{"id":257279,"date":"2022-12-21T11:11:00","date_gmt":"2022-12-21T08:11:00","guid":{"rendered":"https:\/\/inform.click\/big-data-gjor-det-stort-for-e-handelstrender\/"},"modified":"2022-12-21T11:23:00","modified_gmt":"2022-12-21T08:23:00","slug":"big-data-gjor-det-stort-for-e-handelstrender","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/inform.click\/no\/big-data-gjor-det-stort-for-e-handelstrender\/","title":{"rendered":"Big Data: Gj\u00f8r det &laquo;STORT&raquo; for e-handelstrender"},"content":{"rendered":"<p>\n  Vi vet at det er mye internett og sosial hype ang\u00e5ende fremtiden til Big Data i e-handel, men hva er det egentlig?\n<\/p>\n<p>\n  S\u00e5 f\u00f8r vi analyserer e-handelstrendene for 2019, la oss f\u00f8rst ta en titt p\u00e5 de fem viktige tingene du b\u00f8r vite om Big Data.\n<\/p>\n<p>\n  1 Hva er det?\n<\/p>\n<p>\n  Enkelt sagt refererer Big Data til store datasett som gjennomg\u00e5s beregningsmessig for \u00e5 avdekke m\u00f8nstre 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, s\u00e5 lenge det er nok kroker for solide konklusjoner.\n<\/p>\n<p>\n  Ha en bedre forst\u00e5else av ulike fasetter av Big Data gjennom 8V-er:\n<\/p>\n<h3>\n  2 Hvordan f\u00e5 tilgang til Big Data?<br \/>\n<\/h3>\n<p>\n  Big Data er tilgjengelig p\u00e5 et uendelig antall steder og viser ingen tegn til \u00e5 stoppe. I dag lar et enkelt Google-s\u00f8k 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.\n<\/p>\n<p>\n  Men hvis du vil pr\u00f8ve deg frem, er det f\u00f8lgende seks m\u00e5ter du kan bruke Big Data i e-handel og f\u00e5 tilgang til disse dataene:\n<\/p>\n<p>\n  a) Datautvinning\n<\/p>\n<p>\n  F\u00f8r noe skjer, er minimumsdata n\u00f8dvendig. Dette kan oppn\u00e5s p\u00e5 en rekke m\u00e5ter, men vanligvis gjennom et API-kall til en bedrifts webtjeneste.\n<\/p>\n<p>\n  b) Datalagring\n<\/p>\n<p>\n  Den st\u00f8rste utfordringen med \u00e5 administrere Big Data er &laquo;Hvordan sortere det&raquo;?\n<\/p>\n<p>\n  Det vil utelukkende avhenge av budsjettet og ekspertisen til den enkelte som er ansvarlig for \u00e5 sette opp datalagringen, da de fleste leverand\u00f8rer trenger litt kodingskunnskap for \u00e5 implementere. En p\u00e5litelig leverand\u00f8r skal alltid gi deg et trygt, enkelt sted \u00e5 lagre og sp\u00f8rre etter dataene dine.\n<\/p>\n<p>\n  c) Datarensing\n<\/p>\n<p>\n  Liker det eller ikke, datasett kommer i forskjellige former og st\u00f8rrelser. F\u00f8r du kan lure p\u00e5 hvordan du lagrer data, s\u00f8rg for at dataene er i et rent og akseptabelt format.\n<\/p>\n<p>\n  d) Data Mining\n<\/p>\n<p>\n  Har du h\u00f8rt om &laquo;Data Mining&raquo;?\n<\/p>\n<p>\n  &laquo;NEI&raquo;? Ikke bekymre deg, jeg har dekket deg. Data Mining er prosessen med \u00e5 oppdage innsikt i en database. M\u00e5let med dette er \u00e5 anta og ta beslutninger basert p\u00e5 datavalutaen som holdes.\n<\/p>\n<p>\n  e) Dataanalyse\n<\/p>\n<p>\n  Etter at alle dataene er samlet inn, m\u00e5 de analyseres for \u00e5 se etter noen interessante m\u00f8nstre og trender. En god dataanalytiker vil finne noe utenom det vanlige eller noe som enn\u00e5 ikke er rapportert av noen annen analytiker.\n<\/p>\n<p>\n  f) Datavisualisering\n<\/p>\n<p>\n  Muligens er datavisualisering n\u00f8dvendigheten av Big Data. Dette er delen som sikrer at alt arbeidet er gjort f\u00f8r, og resultatet er en visualisering som ideelt sett alle kan forst\u00e5.\n<\/p>\n<p>\n  Dette kan gj\u00f8res med programmeringsspr\u00e5k som d3.js, Plot.ly eller programvare som Tableau.\n<\/p>\n<h3>\n  3 Er det en industri i vekst?<br \/>\n<\/h3>\n<p>\n  Med den \u00f8kende tilgangen til Big Data er det \u00f8kende volumet i Big Data for e-handelsmarkedet og karrierer ikke lenger et overraskelseselement.\n<\/p>\n<p>\n  If\u00f8lge statista er det globale markedet for big data og forretningsanalyse sp\u00e5dd \u00e5 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 p\u00e5 13,2 %.\n<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/inform.click\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/post-328514-638452f36b7de.webp\" data-rel=\"lightbox\"><img decoding=\"async\" class=\"SDStudio-light-box-enable SDStudio-editor-tools-md-imp\" src=\"https:\/\/inform.click\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/post-328514-638452f36b7de.webp\" alt=\"\" \/><\/a><\/p>\n<p>\n  I tillegg, med en andel p\u00e5 45 %, vil programvaresegmentet bli det store big data-markedssegmentet innen 2027, og \u00e5pne et stort antall muligheter p\u00e5 omr\u00e5det.\n<\/p>\n<h3>\n  4 Hva er markedsverdien knyttet til Big Data?<br \/>\n<\/h3>\n<p>\n  Du m\u00e5 tenke er det noen markedsverdi knyttet til Big Data?\n<\/p>\n<p>\n  Kort sagt, svaret er &laquo;Ja&raquo;. Den generelle tilgangen og interessen for big data er p\u00e5 vei oppover. Googles trenddiagram viser \u00f8kningen i populariteten til s\u00f8keordet for \u00abBig Data\u00bb mellom 2004 og i dag.\n<\/p>\n<h3>\n  5 Hva er Big Data-applikasjonene?<br \/>\n<\/h3>\n<p>\n  Det er noen av f\u00f8lgende domener der Big Data Applications har revolusjonert konvensjonene:\n<\/p>\n<ul>\n<li>\n    <strong>F\u00f8rerl\u00f8se biler<\/strong>: Googles f\u00f8rerl\u00f8se bil samler inn omtrent \u00e9n Gigabyte med data per sekund. Disse eksperimentene krever mer og mer data for vellykket gjennomf\u00f8ring.\n  <\/li>\n<li>\n    <strong>Underholdning<\/strong>: Amazon og Netflix er et eksempel som bruker Big Data for \u00e5 lage program- og filmanbefalinger for brukerne.\n  <\/li>\n<li>\n    <strong>Utdanning<\/strong>: \u00c5 tilpasse seg Big Data-drevet teknologi som et l\u00e6ringsverkt\u00f8y i stedet for en tradisjonell forelesningstiln\u00e6rming har gjort det mulig for studentene \u00e5 l\u00e6re og hjelpe l\u00e6rerne til \u00e5 holde oversikt over prestasjoner.\n  <\/li>\n<li>\n    <strong>E-handelsmarkedet<\/strong>: Big Data-teknologi har ogs\u00e5 gjort en vei i e-handelsmarkedet. Som n\u00e5 er det en del av sm\u00e5 og store e-handelselgers forretningsprosesser, noe som gj\u00f8r dem i stand til \u00e5 n\u00e5 sine m\u00e5l mer effektivt og raskt.\n  <\/li>\n<\/ul>\n<p>\n  Big Data, Bigger Potential \u2013 Bryt de konvensjonelle utfordringene\n<\/p>\n<p>\n  Selv om det er mange fordeler ved \u00e5 ta i bruk Big Data-teknologi, er det ogs\u00e5 noen motforestillinger. La oss se p\u00e5 noen av hindringene som e-handel st\u00e5r overfor p\u00e5 veien mot adopsjon.\n<\/p>\n<ul>\n<li>\n    <strong>Hastighet<\/strong>: \u00c5 administrere data n\u00e5r de kommer med en enest\u00e5ende hastighet er en alarmerende bekymring for e-handelselgere. Raske analyser og handlinger i tide er avgj\u00f8rende for \u00e5 utnytte de fulle fordelene.\n  <\/li>\n<li>\n    <strong>Volum<\/strong>: Som navnet antyder, inkluderer Big Data-integrasjon innsamling av enorme mengder relevante data fra utallige kilder. E-handelselgere f\u00e5r statistikk knyttet til kundeatferd, sosiale medier, demografi og mange flere p\u00e5 listen.\n  <\/li>\n<\/ul>\n<p>\n  Utfordringen handler ikke om \u00e5 samle inn data, snarere \u00e5 analysere og bruke dem riktig.\n<\/p>\n<ul>\n<li>\n    <strong>Kompleksitet<\/strong>: Det kan v\u00e6re vanskelig \u00e5 assosiere, matche, korrelere og tolke data som str\u00f8mmer inn fra forskjellige kilder.\n  <\/li>\n<li>\n    <strong>Variasjon<\/strong>: Big Data kommer i forskjellige former, fra den tradisjonelle ustrukturerte numeriske databasen til strukturerte dokumenter, videoer, tekster, e-poster og mer. Videreselgere m\u00e5 v\u00e6re oppmerksomme for \u00e5 ta den riktige forretningsavgj\u00f8relsen og tillate mulige datainkonsekvenser som sesongmessige og toppbelastninger.\n  <\/li>\n<\/ul>\n<p>\n  Selv om reisen kan virke skremmende, er det et lys i enden av tunnelen. Og etter \u00e5 ha overvunnet utfordringene og brukt Big Data i e-handel til sin fordel, kan videreselgerne oppn\u00e5 fenomenal suksess.\n<\/p>\n<p>\n  Big data, st\u00f8rre potensial \u2013 forme e-handelsmarkedet\n<\/p>\n<p>\n  E-handelsgiganter som Souq (The New Amazon) har investert enormt mye i teknologi for \u00e5 skape en mer personlig brukeropplevelse. Big Data-analyse i e-handel har dukket opp som en velsignelse for slike forhandlere p\u00e5 mange s\u00e6regne m\u00e5ter:\n<\/p>\n<h5>\n  1 Ettersp\u00f8rselssp\u00e5dommer<br \/>\n<\/h5>\n<p>\n  Ettersp\u00f8rselsprognose har blitt avgj\u00f8rende enn noen gang f\u00f8r, og \u00e5rsakene er \u00e5penbare.\n<\/p>\n<p>\n  Inkonstans i ettersp\u00f8rsel og tilbud har blitt hyppigere.\n<\/p>\n<p>\n  Lagerbeholdning har alltid v\u00e6rt en motbydelig for e-handelsakt\u00f8rer. De underlager og g\u00e5r glipp av en mulighet til \u00e5 selge. De overlager og risikerer ikke \u00e5 selge dem alle.\n<\/p>\n<p>\n  S\u00e5 hvordan fungerer Big Data som en frelser her?\n<\/p>\n<p>\n  E-handel videreselgere bruker prediktiv analyse for \u00e5 analysere alle historiske salgsdata, sesongmessige svingninger og andre trender. De inkluderer alle faktorer som kan gj\u00f8re inntrykk p\u00e5 ettersp\u00f8rselen, som ferie, festivaler, klimatiske endringer, politiske trender, motemoter osv. Og selvsagt prognosekrav.\n<\/p>\n<p>\n  La oss ta et eksempel for vintersesongen, hvis det ventes vintre rundt hj\u00f8rnet, vil kunden skynde seg \u00e5 kj\u00f8pe vintertilbeh\u00f8ret sitt tidligst. Hvis en nettselger har vurdert v\u00e6rmeldingen, kan han tjene mer profitt ved \u00e5 selge mer vintert\u00f8y og f\u00e5 et forsprang p\u00e5 konkurrentene.\n<\/p>\n<p>\n  Som et tillegg kan forhandlere spore trafikken p\u00e5 nettsiden deres i sanntid og forutsi konverteringsfrekvensen n\u00e5r som helst.\n<\/p>\n<p>\n  Hvordan ellers bruke Big Data for e-handel?\n<\/p>\n<p>\n  Ja, den kan ogs\u00e5 forutsi trender. Den kan analysere hva som surrer p\u00e5 internett og sosiale mediekanaler. Dataforskeren kan analysere nettannonser for \u00e5 se p\u00e5 hva andre selskaper pr\u00f8ver \u00e5 markedsf\u00f8re.\n<\/p>\n<p>\n  De kan gjennomg\u00e5 tilbakemeldinger p\u00e5 et produkt p\u00e5 internett og se om de er positive, n\u00f8ytrale eller negative. F\u00f8lgelig kan de forutsi om ettersp\u00f8rselen etter et bestemt produkt vil stige, falle eller holde seg konstant.\n<\/p>\n<p>\n  For eksempel lanserer et kosmetikkfirma et produkt som fairness cream p\u00e5 markedet. Forhandlerne ansetter dataforskere for \u00e5 utf\u00f8re en eksklusiv analyse av anmeldelsene for produktet p\u00e5 forskjellige sosiale plattformer og finne ut om de er positive, negative eller n\u00f8ytrale.\n<\/p>\n<h5>\n  2 Personlig tilpasset brukeropplevelse<br \/>\n<\/h5>\n<p>\n  Som du vet, er e-handelsomr\u00e5det sterkt konkurransedyktig. Denne konkurransen skaper behovet for \u00e5 skape en sv\u00e6rt personlig handleopplevelse for kundene sine.\n<\/p>\n<p>\n  Faktisk tror 87 % av kundene at de blir drevet til \u00e5 handle mer n\u00e5r nettbutikker tilpasser handleopplevelsen.\n<\/p>\n<p>\n  Har du likevel noen tvil om hvordan personlig handleopplevelse fungerer, la oss forst\u00e5 gjennom f\u00f8lgende eksempel.\n<\/p>\n<ul>\n<li>En shopper gikk til en e-handelsside, legger til et par sko og en jeans i handlekurven. Han fullf\u00f8rer imidlertid ikke transaksjonen og forlater handlekurven av en eller annen grunn. Han er en vanlig kunde av nettstedet og kj\u00f8per fra denne siden ofte, s\u00e5 systemet forst\u00e5r at kunden er verdifull.\n  <\/li>\n<\/ul>\n<p>\n  N\u00e5 reagerer systemet umiddelbart og tilbyr ham en rabattkupong ved kj\u00f8p av jeansen og ber ham om \u00e5 fullf\u00f8re transaksjonen.\n<\/p>\n<p>\n  Selv om brukeren forlater nettstedet, vil han kunne se annonser om kj\u00f8p eller s\u00f8kehistorikk p\u00e5 andre nettsider.\n<\/p>\n<h5>\n  3 &laquo;Play For Keep&raquo;-priser<br \/>\n<\/h5>\n<p>\n  Dynamisk prissetting er en ny m\u00e5te \u00e5 tiltrekke seg kunder ved \u00e5 tilby produkter til mer fleksible verdier. Mange fremtredende e-handelsforhandlere praktiserer n\u00e5 dynamisk prissetting.\n<\/p>\n<p>\n  Fleksibel prissetting fordeler e-handelssider p\u00e5 forskjellige m\u00e5ter:\n<\/p>\n<ul>\n<li>De f\u00e5r et forsprang p\u00e5 konkurrentene.\n  <\/li>\n<li>De kan tjene h\u00f8ye inntekter uten \u00e5 tape fortjenestemarginer.\n  <\/li>\n<li>De kan g\u00e5 raskere tilbake til svingninger i ettersp\u00f8rsels- og tilbudssituasjonen.\n  <\/li>\n<li>De kan enkelt administrere sine prismodeller.\n  <\/li>\n<li>De gir en mer personlig brukeropplevelse.\n  <\/li>\n<\/ul>\n<p>\n  Dynamisk prissetting n\u00e5r de ledsages av maskinl\u00e6ringsalgoritmer, vurder flere elementer for \u00e5 optimalisere prisen for et produkt i sanntid. Noen n\u00f8kkelvariabler er som f\u00f8lger:\n<\/p>\n<ul>\n<li>Kundedata: atferdsdata, enhetsdata og plasseringsdata.\n  <\/li>\n<li>Priser tilbudt av konkurrenter.\n  <\/li>\n<li>Ettersp\u00f8rsel etter produktet.\n  <\/li>\n<li>Produktforsyning.\n  <\/li>\n<li>Fortjenestemarginer.\n  <\/li>\n<li>Tid p\u00e5 dagen.\n  <\/li>\n<\/ul>\n<p>\n  Souq (The New Amazon) har v\u00e6rt pioneren innen de dynamiske prisdimensjonene. Den endrer angivelig produktprisen 2,5 millioner ganger om dagen, noe som betyr at prisen p\u00e5 ethvert produkt endres etter hvert 10. minutt.\n<\/p>\n<h5>\n  4 Skyrocket kundeservice<br \/>\n<\/h5>\n<p>\n  Langt fra \u00e5 gi en personlig tilpasset opplevelse, hjelper Big Data Analytics e-handelsforhandlere med \u00e5 holde oversikt og analysere tilbakemeldinger fra kunder p\u00e5 tvers av alle kanaler.\n<\/p>\n<p>\n  De mottar tilbakemeldinger fra kunder gjennom forskjellige medier som tilbakemeldingsunders\u00f8kelser, SMS, samtaleutskrifter og chatter. De kan evaluere tilbakemeldingene gjennom analytiske algoritmer for \u00e5 f\u00e5 en helhetlig oversikt over kundesentiment og improvisere deretter.\n<\/p>\n<p>\n  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 \u00e5 finne smutthullet bak de gj\u00f8r det.\n<\/p>\n<p>\n  Konklusjon\n<\/p>\n<p>\n  E-handel blomstrer og dreier seg om \u00e5 bygge en bedre brukeropplevelse. Alt takket v\u00e6re fremgangen innen Big Data-teknologi kan e-handelsforhandlere n\u00e5 spore tall i sanntid, forutsi trender, forutsi ettersp\u00f8rsel og skape en sv\u00e6rt personlig kundeopplevelse.\n<\/p>\n<p>\n  P\u00e5 dette stadiet, hvis du ogs\u00e5 \u00f8nsker \u00e5 \u00f8ke tjenesten og mangfoldig fortjeneste, er alt du trenger det riktige webutviklingsselskapet. Gitt hvor enkelt e-handel fungerer n\u00e5, ansett en nettutvikler n\u00e5 og ikke la de kommende ti\u00e5rene kraftig nedgang i tradisjonelle fysiske butikker p\u00e5virke virksomheten din.\n<\/p>\n<\/p>\n<div id=\"PostUnique_PostSource\" style=\"padding-top: 50px\">\n  Opptakskilde: <a target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\" data-pssr=\"\" href=\"http:\/\/www.instantshift.com\/2019\/10\/18\/big-data-for-ecommerce\/\">instantshift.com<\/a>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Vi vet at det er mye internett og sosial hype ang\u00e5ende fremtiden til Big Data i e-handel, men hva er det egentlig? S\u00e5 f\u00f8r vi analyserer e-handelstrendene for 2019, la oss f\u00f8rst ta en titt p\u00e5 de fem viktige tingene du b\u00f8r vite om Big Data. 1. Hva er det? Enkelt sagt refererer Big Data til store datasett som gjennomg\u00e5s beregningsmessig for \u00e5 avdekke m\u00f8nstre 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, s\u00e5 lenge det \u2026<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":223563,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":"","_wp_rev_ctl_limit":""},"categories":[96,603,57],"tags":[],"class_list":["post-257279","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-seo-og-markedsforing","category-teknologi-og-mer","category-web-og-wordpress"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/inform.click\/no\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/257279","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/inform.click\/no\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/inform.click\/no\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/inform.click\/no\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/inform.click\/no\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=257279"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/inform.click\/no\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/257279\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/inform.click\/no\/wp-json\/wp\/v2\/media\/223563"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/inform.click\/no\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=257279"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/inform.click\/no\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=257279"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/inform.click\/no\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=257279"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}