ビッグデータは e コマースマーケットプレイスをどのように変革しますか?

公開: 2020-07-17

データ量が急増する中、企業は最新のテクノロジーを適用してデータサイエンスの力を活用しています。

多くの e コマースエグゼクティブが次の点に同意しています。ビッグデータが e コマース業界の驚くべき未来の鍵を握っています。

ビッグデータにより、e コマース企業は意思決定を改善し、競争上の優位性を獲得し、パフォーマンス、製品、および運用プロセスを強化できます。また、顧客の行動分析を可能にし、実用的な洞察の発見を促します。

ビッグデータリソースはよりアクセスしやすくなっていますが、e コマース企業はビッグデータに圧倒されがちです。ビッグデータ対応ツールは、企業がクーポンを作成したり、ブログ名を管理したり、不正行為をリアルタイムで検出したりするのにすでに役立っています。運用プロセスや予算編成からマーケティングに至るまで、ビジネスの多くの側面はビッグデータテクノロジの助けを借りて最適化できますが、多くの e コマースエグゼクティブは、ビジネスに革命を起こすためにデータサイエンスを使用することにまだ苦労しています。

予測分析、リードスコアリング、ターゲットを絞ったパーソナライゼーションは、ビッグデータに密接に関連する概念のほんの一部です。これらの用語に慣れていない場合は、先に進む前に基本をカバーすることが重要です。

量、速度、および多様性 (3V)が、技術を大きくするものです。ビッグデータの 3V により、企業は顧客の体験、金融取引、市場の競争力に関するあらゆる種類の情報にアクセスできます。

しかし、e コマースビジネスはどのようにしてこのすべてのデータを引き出して機能させることができるのでしょうか? 適切な情報をどのように取得して活用し、価値があり、実用的であり、会社の業績を向上させることができるでしょうか?

これらの質問に対する答えを見つけるのに役立つように、ビッグデータが市場を変革する方法について知っておくべきことをすべて集めました. この記事を読めば、ビッグデータがもたらすメリットと、データサイエンスが e コマース業界に与えた主な影響について、より良い見通しを得ることができます。

e コマースでビッグデータを使用する利点

BARC が発表した調査によると、e コマース企業がビッグデータから恩恵を受ける主な方法は 4 つあります。戦略的意思決定 (69%)、運用プロセスの管理の改善 (54%)、顧客の理解の向上 (52%) です。 )、およびコスト削減 (47%)。ビッグデータが e コマース市場をどのように変革するかをよりよく理解できるように、それぞれの利点を詳しく見ていきましょう。

顧客をよりよく理解する

e コマースビジネスが成長するために顧客の行動を真に理解する必要がある時代には、ビッグデータリソースと分析を採用することが最も重要です。ビッグデータテクノロジは、顧客の行動、ニーズ、およびエクスペリエンスを分析するための巨大な手段を提供します。

企業は、データ分析を使用して、将来の顧客のニーズにより適した製品を特定および予測できます。顧客のニーズと期待をよりよく理解することで、顧客の満足度と維持率も向上し、その結果、より多くの e コマースビジネスの成長に役立ちます。

ビッグデータを使用すると、検索結果の傾向を分析することで、マーケティング戦略に情報を提供できます。どの結果がトレンドであるかを確認し、それに応じて SEO とマーケティングの取り組みを作成できます。さらに、どの検索結果が顧客の間で人気があるかを分析できるため、顧客の行動をよりよく理解するのに役立ちます。

Hostinger のマーケティングマネージャーである Domantas Gudeliauskas 氏は、次のように述べています。

チームのコストを削減

運用コストの削減は、ビッグデータが e コマース企業にもたらすもう 1 つのメリットです。ビッグデータリソースにより、カスタマーエクスペリエンスからマーケティングやサプライチェーンに至るまで、ビジネス戦略と計画のあらゆる面で進歩が可能になります。これらの進歩は、運用コストを削減するため、予算編成に重要な変化をもたらします。このようにして、e コマース組織はサードパーティのロジスティクスに投資し、規模の経済を活用できます。これにより、チームあたりのコストを削減し、全体的な運用方法を最適化できます。

より戦略的なビジネス上の意思決定を行う

トップビッグデータ企業の助けを借りて、e コマース企業はより戦略的で賢明な経営上の意思決定を行うことができます。実際、モノのインターネット (IoT) から収集された構造化データの約 50% は、すでに意思決定に使用されています。マーケティング担当者が顧客をよりよく理解するのに役立つのとまったく同じ分析ツールを使用して、企業の意思決定を改善できます。

e コマースの幹部は、ビッグデータとリアルタイム分析を活用して、より多くの情報に基づいた戦略的な決定を下すことができます。たとえば、e コマースの幹部が長期的な価値が最も高い顧客を知っている場合、これらの顧客の獲得、ターゲティング、およびその後の維持により多くの費用を費やすことができます。このように、予算決定は、ビッグデータリソースによって可能になる分析に基づいているため、戦略的で十分な情報に基づいています。

運用プロセスを改善する

最後に、ビッグデータリソースには、運用プロセスと効率を改善する可能性があります。運用プロセスは、顧客の行動とショッピングデータを分析するアルゴリズムから大きな恩恵を受けることができます。また、ビッグデータにより、予測分析の実装が可能になります。たとえば、企業は予測分析を使用して、チェックアウトの平均待ち時間を計算できます。後で、このデータを使用してカスタマーエクスペリエンスを改善し、その結果、チェックアウトの待ち時間を短縮できます。

また、ビッグデータアルゴリズムは、e コマース企業が市場動向とサプライチェーンを分析するのに役立ちます。この要因は、倉庫がより効果的な運用のために維持する必要がある最適な在庫レベルを特定するのに特に役立ちます。

ソース

Amazon は、ビッグデータが運用プロセスをどのように変革できるかを示す好例です。同社はビッグデータを使用して、顧客の行動、配送の詳細、および個人情報を監視しています。次に、Amazon はビッグデータと IoT を使用してメーカーとリンクし、在庫を追跡して、すべての注文が迅速に発送されるようにします。

特別なアルゴリズムが、顧客に最も近い Amazon のフルフィルメントセンター (倉庫) を選択し、商品を配送するための最速のルートを見つけ出します。このプロセスにより、運用プロセスの最適化と 10 ～ 40% のコスト削減が可能になります。

ビッグデータが e コマースに影響を与えた 6 つの方法

ビッグデータリソースを e コマースビジネスに採用すべきかどうかまだわからない場合は、時間をかけて調査結果をよく考えてみてください。調査によると、収集されたすべてのデータの 99.5% が使用または分析されることはありません。ここで、これらのデータに含まれるビジネス成長のための潜在的なリソースと機会の数を想像してみてください。

e コマースにおけるビッグデータテクノロジの可能性を理解するのに役立つように、ビッグデータが e コマース業界に影響を与えた (そして影響を与え続けている) 主な 6 つの方法をまとめました。

1. ユーザーに強化されたショッピング体験を提供する

ビッグデータは、強化されたショッピング体験へのアクセスを可能にします。ビッグデータと分析により、電子商取引の専門家は顧客をよりよく理解し、各顧客のニーズ、問題点、および期待に応じて製品を調整できます。これにより、顧客がショッピング体験により満足できるようになり、企業は繁栄します。

Amazon のビッグデータの使用は、アルゴリズムの戦略的な使用が顧客のショッピングエクスペリエンスを向上させる方法の好例です。アルゴリズムが商品を配送する最善の方法を見つけられるようにすることで、Amazon はロジスティクスを最適化するだけでなく、顧客のショッピングプロセスを強化します。この場合、ビッグデータにより、Amazon は荷物の置き忘れの可能性を最小限に抑えながら、商品をより迅速に配送できます。

配達ドローンは、近い将来主流になると予測されているもう 1 つのビッグデータ対応技術です。 Amazonは現在、さまざまなドローンをテストして、より迅速な配達で顧客体験を向上させる方法を見つけています.

ソース

あるいは、e コマース企業は、ビッグデータアルゴリズムを使用して、ネットプロモータースコア (NPS) 調査と顧客レビューを分析できます。後で、このフィードバックを分析して、より良いショッピングエクスペリエンスを調整できます。

2. より強力でターゲットを絞ったパーソナライゼーションを実装する

パーソナライゼーションとターゲットを絞った広告は、おそらく e コマースマーケティングの最大のトレンドです。タイムリーで関連性が高く、パーソナライズされたエクスペリエンスの重要性を理解しているマーケティング担当者は、ビッグデータテクノロジをすでに採用して、よりターゲットを絞った広告を配信しています。

ビッグデータはビッグパーソナライゼーションを可能にします。ブラウジング要求や好みなどのユーザー情報を監視することにより、e コマースの専門家は、各顧客のニーズに合わせてマーケティングキャンペーンを作成できます。このようにして、企業はよりパーソナライズされたエクスペリエンスを提供し、顧客ごとの収益性に集中できます。

3. 顧客が何をいつ購入するかを予測する

人工知能 (AI) アルゴリズムと機械学習ソフトウェアは、顧客が何をいつ購入するかを予測できます! Amazon、Sephora、Netflix などの多くの企業は、顧客の考え方を理解するために、ユーザーの行動を追跡するために既にビッグデータを適用しています。実際、Amazon の製品レコメンデーションエンジン (予測分析に基づく) は、会社の累積収益の 35% を生み出しています。

予測アルゴリズム (Amazon の製品レコメンデーションエンジンと同様) は、顧客のニーズから個人情報 (連絡先の詳細や収入レベルなど) まですべてを追跡し、特定の顧客に最も響く製品をよりよく理解します。

さらに、多くの e コマースエグゼクティブは、予測リードスコアリングを可能にするビッグデータツールの実装に成功しています。リードスコアリングには、見込み客の行動を分析して見込み客が有効かどうかを判断することが含まれます。存在する場合は、その値に基づいてランク付けします。

ビッグデータにより、予測リードスコアリングアルゴリズムの自動化が可能になります。これは、どの見込み客が有料の顧客に変わる可能性が高いかを予測できるため、e コマースビジネスにとって確かに役立ちます。

4.高度な顧客サービス慣行を提供する

ビッグデータテクノロジーには、カスタマーサービスに革命を起こす可能性があります。ビッグデータを使用すると、企業はメールレター、ソーシャルメディアキャンペーン、オンラインセルフサービスツールを通じてレポートデータを分析できます。収集されたすべてのデータを分析して、顧客サービスの潜在的な欠点を特定できます。

何がうまくいかないかを知ることで、顧客サービスの変更とさらなる改善が可能になります。また、収集されたデータは、顧客サービス担当者向けのレポートや教育資料に変換できます。

5. より安全なオンライン決済プロセスを提供する

ビッグデータ分析により、オンライン決済プロセスのセキュリティを強化できます。ビッグデータアルゴリズムは大量の情報を分析するのに効果的であるため、企業はこれらの機能を使用して銀行詐欺を検出し、Web サイトでの安全な支払いを保証します。

たとえば、PayPal はビッグデータリソースを使用して、機械学習アルゴリズムを有効にしています。これらのアルゴリズムは、何十億ものトランザクションを分析して、潜在的に不正なトランザクションを特定します。さらに、ビッグデータを使用して、どの支払い方法が最も効果的で、顧客に最も人気があるかを確認できます。

6. 製品の価格設定を最適化する

データに裏打ちされた価格管理は、e コマースで非常に効果的であることが証明されています。実際、調査によると、データ駆動型の価格管理イニシアチブは、1 年間で 2% から 7% のビジネスマージンの成長と 200% から 350% の ROI の平均成長を含む、短期的な観点でかなりの結果を促進することが示されています。

では、ビッグデータはどのようにして e コマース企業が製品価格を最適化できるようにするのでしょうか? その答えは、以前の購入、Cookie、クリックストリーム、およびエンタープライズリソースプランニングシステムを含む大量のデータを分析することです。徹底的な分析は、リアルタイムデータに関して動的に価格を設定するのに役立ちます。

さらに、ビッグデータと自動化ツールは、割引が収益性にどのように影響するか、または視聴者が特定の割引にどの程度反応する可能性があるかをチームに示すライブ分析を提供できます。

結論

2018 年には、毎日 250 京バイトのデータが生成されていると推定されており、データの規模は指数関数的に増加すると予測されています。データ分析の計り知れない力は、e コマース部門の成長を促進する上で中心的な役割を果たしています。

その前に、e コマースのビッグデータについて今日学んだことを簡単にまとめましょう。

ビッグデータにより、e コマース企業は顧客行動分析を通じて顧客をよりよく理解できるようになります。
ビッグデータリソースにより、ロジスティクスの最適化、サプライチェーン管理、運用プロセスが可能になります。これにより、パフォーマンスの向上と大幅なコスト削減に貢献します。
データ分析は、戦略的で十分な情報に基づいた意思決定にとって最も重要です。
e コマース企業は、ビッグデータ分析を使用して、より迅速な発送、よりパーソナライズされた商品、およびより優れた顧客サービスを通じて、強化されたショッピングエクスペリエンスを顧客に提供できます。
予測分析を使用して、よりカスタマイズされた製品を作成できます。
e コマース企業は、ビッグデータを活用して、より安全な支払いオプションを提供し、潜在的な詐欺を検出できます。
ビッグデータリソースは、リアルタイムの分析を提供するため、製品の価格設定と割引を決定するのに役立ちます。

要するに、ビッグデータリソースを適用する企業の最終的な目標は、データ自体ではなく、データによって提供される洞察をより深く掘り下げることです。ビッグデータテクノロジを使用すると、収集しているすべての顧客データを突破して、ビジネスの成長に役立つ重要な情報を引き出すことができます。

ビッグデータは e コマース マーケットプレイスをどのように変革しますか?