As 8 principais maneiras pelas quais o big data está mudando o comércio eletrônico

No passado, as empresas tradicionais confiavam em sua intuição para tomar decisões. Hoje, eles estão usando big data para informar essas decisões e torná-las mais precisas.

Big data está mudando a forma como as pessoas fazem negócios e está se movendo mais rápido do que nunca. Não é apenas que o big data permite que você tome melhores decisões; é que ele permite que você tome essas decisões mais rapidamente.

Quando se trata de comércio eletrônico, a capacidade de tomar decisões mais rapidamente é a diferença entre ser o primeiro a sair e ser deixado para trás por seus concorrentes.

Neste artigo, dê uma olhada nas oito maneiras pelas quais o big data está mudando o comércio eletrônico hoje e como você pode usá-lo a seu favor se estiver procurando uma vantagem sobre seus concorrentes e ter mais sucesso em seus negócios:

1. Personalização
2. Publicidade aprimorada
3. Análise preditiva
4. Segmentação mais inteligente
5. visualização de dados
6. Melhor atendimento ao cliente
7. computação em nuvem
8. Envio mais rápido

1. Personalização

A personalização é uma das maneiras pelas quais o big data pode ser usado para melhorar os sites de comércio eletrônico. O conteúdo personalizado atrai visitantes e os motiva a comprar coisas online. Também aumenta as conversões porque as pessoas sentem que estão sendo ouvidas quando recebem conteúdo personalizado especificamente para elas.

Então, como você pode usar big data para personalizar seus esforços de marketing? Aqui estão três maneiras:

• Use sinais comportamentais para personalizar o conteúdo
• Personalize recomendações de produtos com base no histórico e comportamento de compra
• Torne as mensagens de e-mail mais relevantes segmentando os clientes.

O poder da personalização é um conceito previamente introduzido pelos profissionais de marketing. Ainda assim, recentemente ganhou força à medida que os consumidores se acostumaram a personalizar suas experiências online. De fato, de acordo com uma pesquisa recente da Demandware e da Nielsen, quase 80% dos consumidores dizem preferir recomendações personalizadas às genéricas.

Para fornecer isso aos seus clientes, você precisa coletar dados de diferentes fontes, desde bancos de dados corporativos até mídias sociais, e analisá-los. Se recorrer à consultoria elasticsearch , aprenderá mais sobre o software de pesquisa empresarial. Esta solução e outras semelhantes ajudam a obter uma melhor personalização.

2. Publicidade aprimorada

No passado, as empresas costumavam anunciar seus produtos com base no que achavam que seus clientes queriam. Eles faziam suposições sobre o que as pessoas queriam e depois tentavam vendê-lo. Esse método era ineficaz porque precisava considerar o que as pessoas precisavam ou desejavam.

Atualmente, as empresas estão usando big data para tomar decisões mais eficazes sobre quais produtos devem vender e como devem vendê-los. Eles podem usar programas de análise avançada para determinar exatamente quais produtos atrairão seus clientes e qual a melhor forma de vendê-los.

As empresas agora podem oferecer uma experiência muito melhor ao cliente com menos esforço desperdiçado do que nunca.

Em um artigo recente no Business2Community, o especialista em marketing online Jeff Bullas explica como o big data torna a publicidade mais eficaz. Ele cita cinco fatores principais que estão ajudando os anunciantes a melhorar seus resultados :

Segmentação aprimorada : os anúncios direcionados podem ser muito eficazes para impulsionar as vendas. Isso é especialmente verdadeiro para sites de comércio eletrônico em que os consumidores já estão procurando produtos que desejam comprar. Usando big data e outras ferramentas de análise, os profissionais de marketing podem identificar grupos específicos de consumidores que provavelmente responderão a uma determinada campanha publicitária. Isso permite que eles atinjam seu público-alvo mais lucrativo, em vez de desperdiçar dinheiro com pessoas que não compram nada;

Publicidade perspicaz : os dados recolhidos pelo seu Web site podem ser utilizados para segmentar anúncios com mais precisão, para que sejam relevantes para cada cliente individual. Isso significa que você obterá taxas de cliques mais altas, mais vendas e clientes mais satisfeitos;

Mensagens mais personalizadas : Big data permite que os anunciantes saibam mais sobre seus clientes do que nunca, incluindo o que gostam, o que não gostam e até mesmo como pensam. Isso permitirá que eles criem mensagens mais personalizadas que ressoam com as necessidades e interesses de seus consumidores melhor do que nunca. Também torna mais fácil para eles testar diferentes abordagens de mensagens até encontrar uma que funcione melhor para cada grupo de clientes ou mesmo indivíduos;

Melhores taxas de conversão : por meio de uma segmentação melhor, você também verá melhores taxas de conversão em seus anúncios. Isso significa mais vendas por clique e menos esforços desperdiçados em anúncios ineficazes;

Campanhas mais eficazes : com publicidade perspicaz e melhores taxas de conversão, você poderá executar campanhas mais eficazes com custos mais baixos.

3. Análise preditiva

Como varejista, você tem uma fortuna de dados à sua disposição. Dos padrões e preferências de compras dos clientes aos níveis de estoque, você pode usar essas informações para tomar decisões informadas sobre a administração de seus negócios.

A análise preditiva é uma das ferramentas mais valiosas que podem ajudá-lo a fazer isso. É uma ferramenta poderosa que permite às empresas tomar melhores decisões usando dados do passado para prever o comportamento futuro. As empresas usam análises preditivas para melhorar o atendimento ao cliente e identificar oportunidades de vendas.

Funciona examinando grandes quantidades de dados e identificando tendências ou padrões que podem ser usados ​​para prever o que acontecerá no futuro com base no que aconteceu no passado. Isso permite que as empresas tomem decisões informadas sobre níveis de estoque ou necessidades de pessoal com base em dados históricos, em vez de suposições ou instintos.

A análise preditiva permite que as empresas prevejam o que os clientes comprarão e quando. Isso permitirá que eles gastem mais tempo concentrando-se nesses compradores em potencial, em vez de gastar tempo e dinheiro tentando atrair novos clientes que podem não estar interessados ​​em seus produtos.

Ele pode ser usado para identificar clientes em potencial e direcioná-los antes mesmo de saberem que precisam de seu produto ou serviço. Essa é uma ótima maneira de aumentar as vendas, pois elimina as suposições das campanhas de marketing e as torna mais eficazes.

A análise preditiva é difícil para qualquer empresa prescindir em 2022. Ela desempenha um papel importante não apenas no comércio eletrônico, mas também em projetos educacionais e até mesmo no trabalho de criptobot . É um grande auxiliar em todos os campos que podem entrar em contato com big data.

4. Segmentação mais inteligente

A publicidade direcionada é uma das maneiras pelas quais o big data está mudando o comércio eletrônico. Não basta mais anunciar para todos que visitam seu site ou aplicativo. Você precisa saber exatamente quem está tentando alcançar e como deve alcançá-los.

Um dos maiores desafios na publicidade direcionada tem sido a mídia social. O problema era que as redes sociais eram jardins murados, de modo que os anunciantes não podiam entrar para segmentar os usuários com anúncios baseados em seus interesses. Os anunciantes precisavam confiar em palavras-chave, o que significava que as marcas estavam desperdiçando dinheiro visando pessoas que não se importavam com seus produtos ou serviços.

Mas agora, as empresas de mídia social estão abrindo suas plataformas para que os anunciantes possam segmentar usuários com base em mais do que apenas palavras-chave. Eles podem observar os interesses e dados demográficos do usuário e o conteúdo que estão consumindo em cada plataforma, o que significa que podem exibir anúncios de algo semelhante de outra empresa.

Assim, os anunciantes podem ser muito mais eficientes com seu investimento em publicidade, concentrando-se nos usuários interessados ​​em seus produtos, em vez de jogar tudo para fora e esperar pelo melhor.

5 . Visualização de dados

Big data está mudando o comércio eletrônico de várias maneiras. Uma das mudanças mais importantes e úteis é tornar os dados mais acessíveis e fáceis de analisar.

A visualização de dados usa tabelas, gráficos, mapas e outros métodos. É uma ferramenta poderosa para obter insights sobre como sua empresa opera e como ela pode melhorar seu desempenho.

A visualização de dados ajuda você a identificar rapidamente padrões em seus dados e relacionamentos entre diferentes variáveis. Ele permite que você explore conjuntos de dados complexos sem exigir conhecimento especializado ou treinamento em estatística ou ciência computacional.

Aqui estão três maneiras pelas quais o big data mudará o comércio eletrônico por meio da visualização de dados:

1. Analisar os padrões de comportamento do cliente;
2. Tomar melhores decisões sobre gerenciamento de estoque e posicionamento de produtos;
3. Criação de novos produtos com base nas preferências do cliente.
   
   

6. Melhor atendimento ao cliente

As empresas estão usando big data para criar modelos de atendimento ao cliente mais eficazes, o que leva a clientes mais satisfeitos e a melhores resultados.

As empresas que adotaram big data em seus modelos de atendimento ao cliente obtiveram alguns resultados impressionantes. Por exemplo, um estudo descobriu que as empresas que usaram big data para melhorar a interação com o cliente tiveram um aumento médio de 18% na satisfação e fidelidade do cliente. Por outro lado, aqueles que não usaram big data observaram um aumento de apenas 7% nessas áreas.

Essa diferença ocorre porque o big data permite que as empresas entendam melhor seus clientes. Isso significa entender o que os leva a comprar determinados produtos e como eles desejam interagir com as marcas online e offline. Isso permite que as empresas adaptem suas campanhas de marketing para atender às necessidades de cada consumidor, resultando em taxas de conversão mais altas para vendas e menores custos por venda em geral.

7. Computação em nuvem

A computação em nuvem é a computação baseada na Internet que fornece recursos compartilhados, software e informações para computadores e outros dispositivos sob demanda.

Embora possa soar como uma palavra da moda, a computação em nuvem é bastante simples. Refere-se ao uso de servidores remotos hospedados por terceiros para armazenar e processar seus dados, em vez de usar seus próprios servidores físicos no local de sua empresa.

Isso pode ser benéfico para pequenas empresas porque permite que elas aproveitem as economias de escala de empresas maiores, o que significa que elas podem obter mais energia a um custo menor do que se estivessem tentando fornecer sua própria infraestrutura ou espaço de servidor. Também permite que eles se concentrem em suas principais competências, em vez de se preocupar em comprar hardware caro e mantê-lo adequadamente.

A nuvem é uma grande mudança para o comércio eletrônico. Grandes empresas usam a nuvem para gerenciar seus dados há anos, mas só recentemente as empresas menores passaram a ter acesso a essa tecnologia.

A nuvem permite que as empresas armazenem seus dados em um local central para que possam acessá-los de qualquer computador ou dispositivo móvel. Isso significa que você não precisa se preocupar em fazer backup de seus dados em vários dispositivos ou em ter espaço suficiente em seu computador para armazenamento - tudo é hospedado pelo provedor de nuvem e armazenado com segurança fora do local.

Como resultado dessa conveniência, mais e mais empresas estão migrando suas plataformas de comércio eletrônico para a nuvem. Não são apenas grandes corporações; muitas pequenas empresas também estão fazendo a mudança porque economizam tempo e dinheiro a longo prazo.

8. Envio mais rápido

O uso de big data para prever a demanda melhorou a produtividade do armazém e acelerou a velocidade com que as empresas podem enviar produtos de seus armazéns. Uma vez que um varejista sabe que um determinado produto estará em alta demanda, ele pode ser enviado diretamente de um depósito para a casa ou escritório do cliente antes mesmo de ser colocado à venda.

Isso permite que os compradores on-line recebam suas compras mais rapidamente do que nunca e ajuda as lojas a reduzir os custos adicionais associados à manutenção de estoque em lojas ou armazéns.

Além disso, o big data também pode ajudar varejistas e fabricantes a prever melhor quais produtos os clientes desejam a seguir. Por exemplo, se você comprar um par de sapatos, talvez compre outro mais tarde. Esse conceito é conhecido como taxa de recompra, da qual muitos varejistas estão tentando tirar proveito hoje.

Um exemplo é a Amazônia. A Amazon tem trabalhado para levar itens aos clientes cada vez mais rápido, como evidenciado por seu recente anúncio de que os clientes do Prime Now poderão obter entrega gratuita em duas horas na cidade de Nova York. A empresa também lançou recentemente seu serviço de assinatura Prime Now, que permite aos membros obter entregas gratuitas ilimitadas de duas horas por US $ 99 por ano.

E não é apenas a Amazon que está pressionando por tempos de envio mais rápidos. A Nordstrom anunciou recentemente que ofereceria entrega no mesmo dia em parceria com a Instacart, um serviço de entrega de supermercado online. E o Walmart lançou o ShippingPass em junho, que oferece remessa em dois dias por uma taxa fixa de US$ 49 por ano.

Conclusão

O papel do big data no e-commerce está crescendo a cada dia. Quando estiver pensando no que vender, como vender e para quem vender, lembre-se de considerar as possibilidades oferecidas pelo big data.

Está criando novas oportunidades e desafios para o comércio eletrônico. Embora ainda seja cedo e as pessoas estejam apenas começando a ver qual pode ser todo o potencial do big data, está claro que há muitas maneiras pelas quais ele está mudando o comércio eletrônico.

No fim das contas, big data não está apenas mudando o comércio eletrônico – está mudando a maneira como as pessoas vivem. Se você deseja expandir seus negócios de comércio eletrônico, o big data pode ajudá-lo.

Biografia do autor:
Dmytro Sokhach é um empresário e membro do 6-Figure Flipper Club. Fundou a Admix Global (agência da web) que constrói sites, torna-os lucrativos e os vende como um negócio.