كيف ستحول البيانات الضخمة أسواق التجارة الإلكترونية؟

مع الارتفاع الهائل في حجم البيانات ، تطبق الشركات التقنيات الحديثة لحصد قوة علم البيانات.

يتفق المزيد من المديرين التنفيذيين في التجارة الإلكترونية على ما يلي: تحمل البيانات الضخمة مفتاح المستقبل المذهل لصناعة التجارة الإلكترونية.

تمكن البيانات الضخمة شركات التجارة الإلكترونية من تحسين عملية صنع القرار واكتساب ميزة تنافسية وتحسين أدائها ومنتجاتها وعملياتها التشغيلية. كما يسمح بتحليل سلوك العملاء ويحث على اكتشاف رؤى قابلة للتنفيذ.

على الرغم من أن موارد البيانات الضخمة أصبحت أكثر سهولة ، إلا أنه من السهل على شركات التجارة الإلكترونية أن تغمرها البيانات الضخمة. يمكن أن تساعد الأدوات التي تدعم البيانات الضخمة الشركات بالفعل في إنشاء قسائم وإدارة أسماء المدونات واكتشاف السلوكيات الاحتيالية في الوقت الفعلي. في حين يمكن تحسين العديد من جوانب الأعمال من العمليات التشغيلية والميزانيات إلى التسويق بمساعدة تقنية البيانات الضخمة ، لا يزال العديد من المديرين التنفيذيين للتجارة الإلكترونية يكافحون لاستخدام علم البيانات لإحداث ثورة في أعمالهم.

التحليل التنبئي ، وتسجيل النقاط الرئيسية ، والتخصيص المستهدف ليست سوى عدد قليل من المفاهيم المرتبطة ارتباطًا وثيقًا بالبيانات الضخمة. إذا كنت جديدًا على هذه الشروط ، فمن المهم تغطية الأساسيات قبل الانتقال.

الحجم والسرعة والتنوع (3Vs) هي ما يجعل التكنولوجيا تسمى كبيرة. باستخدام 3Vs للبيانات الضخمة ، يمكن للشركات الوصول إلى جميع أنواع المعلومات حول تجارب العملاء والمعاملات المالية والقدرة التنافسية للسوق.

ولكن كيف يمكن لشركات التجارة الإلكترونية أن تسحب كل هذه البيانات لتعمل؟ كيف يمكنهم أخذ المعلومات الصحيحة واستخدامها حتى تكون ذات قيمة وقابلة للتنفيذ وتجعل الشركة تعمل بشكل أفضل؟

لمساعدتك في العثور على إجابات لهذه الأسئلة ، قمنا بتجميع كل ما تحتاج لمعرفته حول الطرق التي تغير بها البيانات الضخمة الأسواق. بعد قراءة هذا المقال ، ستحصل على منظور أفضل للفوائد التي توفرها البيانات الضخمة ، والطرق الرئيسية التي أثر بها علم البيانات على صناعة التجارة الإلكترونية.

فوائد استخدام البيانات الضخمة في التجارة الإلكترونية

وفقًا لدراسة نشرتها BARC ، هناك أربع طرق رئيسية تستفيد بها شركات التجارة الإلكترونية من البيانات الضخمة: اتخاذ القرار الاستراتيجي (69٪) ، وتحسين التحكم في العمليات التشغيلية (54٪) ، وفهم العملاء بشكل أفضل (52٪). ) وخفض التكاليف (47٪). دعنا نلقي نظرة فاحصة على كل من الفوائد ، حتى تتمكن من الحصول على منظور أفضل لكيفية تحويل البيانات الضخمة لأسواق التجارة الإلكترونية.

افهم عملائك بشكل أفضل

في الأوقات التي يجب أن تفهم فيها شركات التجارة الإلكترونية حقًا سلوك العملاء لكي تنمو ، فمن الأهمية بمكان اعتماد موارد البيانات الضخمة وتحليلها. توفر تقنيات البيانات الضخمة وسائل هائلة لتحليل سلوك العملاء واحتياجاتهم وتجاربهم.

يمكن للشركات استخدام تحليل البيانات لتحديد العروض التي تناسب احتياجات العملاء بشكل أفضل في المستقبل والتنبؤ بها. سيؤدي الفهم الأفضل لاحتياجات العملاء وتوقعاتهم أيضًا إلى زيادة رضا العملاء والاحتفاظ بهم ، ونتيجة لذلك ، سيساعد المزيد من أعمال التجارة الإلكترونية على النمو.

تسمح لك البيانات الضخمة بإبلاغ إستراتيجيتك التسويقية من خلال تحليل اتجاهات نتائج البحث. يمكنك معرفة النتائج التي تتجه ، وصياغة جهود تحسين محركات البحث والتسويق وفقًا لذلك. بالإضافة إلى ذلك ، سيساعدك هذا على فهم سلوك العملاء بشكل أفضل حيث يمكنك تحليل نتائج البحث الشائعة بين عملائك.

يقول Domantas Gudeliauskas ، مدير التسويق في Hostinger ، "لفهم عملائك بشكل أفضل ، من المفيد استخدام موارد إضافية لتحليل نتائج البحث والنطاق المحتمل لمنافسيك".

تقليل التكلفة لفريقك

يعد خفض التكاليف التشغيلية ميزة أخرى تجلبها البيانات الضخمة لشركات التجارة الإلكترونية. تسمح موارد البيانات الضخمة بالتقدم في كل جانب من جوانب استراتيجية الأعمال والتخطيط ، من تجارب العملاء إلى سلاسل التسويق والتوريد. تجلب هذه التطورات تغييرات رئيسية في الميزانية لأنها تقلل من التكاليف التشغيلية. بهذه الطريقة ، يمكن لمنظمات التجارة الإلكترونية الاستثمار في الخدمات اللوجستية لأطراف ثالثة والاستفادة من وفورات الحجم. هذا يسمح لتقليل التكلفة لكل فريق وتحسين أساليب التشغيل الشاملة.

اتخاذ المزيد من قرارات الأعمال الاستراتيجية

بمساعدة أكبر شركات البيانات الضخمة ، يمكن لشركات التجارة الإلكترونية اتخاذ قرارات إدارية أكثر إستراتيجية وذكية. في الواقع ، حوالي 50٪ من البيانات المنظمة التي تم جمعها من إنترنت الأشياء (IoT) مستخدمة بالفعل في صنع القرار. يمكن استخدام نفس الأدوات التحليلية التي تساعد المسوقين على فهم عملائهم بشكل أفضل لتحسين عملية صنع القرار في الشركات.

يمكن لمديري التجارة الإلكترونية الاستفادة من البيانات الضخمة والتحليلات في الوقت الفعلي لاتخاذ قرارات أكثر استنارة واستراتيجية. على سبيل المثال ، عندما يعرف مديرو التجارة الإلكترونية العملاء الذين لديهم أعلى قيمة على المدى الطويل ، يمكنهم إنفاق المزيد من الأموال للحصول على هؤلاء العملاء واستهدافهم والاحتفاظ بهم لاحقًا. بهذه الطريقة ، يكون قرار الميزانية استراتيجيًا ومستنيرًا لأنه يعتمد على التحليلات التي تم تمكينها بواسطة موارد البيانات الضخمة.

تحسين العمليات التشغيلية

أخيرًا ، تمتلك موارد البيانات الضخمة القدرة على تحسين العمليات التشغيلية والكفاءة. يمكن أن تستفيد العمليات التشغيلية إلى حد كبير من الخوارزميات التي تحلل سلوك العملاء وبيانات التسوق الخاصة بهم. كما تتيح البيانات الضخمة تنفيذ التحليلات التنبؤية. على سبيل المثال ، يمكن للشركات استخدام التحليلات التنبؤية لحساب متوسط ​​وقت انتظار الخروج. في وقت لاحق ، يمكن استخدام هذه البيانات لتحسين تجارب العملاء ، ونتيجة لذلك ، الحصول على وقت انتظار أفضل للمغادرة.

كما تساعد خوارزميات البيانات الضخمة شركات التجارة الإلكترونية في تحليل اتجاهات السوق وسلاسل التوريد. هذا العامل مفيد بشكل خاص في تحديد مستويات المخزون المثلى التي تحتاج المستودعات للحفاظ عليها لعمليات أكثر فعالية.

مصدر

تعد أمازون مثالًا رائعًا على كيفية تحويل البيانات الضخمة للعمليات التشغيلية. تستخدم الشركة البيانات الضخمة لمراقبة سلوك العملاء وتفاصيل الشحن والمعلومات الشخصية. بعد ذلك ، تستخدم أمازون البيانات الضخمة وإنترنت الأشياء للربط مع الشركات المصنعة وتتبع المخزون للتأكد من شحن جميع الطلبات بسرعة.

تحدد الخوارزميات الخاصة مركز الوفاء (المستودع) في أمازون الأقرب إلى العميل وتكتشف أسرع طريق لتسليم البضائع. تسمح هذه العملية بتحسين العمليات التشغيلية وخفض التكاليف بنسبة 10-40٪.

6 طرق أثرت بها البيانات الضخمة على التجارة الإلكترونية

إذا كنت لا تزال غير متأكد مما إذا كان يجب عليك استخدام موارد البيانات الضخمة في أعمال التجارة الإلكترونية الخاصة بك أم لا ، خذ الوقت الكافي للتفكير في ما يجب أن يقوله البحث. تشير الدراسات إلى أن 99.5٪ من جميع البيانات التي تم جمعها لا يتم استخدامها أو تحليلها أبدًا. الآن ، تخيل كم عدد الموارد والفرص المحتملة لنمو الأعمال التي تحتويها هذه البيانات!

لمساعدتك في فهم إمكانات تقنيات البيانات الضخمة في التجارة الإلكترونية ، قمنا بتجميع الطرق الست الرئيسية التي أثرت بها البيانات الضخمة (ولا تزال تؤثر) على صناعة التجارة الإلكترونية.

1. امنح المستخدمين تجربة تسوق محسّنة

تتيح البيانات الضخمة الوصول إلى تجارب التسوق المحسّنة. تسمح البيانات والتحليلات الضخمة لمحترفي التجارة الإلكترونية بفهم عملائهم بشكل أفضل وتصميم عروض المنتجات المتعلقة باحتياجات كل عميل ونقاط الضعف والتوقعات. هذا يترك الشركات مزدهرة حيث يشعر عملاؤها بمزيد من الرضا عن تجارب التسوق الخاصة بهم.

يعد استخدام Amazon للبيانات الضخمة مثالًا رائعًا على كيفية تحسين الاستخدام الاستراتيجي للخوارزميات لتجارب تسوق العملاء. من خلال السماح للخوارزميات باكتشاف أفضل طريقة لتسليم العناصر ، لا تقوم أمازون بتحسين الخدمات اللوجستية فحسب ، بل تعمل أيضًا على تحسين عملية التسوق لعملائها. في هذه الحالة ، تسمح البيانات الضخمة لشركة Amazon بتسليم المنتجات بشكل أسرع مع الحد الأدنى من فرص الحزم في غير محلها.

طائرات التوصيل بدون طيار هي تقنية أخرى تعتمد على البيانات الضخمة ومن المتوقع أن تصبح سائدة في المستقبل القريب. تختبر أمازون حاليًا طائرات بدون طيار مختلفة لمعرفة طريقة لتحسين تجارب العملاء من خلال تسليم أسرع.

مصدر

بدلاً من ذلك ، يمكن لشركات التجارة الإلكترونية استخدام خوارزميات البيانات الضخمة لتحليل استطلاعات نقاط المروج الصافي (NPS) ومراجعات العملاء. لاحقًا ، يمكن تحليل هذه التعليقات لتخصيص تجارب تسوق أفضل.

2. تنفيذ تخصيص أقوى وأفضل استهدافًا

من المحتمل أن يكون التخصيص والإعلان المستهدف من أكبر الاتجاهات في تسويق التجارة الإلكترونية. يستخدم المسوقون الذين يدركون أهمية التجارب المناسبة وذات الصلة والمخصصة بالفعل تقنية البيانات الضخمة لتقديم إعلانات أكثر استهدافًا.

تتيح البيانات الضخمة التخصيص الكبير. من خلال مراقبة معلومات المستخدم ، مثل تصفح الطلبات والتفضيلات ، يمكن لمحترفي التجارة الإلكترونية تشكيل حملات تسويقية حول احتياجات كل عميل. بهذه الطريقة ، يمكن للشركات تقديم تجارب أكثر تخصيصًا والتركيز على الربحية لكل عميل.

3. توقع ما سيشتريه العملاء - ومتى

يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي (AI) وبرامج التعلم الآلي أن تتنبأ بما سيشتريه عملاؤك ومتى! تقوم العديد من الشركات ، بما في ذلك Amazon و Sephora و Netflix ، بالفعل بتطبيق البيانات الضخمة لتتبع سلوك المستخدم على أمل فهم عقلية العميل. في الواقع ، محرك توصيات منتجات أمازون (الذي يعتمد على التحليلات التنبؤية) يقود 35٪ من إيرادات الشركة التراكمية.

تتبع الخوارزميات التنبؤية (تمامًا مثل محرك توصية المنتجات في Amazon) كل شيء ، بدءًا من احتياجات العملاء وحتى معلوماتهم الشخصية (مثل تفاصيل الاتصال أو حتى مستوى دخلهم) لفهم المنتجات التي سيكون لها صدى أفضل لدى عميل معين بشكل أفضل.

بالإضافة إلى ذلك ، ينفذ العديد من المديرين التنفيذيين للتجارة الإلكترونية أدوات البيانات الضخمة بنجاح لتمكين تسجيل نقاط العملاء المتوقعين. يتضمن تقييم العملاء المحتملين تحليل سلوك العملاء المحتملين لتحديد ما إذا كانت التوقعات صالحة أم لا. وإذا كانت كذلك ، فترتيبها بناءً على قيمتها.

البيانات الضخمة تمكن من أتمتة خوارزميات تسجيل نقاط الرصاص التنبؤية. يعد هذا مفيدًا بالتأكيد لشركات التجارة الإلكترونية حيث يمكنهم التنبؤ بالآفاق التي من المرجح أن تتحول إلى عملاء يدفعون.

4. تقديم ممارسات خدمة العملاء المرتفعة

تقنيات البيانات الضخمة لديها القدرة على إحداث ثورة في خدمة العملاء. باستخدام البيانات الضخمة ، يمكن للشركات تحليل بيانات التقرير من خلال رسائل البريد الإلكتروني وحملات الوسائط الاجتماعية وأدوات الخدمة الذاتية عبر الإنترنت. يمكن تحليل جميع البيانات التي تم جمعها لتحديد عيوب خدمة العملاء المحتملة.

إن معرفة ما لا يعمل بشكل جيد يتيح التغيير والمزيد من التحسين في خدمة العملاء. أيضًا ، يمكن ترجمة البيانات التي تم جمعها إلى تقارير ومواد تعليمية لممثلي خدمة العملاء.

5. تقديم عمليات دفع أكثر أمانًا عبر الإنترنت

تتيح تحليلات البيانات الضخمة أمانًا أكبر لعمليات الدفع عبر الإنترنت. نظرًا لأن خوارزميات البيانات الضخمة فعالة في تحليل مجموعات ضخمة من المعلومات ، فإن الشركات تستخدم هذه القدرات للكشف عن عمليات الاحتيال المصرفي وضمان الدفع الآمن على مواقعها على الويب.

على سبيل المثال ، تستخدم PayPal موارد البيانات الضخمة لتمكين خوارزميات التعلم الآلي. تحلل هذه الخوارزميات مليارات المعاملات لتحديد المعاملات التي يحتمل أن تكون احتيالية. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن استخدام البيانات الضخمة لعرض طرق الدفع الأفضل والأكثر شيوعًا بين العملاء.

6. تحسين أسعار المنتجات

أثبتت إدارة الأسعار المدعومة بالبيانات أنها فعالة للغاية في التجارة الإلكترونية. في الواقع ، تُظهر الأبحاث أن مبادرات إدارة الأسعار التي تعتمد على البيانات تسهل تحقيق نتائج مهمة على المدى القصير ، بما في ذلك نمو بنسبة 2٪ -7٪ في هوامش الأعمال ومتوسط ​​نمو بنسبة 200٪ -350٪ في عائد الاستثمار خلال فترة عام واحد.

إذن ، كيف تمكّن البيانات الضخمة شركات التجارة الإلكترونية من تحسين أسعار المنتجات؟ الإجابة هي من خلال تحليل كميات كبيرة من البيانات ، بما في ذلك عمليات الشراء السابقة ، وملفات تعريف الارتباط ، ومسار النقر ، بالإضافة إلى أنظمة تخطيط موارد المؤسسة. يساعد التحليل الشامل على تحديد الأسعار ديناميكيًا فيما يتعلق ببيانات الوقت الفعلي.

إلى جانب ذلك ، يمكن أن توفر أدوات البيانات الضخمة والأتمتة تحليلات حية توضح لفريقك كيف سيؤثر الخصم على ربحيتك أو مدى احتمالية استجابة جمهورك لخصومات معينة.

استنتاج

بالعودة إلى عام 2018 ، قُدر أنه يتم إنتاج 2.5 كوينتيليون بايت من البيانات يوميًا ، ومن المتوقع أن يزداد حجم البيانات أضعافًا مضاعفة. تلعب القوة الهائلة لتحليلات البيانات دورًا رئيسيًا في تسهيل نمو قطاع التجارة الإلكترونية.

قبل أن تذهب ، دعنا نختتم بسرعة ما تعلمته اليوم عن البيانات الضخمة في التجارة الإلكترونية.

• تسمح البيانات الضخمة لشركات التجارة الإلكترونية بفهم العملاء بشكل أفضل من خلال تحليل سلوك العملاء.
• تتيح موارد البيانات الضخمة تحسين الخدمات اللوجستية وإدارة سلسلة التوريد والعملية التشغيلية. هذا يساهم في أداء أفضل وتخفيضات كبيرة في التكلفة.
• يعد تحليل البيانات أمرًا بالغ الأهمية لاتخاذ القرارات الاستراتيجية والمستنيرة.
• باستخدام تحليلات البيانات الضخمة ، يمكن لشركات التجارة الإلكترونية تقديم تجارب تسوق محسّنة لعملائها من خلال شحن أسرع وعروض أكثر تخصيصًا وخدمة عملاء أفضل.
• يمكن استخدام التحليل التنبئي لإنشاء المزيد من عروض المنتجات المخصصة.
• يمكن لشركات التجارة الإلكترونية تقديم خيارات دفع أكثر أمانًا واكتشاف عمليات الاحتيال المحتملة بمساعدة البيانات الضخمة.
• تساعد موارد البيانات الضخمة في تشكيل أسعار المنتجات والخصومات لأنها توفر تحليلات في الوقت الفعلي.

خلاصة القول هي أن الهدف النهائي للشركات التي تطبق موارد البيانات الضخمة ليس البيانات نفسها ، ولكن التعمق في الأفكار التي توفرها البيانات. باستخدام تقنيات البيانات الضخمة ، يمكنك اختراق جميع بيانات العملاء التي تجمعها لإخراج الأجزاء الأساسية من المعلومات التي ستساعد عملك على النمو.