大數據：為電子商務趨勢打造“大”

我們知道關於電子商務中大數據的未來有很多互聯網嗡嗡聲和社交炒作，但它到底是什麼？

因此，在分析 2019 年電子商務趨勢之前，首先讓我們來看看您應該了解的關於大數據的五個重要事項。

1. 它是什麼？

簡單地說，大數據是指經過計算審查以揭示與數據的某個方面相關的模式和趨勢的大型數據集。 將其歸類為大數據沒有最低數據量要求，只要有足夠的鉤子得出可靠的結論即可。

通過 8V 更好地了解大數據的不同方面：

2. 如何訪問大數據？

大數據在無數地方可用，而且沒有停止的跡象。 如今，通過簡單的 Google 搜索，您可以找到幾乎所有內容的數據存儲庫。 我們中的許多人都不知道有多少數據可供訪問和分析。

但是，如果您想嘗試一下，您可以通過以下六種方式在電子商務中使用大數據並訪問這些數據：

a) 數據提取

在任何事情發生之前，需要最少的數據。 這可以通過多種方式實現，但通常是通過對公司 Web 服務的 API 調用。

b) 數據存儲

管理大數據的最大挑戰是“如何排序”？

這將完全取決於負責設置數據存儲的個人的預算和專業知識，因為大多數提供商需要一些編碼知識來實施。 可靠的提供商應始終為您提供一個安全、直接的地方來存儲和查詢您的數據。

c) 數據清洗

不管你喜不喜歡，數據集有各種形狀和大小。 在您突然想到如何存儲數據之前，請確保數據採用乾淨且可接受的格式。

d) 數據挖掘

你聽說過“數據挖掘”嗎？

“不”？ 別擔心，我幫你搞定了。 數據挖掘是在數據庫中發現洞察力的過程。 這樣做的目的是根據所持有的數據貨幣進行推測和決策。

e) 數據分析

收集完所有數據後，需要對其進行分析以尋找一些有趣的模式和趨勢。 一個優秀的數據分析師會發現一些不尋常的東西或其他任何分析師尚未報告的東西。

f) 數據可視化

可能，數據可視化是大數據的必要條件。 這是確保所有工作都事先完成的部分，並且結果是理想情況下每個人都能理解的可視化。

這可以使用 d3.js、Plot.ly 等編程語言或 Tableau 等軟件來完成。

3. 它是一個成長中的行業嗎？

隨著對大數據的訪問越來越多，電子商務市場和職業的大數據量的增加不再是一個令人驚訝的因素。

根據 statista，預計到 2027 年，全球大數據和商業分析市場將增長 1030 億美元，是 2018 年市場價值的兩倍多，複合增長率為 13.2%。

此外，軟件細分市場份額將達到 45%，到 2027 年將成為大數據細分市場，在該領域打開大量機會。

4. 大數據的市場價值是什麼？

你一定在想，大數據有什麼市場價值嗎？

簡而言之，答案是“是”。 對大數據的普遍訪問和興趣正在上升。 谷歌趨勢圖顯示了從 2004 年到現在，“大數據”搜索詞的受歡迎程度有所增加。

5. 什麼是大數據應用？

大數據應用程序已經在以下一些領域徹底改變了慣例：

• 無人駕駛汽車：谷歌的無人駕駛汽車每秒收集大約 1 GB 的數據。 這些實驗需要越來越多的數據才能成功執行。
• 娛樂：亞馬遜和Netflix就是利用大數據為用戶推薦節目和電影的例子。
• 教育：將大數據驅動的技術作為一種學習工具而不是傳統的講座方法，使學生能夠學習，並幫助教師跟踪他們的表現。
• 電子商務市場：大數據技術也在電子商務市場開闢了道路。 就像現在一樣，它是大小電子商務賣家業務流程的一部分，使他們能夠更有效、更快速地實現目標。

大數據，更大潛力——打破常規挑戰

雖然採用大數據技術有很多好處，但也有一些異議。 讓我們看看電子商務在採用的道路上面臨的一些障礙。

• 速度：以前所未有的速度管理數據對於電子商務賣家來說是一個令人擔憂的問題。 快速分析和及時行動對於充分發揮其優勢至關重要。
• 體積：顧名思義，大數據集成包括從無數來源收集大量相關數據。 電子商務賣家獲得與客戶行為、社交媒體、人口統計等相關的統計數據。

挑戰不在於收集數據，而在於適當地分析和利用它。

• 複雜性：關聯、匹配、關聯和解釋來自不同來源的數據可能很困難。
• 多樣性：大數據有不同的形式，從傳統的非結構化數字數據庫到結構化文檔、視頻、文本、電子郵件等等。 轉售商需要注意做出正確的業務決策，並考慮可能出現的數據不一致，例如季節性和峰值負載。

儘管旅程看起來令人生畏，但隧道盡頭有一盞燈。 而且，在克服挑戰並利用電子商務中的大數據發揮優勢後，轉售商可以取得驚人的成功。

大數據，更大潛力——塑造電子商務市場

Souq（新亞馬遜）等電子商務巨頭在技術上投入了大量資金，以創造更加個性化的用戶體驗。 電子商務中的大數據分析以許多獨特的方式為此類零售商帶來了福音：

1. 需求預測

需求預測比以往任何時候都變得至關重要，原因顯而易見。

需求和供應的不穩定變得更加頻繁。

庫存庫存一直是電商玩家的異議。 他們庫存不足，錯過了出售的機會。 他們庫存過剩，冒著不能全部賣掉的風險。

那麼，大數據在這裡如何充當救世主呢？

電子商務轉售商使用預測分析來分析所有歷史銷售數據、季節性波動和其他趨勢。 它們包括所有可能對需求產生影響的因素，例如假期、節日、氣候變化、政治趨勢、時尚潮流等。顯然，預測需求。

以冬季為例，如果預計冬季即將來臨，客戶會第一時間搶購他們的冬季配飾。 如果一個在線賣家考慮了天氣預報，他可以通過銷售更多的冬裝來獲得更多的利潤，並在競爭中獲得優勢。

作為附加組件，零售商可以實時跟踪其網站上的流量並隨時預測轉化率。

電子商務如何使用大數據？

是的，它也可以預測趨勢。 它可以分析互聯網和社交媒體渠道上的熱門話題。 數據科學家可以分析在線廣告，了解其他公司正在嘗試推銷什麼。

他們可以在互聯網上查看對產品的反饋，看看它們是積極的、中立的還是消極的。 因此，他們可以預測對特定產品的需求是否會上升、下降或保持不變。

例如，一家化妝品公司在市場上推出了一種產品，如護膚霜。 零售商聘請數據科學家對不同社交平台上的產品評論進行獨家分析，並確定它們是正面的、負面的還是中性的。

2. 個性化的用戶體驗

如您所知，電子商務領域競爭激烈。 這種競爭催生了為客戶創造高度個性化購物體驗的需求。

事實上，87% 的購物者認為，當在線商店個性化他們的購物體驗時，他們會購買更多商品。

儘管如此，對於個性化購物體驗如何運作仍有一些疑問，讓我們通過以下示例來了解。

• 一位購物者去了一個電子商務網站，在他的購物車中添加了一雙鞋和一條牛仔褲。 但是，由於某種原因，他沒有完成交易並放棄了購物車。 他是該站點的常客，並且經常從該站點購買，因此系統理解該客戶是有價值的。

現在，系統立即做出反應，並為他提供購買牛仔褲的折扣券，並提示他完成交易。

甚至，如果用戶離開該網站，他將能夠在其他網頁上看到有關他的購買或搜索歷史的廣告。

3.“為保留而玩”定價

動態定價是一種通過以更靈活的價值提供產品來吸引客戶的新方式。 許多著名的電子商務零售商現在都在實行動態定價。

靈活的定價以不同的方式使電子商務網站受益：

• 他們獲得了超越競爭對手的優勢。
• 他們可以在不損失利潤率的情況下獲得高收入。
• 他們可以更快地恢復到供需波動的情況。
• 他們可以輕鬆管理他們的定價模型。
• 它們提供了更加個性化的用戶體驗。

動態定價與機器學習算法相結合時，考慮幾個元素來實時優化產品的價格。 一些關鍵變量如下：

• 客戶數據：行為數據、設備數據和位置數據。
• 競爭對手提供的價格。
• 對產品的需求。
• 產品供應。
• 利潤率。
• 一天中的時間。

Souq（新亞馬遜）一直是動態定價維度的先驅。 據報導，它每天改變其產品價格 250 萬次，這意味著任何產品的價格每 10 分鐘就會改變一次。

4. 飆升的客戶服務

大數據分析遠非提供個性化體驗，而是幫助電子商務轉售商跟踪和分析所有渠道的客戶反饋。

他們通過反饋調查、短信、通話記錄和聊天等不同媒介接收客戶反饋。 他們可以通過分析算法評估反饋，以全面了解客戶情緒並進行相應的即興創作。

例如，如果一個電子商務品牌發現其許多客戶正在將產品添加到他們的購物車但沒有結帳，則該品牌可以仔細檢查通過不同反饋渠道收集的數據，以找出他們這樣做的漏洞。

結論

電子商務正在蓬勃發展，圍繞著建立更好的用戶體驗展開。 得益於大數據技術的進步，電子商務零售商現在可以實時跟踪數據、預測趨勢、預測需求並創造高度個性化的客戶體驗。

在這個階段，如果您還想增加您的服務並增加您的利潤，您所需要的只是合適的 Web 開發公司。 鑑於電子商務現在運營的便利性，請立即聘請網絡開發人員，不要讓未來幾十年傳統實體店的急劇下滑對您的業務產生影響。