อมูลเท่านั้น เนื่องจากผู้ให้บริการส่วนใหญ่ต้องการความรู้ด้านการเข้ารหัสเพื่อนำไปใช้ ผู้ให้บริการที่เชื่อถือได้ควรอนุญาตให้คุณมีที่ที่ปลอดภัยและตรงไปตรงมาในการจัดเก็บและสืบค้นข้อมูลของคุณ

ค) การล้างข้อมูล

ชอบหรือไม่ ชุดข้อมูลมีรูปร่างและขนาดต่างกัน ก่อนที่คุณจะสามารถคิดหาวิธีจัดเก็บข้อมูลได้ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลอยู่ในรูปแบบที่สะอาดและยอมรับได้

d) การทำเหมืองข้อมูล

คุณเคยได้ยินเกี่ยวกับ “การทำเหมืองข้อมูล” หรือไม่?

"ไม่"? ไม่ต้องกังวลฉันได้ครอบคลุมคุณ การทำเหมืองข้อมูลเป็นกระบวนการในการค้นหาข้อมูลเชิงลึกภายในฐานข้อมูล วัตถุประสงค์คือเพื่อคาดเดาและตัดสินใจตามสกุลเงินของข้อมูลที่เก็บไว้

จ) การวิเคราะห์ข้อมูล

หลังจากรวบรวมข้อมูลทั้งหมดแล้ว จะต้องมีการวิเคราะห์เพื่อค้นหารูปแบบและแนวโน้มที่น่าสนใจ นักวิเคราะห์ข้อมูลที่ดีจะพบบางสิ่งที่ไม่ปกติหรือบางอย่างที่นักวิเคราะห์รายอื่นยังไม่ได้รายงาน

f) การสร้างภาพข้อมูล

เป็นไปได้ว่าการแสดงข้อมูลเป็นภาพมีความจำเป็นของบิ๊กดาต้า นี่เป็นส่วนที่ช่วยให้มั่นใจว่างานทั้งหมดจะเสร็จสิ้นก่อนหน้านี้และผลลัพธ์คือการสร้างภาพที่ทุกคนสามารถเข้าใจได้ในอุดมคติ

ซึ่งสามารถทำได้ด้วยภาษาโปรแกรม เช่น d3.js, Plot.ly หรือซอฟต์แวร์ เช่น Tableau

3. เป็นอุตสาหกรรมที่กำลังเติบโตหรือไม่?

ด้วยการเข้าถึงบิ๊กดาต้าที่เพิ่มขึ้น ปริมาณบิ๊กดาต้าสำหรับตลาดอีคอมเมิร์ซและอาชีพการงานที่เพิ่มขึ้นจึงไม่น่าแปลกใจอีกต่อไป

ตามสถิติแล้ว ตลาดบิ๊กดาต้าและการวิเคราะห์ธุรกิจทั่วโลกคาดการณ์ว่าจะเติบโต 103 พันล้านดอลลาร์สหรัฐภายในปี 2570 ซึ่งมากกว่ามูลค่าตลาดในปี 2561 สองเท่า โดยมีอัตราการเติบโตโดยรวมอยู่ที่ 13.2%

นอกจากนี้ ด้วยส่วนแบ่ง 45% ส่วนซอฟต์แวร์จะกลายเป็นกลุ่มตลาดข้อมูลขนาดใหญ่ภายในปี 2570 ซึ่งเป็นการเปิดโอกาสจำนวนมากในสาขานี้

4. มูลค่าตลาดที่เกี่ยวข้องกับ Big Data คืออะไร?

คุณต้องคิดว่ามีมูลค่าตลาดที่เกี่ยวข้องกับ Big Data หรือไม่?

คำตอบสั้น ๆ คือ "ใช่" การเข้าถึงข้อมูลทั่วไปและความสนใจในข้อมูลขนาดใหญ่กำลังเพิ่มขึ้น แผนภูมิแนวโน้มของ Google แสดงให้เห็นถึงความนิยมที่เพิ่มขึ้นของคำค้นหาสำหรับ "ข้อมูลขนาดใหญ่" ระหว่างปี 2547 ถึงปัจจุบัน

5. แอปพลิเคชั่น Big Data คืออะไร?

มีบางโดเมนต่อไปนี้ที่แอปพลิเคชัน Big Data ปฏิวัติอนุสัญญา:

• รถยนต์ไร้คนขับ : รถยนต์ไร้ คนขับของ Google รวบรวมข้อมูลประมาณหนึ่งกิกะไบต์ต่อวินาที การทดลองเหล่านี้ต้องการข้อมูลมากขึ้นเรื่อยๆ เพื่อการดำเนินการที่ประสบความสำเร็จ
• ความบันเทิง : Amazon และ Netflix เป็นตัวอย่างการใช้ Big Data เพื่อแนะนำรายการและภาพยนตร์ให้กับผู้ใช้
• การศึกษา : การปรับให้เข้ากับเทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนด้วย Big Data เป็นเครื่องมือการเรียนรู้แทนวิธีการบรรยายแบบเดิมๆ ได้เปิดทางให้นักเรียนได้เรียนรู้และช่วยให้ครูติดตามผลงานของพวกเขา
• ตลาดอีคอมเมิร์ซ : เทคโนโลยี Big Data ได้สร้างเส้นทางในตลาดอีคอมเมิร์ซเช่นกัน ปัจจุบันนี้เป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการทางธุรกิจของผู้ขายอีคอมเมิร์ซรายเล็กและรายใหญ่ ทำให้พวกเขาบรรลุเป้าหมายได้อย่างมีประสิทธิภาพและรวดเร็วยิ่งขึ้น

บิ๊กดาต้า ศักยภาพที่ใหญ่กว่า – ทำลายความท้าทายแบบเดิมๆ

แม้ว่าจะมีประโยชน์มากมายในการนำเทคโนโลยีบิ๊กดาต้ามาใช้ แต่ก็มีข้อตำหนิบางประการเช่นกัน มาดูอุปสรรคบางประการที่อีคอมเมิร์ซกำลังเผชิญบนเส้นทางของการยอมรับ

• ความเร็ว : การจัดการข้อมูลด้วยความเร็วที่ไม่เคยมีมาก่อนเป็นปัญหาที่น่ากังวลสำหรับผู้ขายอีคอมเมิร์ซ การวิเคราะห์อย่างรวดเร็วและการดำเนินการตรงเวลามีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการใช้ประโยชน์จากมันอย่างเต็มที่
• ปริมาณ : ตามชื่อที่แนะนำ การรวม Big Data รวมถึงการรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องจำนวนมากจากแหล่งที่มามากมาย ผู้ขายอีคอมเมิร์ซจะได้รับสถิติที่เกี่ยวข้องกับพฤติกรรมของลูกค้า โซเชียลมีเดีย ข้อมูลประชากร และอื่นๆ อีกมากมายในรายการ

ความท้าทายไม่ได้เกี่ยวกับการเก็บรวบรวมข้อมูล แต่เป็นการวิเคราะห์และใช้งานอย่างเหมาะสม

• ความซับซ้อน : อาจเป็นเรื่องยากที่จะเชื่อมโยง จับคู่ เชื่อมโยง และตีความข้อมูลที่มาจากแหล่งต่างๆ
• ความ หลากหลาย : บิ๊กดาต้ามาในรูปแบบต่างๆ ตั้งแต่ฐานข้อมูลตัวเลขแบบดั้งเดิมที่ไม่มีโครงสร้าง ไปจนถึงเอกสารที่มีโครงสร้าง วิดีโอ ข้อความ อีเมล และอื่นๆ ผู้ขายรายใหม่ต้องให้ความสนใจในการตัดสินใจทางธุรกิจที่ถูกต้อง และอนุญาตให้มีข้อมูลที่ไม่สอดคล้องกัน เช่น ตามฤดูกาลและโหลดสูงสุด

แม้การเดินทางจะดูน่ากลัว แต่ก็มีแสงสว่างที่ปลายอุโมงค์ และหลังจากเอาชนะความท้าทายและใช้บิ๊กดาต้าในอีคอมเมิร์ซเพื่อประโยชน์ของตนแล้ว ผู้ขายรายใหม่ก็สามารถประสบความสำเร็จอย่างมหัศจรรย์ได้

บิ๊กดาต้า ศักยภาพที่มากขึ้น – กำหนดตลาดอีคอมเมิร์ซ

ยักษ์ใหญ่ด้านอีคอมเมิร์ซเช่น Souq (The New Amazon) ได้ลงทุนมหาศาลในด้านเทคโนโลยีเพื่อสร้างประสบการณ์ผู้ใช้ที่เป็นส่วนตัวมากขึ้น การวิเคราะห์บิ๊กดาต้าในอีคอมเมิร์ซเป็นประโยชน์สำหรับผู้ค้าปลีกในลักษณะที่แตกต่างกันหลายประการ:

1. การคาดการณ์อุปสงค์

การคาดการณ์อุปสงค์มีความสำคัญมากกว่าที่เคย และเหตุผลก็ชัดเจน

อุปสงค์และอุปทานไม่แน่นอนเกิดขึ้นบ่อยขึ้น

การเก็บสต็อกสินค้าถือเป็นการเสียดสีสำหรับผู้เล่นอีคอมเมิร์ซมาโดยตลอด พวกเขาขาดสต็อกและพลาดโอกาสในการขาย พวกเขาสต็อกมากเกินไปและเสี่ยงที่จะไม่ขายพวกเขาทั้งหมด

ดังนั้น Big Data ทำหน้าที่เป็นพระผู้ช่วยให้รอดที่นี่อย่างไร

ผู้ขายอีคอมเมิร์ซรายใหม่ใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลการขายในอดีต ความผันผวนตามฤดูกาล แนวโน้มอื่นๆ ซึ่งรวมถึงปัจจัยทั้งหมดที่สามารถสร้างความประทับใจได้ตามความต้องการ เช่น วันหยุด เทศกาล การเปลี่ยนแปลงของสภาพอากาศ แนวโน้มทางการเมือง แฟชั่นแฟชั่น ฯลฯ และแน่นอน คาดการณ์ความต้องการ

ลองมาดูตัวอย่างสำหรับฤดูหนาวกัน หากคาดว่าจะใกล้ถึงฤดูหนาว ลูกค้าจะรีบซื้อเครื่องประดับสำหรับฤดูหนาวของตนโดยเร็วที่สุด หากผู้ขายออนไลน์พิจารณาพยากรณ์อากาศแล้ว เขาสามารถทำกำไรได้มากขึ้นด้วยการขายเสื้อผ้ากันหนาวให้มากขึ้นและได้เปรียบคู่แข่ง

ในฐานะส่วนเสริม ผู้ค้าปลีกสามารถติดตามการเข้าชมเว็บไซต์ของตนแบบเรียลไทม์และคาดการณ์อัตราการแปลงได้ทุกเมื่อ

จะใช้ Big Data สำหรับ E-commerce ได้อย่างไร?

ใช่ มันสามารถทำนายแนวโน้มได้เช่นกัน มันสามารถวิเคราะห์สิ่งที่กำลังหึ่งบนอินเทอร์เน็ตและช่องทางโซเชียลมีเดีย นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถวิเคราะห์โฆษณาออนไลน์เพื่อดูว่าบริษัทอื่นๆ พยายามทำตลาดอะไร

พวกเขาสามารถตรวจสอบการตอบกลับเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์บนอินเทอร์เน็ตและดูว่าเป็นผลบวก เป็นกลาง หรือเชิงลบ ดังนั้นพวกเขาจึงสามารถคาดการณ์ได้ว่าความต้องการผลิตภัณฑ์ใดผลิตภัณฑ์หนึ่งจะเพิ่มขึ้น ลดลง หรือคงที่หรือไม่

ตัวอย่างเช่น บริษัทเครื่องสำอางเปิดตัวผลิตภัณฑ์เช่นครีมเพื่อความเป็นธรรมในตลาด ผู้ค้าปลีกจ้างนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลเพื่อทำการวิเคราะห์เฉพาะสำหรับบทวิจารณ์สำหรับผลิตภัณฑ์บนแพลตฟอร์มโซเชียลต่างๆ และค้นหาว่าเป็นบวก ลบ หรือเป็นกลาง

2. ประสบการณ์ผู้ใช้ส่วนบุคคล

อย่างที่คุณทราบ พื้นที่อีคอมเมิร์ซมีการแข่งขันกันอย่างดุเดือด การแข่งขันครั้งนี้ทำให้เกิดความต้องการในการสร้างประสบการณ์การช็อปปิ้งที่เป็นส่วนตัวสูงสำหรับลูกค้า

อันที่จริง 87% ของนักช็อปเชื่อว่าพวกเขาจะถูกผลักดันให้ช็อปมากขึ้นเมื่อร้านค้าออนไลน์ปรับแต่งประสบการณ์การช็อปปิ้งให้เป็นส่วนตัว

ยังคงมีข้อสงสัยเกี่ยวกับวิธีการทำงานของประสบการณ์การช็อปปิ้งในแบบของคุณ ให้เราเข้าใจผ่านตัวอย่างต่อไปนี้

• นักช้อปคนหนึ่งไปที่ไซต์อีคอมเมิร์ซ เพิ่มรองเท้าและกางเกงยีนส์ลงในตะกร้าสินค้าของเขา อย่างไรก็ตาม เขาไม่ทำธุรกรรมให้เสร็จสิ้นและละทิ้งรถเข็นเนื่องจากเหตุผลบางประการ เขาเป็นลูกค้าประจำของเว็บไซต์และซื้อจากเว็บไซต์นี้บ่อยครั้ง ดังนั้นระบบจึงเข้าใจว่าลูกค้ามีค่า

ขณะนี้ ระบบตอบสนองทันทีและเสนอคูปองส่วนลดสำหรับการซื้อกางเกงยีนส์และแจ้งให้เขาทำธุรกรรมให้เสร็จสิ้น

แม้ว่าผู้ใช้จะออกจากไซต์ไปแล้ว เขาก็จะสามารถเห็นโฆษณาเกี่ยวกับประวัติการซื้อหรือการค้นหาของตนบนหน้าเว็บอื่นๆ

3. ราคา "เล่นเพื่อเก็บไว้"

การกำหนดราคาแบบไดนามิกเป็นวิธีใหม่ในการดึงดูดลูกค้าด้วยการนำเสนอผลิตภัณฑ์ที่มีมูลค่าที่ยืดหยุ่นมากขึ้น ผู้ค้าปลีกอีคอมเมิร์ซที่มีชื่อเสียงหลายรายกำลังใช้การกำหนดราคาแบบไดนามิก

การกำหนดราคาที่ยืดหยุ่นให้ประโยชน์กับไซต์อีคอมเมิร์ซในรูปแบบต่างๆ:

• พวกเขาได้เปรียบเหนือคู่แข่ง
• พวกเขาสามารถสร้างรายได้สูงโดยไม่สูญเสียส่วนต่างกำไร
• พวกเขาสามารถเปลี่ยนกลับเป็นความผันผวนของอุปสงค์และอุปทานได้เร็วขึ้น
• พวกเขาสามารถจัดการรูปแบบการกำหนดราคาได้อย่างง่ายดาย
• พวกเขาให้ประสบการณ์ผู้ใช้ที่เป็นส่วนตัวมากขึ้น

การกำหนดราคาแบบไดนามิกเมื่อมาพร้อมกับอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง ให้พิจารณาองค์ประกอบหลายอย่างเพื่อปรับราคาให้เหมาะสมสำหรับผลิตภัณฑ์ในแบบเรียลไทม์ ตัวแปรสำคัญบางตัวมีดังนี้:

• ข้อมูลลูกค้า: ข้อมูลพฤติกรรม ข้อมูลอุปกรณ์ และข้อมูลตำแหน่ง
• ราคาเสนอโดยคู่แข่ง
• ความต้องการสินค้า.
• จัดหาสินค้า.
• อัตรากำไร
• เวลาของวัน

Souq (The New Amazon) เป็นผู้บุกเบิกมิติการกำหนดราคาแบบไดนามิก มีรายงานว่ามีการเปลี่ยนแปลงราคาสินค้า 2.5 ล้านครั้งต่อวัน ซึ่งหมายความว่าราคาของผลิตภัณฑ์ใด ๆ ที่เปลี่ยนแปลงทุก ๆ 10 นาที

4. การบริการลูกค้าที่พุ่งสูงขึ้น

ห่างไกลจากการมอบประสบการณ์เฉพาะบุคคล Big Data Analytics ช่วยให้ผู้ขายอีคอมเมิร์ซรายใหม่ติดตามและวิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้าในทุกช่องทาง

พวกเขาได้รับการตอบรับจากลูกค้าผ่านสื่อต่างๆ เช่น แบบสำรวจความคิดเห็น SMS การถอดเสียงการโทร และการแชท พวกเขาสามารถประเมินผลตอบรับผ่านอัลกอริธึมการวิเคราะห์เพื่อให้ได้มุมมองที่ครอบคลุมสำหรับความคิดเห็นของลูกค้าและด้นสดตามนั้น

ตัวอย่างเช่น หากแบรนด์อีคอมเมิร์ซพบว่าลูกค้าจำนวนมากกำลังเพิ่มผลิตภัณฑ์ลงในตะกร้าสินค้าแต่ไม่ได้ชำระเงิน แบรนด์ดังกล่าวจะกลั่นกรองข้อมูลที่รวบรวมผ่านช่องทางการตอบรับที่แตกต่างกันเพื่อค้นหาช่องโหว่ที่อยู่เบื้องหลังการทำเช่นนั้น

บทสรุป

อีคอมเมิร์ซกำลังเฟื่องฟูและหมุนรอบการสร้างประสบการณ์ผู้ใช้ที่ดีขึ้น ต้องขอบคุณความก้าวหน้าของเทคโนโลยี Big Data ทำให้ผู้ค้าปลีกอีคอมเมิร์ซสามารถติดตามตัวเลขแบบเรียลไทม์ คาดการณ์แนวโน้ม คาดการณ์ความต้องการ และสร้างประสบการณ์ลูกค้าที่เป็นส่วนตัวสูง

ในขั้นตอนนี้ หากคุณต้องการเพิ่มบริการและเพิ่มผลกำไร สิ่งที่คุณต้องมีคือบริษัทพัฒนาเว็บไซต์ที่เหมาะสม ด้วยความสะดวกที่อีคอมเมิร์ซดำเนินการอยู่ในขณะนี้ จ้างนักพัฒนาเว็บตอนนี้ และอย่าปล่อยให้ร้านค้าอิฐและปูนแบบดั้งเดิมลดลงอย่างรวดเร็วในทศวรรษหน้ามีผลกระทบต่อธุรกิจของคุณ