Как большие данные изменят рынки электронной коммерции?

В условиях стремительного роста объемов данных предприятия применяют современные технологии, чтобы использовать всю мощь науки о данных.

Все больше руководителей электронной коммерции соглашаются со следующим: большие данные — это ключ к удивительному будущему индустрии электронной коммерции.

Большие данные позволяют компаниям электронной коммерции улучшать процесс принятия решений, получать конкурентные преимущества, улучшать свою производительность, продукты и операционные процессы. Это также позволяет анализировать поведение клиентов и побуждает к обнаружению полезных идей.

Несмотря на то, что ресурсы больших данных становятся все более доступными, компаниям, занимающимся электронной коммерцией, легко перегрузить большие данные. Инструменты с поддержкой больших данных уже могут помочь компаниям создавать купоны, управлять названиями блогов и выявлять мошеннические действия в режиме реального времени. Хотя многие бизнес-аспекты, от операционных процессов и бюджетирования до маркетинга, могут быть оптимизированы с помощью технологии больших данных, многие руководители электронной коммерции все еще пытаются использовать науку о данных для революции в своем бизнесе.

Прогнозный анализ, оценка лидов и целевая персонализация — это лишь несколько концепций, тесно связанных с большими данными. Если вы новичок в этих терминах, важно охватить основы, прежде чем двигаться дальше.

Громкость, скорость и разнообразие (3V) — вот что делает технологию большой. Благодаря 3V больших данных компании имеют доступ ко всем видам информации об опыте клиентов, финансовых транзакциях и конкурентоспособности на рынке.

Но как предприятия электронной коммерции могут использовать все эти данные для работы? Как они могут взять правильную информацию и использовать ее так, чтобы она была ценной, действенной и улучшала работу компании?

Чтобы помочь вам найти ответы на эти вопросы, мы собрали все, что вам нужно знать о том, как большие данные трансформируют рынки. Прочитав эту статью, вы получите более полное представление о преимуществах больших данных, а также о том, как наука о данных повлияла на индустрию электронной коммерции.

Преимущества использования больших данных в электронной коммерции

Согласно исследованию, опубликованному BARC, корпорации электронной коммерции получают выгоду от использования больших данных четырьмя основными способами: принятие стратегических решений (69%), улучшенный контроль над операционными процессами (54%), лучшее понимание клиентов (52%). ) и снижение затрат (47%). Давайте подробнее рассмотрим каждое из преимуществ, чтобы вы могли лучше понять, как большие данные трансформируют рынки электронной коммерции.

Лучше понять своих клиентов

Во времена, когда предприятия электронной коммерции должны действительно понимать поведение клиентов, чтобы расти, крайне важно использовать ресурсы и анализ больших данных. Технологии больших данных предоставляют колоссальные средства для анализа поведения, потребностей и опыта клиентов.

Компании могут использовать анализ данных, чтобы определить и предсказать, какие предложения будут лучше соответствовать потребностям клиентов в будущем. Лучшее понимание потребностей и ожиданий клиентов также повысит удовлетворенность и удержание клиентов и, как следствие, поможет расти большему количеству предприятий электронной коммерции.

Большие данные позволяют вам информировать вашу маркетинговую стратегию, анализируя тенденции результатов поиска. Вы можете видеть, какие результаты находятся в тренде, и соответствующим образом разрабатывать свои SEO и маркетинговые усилия. Кроме того, это поможет вам лучше понять поведение клиентов, поскольку вы сможете проанализировать, какие результаты поиска популярны среди ваших клиентов.

«Чтобы лучше понять своих клиентов, полезно использовать дополнительные ресурсы для анализа результатов поиска и потенциального масштаба вашей конкуренции», — говорит Домантас Гуделиаускас, менеджер по маркетингу в Hostinger.

Сократите расходы для вашей команды

Сокращение операционных расходов — еще одно преимущество, которое большие данные приносят корпорациям электронной коммерции. Ресурсы больших данных позволяют добиться прогресса во всех аспектах бизнес-стратегии и планирования, от взаимодействия с клиентами до маркетинга и цепочек поставок. Эти усовершенствования вносят ключевые изменения в бюджетирование, поскольку они сокращают эксплуатационные расходы. Таким образом, организации электронной коммерции могут инвестировать в стороннюю логистику и использовать эффект масштаба. Это позволяет снизить затраты на команду и оптимизировать общие методы работы.

Принимайте больше стратегических бизнес-решений

С помощью ведущих компаний, занимающихся большими данными, компании электронной коммерции могут принимать более стратегические и разумные управленческие решения. На самом деле около 50% структурированных данных, собранных из Интернета вещей (IoT), уже используются при принятии решений. Те же самые аналитические инструменты, которые помогают маркетологам лучше понять своих клиентов, могут быть использованы для улучшения процесса принятия корпоративных решений.

Руководители электронной коммерции могут использовать большие данные и аналитику в реальном времени для принятия более обоснованных и стратегических решений. Например, когда руководители электронной коммерции знают, какие клиенты имеют наибольшую долгосрочную ценность, они могут тратить больше денег на привлечение, нацеливание и позднее удержание этих клиентов. Таким образом, решение о бюджете является стратегическим и хорошо обоснованным, поскольку оно основано на аналитике, предоставляемой ресурсами больших данных.

Улучшить операционные процессы

Наконец, ресурсы больших данных могут улучшить операционные процессы и эффективность. Операционные процессы могут в значительной степени выиграть от алгоритмов, анализирующих поведение клиентов и их данные о покупках. Кроме того, большие данные позволяют реализовать предиктивную аналитику. Например, компании могут использовать прогнозную аналитику для расчета среднего времени ожидания на кассе. Позже эти данные можно использовать для улучшения качества обслуживания клиентов и, как следствие, для сокращения времени ожидания при оформлении заказа.

Кроме того, алгоритмы больших данных помогают компаниям электронной коммерции анализировать тенденции рынка и цепочки поставок. Этот фактор особенно полезен при определении оптимального уровня запасов, который склады должны поддерживать для более эффективной работы.

Источник

Amazon — отличный пример того, как большие данные могут трансформировать операционные процессы. Компания использует большие данные для отслеживания поведения клиентов, сведений о доставке и личной информации. Затем Amazon использует большие данные и Интернет вещей для связи с производителями и отслеживания запасов, чтобы обеспечить быструю доставку всех заказов.

Специальные алгоритмы выбирают ближайший к покупателю фулфилмент-центр (склад) Amazon и вычисляют самый быстрый маршрут доставки товара. Этот процесс позволяет оптимизировать операционные процессы и сократить расходы на 10-40%.

6 способов, как большие данные повлияли на электронную коммерцию

Если вы все еще не уверены, следует ли вам использовать ресурсы больших данных в своем бизнесе электронной коммерции или нет, найдите время, чтобы подумать, что говорят исследования. Исследования показывают, что 99,5% всех собранных данных никогда не используются и не анализируются. А теперь представьте, сколько потенциальных ресурсов и возможностей для роста бизнеса содержат эти данные!

Чтобы помочь вам понять потенциал технологий больших данных в электронной коммерции, мы собрали шесть основных способов, которыми большие данные повлияли (и продолжают влиять) на индустрию электронной коммерции.

1. Предоставьте пользователям расширенный опыт покупок

Большие данные открывают доступ к расширенным возможностям покупок. Большие данные и аналитика позволяют специалистам по электронной коммерции лучше понимать своих клиентов и адаптировать предложения продуктов с учетом потребностей, болевых точек и ожиданий каждого клиента. Это позволяет компаниям процветать, поскольку их клиенты чувствуют себя более удовлетворенными своими покупками.

Использование Amazon больших данных — отличный пример того, как стратегическое использование алгоритмов может улучшить покупательский опыт. Позволяя алгоритмам определить лучший способ доставки товаров, Amazon не только оптимизирует свою логистику, но и улучшает процесс покупок для своих клиентов. В этом случае большие данные позволяют Amazon доставлять товары быстрее с минимальной вероятностью неуместных посылок.

Дроны-доставщики — еще одна технология с поддержкой больших данных, которая, по прогнозам, станет популярной в ближайшем будущем. В настоящее время Amazon тестирует различные дроны, чтобы найти способ улучшить качество обслуживания клиентов за счет более быстрой доставки.

Источник

В качестве альтернативы компании электронной коммерции могут использовать алгоритмы больших данных для анализа опросов Net Promoter Score (NPS) и отзывов клиентов. Позже эту обратную связь можно проанализировать, чтобы улучшить покупательский опыт.

2. Внедрите более мощную и целенаправленную персонализацию

Персонализация и таргетированная реклама, вероятно, являются самыми большими тенденциями в маркетинге электронной коммерции. Маркетологи, которые понимают важность своевременного, релевантного и персонализированного взаимодействия, уже используют технологии больших данных для показа более целенаправленной рекламы.

Большие данные обеспечивают большую персонализацию. Отслеживая информацию о пользователях, такую ​​как запросы и предпочтения при просмотре, специалисты в области электронной коммерции могут формировать маркетинговые кампании в соответствии с потребностями каждого клиента. Таким образом, корпорации могут предоставлять более персонализированный опыт и сосредоточиться на прибыльности в расчете на одного клиента.

3. Прогнозируйте, что клиенты будут покупать и когда

Алгоритмы искусственного интеллекта (ИИ) и программное обеспечение для машинного обучения могут предсказать, что и когда будут покупать ваши клиенты! Многие компании, в том числе Amazon, Sephora и Netflix, уже применяют большие данные для отслеживания поведения пользователей в надежде понять их образ мыслей. Фактически, система рекомендаций Amazon по продуктам (основанная на прогнозной аналитике) обеспечивает 35% совокупного дохода компании.

Алгоритмы прогнозирования (так же, как механизм рекомендации продуктов Amazon) отслеживают все, от потребностей клиентов до их личной информации (например, контактных данных или даже их уровня дохода), чтобы лучше понять, какие продукты будут лучше всего резонировать с конкретным клиентом.

Кроме того, многие руководители электронной коммерции успешно внедряют инструменты обработки больших данных, позволяющие прогнозировать оценку лидов. Оценка лидов включает в себя анализ поведения потенциальных клиентов, чтобы определить, являются ли они действительными. И если они есть, ранжирование их на основе их ценности.

Большие данные позволяют автоматизировать алгоритмы предиктивной оценки лидов. Это, безусловно, полезно для предприятий электронной коммерции, поскольку они могут предсказать, какие потенциальные клиенты с большей вероятностью превратятся в платных клиентов.

4. Обеспечьте повышенный уровень обслуживания клиентов

Технологии больших данных могут революционизировать обслуживание клиентов. С помощью больших данных корпорации могут анализировать данные отчетов с помощью писем по электронной почте, кампаний в социальных сетях и онлайн-инструментов самообслуживания. Все собранные данные могут быть проанализированы для выявления возможных недостатков обслуживания клиентов.

Знание того, что не работает должным образом, позволяет изменить и улучшить обслуживание клиентов. Также собранные данные могут быть переведены в отчеты и обучающие материалы для представителей службы поддержки клиентов.

5. Предлагайте более безопасные процессы онлайн-платежей

Аналитика больших данных обеспечивает большую безопасность процессов онлайн-платежей. Поскольку алгоритмы больших данных эффективны при анализе огромных наборов информации, компании используют эти возможности для выявления банковских махинаций и обеспечения безопасности платежей на своих веб-сайтах.

Например, PayPal использует ресурсы больших данных для включения алгоритмов машинного обучения. Эти алгоритмы анализируют миллиарды транзакций для выявления потенциально мошеннических транзакций. Кроме того, большие данные можно использовать для просмотра того, какие способы оплаты работают лучше всего и пользуются наибольшей популярностью среди клиентов.

6. Оптимизируйте ценообразование продукта

Управление ценами на основе данных оказалось чрезвычайно эффективным в электронной коммерции. На самом деле, исследования показывают, что инициативы по управлению ценами на основе данных приносят значительные результаты в краткосрочной перспективе, включая рост маржи бизнеса на 2-7% и средний рост рентабельности инвестиций на 200-350% в течение одного года.

Итак, как большие данные позволяют компаниям электронной коммерции оптимизировать цены на продукты? Ответ заключается в анализе больших объемов данных, включая предыдущие покупки, файлы cookie, историю посещений, а также системы планирования ресурсов предприятия. Тщательный анализ помогает динамически устанавливать цены относительно данных в реальном времени.

Кроме того, большие данные и инструменты автоматизации могут предоставить оперативную аналитику, показывающую вашей команде, как скидки повлияют на вашу прибыль или насколько вероятно, что ваша аудитория отреагирует на определенные скидки.

Вывод

Еще в 2018 году было подсчитано, что каждый день создается 2,5 квинтиллиона байтов данных, и прогнозируется экспоненциальный рост масштаба данных. Огромные возможности анализа данных играют центральную роль в содействии росту сектора электронной коммерции.

Прежде чем вы уйдете, давайте быстро подведем итог тому, что вы сегодня узнали о больших данных в электронной коммерции.

• Большие данные позволяют предприятиям электронной коммерции лучше понимать клиентов с помощью анализа поведения клиентов.
• Ресурсы больших данных позволяют оптимизировать логистику, управление цепочками поставок и операционные процессы. Это способствует повышению производительности и значительному снижению затрат.
• Анализ данных имеет первостепенное значение для принятия стратегических и обоснованных решений.
• С помощью аналитики больших данных компании электронной коммерции могут улучшить качество покупок для своих клиентов за счет более быстрой доставки, более персонализированных предложений и лучшего обслуживания клиентов.
• Прогнозный анализ можно использовать для создания более специализированных продуктовых предложений.
• Компании электронной коммерции могут предлагать более безопасные способы оплаты и обнаруживать потенциальные мошенничества с помощью больших данных.
• Ресурсы больших данных помогают формировать цены и скидки на продукты, поскольку они предоставляют аналитику в реальном времени.

Суть в том, что конечной целью предприятий, использующих ресурсы больших данных, являются не сами данные, а более глубокое изучение информации, обеспечиваемой данными. С помощью технологий больших данных вы можете прорваться через все данные о клиентах, которые вы собираете, чтобы извлечь ключевые фрагменты информации, которые помогут вашему бизнесу расти.