Большие данные: сделать их «БОЛЬШИМИ» для тенденций электронной коммерции

72

Мы знаем, что в Интернете много шумихи и шумихи вокруг будущего больших данных в электронной коммерции, но что именно?

Итак, прежде чем анализировать тенденции электронной коммерции на 2019 год, давайте сначала рассмотрим пять важных вещей, которые вам следует знать о больших данных.

1 Что это?

Проще говоря, большие данные относятся к большим наборам данных, которые анализируются с помощью вычислений, чтобы выявить закономерности и тенденции, относящиеся к определенному аспекту данных. Не существует минимального количества данных, необходимого для того, чтобы их можно было отнести к категории больших данных, если есть достаточно зацепок для твердых выводов.

Получите лучшее понимание различных аспектов больших данных с помощью 8V:

2 Как получить доступ к большим данным?

Большие данные доступны в бесконечном количестве мест и не собираются останавливаться. В настоящее время простой поиск в Google позволяет найти хранилище данных практически для всего. Многие из нас не знают, сколько данных уже доступно для доступа и анализа.

Но если вы хотите попробовать свои силы, есть следующие шесть способов использования больших данных в электронной коммерции и доступа к этим данным:

а) Извлечение данных

Прежде чем что-либо произойдет, необходимы минимальные данные. Этого можно добиться несколькими способами, но обычно через API-вызов веб-службы компании.

б) Хранение данных

Самая большая проблема при управлении большими данными — «Как их сортировать»?

Это будет зависеть исключительно от бюджета и опыта лица, ответственного за настройку хранилища данных, поскольку большинству провайдеров для реализации требуются некоторые знания в области кодирования. Надежный поставщик всегда должен предоставлять вам безопасное и простое место для хранения и запроса ваших данных.

в) Очистка данных

Нравится вам это или нет, наборы данных бывают разных форм и размеров. Прежде чем вы начнете думать о том, как хранить данные, убедитесь, что данные представлены в чистом и приемлемом формате.

г) Интеллектуальный анализ данных

Вы слышали о «интеллектуальном анализе данных»?

"НЕТ"? Не волнуйся, я тебя прикрыл. Интеллектуальный анализ данных — это процесс обнаружения информации в базе данных. Цель этого состоит в том, чтобы делать предположения и принимать решения на основе имеющейся валюты данных.

д) Анализ данных

После того, как все данные собраны, их необходимо проанализировать, чтобы найти интересные закономерности и тенденции. Хороший аналитик данных найдет что-то необычное или то, о чем еще не сообщил ни один другой аналитик.

е) Визуализация данных

Возможно, визуализация данных — императив Big Data. Это та часть, которая гарантирует, что вся работа сделана заранее, а результат — это визуализация, которую в идеале может понять каждый.

Это можно сделать с помощью языков программирования, таких как d3.js, Plot.ly, или программного обеспечения, такого как Tableau.

3 Это растущая отрасль?

С ростом доступа к большим данным растущий объем больших данных для рынка электронной коммерции и карьеры больше не является неожиданным элементом.

Согласно статистическим данным, к 2027 году мировой рынок больших данных и бизнес-аналитики вырастет на 103 миллиарда долларов США, что буквально более чем вдвое превышает объем рынка, оцененный в 2018 году, при общем совокупном темпе роста в 13,2%.

Кроме того, с долей 45% сегмент программного обеспечения к 2027 году станет крупным сегментом рынка больших данных, открывая огромное количество возможностей в этой области.

4 Какова рыночная стоимость больших данных?

Вы, должно быть, думаете, есть ли какая-то рыночная стоимость, связанная с большими данными?

Короче говоря, ответ: «Да». Общий доступ и интерес к большим данным растут. Диаграмма тенденций Google показывает рост популярности поискового запроса «большие данные» в период с 2004 года по настоящее время.

5 Что такое приложения для работы с большими данными?

Есть некоторые из следующих областей, в которых приложения для работы с большими данными произвели революцию в соглашениях:

  • Беспилотные автомобили: беспилотный автомобиль Google собирает около одного гигабайта данных в секунду. Эти эксперименты требуют все больше и больше данных для их успешного выполнения.
  • Развлечения: Amazon и Netflix являются примером использования больших данных для рекомендации шоу и фильмов своим пользователям.
  • Образование: использование технологии на основе больших данных в качестве инструмента обучения вместо традиционного подхода к лекциям позволило обучать студентов, а также помочь учителям отслеживать их успеваемость.
  • Рынок электронной коммерции: технология больших данных проложила путь и на рынке электронной коммерции. Как и сейчас, это часть бизнес-процессов малых и крупных продавцов электронной коммерции, позволяющая им более эффективно и быстро достигать своих целей.

Большие данные, больший потенциал — преодоление традиционных вызовов

Несмотря на то, что внедрение технологии больших данных дает массу преимуществ, есть и некоторые возражения. Давайте рассмотрим некоторые препятствия, с которыми сталкивается электронная коммерция на пути внедрения.

  • Скорость: управление данными, поступающими с беспрецедентной скоростью, вызывает тревогу у продавцов электронной коммерции. Быстрый анализ и своевременные действия имеют решающее значение для использования всех преимуществ.
  • Объем: как следует из названия, интеграция больших данных включает в себя сбор огромных объемов релевантных данных из множества источников. Продавцы электронной коммерции получают статистику, связанную с поведением клиентов, социальными сетями, демографией и многим другим в списке.

Задача заключается не в сборе данных, а в их надлежащем анализе и использовании.

  • Сложность: может быть сложно связать, сопоставить, сопоставить и интерпретировать данные, поступающие из разных источников.
  • Разнообразие. Большие данные бывают разных форм: от традиционной неструктурированной числовой базы данных до структурированных документов, видео, текстов, электронных писем и многого другого. Реселлерам необходимо обратить внимание, чтобы принять правильное деловое решение и учесть возможные несоответствия данных, такие как сезонные и пиковые нагрузки.

Каким бы устрашающим ни казалось это путешествие, в конце туннеля есть свет. И, преодолев проблемы и используя большие данные в электронной коммерции в своих интересах, реселлеры могут добиться феноменального успеха.

Большие данные, больший потенциал — формирование рынка электронной коммерции

Гиганты электронной коммерции, такие как Souq (The New Amazon), инвестировали гигантские суммы в технологии, чтобы создать более персонализированный пользовательский опыт. Аналитика больших данных в электронной коммерции стала благом для таких ритейлеров во многих отношениях:

1 Прогнозы спроса

Прогноз спроса стал решающим как никогда прежде, и причины этого очевидны.

Участились непостоянства спроса и предложения.

Инвентаризация всегда была препятствием для игроков электронной коммерции. Они занижают запасы и упускают возможность продажи. У них избыточный запас, и они рискуют не продать их все.

Итак, как же большие данные выступают здесь в качестве спасителя?

Реселлеры электронной коммерции используют прогнозную аналитику для анализа всех исторических данных о продажах, сезонных колебаний и других тенденций. Они включают в себя все факторы, которые могут повлиять на спрос, такие как праздники, фестивали, климатические изменения, политические тенденции, модные причуды и т. д. И, конечно же, прогнозирование спроса.

Возьмем пример для зимнего сезона, если зима ожидается за углом, покупатель спешит купить свои зимние аксессуары в ближайшее время. Если онлайн-продавец учел прогноз погоды, он может получить больше прибыли, продав больше зимней одежды, и получить преимущество перед конкурентами.

В качестве дополнения розничные продавцы могут отслеживать трафик на своем веб-сайте в режиме реального времени и прогнозировать коэффициент конверсии в любой момент.

Как еще использовать большие данные для электронной коммерции?

Да, он также может предсказывать тенденции. Он может анализировать, что гудит в Интернете и социальных сетях. Исследователь данных может анализировать онлайн-рекламу, чтобы посмотреть, что другие компании пытаются продать.

Они могут просматривать отзывы о продукте в Интернете и видеть, являются ли они положительными, нейтральными или отрицательными. Соответственно, они могут предсказать, будет ли спрос на конкретный продукт расти, падать или оставаться постоянным.

Например, косметическая фирма выпускает на рынок такой продукт, как очищающий крем. Ритейлеры нанимают специалистов по данным, которые проводят эксклюзивный анализ отзывов о продукте на разных социальных платформах и выясняют, являются ли они положительными, отрицательными или нейтральными.

2 Персонализированный пользовательский опыт

Как вы знаете, в сфере электронной коммерции существует жесткая конкуренция. Эта конкуренция порождает потребность в создании высоко персонализированного опыта покупок для своих клиентов.

На самом деле, 87% покупателей считают, что они делают больше покупок, когда интернет-магазины персонализируют их покупательский опыт.

Тем не менее, у вас есть некоторые сомнения относительно того, как работает персонализированный опыт покупок, давайте разберемся на следующем примере.

  • Покупатель зашел на сайт электронной коммерции, добавил в корзину пару туфель и джинсы. Однако он не завершает транзакцию и по какой-то причине отказывается от корзины. Он является постоянным клиентом сайта и часто совершает покупки на этом сайте, поэтому система понимает, что клиент ценен.

Теперь система реагирует моментально и предлагает ему купон на скидку на покупку джинсов и предлагает совершить сделку.

Даже если пользователь покинет сайт, он сможет увидеть рекламу своей покупки или истории поиска на других веб-страницах.

3 Ценообразование «Играй на сохранение»

Динамическое ценообразование — это новый способ привлечь клиентов, предлагая продукты по более гибким ценам. Многие известные розничные продавцы электронной коммерции в настоящее время практикуют динамическое ценообразование.

Гибкое ценообразование выгодно для сайтов электронной коммерции по-разному:

  • Они получают преимущество перед конкурентами.
  • Они могут получать высокие доходы, не теряя при этом прибыли.
  • Они могут быстрее реагировать на колебания спроса и предложения.
  • Они могут легко управлять своими моделями ценообразования.
  • Они обеспечивают более персонализированный пользовательский опыт.

Динамическое ценообразование в сочетании с алгоритмами машинного обучения учитывает несколько элементов для оптимизации цены продукта в режиме реального времени. Вот некоторые ключевые переменные:

  • Данные клиента: данные о поведении, данные об устройстве и данные о местоположении.
  • Цены, предлагаемые конкурентами.
  • Спрос на продукт.
  • Поставка продукта.
  • Прибыли.
  • Время суток.

Souq (Новая Амазонка) был пионером в области динамического ценообразования. Сообщается, что цена на продукт меняется 2,5 миллиона раз в день, что означает, что цена любого продукта меняется каждые 10 минут.

4 Стремительный рост обслуживания клиентов

Аналитика больших данных не только не обеспечивает персонализированный опыт, но и помогает реселлерам электронной коммерции отслеживать и анализировать отзывы клиентов по всем каналам.

Они получают отзывы клиентов с помощью различных средств, таких как опросы, SMS, стенограммы звонков и чаты. Они могут оценивать отзывы с помощью аналитических алгоритмов, чтобы получить полное представление о настроениях клиентов и соответствующим образом импровизировать.

Например, если бренд электронной коммерции обнаруживает, что многие из его клиентов добавляют товары в свою корзину, но не оформляют покупку, бренд может тщательно изучить данные, собранные по различным каналам обратной связи, чтобы найти лазейку, стоящую за их действиями.

Вывод

Электронная коммерция процветает и вращается вокруг создания лучшего пользовательского опыта. Все благодаря достижениям в области технологий больших данных розничные продавцы электронной коммерции теперь могут отслеживать цифры в режиме реального времени, предсказывать тенденции, прогнозировать спрос и создавать высоко персонализированный клиентский опыт.

На этом этапе, если вы также хотите улучшить свои услуги и увеличить свою прибыль, все, что вам нужно, это правильная компания веб-разработки. Учитывая легкость, с которой сейчас работает электронная коммерция, наймите веб-разработчика сейчас и не позволяйте резкому упадку традиционных магазинов в ближайшие десятилетия повлиять на ваш бизнес.

Этот веб-сайт использует файлы cookie для улучшения вашего опыта. Мы предполагаем, что вы согласны с этим, но вы можете отказаться, если хотите. Принимаю Подробнее