Büyük Veri: E-Ticaret Trendleri İçin “BÜYÜK” Hale Getirmek

E-ticarette Büyük Verinin geleceği ile ilgili çok fazla internet vızıltısı ve sosyal yutturmaca olduğunu biliyoruz, ancak tam olarak nedir?

2019 E-ticaret trendlerini analiz etmeden önce Big Data hakkında bilmeniz gereken beş önemli şeye bir göz atalım.

1. Nedir?

Basitçe söylemek gerekirse, Büyük Veri, verilerin belirli bir yönü ile ilgili kalıpları ve eğilimleri ortaya çıkarmak için hesaplamalı olarak gözden geçirilen büyük veri kümelerini ifade eder. Sağlam sonuçlar için yeterli kanca olduğu sürece, Büyük Veri olarak kategorize edilmesi için gereken minimum miktarda veri yoktur.

8V'ler aracılığıyla Büyük Verinin farklı yönlerini daha iyi anlayın:

2. Büyük Veriye Nasıl Erişilir?

Büyük Veri, hiç bitmeyen sayıda yerde mevcuttur ve hiçbir durma belirtisi göstermiyor. Günümüzde basit bir Google araması, hemen hemen her şey için bir veri deposu bulmanızı sağlar. Birçoğumuz, erişim ve analiz için halihazırda ne kadar verinin mevcut olduğunun farkında değiliz.

Ancak, şansınızı denemek isterseniz, E-ticarette Büyük Veriyi kullanmanın ve bu verilere erişmenin altı yolu vardır:

a) Veri Çıkarma

Herhangi bir şey olmadan önce, minimum veri gereklidir. Bu, birkaç yolla elde edilebilir, ancak genellikle bir şirketin web hizmetine yapılan bir API çağrısı yoluyla.

b) Veri Depolama

Büyük Veriyi yönetmenin en büyük zorluğu “Nasıl Sıralanır”?

Çoğu sağlayıcı uygulamak için biraz kodlama bilgisine ihtiyaç duyduğundan, yalnızca veri depolamayı kurmaktan sorumlu kişinin bütçesine ve uzmanlığına bağlı olacaktır. Güvenilir bir sağlayıcı, verilerinizi depolamak ve sorgulamak için size her zaman güvenli, kolay anlaşılır bir yer sağlamalıdır.

c) Veri Temizleme

Beğenin ya da beğenmeyin, veri kümeleri çeşitli şekil ve boyutlarda gelir. Verileri nasıl saklayacağınız konusunda heves etmeden önce, verilerin temiz ve kabul edilebilir bir biçimde olduğundan emin olun.

d) Veri Madenciliği

“Veri Madenciliği”ni duydunuz mu?

"NUMARA"? Seni korudum merak etme. Veri Madenciliği, bir veritabanı içindeki içgörüleri keşfetme sürecidir. Bunun amacı, tutulan veri para birimine dayalı olarak tahminde bulunmak ve kararlar almaktır.

e) Veri Analizi

Tüm veriler toplandıktan sonra, bazı ilginç kalıplar ve eğilimler aramak için analiz edilmesi gerekir. İyi bir veri analisti, olağan dışı veya başka bir analist tarafından henüz rapor edilmemiş bir şey bulacaktır.

f) Veri Görselleştirme

Muhtemelen, veri görselleştirme Büyük Verinin olmazsa olmazıdır. Bu, tüm işlerin önceden yapılmasını sağlayan kısımdır ve sonuç ideal olarak herkesin anlayabileceği bir görselleştirmedir.

Bu, d3.js, Plot.ly gibi programlama dilleri veya Tableau gibi yazılımlarla yapılabilir.

3. Büyüyen Bir Endüstri mi?

Büyük Veriye artan erişimle, e-ticaret pazarı ve kariyer için Büyük Veri'deki artan hacim artık sürpriz bir unsur değil.

Statista'ya göre, küresel büyük veri ve iş analitiği pazarının 2027 yılına kadar 103 Milyar ABD doları, yani %13,2'lik bir bileşik büyüme oranıyla 2018'deki pazarın tam anlamıyla iki katından fazla büyümesi bekleniyor.

Ayrıca, %45'lik bir payla yazılım segmenti, 2027 yılına kadar büyük büyük veri pazar segmenti haline gelecek ve bu alanda çok sayıda fırsat yaratacaktır.

4. Büyük Veriyle İlgili Pazar Değeri Nedir?

Büyük Veri ile ilgili herhangi bir piyasa değeri var mı diye düşünüyor olmalısınız.

Kısacası, cevap "Evet" dir. Büyük verilere genel erişim ve ilgi artıyor. Google trend grafiği, 2004 ile günümüz arasında “Büyük Veri” için arama teriminin popülaritesindeki artışı göstermektedir.

5. Büyük Veri Uygulamaları Nelerdir?

Büyük Veri Uygulamalarının sözleşmelerde devrim yarattığı aşağıdaki alanlardan bazıları vardır:

• Sürücüsüz Arabalar : Google'ın sürücüsüz arabası saniyede yaklaşık bir Gigabayt veri toplar. Bu deneyler, başarılı bir şekilde yürütülmeleri için giderek daha fazla veri gerektirir.
• Eğlence : Amazon ve Netflix, kullanıcılarına dizi ve film önerilerinde bulunmak için Büyük Veriyi kullanan bir örnektir.
• Eğitim : Geleneksel bir ders yaklaşımı yerine bir öğrenme aracı olarak Büyük Veri destekli teknoloji ile uyum sağlamak, öğrencilerin öğrenmesini sağlamanın yanı sıra öğretmenlerin performanslarını takip etmelerine yardımcı oldu.
• E-ticaret Pazarı : Büyük Veri teknolojisi, E-ticaret pazarında da kendine bir yol açmıştır. Şimdi olduğu gibi, küçük ve büyük E-ticaret satıcılarının iş süreçlerinin bir parçası olup, hedeflerine daha verimli ve hızlı bir şekilde ulaşmalarını sağlar.

Büyük Veri, Daha Büyük Potansiyel – Geleneksel Zorlukları Aşmak

Büyük Veri teknolojisini benimsemenin pek çok yararı olsa da, bazı itirazları da var. E-ticaretin benimseme yolunda karşılaştığı bazı engellere bakalım.

• Hız : Verileri eşi görülmemiş bir hızla yönetmek, e-ticaret satıcıları için endişe verici bir endişe kaynağıdır. Tüm avantajlarından yararlanmak için hızlı analiz ve zamanında eylemler çok önemlidir.
• Hacim : Adından da anlaşılacağı gibi, Büyük Veri entegrasyonu, sayısız kaynaktan çok büyük miktarda ilgili verinin toplanmasını içerir. E-ticaret satıcıları, müşteri davranışı, sosyal medya, demografik bilgiler ve listedeki daha pek çok şeyle ilgili istatistikler alır.

Buradaki zorluk, verileri toplamak değil, onu uygun şekilde analiz etmek ve kullanmaktır.

• Karmaşıklık : Farklı kaynaklardan gelen verileri ilişkilendirmek, eşleştirmek, ilişkilendirmek ve yorumlamak zor olabilir.
• Çeşitlilik : Büyük Veri, geleneksel yapılandırılmamış sayısal veritabanından yapılandırılmış belgelere, videolara, metinlere, e-postalara ve daha fazlasına kadar farklı biçimlerde gelir. Yeniden satıcıların, doğru iş kararını vermeye ve mevsimsel ve yoğun yükler gibi olası veri tutarsızlıklarına izin vermeye dikkat etmesi gerekir.

Yolculuk ne kadar ürkütücü görünse de tünelin sonunda bir ışık var. Ve zorlukların üstesinden geldikten ve E-ticarette Büyük Veriyi kendi avantajlarına kullandıktan sonra, yeniden satıcılar olağanüstü bir başarı elde edebilirler.

Büyük Veri, Daha Büyük Potansiyel – E-Ticaret Pazarını Şekillendirme

Souq (The New Amazon) gibi e-ticaret devleri, daha kişiselleştirilmiş bir kullanıcı deneyimi yaratmak için teknolojiye devasa miktarda yatırım yaptı. E-ticarette Büyük Veri analitiği, bu tür perakendeciler için birçok farklı şekilde bir nimet olarak ortaya çıktı:

1. Talep Tahminleri

Talep tahmini her zamankinden daha önemli hale geldi ve nedenleri açık.

Talep ve arzdaki tutarsızlık daha sık hale geldi.

Envanter stoklama, E-ticaret oyuncuları için her zaman bir itiraz olmuştur. Stokta yetersizler ve satış fırsatını kaçırıyorlar. Fazla stok yapıyorlar ve hepsini satmama riskini alıyorlar.

Peki, Büyük Veri burada nasıl bir Kurtarıcı olarak hareket ediyor?

E-ticaret yeniden satıcıları, tüm geçmiş satış verilerini, mevsimsel dalgalanmaları ve diğer eğilimleri analiz etmek için tahmine dayalı analitiği kullanır. Tatil, festivaller, iklim değişiklikleri, politik eğilimler, moda hevesleri vb. gibi talep üzerine izlenim bırakabilecek tüm faktörleri içerir. Ve tabii ki, tahmin talepleri.

Kış mevsimi için bir örnek verelim, kış mevsimi yaklaşıyorsa, müşteri en erken kış aksesuarlarını almak için acele edecektir. Bir çevrimiçi satıcı hava durumunu dikkate alırsa, daha fazla kışlık kıyafet satarak daha fazla kar elde edebilir ve rakiplerine üstünlük sağlayabilir.

Bir eklenti olarak, perakendeciler web sitelerindeki trafiği gerçek zamanlı olarak izleyebilir ve herhangi bir anda dönüşüm oranını tahmin edebilir.

E-ticaret için Büyük Veriyi başka nasıl kullanabilirim?

Evet, eğilimleri de tahmin edebilir. İnternette ve sosyal medya kanallarında neler olup bittiğini analiz edebilir. Veri bilimcisi, diğer şirketlerin pazarlamaya çalıştığı şeylere bakmak için çevrimiçi reklamları analiz edebilir.

İnternetteki bir ürünle ilgili geri bildirimleri inceleyebilir ve olumlu, tarafsız veya olumsuz olup olmadığını görebilirler. Buna göre, belirli bir ürüne olan talebin artacağını, düşeceğini veya sabit kalacağını tahmin edebilirler.

Örneğin bir kozmetik firması adalet kremi gibi bir ürünü piyasaya sürüyor. Perakendeciler, farklı sosyal platformlardaki ürün incelemelerinin özel bir analizini yapmak ve olumlu, olumsuz veya tarafsız olup olmadığını öğrenmek için veri bilimcileri kullanır.

2. Kişiselleştirilmiş Kullanıcı Deneyimi

Bildiğiniz gibi, E-ticaret alanı son derece rekabetçi. Bu rekabet, müşterileri için son derece kişiselleştirilmiş bir alışveriş deneyimi yaratma ihtiyacını doğuruyor.

Aslında, alışveriş yapanların %87'si, çevrimiçi mağazalar alışveriş deneyimlerini kişiselleştirdiğinde daha fazla alışveriş yapmaya yönlendirildiklerini düşünüyor.

Yine de kişiselleştirilmiş alışveriş deneyiminin nasıl çalıştığına dair bazı şüpheleriniz varsa, aşağıdaki örnek üzerinden anlayalım.

• Bir müşteri bir e-ticaret sitesine gitti, alışveriş sepetine bir çift ayakkabı ve bir kot pantolon ekledi. Ancak herhangi bir nedenle işlemi tamamlamaz ve sepeti terk eder. Sitenin düzenli bir müşterisidir ve bu siteden sık sık alışveriş yapar, bu nedenle sistem müşterinin değerli olduğunu anlar.

Şimdi sistem anında tepki veriyor ve ona jean alımında indirim kuponu sunuyor ve işlemi tamamlamasını istiyor.

Kullanıcı siteden ayrılsa bile, diğer web sayfalarında yaptığı satın alma veya arama geçmişiyle ilgili reklamları görebilecek.

3. “Kalmak İçin Oyna” Fiyatlandırması

Dinamik fiyatlandırma, ürünleri daha esnek değerlerde sunarak müşterileri çekmenin yeni bir yoludur. Birçok önde gelen E-ticaret perakendecisi artık dinamik fiyatlandırma uyguluyor.

Esnek fiyatlandırma, E-ticaret sitelerine farklı şekillerde fayda sağlar:

• Rakiplerine karşı üstünlük kazanırlar.
• Kar marjlarını kaybetmeden yüksek gelir elde edebilirler.
• Talep ve arz durumundaki dalgalanmalara daha hızlı dönebilirler.
• Fiyatlandırma modellerini kolayca yönetebilirler.
• Daha kişiselleştirilmiş bir kullanıcı deneyimi sağlarlar.

Makine öğrenimi algoritmalarıyla birlikte dinamik fiyatlandırma, bir ürünün fiyatını gerçek zamanlı olarak optimize etmek için çeşitli unsurları göz önünde bulundurun. Bazı anahtar değişkenler aşağıdaki gibidir:

• Müşteri Verileri: davranış verileri, cihaz verileri ve konum verileri.
• Rakiplerin sunduğu fiyatlar.
• Ürün için talep.
• Ürün tedariği.
• Kar marjları.
• Günün saati.

Souq (The New Amazon), dinamik fiyatlandırma boyutlarında öncü olmuştur. Bildirildiğine göre ürün fiyatını günde 2,5 Milyon kez değiştiriyor, bu da herhangi bir ürünün fiyatının her 10 dakikada bir değiştiği anlamına geliyor.

4. Hızla Artan Müşteri Hizmetleri

Kişiselleştirilmiş bir deneyim sağlamaktan uzak olan Big Data Analytics, E-ticaret yeniden satıcılarının tüm kanallarda müşteri geri bildirimlerini izlemesine ve analiz etmesine yardımcı olur.

Geri bildirim anketleri, SMS, arama dökümleri ve sohbetler gibi farklı ortamlar aracılığıyla müşteri geri bildirimleri alırlar. Müşteri duyarlılığı için kapsamlı bir görünüm elde etmek ve buna göre doğaçlama yapmak için geri bildirimleri analitik algoritmalar aracılığıyla değerlendirebilirler.

Örneğin, bir e-ticaret markası, müşterilerinin birçoğunun alışveriş sepetlerine ürün eklediğini ancak kontrol etmediğini tespit ederse, marka, bunun arkasındaki boşluğu bulmak için farklı geri bildirim kanalları aracılığıyla derlenen verileri inceleyebilir.

Çözüm

E-ticaret patlama yaşıyor ve daha iyi bir kullanıcı deneyimi oluşturma etrafında dönüyor. Tümü Büyük Veri teknolojisindeki ilerleme sayesinde, E-ticaret perakendecileri artık rakamları gerçek zamanlı olarak izleyebilir, eğilimleri tahmin edebilir, talebi tahmin edebilir ve son derece kişiselleştirilmiş bir müşteri deneyimi yaratabilir.

Bu aşamada, siz de hizmetinizi artırmak ve karınızı katlamak istiyorsanız, ihtiyacınız olan tek şey doğru web geliştirme şirketidir. E-ticaretin şu anda çalışma kolaylığı göz önüne alındığında, şimdi bir web geliştiricisi kiralayın ve geleneksel tuğla ve harç mağazalarında önümüzdeki on yıllardaki keskin düşüşün işletmenizi etkilemesine izin vermeyin.