Bagaimana Big Data Mengubah Pasar E-Commerce?

Dengan volume data yang meroket, bisnis menerapkan teknologi modern untuk memanfaatkan kekuatan ilmu data.

Lebih banyak eksekutif e-commerce menyetujui hal berikut: data besar memegang kunci untuk masa depan yang menakjubkan dari industri e-commerce.

Data besar memungkinkan perusahaan e-commerce untuk meningkatkan pengambilan keputusan, mendapatkan keunggulan kompetitif, meningkatkan kinerja, produk, dan proses operasional mereka. Ini juga memungkinkan analisis perilaku pelanggan dan mendorong penemuan wawasan yang dapat ditindaklanjuti.

Meskipun sumber daya data besar menjadi lebih mudah diakses, mudah bagi perusahaan e-niaga untuk kewalahan dengan data besar. Alat berkemampuan data besar sudah dapat membantu bisnis membuat kupon, mengelola nama blog, dan mendeteksi perilaku penipuan secara real-time. Sementara banyak aspek bisnis dari proses operasional dan penganggaran hingga pemasaran dapat dioptimalkan dengan bantuan teknologi big data, banyak eksekutif e-commerce masih berjuang untuk menggunakan ilmu data untuk merevolusi bisnis mereka.

Analisis prediktif, penilaian prospek, dan personalisasi yang ditargetkan hanyalah beberapa konsep yang terkait erat dengan data besar. Jika Anda baru mengenal istilah ini, penting untuk membahas dasar-dasarnya sebelum melanjutkan.

Volume, kecepatan, dan variasi (3V) itulah yang membuat teknologi ini disebut besar. Dengan 3V data besar, perusahaan memiliki akses ke semua jenis informasi tentang pengalaman pelanggan, transaksi keuangan, dan daya saing pasar.

Tetapi bagaimana bisnis e-niaga dapat menarik semua data ini agar berfungsi? Bagaimana mereka dapat mengambil informasi yang tepat dan menggunakannya sehingga dapat berharga, dapat ditindaklanjuti, dan membuat perusahaan bekerja lebih baik?

Untuk membantu Anda menemukan jawaban atas pertanyaan-pertanyaan ini, kami telah mengumpulkan semua yang perlu Anda ketahui tentang cara big data mengubah pasar. Setelah membaca artikel ini, Anda akan mendapatkan perspektif yang lebih baik tentang manfaat yang diberdayakan oleh data besar, dan cara utama ilmu data memengaruhi industri e-niaga.

Manfaat menggunakan data besar dalam e-niaga

Menurut sebuah studi yang diterbitkan oleh BARC, ada empat cara utama perusahaan e-commerce mendapatkan keuntungan dari big data: pengambilan keputusan strategis (69%), peningkatan kontrol proses operasional (54%), pemahaman yang lebih baik tentang pelanggan (52% ), dan pengurangan biaya (47%). Mari kita lihat lebih dekat masing-masing manfaatnya, sehingga Anda bisa mendapatkan perspektif yang lebih baik tentang bagaimana data besar mengubah pasar e-niaga.

Pahami pelanggan Anda dengan lebih baik

Pada saat bisnis e-commerce harus benar-benar memahami perilaku pelanggan untuk tumbuh, sangat penting untuk mengadopsi sumber daya dan analisis data besar. Teknologi big data menyediakan sarana kolosal untuk menganalisis perilaku, kebutuhan, dan pengalaman pelanggan.

Perusahaan dapat menggunakan analisis data untuk mengidentifikasi dan memprediksi penawaran mana yang lebih sesuai dengan kebutuhan pelanggan di masa depan. Pemahaman yang lebih baik tentang kebutuhan dan harapan pelanggan juga akan meningkatkan kepuasan dan retensi pelanggan, dan sebagai hasilnya, akan membantu lebih banyak bisnis e-commerce tumbuh.

Data besar memungkinkan Anda menginformasikan strategi pemasaran Anda dengan menganalisis tren hasil pencarian. Anda dapat melihat hasil mana yang sedang tren dan menyusun upaya SEO dan pemasaran Anda sesuai dengan itu. Selain itu, ini akan membantu Anda lebih memahami perilaku pelanggan karena Anda dapat menganalisis hasil penelusuran mana yang populer di antara pelanggan Anda.

“Untuk lebih memahami pelanggan Anda, sebaiknya gunakan sumber daya tambahan untuk menganalisis hasil pencarian dan potensi cakupan pesaing Anda,” kata Domantas Gudeliauskas, Manajer Pemasaran di Hostinger.

Kurangi biaya untuk tim Anda

Pemotongan biaya operasional adalah manfaat lain yang dibawa data besar ke perusahaan e-commerce. Sumber daya data besar memungkinkan kemajuan dalam setiap aspek strategi dan perencanaan bisnis, mulai dari pengalaman pelanggan hingga pemasaran dan rantai pasokan. Kemajuan ini membawa perubahan penting dalam penganggaran karena mengurangi biaya operasional. Dengan cara ini, organisasi e-commerce dapat berinvestasi dalam logistik pihak ketiga dan memanfaatkan skala ekonomi. Hal ini memungkinkan untuk mengurangi biaya per tim dan mengoptimalkan metode operasional secara keseluruhan.

Buat keputusan bisnis yang lebih strategis

Dengan bantuan perusahaan big data teratas, perusahaan e-commerce dapat membuat keputusan pengelolaan yang lebih strategis dan cerdas. Faktanya, sekitar 50% data terstruktur yang dikumpulkan dari internet of things (IoT) sudah digunakan dalam pengambilan keputusan. Alat analisis yang sama yang membantu pemasar lebih memahami pelanggan mereka dapat digunakan untuk meningkatkan pengambilan keputusan perusahaan.

Eksekutif e-commerce dapat memanfaatkan data besar dan analitik real-time untuk membuat keputusan yang lebih tepat dan strategis. Misalnya, ketika eksekutif e-commerce mengetahui pelanggan mana yang memiliki nilai jangka panjang tertinggi, mereka dapat menghabiskan lebih banyak uang untuk memperoleh, menargetkan, dan kemudian mempertahankan pelanggan ini. Dengan cara ini, keputusan penganggaran bersifat strategis dan terinformasi dengan baik karena didasarkan pada analitik yang diaktifkan oleh sumber daya data besar.

Tingkatkan proses operasional

Terakhir, sumber daya big data memiliki potensi untuk meningkatkan proses dan efisiensi operasional. Proses operasional sebagian besar dapat mengambil manfaat dari algoritme yang menganalisis perilaku pelanggan dan data belanja mereka. Selain itu, data besar memungkinkan penerapan analitik prediktif. Misalnya, perusahaan dapat menggunakan analitik prediktif untuk menghitung rata-rata waktu tunggu checkout. Nantinya, data ini dapat digunakan untuk meningkatkan pengalaman pelanggan dan, sebagai hasilnya, mendapatkan waktu tunggu pembayaran yang lebih baik.

Selain itu, algoritme data besar membantu perusahaan e-niaga dalam menganalisis tren pasar dan rantai pasokan. Faktor ini sangat membantu dalam mengidentifikasi tingkat persediaan optimal yang perlu dipertahankan gudang untuk operasi yang lebih efektif.

Sumber

Amazon adalah contoh yang bagus tentang bagaimana data besar dapat mengubah proses operasional. Perusahaan menggunakan data besar untuk memantau perilaku pelanggan, detail pengiriman, dan informasi pribadi. Kemudian, Amazon menggunakan data besar dan IoT untuk terhubung dengan produsen dan melacak inventaris untuk memastikan semua pesanan dikirim dengan cepat.

Algoritme khusus memilih pusat pemenuhan (gudang) Amazon yang paling dekat dengan pelanggan dan mencari tahu rute tercepat untuk mengirimkan barang. Proses ini memungkinkan optimalisasi proses operasional dan pemotongan biaya sebesar 10-40%.

6 cara big data memengaruhi e-commerce

Jika Anda masih tidak yakin apakah Anda harus menggunakan sumber daya data besar ke dalam bisnis e-commerce Anda atau tidak, luangkan waktu untuk memikirkan apa yang dikatakan penelitian. Studi menunjukkan bahwa 99,5% dari semua data yang dikumpulkan tidak pernah digunakan atau dianalisis. Sekarang, bayangkan berapa banyak potensi sumber daya dan peluang untuk pertumbuhan bisnis yang terkandung dalam data ini!

Untuk membantu Anda memahami potensi teknologi big data dalam e-commerce, kami telah mengumpulkan enam cara utama big data berdampak (dan terus berdampak) pada industri e-commerce.

1. Berikan pengalaman berbelanja yang lebih baik kepada pengguna

Data besar membuka akses ke pengalaman belanja yang lebih baik. Data besar dan analitik memungkinkan para profesional e-niaga untuk lebih memahami pelanggan mereka dan menyesuaikan penawaran produk yang berkaitan dengan kebutuhan, poin nyeri, dan harapan setiap pelanggan. Hal ini membuat perusahaan berkembang karena pelanggan mereka merasa lebih puas dengan pengalaman berbelanja mereka.

Penggunaan big data oleh Amazon adalah contoh yang bagus tentang bagaimana penggunaan algoritme yang strategis dapat meningkatkan pengalaman berbelanja pelanggan. Dengan memungkinkan algoritme menemukan cara terbaik untuk mengirimkan barang, Amazon tidak hanya mengoptimalkan logistik mereka, tetapi juga meningkatkan proses belanja bagi pelanggannya. Dalam hal ini, data besar memungkinkan Amazon mengirimkan produk lebih cepat dengan kemungkinan paket salah tempat yang minimal.

Drone pengiriman adalah teknologi berkemampuan data besar lainnya yang diprediksi akan menjadi arus utama dalam waktu terdekat. Amazon saat ini sedang menguji berbagai drone untuk mencari cara meningkatkan pengalaman pelanggan dengan pengiriman yang lebih cepat.

Sumber

Sebagai alternatif, perusahaan e-commerce dapat menggunakan algoritme data besar untuk menganalisis survei skor promotor bersih (NPS) dan ulasan pelanggan. Nantinya, umpan balik ini dapat dianalisis untuk menyesuaikan pengalaman berbelanja yang lebih baik.

2. Terapkan personalisasi target yang lebih kuat dan lebih baik

Personalisasi dan iklan bertarget kemungkinan merupakan tren terbesar dalam pemasaran e-niaga. Pemasar yang memahami pentingnya pengalaman yang tepat waktu, relevan, dan dipersonalisasi telah menggunakan teknologi big data untuk menayangkan iklan yang lebih bertarget.

Data besar memungkinkan personalisasi besar. Dengan memantau informasi pengguna, seperti permintaan dan preferensi penelusuran, profesional e-niaga dapat membentuk kampanye pemasaran sesuai kebutuhan setiap pelanggan. Dengan cara ini, perusahaan dapat memberikan pengalaman yang lebih personal dan fokus pada profitabilitas per pelanggan.

3. Memprediksi apa yang akan dibeli pelanggan – dan kapan

Algoritme kecerdasan buatan (AI) dan perangkat lunak pembelajaran mesin dapat memprediksi apa yang akan dibeli pelanggan Anda dan kapan! Banyak perusahaan, termasuk Amazon, Sephora, dan Netflix, sudah menerapkan data besar untuk melacak perilaku pengguna dengan harapan dapat memahami pola pikir pelanggan. Faktanya, mesin rekomendasi produk Amazon (yang didasarkan pada analitik prediktif) mendorong 35% dari pendapatan perusahaan kumulatif.

Algoritme prediktif (seperti mesin rekomendasi produk Amazon) melacak semuanya, mulai dari kebutuhan pelanggan hingga informasi pribadi mereka (seperti detail kontak atau bahkan tingkat pendapatan mereka) untuk lebih memahami produk mana yang paling sesuai dengan pelanggan tertentu.

Selain itu, banyak eksekutif e-niaga berhasil menerapkan alat data besar untuk memungkinkan penilaian prospek prediktif. Lead scoring termasuk menganalisis perilaku calon pelanggan untuk menentukan apakah prospek tersebut valid. Dan jika ya, beri peringkat berdasarkan nilainya.

Data besar memungkinkan otomatisasi algoritme penilaian prospek prediktif. Hal ini tentu bermanfaat bagi bisnis e-commerce karena mereka dapat memprediksi prospek mana yang lebih mungkin untuk dikonversi menjadi pelanggan yang membayar.

4. Berikan praktik layanan pelanggan yang ditingkatkan

Teknologi data besar memiliki potensi untuk merevolusi layanan pelanggan. Dengan big data, perusahaan dapat menganalisis data laporan melalui surat email, kampanye media sosial, dan alat swalayan online. Semua data yang dikumpulkan dapat dianalisis untuk mengidentifikasi kemungkinan kelemahan layanan pelanggan.

Mengetahui apa yang tidak bekerja dengan baik memungkinkan perubahan dan peningkatan lebih lanjut dari layanan pelanggan. Juga, data yang dikumpulkan dapat diterjemahkan ke dalam laporan dan materi pendidikan untuk perwakilan layanan pelanggan.

5. Menawarkan proses pembayaran online yang lebih aman

Analisis data besar memungkinkan keamanan yang lebih besar dari proses pembayaran online. Karena algoritme data besar efektif dalam menganalisis kumpulan informasi yang sangat besar, perusahaan menggunakan kemampuan ini untuk mendeteksi penipuan perbankan dan memastikan pembayaran yang aman di situs web mereka.

Misalnya, PayPal menggunakan sumber daya data besar untuk mengaktifkan algoritme pembelajaran mesin. Algoritme ini menganalisis miliaran transaksi untuk mengidentifikasi transaksi yang berpotensi penipuan. Selain itu, data besar dapat digunakan untuk melihat metode pembayaran mana yang bekerja paling baik dan paling populer di kalangan pelanggan.

6. Optimalkan harga produk

Manajemen harga yang didukung data terbukti sangat efektif dalam e-niaga. Faktanya, penelitian menunjukkan bahwa inisiatif manajemen harga berbasis data memfasilitasi hasil yang cukup besar dalam perspektif jangka pendek, termasuk pertumbuhan margin bisnis 2%-7% dan pertumbuhan rata-rata 200%-350% dalam ROI selama periode satu tahun.

Jadi, bagaimana big data memungkinkan perusahaan e-commerce untuk mengoptimalkan harga produk? Jawabannya adalah dengan menganalisis data dalam jumlah besar, termasuk pembelian sebelumnya, cookie, clickstream, serta sistem perencanaan sumber daya perusahaan. Analisis menyeluruh membantu menetapkan harga secara dinamis terkait data waktu nyata.

Selain itu, data besar dan alat otomatisasi dapat memberikan analisis langsung yang menunjukkan kepada tim Anda bagaimana diskon akan memengaruhi profitabilitas Anda atau seberapa besar kemungkinan audiens Anda merespons diskon tertentu.

Kesimpulan

Pada tahun 2018, diperkirakan 2,5 triliun byte data diproduksi setiap hari, dan skala data diprediksi akan meningkat secara eksponensial. Kekuatan besar analitik data memainkan peran sentral dalam memfasilitasi pertumbuhan sektor e-commerce.

Sebelum Anda pergi, mari kita selesaikan dengan cepat apa yang telah Anda pelajari hari ini tentang big data dalam e-commerce.

• Data besar memungkinkan bisnis e-commerce untuk memahami pelanggan dengan lebih baik melalui analisis perilaku pelanggan.
• Sumber daya data besar memungkinkan logistik optimasi, manajemen rantai pasokan, dan proses operasional. Ini berkontribusi pada kinerja yang lebih baik dan pengurangan biaya yang signifikan.
• Analisis data sangat penting untuk pengambilan keputusan yang strategis dan terinformasi dengan baik.
• Dengan analitik data besar, perusahaan e-commerce dapat menghadirkan pengalaman berbelanja yang lebih baik kepada pelanggan mereka melalui pengiriman yang lebih cepat, penawaran yang lebih personal, dan layanan pelanggan yang lebih baik.
• Analisis prediktif dapat digunakan untuk membuat penawaran produk yang lebih disesuaikan.
• Perusahaan e-commerce dapat menawarkan opsi pembayaran yang lebih aman dan mendeteksi potensi penipuan dengan bantuan data besar.
• Sumber daya data besar membantu membentuk harga dan diskon produk karena menyediakan analitik waktu nyata.

Intinya adalah bahwa tujuan akhir bisnis yang menerapkan sumber daya data besar bukanlah data itu sendiri, tetapi menggali lebih dalam wawasan yang diberikan oleh data. Dengan teknologi big data, Anda dapat menembus semua data pelanggan yang Anda kumpulkan untuk menampilkan informasi penting yang akan membantu bisnis Anda berkembang.