大数据：为电子商务趋势打造“大”

我们知道关于电子商务中大数据的未来有很多互联网嗡嗡声和社交炒作，但它到底是什么？

因此，在分析 2019 年电子商务趋势之前，首先让我们来看看您应该了解的关于大数据的五个重要事项。

1. 它是什么？

简单地说，大数据是指经过计算审查以揭示与数据的某个方面相关的模式和趋势的大型数据集。 将其归类为大数据没有最低数据量要求，只要有足够的钩子得出可靠的结论即可。

通过 8V 更好地了解大数据的不同方面：

2. 如何访问大数据？

大数据在无数地方可用，而且没有停止的迹象。 如今，通过简单的 Google 搜索，您可以找到几乎所有内容的数据存储库。 我们中的许多人都不知道有多少数据可供访问和分析。

但是，如果您想尝试一下，您可以通过以下六种方式在电子商务中使用大数据并访问这些数据：

a) 数据提取

在任何事情发生之前，需要最少的数据。 这可以通过多种方式实现，但通常是通过对公司 Web 服务的 API 调用。

b) 数据存储

管理大数据的最大挑战是“如何排序”？

这将完全取决于负责设置数据存储的个人的预算和专业知识，因为大多数提供商需要一些编码知识来实施。 可靠的提供商应始终为您提供一个安全、直接的地方来存储和查询您的数据。

c) 数据清洗

不管你喜不喜欢，数据集有各种形状和大小。 在您突然想到如何存储数据之前，请确保数据采用干净且可接受的格式。

d) 数据挖掘

你听说过“数据挖掘”吗？

“不”？ 别担心，我帮你搞定了。 数据挖掘是在数据库中发现洞察力的过程。 这样做的目的是根据所持有的数据货币进行推测和决策。

e) 数据分析

收集完所有数据后，需要对其进行分析以寻找一些有趣的模式和趋势。 一个优秀的数据分析师会发现一些不寻常的东西或其他任何分析师尚未报告的东西。

f) 数据可视化

可能，数据可视化是大数据的必要条件。 这是确保所有工作都事先完成的部分，并且结果是理想情况下每个人都能理解的可视化。

这可以使用 d3.js、Plot.ly 等编程语言或 Tableau 等软件来完成。

3. 它是一个成长中的行业吗？

随着对大数据的访问越来越多，电子商务市场和职业的大数据量的增加不再是一个令人惊讶的因素。

根据 statista，预计到 2027 年，全球大数据和商业分析市场将增长 1030 亿美元，是 2018 年市场价值的两倍多，复合增长率为 13.2%。

此外，软件细分市场份额将达到 45%，到 2027 年将成为大数据细分市场，在该领域打开大量机会。

4. 大数据的市场价值是什么？

你一定在想，大数据有什么市场价值吗？

简而言之，答案是“是”。 对大数据的普遍访问和兴趣正在上升。 谷歌趋势图显示了从 2004 年到现在，“大数据”搜索词的受欢迎程度有所增加。

5. 什么是大数据应用？

大数据应用程序已经在以下一些领域彻底改变了惯例：

• 无人驾驶汽车：谷歌的无人驾驶汽车每秒收集大约 1 GB 的数据。 这些实验需要越来越多的数据才能成功执行。
• 娱乐：亚马逊和Netflix就是利用大数据为用户推荐节目和电影的例子。
• 教育：将大数据驱动的技术作为一种学习工具而不是传统的讲座方法，使学生能够学习，并帮助教师跟踪他们的表现。
• 电子商务市场：大数据技术也在电子商务市场开辟了道路。 就像现在一样，它是大小电子商务卖家业务流程的一部分，使他们能够更有效、更快速地实现目标。

大数据，更大潜力——打破常规挑战

虽然采用大数据技术有很多好处，但也有一些异议。 让我们看看电子商务在采用的道路上面临的一些障碍。

• 速度：以前所未有的速度管理数据对于电子商务卖家来说是一个令人担忧的问题。 快速分析和及时行动对于充分发挥其优势至关重要。
• 体积：顾名思义，大数据集成包括从无数来源收集大量相关数据。 电子商务卖家获得与客户行为、社交媒体、人口统计等相关的统计数据。

挑战不在于收集数据，而在于适当地分析和利用它。

• 复杂性：关联、匹配、关联和解释来自不同来源的数据可能很困难。
• 多样性：大数据有不同的形式，从传统的非结构化数字数据库到结构化文档、视频、文本、电子邮件等等。 转售商需要注意做出正确的业务决策，并考虑可能出现的数据不一致，例如季节性和峰值负载。

尽管旅程看起来令人生畏，但隧道尽头有一盏灯。 而且，在克服挑战并利用电子商务中的大数据发挥优势后，转售商可以取得惊人的成功。

大数据，更大潜力——塑造电子商务市场

Souq（新亚马逊）等电子商务巨头在技术上投入了大量资金，以创造更加个性化的用户体验。 电子商务中的大数据分析以许多独特的方式为此类零售商带来了福音：

1. 需求预测

需求预测比以往任何时候都变得至关重要，原因显而易见。

需求和供应的不稳定变得更加频繁。

库存库存一直是电商玩家的异议。 他们库存不足，错过了出售的机会。 他们库存过剩，冒着不能全部卖掉的风险。

那么，大数据在这里如何充当救世主呢？

电子商务转售商使用预测分析来分析所有历史销售数据、季节性波动和其他趋势。 它们包括所有可能对需求产生影响的因素，例如假期、节日、气候变化、政治趋势、时尚潮流等。显然，预测需求。

以冬季为例，如果预计冬季即将来临，客户会第一时间抢购他们的冬季配饰。 如果一个在线卖家考虑了天气预报，他可以通过销售更多的冬装来获得更多的利润，并在竞争中获得优势。

作为附加组件，零售商可以实时跟踪其网站上的流量并随时预测转化率。

电子商务如何使用大数据？

是的，它也可以预测趋势。 它可以分析互联网和社交媒体渠道上的热门话题。 数据科学家可以分析在线广告，了解其他公司正在尝试推销什么。

他们可以在互联网上查看对产品的反馈，看看它们是积极的、中立的还是消极的。 因此，他们可以预测对特定产品的需求是否会上升、下降或保持不变。

例如，一家化妆品公司在市场上推出了一种产品，如护肤霜。 零售商聘请数据科学家对不同社交平台上的产品评论进行独家分析，并确定它们是正面的、负面的还是中性的。

2. 个性化的用户体验

如您所知，电子商务领域竞争激烈。 这种竞争催生了为客户创造高度个性化购物体验的需求。

事实上，87% 的购物者认为，当在线商店个性化他们的购物体验时，他们会购买更多商品。

尽管如此，对于个性化购物体验如何运作仍有一些疑问，让我们通过以下示例来了解。

• 一位购物者去了一个电子商务网站，在他的购物车中添加了一双鞋和一条牛仔裤。 但是，由于某种原因，他没有完成交易并放弃了购物车。 他是该站点的常客，并且经常从该站点购买，因此系统理解该客户是有价值的。

现在，系统立即做出反应，并为他提供购买牛仔裤的折扣券，并提示他完成交易。

甚至，如果用户离开该网站，他将能够在其他网页上看到有关他的购买或搜索历史的广告。

3.“为保留而玩”定价

动态定价是一种通过以更灵活的价值提供产品来吸引客户的新方式。 许多著名的电子商务零售商现在都在实行动态定价。

灵活的定价以不同的方式使电子商务网站受益：

• 他们获得了超越竞争对手的优势。
• 他们可以在不损失利润率的情况下获得高收入。
• 他们可以更快地恢复到供需波动的情况。
• 他们可以轻松管理他们的定价模型。
• 它们提供了更加个性化的用户体验。

动态定价与机器学习算法相结合时，考虑几个元素来实时优化产品的价格。 一些关键变量如下：

• 客户数据：行为数据、设备数据和位置数据。
• 竞争对手提供的价格。
• 对产品的需求。
• 产品供应。
• 利润率。
• 一天中的时间。

Souq（新亚马逊）一直是动态定价维度的先驱。 据报道，它每天改变其产品价格 250 万次，这意味着任何产品的价格每 10 分钟就会改变一次。

4. 飙升的客户服务

大数据分析远非提供个性化体验，而是帮助电子商务转售商跟踪和分析所有渠道的客户反馈。

他们通过反馈调查、短信、通话记录和聊天等不同媒介接收客户反馈。 他们可以通过分析算法评估反馈，以全面了解客户情绪并进行相应的即兴创作。

例如，如果一个电子商务品牌发现其许多客户正在将产品添加到他们的购物车但没有结帐，则该品牌可以仔细检查通过不同反馈渠道收集的数据，以找出他们这样做的漏洞。

结论

电子商务正在蓬勃发展，围绕着建立更好的用户体验展开。 得益于大数据技术的进步，电子商务零售商现在可以实时跟踪数据、预测趋势、预测需求并创造高度个性化的客户体验。

在这个阶段，如果您还想增加您的服务并增加您的利润，您所需要的只是合适的 Web 开发公司。 鉴于电子商务现在运营的便利性，请立即聘请网络开发人员，不要让未来几十年传统实体店的急剧下滑对您的业务产生影响。