Big Data: uczynienie go „DUŻYM” dla trendów w handlu elektronicznym

#

Wiemy, że w Internecie jest dużo szumu i szumu społecznego dotyczącego przyszłości Big Data w e-commerce, ale co to właściwie jest?

Zanim więc przeanalizujemy trendy e-commerce na rok 2019, najpierw przyjrzyjmy się pięciu ważnym rzeczom, które powinieneś wiedzieć o Big Data.

1 Co to jest?

Mówiąc najprościej, Big Data odnosi się do dużych zbiorów danych, które są przeglądane obliczeniowo w celu ujawnienia wzorców i trendów istotnych dla określonego aspektu danych. Nie ma minimalnej ilości danych wymaganych do zaklasyfikowania go jako Big Data, o ile jest wystarczająco dużo haczyków, aby wyciągnąć solidne wnioski.

Lepsze zrozumienie różnych aspektów Big Data dzięki 8V:


### 2 Jak uzyskać dostęp do dużych zbiorów danych?

Big Data jest dostępny w nieskończonej liczbie miejsc i nic nie wskazuje na to, żeby miał się zatrzymać. W dzisiejszych czasach prosta wyszukiwarka Google pozwala znaleźć repozytorium danych dla niemal wszystkiego. Wielu z nas nie zdaje sobie sprawy z tego, ile danych jest już dostępnych do wglądu i analizy.

Ale jeśli chcesz spróbować swoich sił, istnieje sześć sposobów wykorzystania Big Data w handlu elektronicznym i uzyskania dostępu do tych danych:

a) Ekstrakcja danych

Zanim cokolwiek się stanie, potrzebne jest minimum danych. Można to osiągnąć na wiele sposobów, ale zwykle poprzez wywołanie API do usługi sieciowej firmy.

b) Przechowywanie danych

Największym wyzwaniem w zarządzaniu Big Data jest „Jak to posortować”?

Będzie to zależeć wyłącznie od budżetu i wiedzy osoby odpowiedzialnej za konfigurację przechowywania danych, ponieważ większość dostawców potrzebuje pewnej wiedzy na temat kodowania do wdrożenia. Niezawodny dostawca powinien zawsze zapewniać bezpieczne, proste miejsce do przechowywania i wyszukiwania danych.

c) Czyszczenie danych

Czy ci się to podoba, czy nie, zestawy danych mają różne kształty i rozmiary. Zanim zaczniesz wymyślać, jak przechowywać dane, upewnij się, że są one w czystym i akceptowalnym formacie.

d) Eksploracja danych

Czy słyszałeś o „eksploracji danych”?

“NIE”? Nie martw się, załatwiłem cię. Eksploracja danych to proces odkrywania spostrzeżeń w bazie danych. Celem tego jest zgadywanie i podejmowanie decyzji na podstawie posiadanej waluty danych.

e) Analiza danych

Po zebraniu wszystkich danych należy je przeanalizować w poszukiwaniu interesujących wzorców i trendów. Dobry analityk danych znajdzie coś niezwykłego lub coś, czego nie zgłosił żaden inny analityk.

f) Wizualizacja danych

Być może wizualizacja danych jest imperatywem Big Data. Jest to część, która zapewnia, że ​​cała praca jest wykonywana wcześniej, a wynikiem jest wizualizacja, którą w idealnym przypadku każdy może zrozumieć.

Można to zrobić za pomocą języków programowania, takich jak d3.js, Plot.ly lub oprogramowania, takiego jak Tableau.

### 3 Czy jest to rozwijająca się branża?

Wraz z rosnącym dostępem do Big Data rosnący wolumen Big Data dla rynku e-commerce i karier nie jest już elementem zaskoczenia.

Według statystyk, globalny rynek big data i analityki biznesowej ma wzrosnąć o 103 miliardy dolarów do 2027 roku, czyli dosłownie ponad dwukrotnie więcej niż rynek wyceniany w 2018 roku, przy łącznej stopie wzrostu wynoszącej 13,2%.


Ponadto, z udziałem na poziomie 45%, segment oprogramowania stałby się do 2027 r. segmentem rynku dużych zbiorów danych, otwierając ogromną liczbę możliwości w tej dziedzinie.

### 4 Jaka jest wartość rynkowa związana z Big Data?

Pewnie zastanawiasz się, czy istnieje jakaś wartość rynkowa związana z Big Data?

Krótko mówiąc, odpowiedź brzmi „tak”. Powszechny dostęp i zainteresowanie big data rośnie. Wykres trendu Google pokazuje wzrost popularności wyszukiwanego terminu „Big Data” od 2004 r. do dnia dzisiejszego.

### 5 Czym są aplikacje Big Data?

Istnieją następujące dziedziny, w których aplikacje Big Data zrewolucjonizowały konwencje:

– **Samochody** bez kierowcy: samochód bez kierowcy Google gromadzi około jednego gigabajta danych na sekundę. Eksperymenty te wymagają coraz większej ilości danych do ich pomyślnego przeprowadzenia.
– **Rozrywka** : Amazon i Netflix to przykład wykorzystania Big Data do rekomendacji programów i filmów dla swoich użytkowników.
– **Edukacja** : Dostosowanie się do technologii opartej na Big Data jako narzędzia do nauki zamiast tradycyjnego podejścia do wykładów umożliwiło uczniom naukę, a także pomogło nauczycielom śledzić ich wyniki.
– **Rynek e-commerce** : Technologia Big Data wkroczyła również na rynek e-commerce. Tak jak teraz jest częścią procesów biznesowych małych i dużych sprzedawców e-commerce, umożliwiając im skuteczniejsze i szybsze osiąganie założonych celów.

Duże zbiory danych, większy potencjał — przełamywanie konwencjonalnych wyzwań

Chociaż przyjęcie technologii Big Data przynosi mnóstwo korzyści, istnieją również pewne zastrzeżenia. Przyjrzyjmy się niektórym przeszkodom, jakie napotyka handel elektroniczny na ścieżce adopcji.

– **Szybkość** : Zarządzanie danymi, które pojawiają się z niespotykaną szybkością, jest niepokojącym problemem dla sprzedawców e-commerce. Szybka analiza i działania na czas są kluczowe dla pełnego wykorzystania korzyści.
– **Wolumen** : Jak sama nazwa wskazuje, integracja Big Data obejmuje gromadzenie ogromnych ilości odpowiednich danych z niezliczonych źródeł. Sprzedawcy e-commerce uzyskują statystyki dotyczące zachowań klientów, mediów społecznościowych, danych demograficznych i wielu innych na liście.

Wyzwanie nie polega na zbieraniu danych, ale na ich analizie i odpowiednim wykorzystaniu.

– **Złożoność** : kojarzenie, dopasowywanie, korelowanie i interpretacja danych napływających z różnych źródeł może być trudne.
– **Różnorodność** : Big Data występuje w różnych formach, od tradycyjnej nieustrukturyzowanej numerycznej bazy danych po ustrukturyzowane dokumenty, filmy, teksty, e-maile i inne. Odsprzedawcy muszą zwracać uwagę na podejmowanie właściwych decyzji biznesowych i uwzględniać możliwe niespójności danych, takie jak obciążenia sezonowe i szczytowe.

Choć podróż może wydawać się zniechęcająca, na końcu tunelu widać światełko. A po pokonaniu wyzwań i wykorzystaniu Big Data w e-commerce na swoją korzyść, resellerzy mogą osiągnąć fenomenalny sukces.

Big Data, większy potencjał – kształtowanie rynku e-commerce

Giganci handlu elektronicznego, tacy jak Souq (The New Amazon), zainwestowali gigantyczną kwotę w technologię, aby stworzyć bardziej spersonalizowane wrażenia użytkownika. Analiza Big Data w handlu elektronicznym okazała się dobrodziejstwem dla takich detalistów na wiele różnych sposobów:

##### 1 Prognozy popytu

Prognoza popytu stała się kluczowa bardziej niż kiedykolwiek wcześniej, a przyczyny są oczywiste.

Niestałość popytu i podaży stała się częstsza.

Magazynowanie zawsze było przeszkodą dla graczy e-commerce. Nie mają wystarczających zapasów i tracą okazję do sprzedaży. Mają nadmiar zapasów i ryzykują, że nie sprzedadzą ich wszystkich.

Jak więc Big Data działa tutaj jako Zbawiciel?

Sprzedawcy e-commerce wykorzystują analitykę predykcyjną do analizy wszystkich historycznych danych sprzedaży, wahań sezonowych i innych trendów. Obejmują one wszystkie czynniki, które mogą wywrzeć wrażenie na popycie, takie jak wakacje, festiwale, zmiany klimatyczne, trendy polityczne, mody itp. I oczywiście prognozy popytu.

Weźmy przykład z sezonu zimowego, jeśli zimy są spodziewane za rogiem, klient będzie się spieszył z zakupem akcesoriów zimowych najwcześniej. Jeśli sprzedawca internetowy wziął pod uwagę prognozę pogody, może zarobić więcej, sprzedając więcej odzieży zimowej i zyskać przewagę nad konkurencją.

Jako dodatek, sprzedawcy detaliczni mogą śledzić ruch w swojej witrynie w czasie rzeczywistym i prognozować współczynnik konwersji w dowolnym momencie.

Jak inaczej wykorzystać Big Data dla e-commerce?

Tak, może też przewidywać trendy. Może analizować to, co brzęczy w Internecie i kanałach społecznościowych. Analityk danych może analizować reklamy online, aby zobaczyć, co inne firmy próbują sprzedawać.

Mogą przeglądać opinie na temat produktu w Internecie i sprawdzać, czy są pozytywne, neutralne czy negatywne. W związku z tym mogą przewidzieć, czy popyt na dany produkt wzrośnie, spadnie, czy pozostanie na stałym poziomie.

Na przykład firma kosmetyczna wprowadza na rynek produkt taki jak krem ​​fairness. Sprzedawcy detaliczni zatrudniają analityków danych do przeprowadzania ekskluzywnej analizy recenzji produktu na różnych platformach społecznościowych i sprawdzania, czy są one pozytywne, negatywne czy neutralne.

##### 2 Spersonalizowane doświadczenie użytkownika

Jak wiesz, przestrzeń e-commerce jest bardzo konkurencyjna. Ta konkurencja rodzi potrzebę stworzenia wysoce spersonalizowanego doświadczenia zakupowego dla swoich klientów.

W rzeczywistości 87% kupujących uważa, że ​​są skłonni robić więcej zakupów, gdy sklepy internetowe personalizują ich doświadczenia zakupowe.

Jeśli jednak masz wątpliwości co do tego, jak działają spersonalizowane zakupy, wyjaśnijmy to na poniższym przykładzie.

– Klient wszedł do sklepu internetowego i dodał do koszyka parę butów i dżinsy. On jednak nie finalizuje transakcji i z jakiegoś powodu porzuca koszyk. Jest stałym klientem witryny i często dokonuje w niej zakupów, więc system rozumie, że klient jest cenny.

Teraz system reaguje natychmiast i oferuje mu kupon rabatowy na zakup dżinsów oraz zachęca do sfinalizowania transakcji.

Nawet jeśli użytkownik opuści witrynę, będzie mógł zobaczyć reklamy dotyczące jego zakupów lub historii wyszukiwania na innych stronach.

##### 3 Ceny „Graj o utrzymanie”.

Dynamiczna wycena to nowy sposób przyciągania klientów poprzez oferowanie produktów po bardziej elastycznych wartościach. Wielu wybitnych detalistów z branży e-commerce stosuje obecnie dynamiczne ustalanie cen.

Elastyczne ceny przynoszą korzyści witrynom e-commerce na różne sposoby:

– Zyskują przewagę nad konkurencją.
– Mogą osiągać wysokie przychody bez utraty marży zysku.
– Szybciej mogą wrócić do wahań sytuacji popytowej i podażowej.
– Mogą łatwo zarządzać swoimi modelami cenowymi.
– Zapewniają bardziej spersonalizowane wrażenia użytkownika.

Dynamiczna wycena w połączeniu z algorytmami uczenia maszynowego uwzględnia kilka elementów, aby zoptymalizować cenę produktu w czasie rzeczywistym. Niektóre kluczowe zmienne są następujące:

– Dane klienta: dane o zachowaniu, dane o urządzeniu i dane o lokalizacji.
– Ceny oferowane przez konkurencję.
– Popyt na produkt.
– Dostawa produktu.
– Marże.
– Pora dnia.

Souq (The New Amazon) jest pionierem w dynamicznych wymiarach cenowych. Podobno zmienia cenę swojego produktu 2,5 miliona razy dziennie, co oznacza, że ​​cena dowolnego produktu zmienia się co 10 minut.

##### 4 Błyskotliwa obsługa klienta

Daleki od zapewniania spersonalizowanej obsługi, Big Data Analytics pomaga sprzedawcom e-commerce śledzić i analizować opinie klientów we wszystkich kanałach.

Otrzymują informacje zwrotne od klientów za pośrednictwem różnych mediów, takich jak ankiety, SMS-y, transkrypcje rozmów i czaty. Mogą oceniać informacje zwrotne za pomocą algorytmów analitycznych, aby uzyskać kompleksowy obraz nastrojów klientów i odpowiednio improwizować.

Na przykład, jeśli marka zajmująca się handlem elektronicznym odkryje, że wielu jej klientów dodaje produkty do koszyka, ale ich nie finalizuje, może przeanalizować dane zebrane za pośrednictwem różnych kanałów opinii, aby znaleźć lukę, która za tym stoi.

Wniosek

Handel elektroniczny przeżywa boom i koncentruje się na budowaniu lepszego doświadczenia użytkownika. Wszystko dzięki postępowi w technologii Big Data, sprzedawcy e-commerce mogą teraz śledzić dane liczbowe w czasie rzeczywistym, przewidywać trendy, prognozować popyt i tworzyć wysoce spersonalizowane doświadczenia klientów.

Na tym etapie, jeśli chcesz również zwiększyć swoje usługi i zwielokrotnić swoje zyski, potrzebujesz tylko odpowiedniej firmy zajmującej się tworzeniem stron internetowych. Biorąc pod uwagę łatwość, z jaką obecnie działa handel elektroniczny, zatrudnij programistę stron internetowych już teraz i nie pozwól, aby nadchodzące dziesięciolecia gwałtownego spadku popularności tradycyjnych sklepów stacjonarnych wywarły wpływ na Twój biznes.