Suurandmed: e-kaubanduse suundumuste jaoks “SUUREKS”.

Me teame, et e-kaubanduse suurandmete tuleviku kohta on palju Interneti-suminat ja sotsiaalset hüpet, kuid mis see täpselt on?

Seega, enne 2019. aasta e-kaubanduse suundumuste analüüsimist, vaatame esmalt viit olulist asja, mida peaksid suurandmete kohta teadma.

1 Mis see on?

Lihtsamalt öeldes viitavad suurandmed suurtele andmekogumitele, mis vaadatakse arvutuslikult üle, et paljastada andmete teatud aspektiga seotud mustrid ja suundumused. Selle suurandmeteks liigitamiseks ei nõuta minimaalset andmehulka, kui on piisavalt konkse kindlate järelduste tegemiseks.

8V kaudu saate paremini mõista suurandmete erinevaid tahke:

2 Kuidas pääseda juurde suurandmetele?

Big Data on saadaval lõputult paljudes kohtades ja ei näita peatumise märki. Tänapäeval võimaldab lihtne Google’i otsing leida peaaegu kõige jaoks andmehoidla. Paljud meist ei ole teadlikud, kui palju andmeid on juurdepääsuks ja analüüsimiseks juba saadaval.

Kuid kui soovite oma kätt proovida, on e-kaubanduses suurandmete kasutamiseks ja nendele andmetele juurdepääsemiseks järgmised kuus võimalust:

a) Andmete ekstraheerimine

Enne kui midagi juhtub, on vaja minimaalselt andmeid. Seda on võimalik saavutada mitmel viisil, kuid tavaliselt API-kutse kaudu ettevõtte veebiteenusele.

b) Andmete salvestamine

Suurim väljakutse suurandmete haldamisel on „Kuidas neid sorteerida”?

See sõltub ainult andmesalvestuse seadistamise eest vastutava isiku eelarvest ja teadmistest, kuna enamik teenusepakkujaid vajab rakendamiseks kodeerimisteadmisi. Usaldusväärne teenusepakkuja peaks alati pakkuma teile turvalist ja lihtsat kohta andmete salvestamiseks ja päringute tegemiseks.

c) Andmete puhastamine

Meeldib või mitte, andmekogumeid on erineva kuju ja suurusega. Enne andmete salvestamise kapriiside leidmist veenduge, et andmed on puhtas ja vastuvõetavas vormingus.

d) Andmekaeve

Kas olete kuulnud “andmete kaevandamisest”?

“EI”? Ära muretse, ma kaitsesin sind. Andmekaeve on protsess, mille käigus leitakse andmebaasist teadmisi. Selle eesmärk on oletada ja teha otsuseid olemasoleva andmevaluuta põhjal.

e) Andmete analüüs

Pärast kõigi andmete kogumist tuleb neid analüüsida, et otsida huvitavaid mustreid ja suundumusi. Hea andmeanalüütik leiab midagi ebatavalist või midagi sellist, millest ükski teine ​​analüütik pole veel teatanud.

f) Andmete visualiseerimine

Võimalik, et andmete visualiseerimine on suurandmete jaoks hädavajalik. See on osa, mis tagab, et kogu töö on eelnevalt tehtud ja tulemuseks on visualiseerimine, millest ideaalis kõik aru saavad.

Seda saab teha programmeerimiskeeltega nagu d3.js, Plot.ly või tarkvaraga nagu Tableau.

3 Kas see on kasvav tööstus?

Suureneva juurdepääsu tõttu suurandmetele ei ole e-kaubanduse turu ja karjääri jaoks mõeldud suurandmete kasvav maht enam üllatus.

Statistika kohaselt kasvab ülemaailmne suurandmete ja ärianalüütika turg 2027. aastaks 103 miljardi USA dollari võrra, mis on sõna otseses mõttes enam kui kaks korda suurem kui 2018. aastal hinnatud turg koos 13,2% kasvumääraga.

Lisaks muutuks tarkvarasegment 45%-lise osakaaluga 2027. aastaks suureks suurandmete turusegmendiks, avades selles valdkonnas tohutult palju võimalusi.

4 Mis on suurandmetega seotud turuväärtus?

Kindlasti mõtlete, kas suurandmetega on seotud turuväärtus?

Lühidalt, vastus on “jah”. Üldine juurdepääs ja huvi suurandmete vastu on tõusuteel. Google’i trendigraafik näitab otsingutermini “Big Data” populaarsuse kasvu ajavahemikus 2004. aastast kuni tänapäevani.

5 Mis on suurandmete rakendused?

On mõned järgmistest valdkondadest, kus Big Data Applications on konventsioone revolutsiooniliselt muutnud:

• Juhita autod: Google’i juhita auto kogub umbes ühe gigabaidi andmeid sekundis. Nende katsete edukaks läbiviimiseks on vaja üha rohkem andmeid.
• Meelelahutus: Amazon ja Netflix on näited, mis kasutavad suurandmeid oma kasutajatele saadete ja filmide soovitamiseks.
• Haridus: traditsioonilise loengupõhise lähenemisviisi asemel õppevahendina kooskõlla viimine suurandmetel põhineva tehnoloogiaga on võimaldanud nii õpilastel õppida kui ka aidanud õpetajatel oma sooritustel silma peal hoida.
• E-kaubanduse turg: Big Data tehnoloogia on teinud teed ka e-kaubanduse turul. Nagu praegugi, on see osa väikeste ja suurte e-kaubanduse müüja äriprotsessidest, võimaldades neil oma eesmärke tõhusamalt ja kiiremini saavutada.

Suured andmed, suurem potentsiaal – tavapäraste väljakutsete murdmine

Kuigi suurandmete tehnoloogia kasutuselevõtust on palju kasu, on ka vastuväiteid. Vaatame mõningaid takistusi, millega e-kaubandus lapsendamise teel silmitsi seisab.

• Kiirus: andmete haldamine, kuna need tulevad enneolematu kiirusega, on e-kaubanduse müüjate jaoks murettekitav probleem. Kiire analüüs ja õigeaegsed toimingud on selle kõigi eeliste ärakasutamiseks üliolulised.
• Maht: Nagu nimigi ütleb, hõlmab suurandmete integreerimine tohutul hulgal asjakohaste andmete kogumist lugematutest allikatest. E-kaubanduse müüjad saavad statistikat, mis on seotud klientide käitumise, sotsiaalmeedia, demograafia ja paljude muude loendis olevate andmetega.

Väljakutse ei seisne andmete kogumises, vaid nende asjakohases analüüsis ja kasutamises.

• Keerukus: erinevatest allikatest laekuvaid andmeid võib olla keeruline seostada, sobitada, korreleerida ja tõlgendada.
• Valik: suurandmeid on erinevates vormides, alates traditsioonilisest struktureerimata numbrilisest andmebaasist kuni struktureeritud dokumentide, videote, tekstide, meilide ja muuni. Edasimüüjad peavad pöörama tähelepanu õigete äriotsuste tegemisele ja arvestama võimalike andmete ebakõladega, nagu hooajaline ja tippkoormus.

Nii hirmutav kui teekond ka ei tundu, tunneli lõpus paistab valgus. Ja pärast väljakutsete ületamist ja suurandmete kasutamist e-kaubanduses võivad edasimüüjad saavutada fenomenaalset edu.

Suured andmed, suurem potentsiaal – e-kaubanduse turu kujundamine

E-kaubanduse hiiglased nagu Souq (The New Amazon) on investeerinud tohutult palju tehnoloogiasse, et luua isikupärasem kasutuskogemus. Suurandmete analüüs e-kaubanduses on muutunud selliste jaemüüjate jaoks õnnistuseks mitmel erilisel viisil:

1 Nõudluse ennustused

Nõudluse prognoos on muutunud ülioluliseks kui kunagi varem ja põhjused on ilmsed.

Nõudluse ja pakkumise ebakindlus on sagenenud.

Varude hoidmine on alati olnud e-kaubanduse mängijate vastulause. Neil on laos vähe ja nad jätavad maha müügivõimaluse. Neid on liiga palju ja on oht, et neid kõiki ei müüda.

Niisiis, kuidas toimivad suurandmed siin Päästjana?

E-kaubanduse edasimüüjad kasutavad ennustavat analüütikat, et analüüsida kõiki ajaloolisi müügiandmeid, hooajalisi kõikumisi ja muid trende. Need hõlmavad kõiki tegureid, mis võivad nõudlusele mulje jätta, nagu puhkused, festivalid, kliimamuutused, poliitilised suundumused, moeröögatused jne. Ja ilmselgelt prognoositavad nõudmised.

Võtame näiteks talvehooaja, kui nurga taga on talved oodata, kihutab klient kõige varem oma talvetarvikuid ostma. Kui veebimüüja on ilmaprognoosiga arvestanud, võib ta rohkem talveriideid müües teenida rohkem kasumit ja saada konkurentide ees eelise.

Lisandmoodulina saavad jaemüüjad jälgida oma veebisaidi liiklust reaalajas ja prognoosida konversioonimäära igal hetkel.

Kuidas veel kasutada suurandmeid e-kaubanduse jaoks?

Jah, see võib ennustada ka suundumusi. See suudab analüüsida, mis Internetis ja sotsiaalmeedia kanalites sumiseb. Andmeteadlane saab veebireklaame analüüsida, et vaadata, mida teised ettevõtted üritavad turundada.

Nad saavad Internetis toote kohta tagasisidet vaadata ja vaadata, kas see on positiivne, neutraalne või negatiivne. Sellest lähtuvalt saavad nad ennustada, kas nõudlus konkreetse toote järele tõuseb, väheneb või jääb samaks.

Näiteks toob kosmeetikafirma turule sellise toote nagu õigluskreem. Jaemüüjad kasutavad andmeteadlasi, kes analüüsivad erinevatel sotsiaalsetel platvormidel toote arvustusi ja selgitavad välja, kas need on positiivsed, negatiivsed või neutraalsed.

2 Isikupärastatud kasutajakogemus

Nagu teate, on e-kaubanduse ruum kõva konkurentsiga. See võistlus tekitab vajaduse luua oma klientidele väga isikupärastatud ostukogemus.

Tegelikult usub 87% ostjatest, et nad sunnivad rohkem ostlema, kui veebipoed muudavad nende ostukogemuse isikupärastatuks.

Kui teil on siiski kahtlusi isikupärastatud ostukogemuse toimimises, selgitage meid järgmise näite kaudu.

• Ostja läks e-kaubanduse saidile, lisab oma ostukorvi kingapaari ja teksa. Ta aga ei vii tehingut lõpule ja loobub mingil põhjusel kärust. Ta on saidi püsiklient ja ostab sellelt saidilt sageli, nii et süsteem mõistab, et klient on väärtuslik.

Nüüd reageerib süsteem kohe ja pakub talle teksa ostmisel sooduskupongi ning palub tal tehingu lõpule viia.

Isegi kui kasutaja lahkub saidilt, näeb ta teistel veebilehtedel oma ostu- või otsinguajaloo reklaame.

3 “Play For Keep” hinnakujundus

Dünaamiline hinnakujundus on uus viis klientide meelitamiseks, pakkudes tooteid paindlikuma väärtusega. Paljud silmapaistvad e-kaubanduse jaemüüjad kasutavad nüüd dünaamilist hinnakujundust.

Paindlik hinnakujundus toob e-kaubanduse saitidele kasu mitmel viisil:

• Nad saavutavad oma konkurentide ees eelise.
• Nad saavad teenida suuri tulusid ilma kasumimarginaale kaotamata.
• Need võivad kiiremini naasta nõudluse ja pakkumise olukorra kõikumiste juurde.
• Nad saavad hõlpsasti oma hinnamudeleid hallata.
• Need pakuvad rohkem isikupärastatud kasutuskogemust.

Dünaamilise hinnakujundusega koos masinõppe algoritmidega arvestage toote hinna reaalajas optimeerimiseks mitmeid elemente. Mõned peamised muutujad on järgmised:

• Kliendiandmed: käitumisandmed, seadme andmed ja asukohaandmed.
• Konkurentide pakutavad hinnad.
• Nõudlus toote järele.
• Toote pakkumine.
• Kasumimarginaalid.
• Kellaaeg.

Souq (The New Amazon) on olnud dünaamilise hinnakujunduse pioneer. Väidetavalt muudab see oma toote hinda 2,5 miljonit korda päevas, mis tähendab, et iga toote hind muutub iga 10 minuti järel.

4 hüppeliselt tõusnud klienditeenindus

Big Data Analytics ei paku kaugeltki isikupärastatud kogemust, vaid aitab e-kaubanduse edasimüüjatel jälgida ja analüüsida klientide tagasisidet kõigis kanalites.

Nad saavad klientidelt tagasisidet erinevate meediumite kaudu, nagu tagasisideküsitlused, SMS-id, kõnede ärakirjad ja vestlused. Nad saavad hinnata tagasisidet analüütiliste algoritmide abil, et saada põhjalik ülevaade klientide sentimentidest ja vastavalt improviseerida.

Näiteks kui e-kaubanduse bränd avastab, et paljud tema kliendid lisavad tooteid oma ostukorvi, kuid ei osta neid välja, saab bränd erinevate tagasisidekanalite kaudu kogutud andmeid kontrollida, et leida lünk nende tegemise taga.

Järeldus

E-kaubandus õitseb ja keskendub parema kasutajakogemuse loomisele. Kõik tänu suurandmete tehnoloogia arengule saavad e-kaubanduse jaemüüjad nüüd reaalajas arve jälgida, ennustada trende, prognoosida nõudlust ja luua väga isikupärastatud kliendikogemust.

Kui soovite praeguses etapis oma teenust suurendada ja kasumit mitmekordistada, on teil vaja ainult õiget veebiarendusettevõtet. Arvestades seda, kui lihtne e-kaubandus praegu toimib, palkage kohe veebiarendaja ja ärge laske traditsiooniliste tavapoodide järsul langusel järgmistel aastakümnetel teie ettevõtet mõjutada.