電子商務中的大數據：大數據的定義、優勢、示例和趨勢

每年，電子商務中的大數據都變得越來越流行。 在這種商務中使用大數據分析和其他技術來增強客戶互動、定制購物體驗並增加收入。 它有許多優點，但也有一些必須解決的困難。 在本文中，我們將更詳細地討論電子商務中的大數據，回顧它的一些優點和缺點，並預測它在未來將如何變化。 你準備好現在開始了嗎？

什麼是電子商務中的大數據？

大數據是可用於提取信息的結構化、非結構化和半結構化數據的巨大集合。 許多行業，包括電子商務、醫​​療保健、能源、金融、製造、運輸，甚至政府，都在使用它。 為了增強客戶參與度、定制購物體驗並增加收入，電子商務中的大數據使用大數據和分析。 電子商務中的大數據以兩種主要方式吸引客戶：接收量身定制的建議和更多地訪問產品詳細信息。

大數據在電子商務中的優勢

我們強調在電子商務業務中使用大數據的一些優勢，以防您仍然不清楚為什麼要如此關注它。 大數據已經有足夠的機會影響電子商務業務，帶來一些改變遊戲規則的能力和前景。 特別是以下的。

提升購物體驗

預測分析技術需要大數據能力。 因為它可以更輕鬆地識別和預測用戶需求，評估用戶行為趨勢，並相應地增強用戶體驗。 此外，它有效地影響了您提供的購買體驗的整體印象。 因此，該技術能夠對從在線市場或商店中的用戶行為收集的用戶生成數據進行快速、廣泛的分析。

出於這個原因，電子商務公司可以創造完全適合其目標受眾的商品和服務。 例如，亞馬遜使用複雜的大數據驅動的配送路線算法來增強用戶體驗，同時優化公司的物流運營。

購物個性化

使用大數據，您可以實施大個性化，這是一套程序，旨在通過仔細監控和獲取商業用戶信息，專門針對 TA 的需求定制廣告活動

這是定位、細分和個性化用戶體驗的有效方式。 為了提高轉化率，您可以使用深入的受眾監控將用戶分成非常小的組

更高的支付安全性

由於大數據具有檢查大型數據集的主要能力，支付處理引擎能夠更好地識別在線支付流程中的欺詐活動。 網絡犯罪分子進行有害操作的能力也受到限制。 這帶來了更安全的購物環境。 例如，PayPal 使用大數據驅動的算法來利用機器學習機會，使其係統擅長識別數百萬筆交易中的欺詐行為。

實時服務調整

大數據通過深入研究客戶滿意度水平、識別與訂單處理和交付相關的困難以及定義客戶滿意度和感知點的其他可能性，幫助您動態適應相關業務情況。 此外，如果您知道如何有效地滿足您的客戶，您可以留住他們，從而增加銷售額和利潤。

提升搜索引擎優化

通過為零售商提供有關其客戶正在尋找什麼的深刻知識，並使他們能夠優化產品頁面，以便這些商品出現在搜索結果的頂部，大數據分析可能有利於零售商的 SEO 工作。 這可以確保產品頁面是更新的、準確的和相關的。 大數據也可用於提高轉化率優化 (CRO)。

用於客戶支持的智能聊天機器人

自動化人工智能驅動的客戶服務聊天機器人與電子商務中的大數據用例之間的聯繫是最重要的。 智能機器人可以幫助您根據預設的標準收集數據並立即進行排序，從而節省您的時間和精力。

電子商務大數據的主要趨勢

數據分析

由於物聯網，需要更快、更徹底地處理和分析更多數據。 與人工智能、物聯網、大數據等前沿技術理念相結合，信息處理將以驚人的高標準完成，從而幫助各行各業的大小企業改進內部流程並顯著降低數據管理費用。

自動化

目前，各種行業都專注於工作流、交互和其他形式的自動化，其中手動、常規和更昂貴的操作可能會被替代自動化技術所取代。 這與 24/7 客戶支持、聊天機器人和內容翻譯特別相關，以方便客戶。

它將在不影響服務質量的情況下顯著降低成本。 借助聊天機器人，自主數據可視化和翻譯應該可以幫助世界各地的公司實現更高水平的客戶體驗。

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體驗個性化

許多人已經習慣了這樣一個事實，即他們經常使用的幾個應用程序、網站和其他項目似乎已經知道他們需要或想要購買什麼。

未來的現代電子商務服務提供商應該能夠動態地適應每個客戶的需求和偏好。 這應該會鼓勵潛在客戶在銷售渠道中進一步發展，並對供應商的轉化率產生積極影響。

加強用戶數據保護

由於鼓勵更多潛在客戶進行在線交易，因此對確保個人和公司數據安全的需求只會增加。 因此，客戶將更有可能在線使用他們的個人和業務數據。

您現在應該怎麼做才能開始在您的業務中使用大數據？

# 使用大數據分析執行 A/B 測試

A/B 測試是許多企業流行的測試方法。 這種測試帶來了大數據分析的許多優勢。 因為它允許您利用可用的大數據來收集 A/B 測試的精確結果。 根據這些結果，您可以進行調整以幫助您的業務取得成功。

# 將大數據集成到當前的商業智能工具中

使用大數據分析時，您不一定需要實施新的大數據技術。 為了隨時滿足您的需求並實現目標，通常可以將大數據分析集成到現有的商業智能工具中。 因此，儘管您可以自由參與大數據分析的任何組件，但您沒有義務這樣做。

# 使用大數據分析進行預測建模和評分

大數據也可用於增強評分和預測建模。 大數據使您能夠為這些流程生成更精確的結果，並以決策者可以理解的方式交付它們。 長期優勢包括更好地為您的業務做好準備以應對各種市場條件和客戶群......

# 分析大數據工件和結構化數據

大數據分析可以讓您獲得有關它們的廣泛情報，從而幫助您更好地了解您的業務需求和目標。 因此，您可以確定現在和將來需要做什麼才能變得更好。 如果使用得當，大數據分析可以提供可操作的洞察力，幫助您快速識別問題並找到解決方案。

# 使用大數據分析做出更好的業務決策

利用大數據分析可以幫助企業弄清楚如何為客戶提供盡可能好的體驗並更個性化地與他們互動。 如果處理得當，大數據可以讓您前所未有地訪問有關客戶行為的信息。 這對您和您的客戶都有利。

最成功的電子商務用例

易趣

這個著名的在線市場通過各種渠道為超過 1.4 億活躍客戶提供服務，由於其運營規模和範圍，必須處理大量的客戶數據周轉。 這 250 TB 的數據每天大約被寫入和讀取 5-6 百萬次。 這就是為什麼企業抓住機會實施快速、大數據處理技術的原因。 軟管數據顯示了大數據在多大程度上幫助企業應對市場壓力。

此外，eBay 利用深入的數據分析來全面了解用戶行為，為 ShopBot 解決方案提供大數據功能以提供更好的個性化購物體驗，並結合人工智能進行智能建議和圖像搜索。

亞馬遜

亞馬遜是電子商務中大數據的重要用例。 此外，它一直被列入表現最好的在線零售商名單是有充分理由的。 該企業知道要突出哪些技術概念，以便有效地發展並保持所有當前運營的正常運行。 此外，它擅長將大數據用於電子商務。 因此，市場將復雜的數據科學理念納入系統的基礎，以進行產品推薦。 智能分析用於跟踪 TA 的主要要求和偏好，同時分析客戶的購買行為。

此外，預測分析用於各種社交媒體平台，以更好地了解和預測客戶的購買行為。 此外，該公司即將推出的無人機交付系統也由大數據和相關技術概念運行。

沃爾瑪

此前，沃爾瑪在 2011 年創建並添加了實時社交媒體搜索和分析工具，以獲取全面的用戶信息。 為了完成結構良好的分類細分、交付路線優化、供應鏈管理、庫存管理和跟踪以及其他關鍵工作流程元素，企業採用了各種數據科學方法。

易趣

該平台與近 800,000 家商家合作，為每月超過 4000 萬用戶提供商品和服務。 此外，它必須為協議雙方提供適當的技術援助和用戶體驗。 在這裡，大數據是主要支撐。 由於巨大的營銷營業額，業務受益於將大數據處理技術與偶爾的常規按鈕相結合

阿里巴巴

該平台的主要目標是為賣家/服務提供商和買家/客戶之間的非接觸式交易提供基礎。 因此，該技術最終使平台能夠實現這一目標。 在這裡，大數據原則有助於管理所有交互、增強在線交易的安全性以及安全地存儲所有相關數據。 因此，阿里巴巴有利於維持運營費用並避免重大風險。

結論

電子商務中的大數據無疑是現代電子商務發展的主要力量之一。 因為它提供的功能可以提高各種規模的企業的績效率，具有各種工作流程和目的。 我們的研究表明，到 2022 年，大數據在電子商務中的使用將進一步增加。如果您在將大數據實施到您的業務計劃中需要幫助或想了解更多關於我們最近發現的信息，請立即與我們聯繫。 AHT Tech JSC的Magesolution隨時準備為您提供支持

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