Big Data: Gjør det “STORT” for e-handelstrender

Vi vet at det er mye internett og sosial hype angående fremtiden til Big Data i e-handel, men hva er det egentlig?

Så før vi analyserer e-handelstrendene for 2019, la oss først ta en titt på de fem viktige tingene du bør vite om Big Data.

1 Hva er det?

Enkelt sagt refererer Big Data til store datasett som gjennomgås beregningsmessig for å avdekke mønstre og trender som er relevante for et bestemt aspekt av dataene. Det er ingen minimumsmengde data som kreves for at det skal bli kategorisert som Big Data, så lenge det er nok kroker for solide konklusjoner.

Ha en bedre forståelse av ulike fasetter av Big Data gjennom 8V-er:

2 Hvordan få tilgang til Big Data?

Big Data er tilgjengelig på et uendelig antall steder og viser ingen tegn til å stoppe. I dag lar et enkelt Google-søk deg finne et datalager for omtrent alt. Mange av oss er ikke klar over hvor mye data som allerede er tilgjengelig for tilgang og analyse.

Men hvis du vil prøve deg frem, er det følgende seks måter du kan bruke Big Data i e-handel og få tilgang til disse dataene:

a) Datautvinning

Før noe skjer, er minimumsdata nødvendig. Dette kan oppnås på en rekke måter, men vanligvis gjennom et API-kall til en bedrifts webtjeneste.

b) Datalagring

Den største utfordringen med å administrere Big Data er "Hvordan sortere det"?

Det vil utelukkende avhenge av budsjettet og ekspertisen til den enkelte som er ansvarlig for å sette opp datalagringen, da de fleste leverandører trenger litt kodingskunnskap for å implementere. En pålitelig leverandør skal alltid gi deg et trygt, enkelt sted å lagre og spørre etter dataene dine.

c) Datarensing

Liker det eller ikke, datasett kommer i forskjellige former og størrelser. Før du kan lure på hvordan du lagrer data, sørg for at dataene er i et rent og akseptabelt format.

d) Data Mining

Har du hørt om "Data Mining"?

"NEI"? Ikke bekymre deg, jeg har dekket deg. Data Mining er prosessen med å oppdage innsikt i en database. Målet med dette er å anta og ta beslutninger basert på datavalutaen som holdes.

e) Dataanalyse

Etter at alle dataene er samlet inn, må de analyseres for å se etter noen interessante mønstre og trender. En god dataanalytiker vil finne noe utenom det vanlige eller noe som ennå ikke er rapportert av noen annen analytiker.

f) Datavisualisering

Muligens er datavisualisering nødvendigheten av Big Data. Dette er delen som sikrer at alt arbeidet er gjort før, og resultatet er en visualisering som ideelt sett alle kan forstå.

Dette kan gjøres med programmeringsspråk som d3.js, Plot.ly eller programvare som Tableau.

3 Er det en industri i vekst?

Med den økende tilgangen til Big Data er det økende volumet i Big Data for e-handelsmarkedet og karrierer ikke lenger et overraskelseselement.

Ifølge statista er det globale markedet for big data og forretningsanalyse spådd å vokse med 103 milliarder amerikanske dollar innen 2027, bokstavelig talt mer enn det dobbelte av markedet som ble verdsatt i 2018 med en sammensatt vekstrate på 13,2 %.

I tillegg, med en andel på 45 %, vil programvaresegmentet bli det store big data-markedssegmentet innen 2027, og åpne et stort antall muligheter på området.

4 Hva er markedsverdien knyttet til Big Data?

Du må tenke er det noen markedsverdi knyttet til Big Data?

Kort sagt, svaret er "Ja". Den generelle tilgangen og interessen for big data er på vei oppover. Googles trenddiagram viser økningen i populariteten til søkeordet for «Big Data» mellom 2004 og i dag.

5 Hva er Big Data-applikasjonene?

Det er noen av følgende domener der Big Data Applications har revolusjonert konvensjonene:

• Førerløse biler: Googles førerløse bil samler inn omtrent én Gigabyte med data per sekund. Disse eksperimentene krever mer og mer data for vellykket gjennomføring.
• Underholdning: Amazon og Netflix er et eksempel som bruker Big Data for å lage program- og filmanbefalinger for brukerne.
• Utdanning: Å tilpasse seg Big Data-drevet teknologi som et læringsverktøy i stedet for en tradisjonell forelesningstilnærming har gjort det mulig for studentene å lære og hjelpe lærerne til å holde oversikt over prestasjoner.
• E-handelsmarkedet: Big Data-teknologi har også gjort en vei i e-handelsmarkedet. Som nå er det en del av små og store e-handelselgers forretningsprosesser, noe som gjør dem i stand til å nå sine mål mer effektivt og raskt.

Big Data, Bigger Potential – Bryt de konvensjonelle utfordringene

Selv om det er mange fordeler ved å ta i bruk Big Data-teknologi, er det også noen motforestillinger. La oss se på noen av hindringene som e-handel står overfor på veien mot adopsjon.

• Hastighet: Å administrere data når de kommer med en enestående hastighet er en alarmerende bekymring for e-handelselgere. Raske analyser og handlinger i tide er avgjørende for å utnytte de fulle fordelene.
• Volum: Som navnet antyder, inkluderer Big Data-integrasjon innsamling av enorme mengder relevante data fra utallige kilder. E-handelselgere får statistikk knyttet til kundeatferd, sosiale medier, demografi og mange flere på listen.

Utfordringen handler ikke om å samle inn data, snarere å analysere og bruke dem riktig.

• Kompleksitet: Det kan være vanskelig å assosiere, matche, korrelere og tolke data som strømmer inn fra forskjellige kilder.
• Variasjon: Big Data kommer i forskjellige former, fra den tradisjonelle ustrukturerte numeriske databasen til strukturerte dokumenter, videoer, tekster, e-poster og mer. Videreselgere må være oppmerksomme for å ta den riktige forretningsavgjørelsen og tillate mulige datainkonsekvenser som sesongmessige og toppbelastninger.

Selv om reisen kan virke skremmende, er det et lys i enden av tunnelen. Og etter å ha overvunnet utfordringene og brukt Big Data i e-handel til sin fordel, kan videreselgerne oppnå fenomenal suksess.

Big data, større potensial – forme e-handelsmarkedet

E-handelsgiganter som Souq (The New Amazon) har investert enormt mye i teknologi for å skape en mer personlig brukeropplevelse. Big Data-analyse i e-handel har dukket opp som en velsignelse for slike forhandlere på mange særegne måter:

1 Etterspørselsspådommer

Etterspørselsprognose har blitt avgjørende enn noen gang før, og årsakene er åpenbare.

Inkonstans i etterspørsel og tilbud har blitt hyppigere.

Lagerbeholdning har alltid vært en motbydelig for e-handelsaktører. De underlager og går glipp av en mulighet til å selge. De overlager og risikerer ikke å selge dem alle.

Så hvordan fungerer Big Data som en frelser her?

E-handel videreselgere bruker prediktiv analyse for å analysere alle historiske salgsdata, sesongmessige svingninger og andre trender. De inkluderer alle faktorer som kan gjøre inntrykk på etterspørselen, som ferie, festivaler, klimatiske endringer, politiske trender, motemoter osv. Og selvsagt prognosekrav.

La oss ta et eksempel for vintersesongen, hvis det ventes vintre rundt hjørnet, vil kunden skynde seg å kjøpe vintertilbehøret sitt tidligst. Hvis en nettselger har vurdert værmeldingen, kan han tjene mer profitt ved å selge mer vintertøy og få et forsprang på konkurrentene.

Som et tillegg kan forhandlere spore trafikken på nettsiden deres i sanntid og forutsi konverteringsfrekvensen når som helst.

Hvordan ellers bruke Big Data for e-handel?

Ja, den kan også forutsi trender. Den kan analysere hva som surrer på internett og sosiale mediekanaler. Dataforskeren kan analysere nettannonser for å se på hva andre selskaper prøver å markedsføre.

De kan gjennomgå tilbakemeldinger på et produkt på internett og se om de er positive, nøytrale eller negative. Følgelig kan de forutsi om etterspørselen etter et bestemt produkt vil stige, falle eller holde seg konstant.

For eksempel lanserer et kosmetikkfirma et produkt som fairness cream på markedet. Forhandlerne ansetter dataforskere for å utføre en eksklusiv analyse av anmeldelsene for produktet på forskjellige sosiale plattformer og finne ut om de er positive, negative eller nøytrale.

2 Personlig tilpasset brukeropplevelse

Som du vet, er e-handelsområdet sterkt konkurransedyktig. Denne konkurransen skaper behovet for å skape en svært personlig handleopplevelse for kundene sine.

Faktisk tror 87 % av kundene at de blir drevet til å handle mer når nettbutikker tilpasser handleopplevelsen.

Har du likevel noen tvil om hvordan personlig handleopplevelse fungerer, la oss forstå gjennom følgende eksempel.

• En shopper gikk til en e-handelsside, legger til et par sko og en jeans i handlekurven. Han fullfører imidlertid ikke transaksjonen og forlater handlekurven av en eller annen grunn. Han er en vanlig kunde av nettstedet og kjøper fra denne siden ofte, så systemet forstår at kunden er verdifull.

Nå reagerer systemet umiddelbart og tilbyr ham en rabattkupong ved kjøp av jeansen og ber ham om å fullføre transaksjonen.

Selv om brukeren forlater nettstedet, vil han kunne se annonser om kjøp eller søkehistorikk på andre nettsider.

3 "Play For Keep"-priser

Dynamisk prissetting er en ny måte å tiltrekke seg kunder ved å tilby produkter til mer fleksible verdier. Mange fremtredende e-handelsforhandlere praktiserer nå dynamisk prissetting.

Fleksibel prissetting fordeler e-handelssider på forskjellige måter:

• De får et forsprang på konkurrentene.
• De kan tjene høye inntekter uten å tape fortjenestemarginer.
• De kan gå raskere tilbake til svingninger i etterspørsels- og tilbudssituasjonen.
• De kan enkelt administrere sine prismodeller.
• De gir en mer personlig brukeropplevelse.

Dynamisk prissetting når de ledsages av maskinlæringsalgoritmer, vurder flere elementer for å optimalisere prisen for et produkt i sanntid. Noen nøkkelvariabler er som følger:

• Kundedata: atferdsdata, enhetsdata og plasseringsdata.
• Priser tilbudt av konkurrenter.
• Etterspørsel etter produktet.
• Produktforsyning.
• Fortjenestemarginer.
• Tid på dagen.

Souq (The New Amazon) har vært pioneren innen de dynamiske prisdimensjonene. Den endrer angivelig produktprisen 2,5 millioner ganger om dagen, noe som betyr at prisen på ethvert produkt endres etter hvert 10. minutt.

4 Skyrocket kundeservice

Langt fra å gi en personlig tilpasset opplevelse, hjelper Big Data Analytics e-handelsforhandlere med å holde oversikt og analysere tilbakemeldinger fra kunder på tvers av alle kanaler.

De mottar tilbakemeldinger fra kunder gjennom forskjellige medier som tilbakemeldingsundersøkelser, SMS, samtaleutskrifter og chatter. De kan evaluere tilbakemeldingene gjennom analytiske algoritmer for å få en helhetlig oversikt over kundesentiment og improvisere deretter.

For eksempel, hvis et e-handelsmerke oppdager at mange av kundene deres legger til produkter i handlekurven, men ikke sjekker ut, kan merkevaren granske dataene som er samlet inn via forskjellige tilbakemeldingskanaler for å finne smutthullet bak de gjør det.

Konklusjon

E-handel blomstrer og dreier seg om å bygge en bedre brukeropplevelse. Alt takket være fremgangen innen Big Data-teknologi kan e-handelsforhandlere nå spore tall i sanntid, forutsi trender, forutsi etterspørsel og skape en svært personlig kundeopplevelse.

På dette stadiet, hvis du også ønsker å øke tjenesten og mangfoldig fortjeneste, er alt du trenger det riktige webutviklingsselskapet. Gitt hvor enkelt e-handel fungerer nå, ansett en nettutvikler nå og ikke la de kommende tiårene kraftig nedgang i tradisjonelle fysiske butikker påvirke virksomheten din.