Büyük Veri, E-Ticaret Pazarlarını Nasıl Dönüştürecek?

Veri hacimlerinin hızla artmasıyla işletmeler, veri biliminin gücünü toplamak için modern teknolojiler uyguluyor.

Daha fazla e-ticaret yöneticisi şu konuda hemfikir: büyük veri, e-ticaret endüstrisinin muhteşem geleceğinin anahtarını elinde tutuyor.

Büyük veri, e-ticaret şirketlerinin karar verme sürecini geliştirmelerini, rekabet avantajı elde etmelerini, performanslarını, ürünlerini ve operasyonel süreçlerini geliştirmelerini sağlar. Ayrıca müşteri davranış analizine izin verir ve eyleme geçirilebilir içgörülerin keşfedilmesini sağlar.

Büyük veri kaynakları daha erişilebilir hale gelse de, e-ticaret şirketlerinin büyük veriye boğulması çok kolay. Büyük veri etkin araçlar, işletmelerin kupon oluşturmasına, blog adlarını yönetmesine ve gerçek zamanlı olarak dolandırıcılık davranışlarını tespit etmesine yardımcı olabilir. Operasyonel süreçlerden bütçelemeye ve pazarlamaya kadar pek çok iş yönü, büyük veri teknolojisinin yardımıyla optimize edilebilirken, birçok e-ticaret yöneticisi, işlerinde devrim yaratmak için veri bilimini kullanmak için hala mücadele ediyor.

Tahmine dayalı analiz, müşteri adayı puanlama ve hedeflenen kişiselleştirme, büyük verilerle yakından ilgili kavramlardan sadece birkaçıdır. Bu terimlerde yeniyseniz, devam etmeden önce temel bilgileri ele almanız önemlidir.

Hacim, hız ve çeşitlilik (3V'ler) , teknolojiyi büyük olarak adlandıran şeydir. 3V büyük veri ile şirketler, müşterilerin deneyimleri, finansal işlemleri ve pazarın rekabet gücü hakkında her türlü bilgiye erişebilir.

Ancak e-ticaret işletmeleri tüm bu verileri çalışmaya nasıl çekebilir? Değerli, eyleme geçirilebilir olması ve şirketin daha iyi çalışmasını sağlamak için doğru bilgiyi nasıl alıp kullanabilirler?

Bu soruların yanıtlarını bulmanıza yardımcı olmak için, büyük verinin pazarları nasıl dönüştürdüğü hakkında bilmeniz gereken her şeyi bir araya getirdik. Bu makaleyi okuduktan sonra, büyük verilerin sağladığı avantajlar ve veri biliminin e-ticaret endüstrisini etkilediği başlıca yollar hakkında daha iyi bir bakış açısı elde edeceksiniz.

E-ticarette büyük veri kullanmanın faydaları

BARC tarafından yayınlanan bir araştırmaya göre, e-ticaret şirketlerinin büyük verilerden faydalanmasının dört ana yolu vardır: stratejik karar verme (%69), operasyonel süreçlerin daha iyi kontrol edilmesi (%54), müşterilerin daha iyi anlaşılması (%52). ) ve maliyet düşüşleri (%47). Büyük verinin e-ticaret pazarlarını nasıl dönüştürdüğüne dair daha iyi bir bakış açısı elde edebilmeniz için faydaların her birine daha yakından bakalım.

Müşterilerinizi daha iyi anlayın

E-ticaret işletmelerinin büyümek için müşteri davranışını gerçekten anlaması gerektiği zamanlarda, büyük veri kaynaklarını ve analizini benimsemek çok önemlidir. Büyük veri teknolojileri, müşteri davranışlarını, ihtiyaçlarını ve deneyimlerini analiz etmek için muazzam araçlar sağlar.

Şirketler, gelecekte hangi tekliflerin müşteri ihtiyaçlarını daha iyi karşılayacağını belirlemek ve tahmin etmek için veri analizini kullanabilir. Müşteri ihtiyaç ve beklentilerinin daha iyi anlaşılması, müşteri memnuniyetini ve elde tutmayı da artıracak ve sonuç olarak daha fazla e-ticaret işletmesinin büyümesine yardımcı olacaktır.

Büyük veri, arama sonuçları trendlerini analiz ederek pazarlama stratejinizi belirlemenize olanak tanır. Hangi sonuçların trend olduğunu görebilir ve SEO ve pazarlama çabalarınızı buna göre oluşturabilirsiniz. Ek olarak, müşterileriniz arasında hangi arama sonuçlarının popüler olduğunu analiz edebileceğiniz için bu, müşteri davranışını daha iyi anlamanıza yardımcı olacaktır.

Hostinger Pazarlama Müdürü Domantas Gudeliauskas, "Müşterilerinizi daha iyi anlamak için, arama sonuçlarını ve rekabetinizin potansiyel kapsamını analiz etmek için ek kaynaklar kullanmak faydalı olur" diyor.

Ekibiniz için maliyeti azaltın

Operasyonel maliyet düşürme, büyük verinin e-ticaret şirketlerine getirdiği bir diğer faydadır. Büyük veri kaynakları, müşteri deneyimlerinden pazarlama ve tedarik zincirlerine kadar iş stratejisi ve planlamasının her alanında ilerlemelere izin verir. Bu gelişmeler, operasyonel maliyetleri azalttığı için bütçelemede önemli değişiklikler getiriyor. Bu şekilde, e-ticaret kuruluşları üçüncü taraf lojistiğe yatırım yapabilir ve ölçek ekonomilerinden yararlanabilir. Bu, ekip başına maliyeti düşürmeye ve genel operasyonel yöntemleri optimize etmeye olanak tanır.

Daha stratejik iş kararları verin

En iyi büyük veri şirketlerinin yardımıyla e-ticaret şirketleri daha stratejik ve akıllı yönetim kararları alabilir. Aslında nesnelerin internetinden (IoT) toplanan yapılandırılmış verilerin yaklaşık %50'si zaten karar vermede kullanılıyor. Pazarlamacıların müşterilerini daha iyi anlamalarına yardımcı olan aynı analitik araçlar, kurumsal karar alma sürecini iyileştirmek için kullanılabilir.

E-ticaret yöneticileri, daha bilinçli ve stratejik kararlar almak için büyük veri ve gerçek zamanlı analitikten yararlanabilir. Örneğin, e-ticaret yöneticileri, hangi müşterilerin uzun vadede en yüksek değere sahip olduğunu bildiklerinde, bu müşterileri edinmek, hedeflemek ve daha sonra bu müşterileri elde tutmak için daha fazla para harcayabilirler. Bu şekilde, bütçeleme kararı, büyük veri kaynaklarının sağladığı analitiklere dayandığından stratejik ve bilgili olur.

Operasyonel süreçleri iyileştirin

Son olarak, büyük veri kaynakları, operasyonel süreçleri ve verimliliği iyileştirme potansiyeline sahiptir. Operasyonel süreçler, müşteri davranışını ve alışveriş verilerini analiz eden algoritmalardan büyük ölçüde yararlanabilir. Ayrıca, büyük veri, tahmine dayalı analitiklerin uygulanmasını sağlar. Örneğin şirketler, ortalama ödeme bekleme süresini hesaplamak için tahmine dayalı analitiği kullanabilir. Daha sonra bu veriler, müşteri deneyimlerini iyileştirmek ve sonuç olarak daha iyi bir ödeme bekleme süresi elde etmek için kullanılabilir.

Ayrıca, büyük veri algoritmaları, e-ticaret şirketlerine pazar eğilimlerini ve tedarik zincirlerini analiz etmede yardımcı olur. Bu faktör, özellikle depoların daha etkin operasyonlar için sürdürmesi gereken optimum envanter seviyelerini belirlemede yardımcı olur.

Kaynak

Amazon, büyük verilerin operasyonel süreçleri nasıl dönüştürebileceğinin harika bir örneğidir. Şirket, müşteri davranışlarını, gönderi ayrıntılarını ve kişisel bilgileri izlemek için büyük verileri kullanır. Ardından Amazon, üreticilerle bağlantı kurmak ve tüm siparişlerin hızlı bir şekilde sevk edildiğinden emin olmak için envanteri izlemek için büyük verileri ve IoT'yi kullanır.

Özel algoritmalar, müşteriye en yakın Amazon lojistik merkezini (depo) seçer ve malları teslim etmenin en hızlı yolunu bulur. Bu süreç, operasyonel süreçlerin optimizasyonuna ve %10-40 oranında maliyet düşürmeye olanak tanır.

Büyük verilerin e-ticareti etkilemesinin 6 yolu

Büyük veri kaynaklarını e-ticaret işinizde kullanıp kullanmamanız gerektiğinden hala emin değilseniz, araştırmaların ne söyleyeceğini düşünmek için zaman ayırın. Araştırmalar, toplanan tüm verilerin %99,5'inin hiçbir zaman kullanılmadığını veya analiz edilmediğini gösteriyor. Şimdi, bu verilerin iş büyümesi için ne kadar potansiyel kaynak ve fırsat içerdiğini hayal edin!

E-ticaretteki büyük veri teknolojilerinin potansiyelini anlamanıza yardımcı olmak için, büyük verinin e-ticaret endüstrisini etkilediği (ve etkilemeye devam ettiği) başlıca altı yolu bir araya getirdik.

1. Kullanıcılara gelişmiş bir alışveriş deneyimi sunun

Büyük veri, gelişmiş alışveriş deneyimlerine erişimin kilidini açar. Büyük veri ve analitik, e-ticaret profesyonellerinin müşterilerini daha iyi anlamalarına ve her müşterinin ihtiyaçları, sorunlu noktaları ve beklentilerine göre ürün tekliflerini uyarlamalarına olanak tanır. Bu, müşterileri alışveriş deneyimlerinden daha memnun hissettikçe şirketlerin büyümesini sağlar.

Amazon'un büyük veri kullanımı, algoritmaların stratejik kullanımının müşteri alışveriş deneyimlerini nasıl iyileştirebileceğinin harika bir örneğidir. Algoritmaların ürünleri teslim etmenin en iyi yolunu bulmasına izin vererek Amazon, yalnızca lojistiklerini optimize etmekle kalmaz, aynı zamanda müşterileri için alışveriş sürecini de geliştirir. Bu durumda, büyük veri, Amazon'un minimum yanlış yerleştirilmiş paket olasılığıyla ürünleri daha hızlı teslim etmesine olanak tanır.

Teslimat dronları, yakın gelecekte ana akım haline geleceği tahmin edilen bir başka büyük veri etkin teknolojidir. Amazon, daha hızlı teslimatla müşteri deneyimlerini geliştirmenin bir yolunu bulmak için şu anda farklı drone'ları test ediyor.

Kaynak

Alternatif olarak, e-ticaret şirketleri net destekçi puanı (NPS) anketlerini ve müşteri incelemelerini analiz etmek için büyük veri algoritmalarını kullanabilir. Daha sonra bu geri bildirim, daha iyi alışveriş deneyimlerini uyarlamak için analiz edilebilir.

2. Daha güçlü, daha iyi hedeflenmiş kişiselleştirme uygulayın

Kişiselleştirme ve hedefli reklamcılık, muhtemelen e-ticaret pazarlamasındaki en büyük trendlerdir. Zamanında, alakalı ve kişiselleştirilmiş deneyimlerin önemini anlayan pazarlamacılar, daha hedefli reklamlar sunmak için şimdiden büyük veri teknolojisini kullanıyor.

Büyük veri, büyük kişiselleştirme sağlar. E-ticaret uzmanları, tarama istekleri ve tercihleri ​​gibi kullanıcı bilgilerini izleyerek, her müşterinin ihtiyaçlarına göre pazarlama kampanyaları şekillendirebilir. Bu şekilde şirketler daha kişiselleştirilmiş deneyimler sunabilir ve müşteri başına karlılığa odaklanabilir.

3. Müşterilerin neyi ne zaman satın alacağını tahmin edin

Yapay zeka (AI) algoritmaları ve makine öğrenimi yazılımı, müşterilerinizin neyi ne zaman satın alacağını tahmin edebilir! Amazon, Sephora ve Netflix dahil olmak üzere birçok şirket, müşteri zihniyetini anlamak umuduyla kullanıcı davranışlarını izlemek için zaten büyük veri kullanıyor. Aslında, Amazon'un ürün tavsiye motoru (öngörüsel analize dayalıdır), kümülatif şirket gelirinin %35'ini sağlar.

Tahmine dayalı algoritmalar (tıpkı Amazon'un ürün tavsiye motoru gibi), belirli bir müşteride hangi ürünlerin en iyi yankı uyandıracağını daha iyi anlamak için müşteri ihtiyaçlarından kişisel bilgilerine (iletişim bilgileri ve hatta gelir düzeyleri gibi) kadar her şeyi izler.

Ek olarak, birçok e-ticaret yöneticisi, tahmine dayalı müşteri adayı puanlamasını etkinleştirmek için büyük veri araçlarını başarıyla uygular. Potansiyel müşteri puanlaması, potansiyel müşterilerin geçerli olup olmadığını belirlemek için potansiyel müşterilerin davranışlarını analiz etmeyi içerir. Ve eğer öyleyse, onları değerlerine göre sıralayın.

Büyük veri, tahmine dayalı müşteri adayı puanlama algoritmalarının otomasyonunu sağlar. Bu, hangi potansiyel müşterilerin ödeme yapan müşterilere dönüşme olasılığının daha yüksek olduğunu tahmin edebildikleri için e-ticaret işletmeleri için kesinlikle yararlıdır.

4. Yükseltilmiş müşteri hizmetleri uygulamaları sağlayın

Büyük veri teknolojileri, müşteri hizmetlerinde devrim yaratma potansiyeline sahiptir. Büyük verilerle şirketler, rapor verilerini e-posta mektupları, sosyal medya kampanyaları ve çevrimiçi self servis araçları aracılığıyla analiz edebilir. Toplanan verilerin tümü, olası müşteri hizmetleri dezavantajlarını belirlemek için analiz edilebilir.

Neyin iyi çalışmadığını bilmek, müşteri hizmetlerinin değişmesini ve daha da iyileştirilmesini sağlar. Ayrıca toplanan veriler, müşteri hizmetleri temsilcileri için raporlara ve eğitim materyallerine çevrilebilir.

5. Daha güvenli çevrimiçi ödeme süreçleri sunun

Büyük veri analitiği, çevrimiçi ödeme süreçlerinde daha fazla güvenlik sağlar. Büyük veri algoritmaları, büyük bilgi kümelerini analiz etmede etkili olduğundan, şirketler bu yetenekleri bankacılık sahtekarlıklarını tespit etmek ve web sitelerinde güvenli ödeme sağlamak için kullanır.

Örneğin PayPal, makine öğrenimi algoritmalarını etkinleştirmek için büyük veri kaynaklarını kullanıyor. Bu algoritmalar, potansiyel olarak dolandırıcılık amaçlı işlemleri belirlemek için milyarlarca işlemi analiz eder. Ek olarak, hangi ödeme yöntemlerinin en iyi sonucu verdiğini ve müşteriler arasında en popüler olduğunu görmek için büyük veriler kullanılabilir.

6. Ürün fiyatlandırmasını optimize edin

Veri destekli fiyat yönetimi, e-ticarette son derece etkili olduğunu kanıtlıyor. Aslında, araştırmalar, veriye dayalı fiyat yönetimi girişimlerinin, bir yıllık bir süre içinde iş marjlarında %2-7'lik bir büyüme ve yatırım getirisinde %200-%350'lik bir ortalama büyüme dahil olmak üzere, kısa vadeli perspektifte önemli sonuçları kolaylaştırdığını göstermektedir.

Peki, büyük veri, e-ticaret şirketlerinin ürün fiyatlandırmasını optimize etmelerini nasıl sağlıyor? Cevap, önceki satın almalar, tanımlama bilgileri, tıklama akışı ve kurumsal kaynak planlama sistemleri dahil olmak üzere büyük miktarda veriyi analiz etmektir. Kapsamlı analiz, gerçek zamanlı verilerle ilgili fiyatları dinamik olarak belirlemeye yardımcı olur.

Ayrıca, büyük veri ve otomasyon araçları, ekibinize indirimin karlılığınızı nasıl etkileyeceğini veya hedef kitlenizin belirli indirimlere yanıt verme olasılığının ne olduğunu gösteren canlı analizler sağlayabilir.

Çözüm

2018'de her gün 2,5 kentilyon bayt veri üretildiği ve veri ölçeğinin katlanarak artacağı tahmin ediliyordu. Veri analitiğinin muazzam gücü, e-ticaret sektörünün büyümesini kolaylaştırmada merkezi bir rol oynamaktadır.

Gitmeden önce, bugün e-ticarette büyük veri hakkında öğrendiklerinizi hızlıca toparlayalım.

• Büyük veri, e-ticaret işletmelerinin müşteri davranış analizi yoluyla müşterileri daha iyi anlamasını sağlar.
• Büyük veri kaynakları, optimizasyon lojistiği, tedarik zinciri yönetimi ve operasyonel süreç sağlar. Bu, daha iyi performansa ve önemli maliyet düşüşlerine katkıda bulunur.
• Veri analizi, stratejik ve iyi bilgilendirilmiş karar verme için çok önemlidir.
• Büyük veri analitiği ile e-ticaret şirketleri, daha hızlı sevkiyat, daha kişiselleştirilmiş teklifler ve daha iyi müşteri hizmetleri aracılığıyla müşterilerine gelişmiş alışveriş deneyimleri sunabilir.
• Tahmine dayalı analiz, daha özel ürün teklifleri oluşturmak için kullanılabilir.
• E-ticaret şirketleri, büyük veri yardımıyla daha güvenli ödeme seçenekleri sunabilir ve olası dolandırıcılıkları tespit edebilir.
• Büyük veri kaynakları, gerçek zamanlı analitik sağladıkları için ürün fiyatlandırmasını ve indirimlerini şekillendirmeye yardımcı olur.

Sonuç olarak, büyük veri kaynaklarını uygulayan işletmelerin nihai hedefi, verilerin kendisi değil, veriler tarafından sağlanan içgörülerin daha derinine inmektir. Büyük veri teknolojileriyle, işletmenizin büyümesine yardımcı olacak önemli bilgileri ortaya çıkarmak için topladığınız tüm müşteri verilerini kırabilirsiniz.