Big Data: Gör det ”STORT” för e-handelstrender

Vi vet att det finns mycket internetsurr och social hype angående framtiden för Big Data inom e-handel, men vad är det egentligen?

Så innan vi analyserar e-handelstrenderna för 2019, låt oss först ta en titt på de fem viktiga sakerna du bör veta om Big Data.

1 Vad är det?

Enkelt uttryckt hänvisar Big Data till stora datamängder som granskas beräkningsmässigt för att avslöja mönster och trender som är relevanta för en viss aspekt av datan. Det finns ingen minsta mängd data som krävs för att det ska kunna kategoriseras som Big Data, så länge det finns tillräckligt många krokar för att dra fasta slutsatser.

Ha en bättre förståelse för olika aspekter av Big Data genom 8V:s:

2 Hur får man tillgång till Big Data?

Big Data är tillgänglig på ett oändligt antal platser och visar inga tecken på att sluta. Nuförtiden gör en enkel Google-sökning att du kan hitta ett datalager för nästan allt. Många av oss är inte medvetna om hur mycket data som redan finns tillgänglig för åtkomst och analys.

Men om du vill prova dina händer finns det följande sex sätt du kan använda Big Data i e-handel och få tillgång till denna data:

a) Dataextraktion

Innan något händer krävs minsta möjliga data. Detta kan uppnås på ett antal sätt, men oftast genom ett API-anrop till ett företags webbtjänst.

b) Datalagring

Den största utmaningen med att hantera Big Data är ”Hur sorterar man det”?

Det kommer enbart att bero på budgeten och expertis hos den person som är ansvarig för att sätta upp datalagringen eftersom de flesta leverantörer behöver lite kodningskunskap för att implementera. En pålitlig leverantör bör alltid ge dig en säker, enkel plats att lagra och fråga efter dina data.

c) Datarensning

Gilla det eller inte, datauppsättningar finns i olika former och storlekar. Innan du kan fundera över hur du lagrar data, se till att data är i ett rent och acceptabelt format.

d) Data Mining

Har du hört talas om ”Data Mining”?

”NEJ”? Oroa dig inte, jag har täckt dig. Data Mining är processen att upptäcka insikter i en databas. Syftet med detta är att ana och fatta beslut baserat på den datavaluta som hålls.

e) Dataanalys

Efter att all data har samlats in måste den analyseras för att leta efter några intressanta mönster och trender. En bra dataanalytiker kommer att hitta något utöver det vanliga eller något som ännu inte rapporterats av någon annan analytiker.

f) Datavisualisering

Eventuellt är datavisualisering nödvändigheten för Big Data. Detta är den del som säkerställer att allt arbete utförs innan och resultatet är en visualisering som helst alla kan förstå.

Detta kan göras med programmeringsspråk som d3.js, Plot.ly eller programvara som Tableau.

3 Är det en växande industri?

Med den ökande tillgången till Big Data är den ökande volymen i Big Data för e-handelsmarknaden och karriärer inte längre ett överraskningselement.

Enligt statista förutspås den globala marknaden för big data och affärsanalys växa med 103 miljarder US-dollar år 2027, bokstavligen mer än dubbelt så mycket som marknaden som värderades 2018 med en sammansatt tillväxttakt på 13,2 %.

Dessutom, med en andel på 45 %, skulle mjukvarusegmentet bli det stora big data-marknadssegmentet år 2027, vilket öppnar ett stort antal möjligheter inom området.

4 Vad är marknadsvärdet relaterat till Big Data?

Du måste tänka på är det något marknadsvärde relaterat till Big Data?

Kort sagt, svaret är ”Ja”. Den allmänna tillgången och intresset för big data ökar. Googles trenddiagram visar ökningen av populariteten för söktermen för ”Big Data” mellan 2004 och i dag.

5 Vilka är Big Data-applikationerna?

Det finns några av följande domäner där Big Data Applications har revolutionerat konventionerna:

• Förarlösa bilar: Googles förarlösa bil samlar in ungefär en Gigabyte data per sekund. Dessa experiment kräver mer och mer data för att de ska kunna genomföras framgångsrikt.
• Underhållning: Amazon och Netflix är ett exempel som använder Big Data för att göra program- och filmrekommendationer för sina användare.
• Utbildning: Att anpassa sig till Big Data-driven teknik som ett läromedel istället för en traditionell föreläsningsmetod har möjliggjort inlärning av eleverna samt hjälpt lärarna att hålla koll på sina prestationer.
• E-handelsmarknad: Big Data-tekniken har också gjort en bana på e-handelsmarknaden. Liksom nu är det en del av små och stora e-handelssäljares affärsprocesser, vilket gör att de kan nå sina mål mer effektivt och snabbare.

Big Data, Bigger Potential – Bryta de konventionella utmaningarna

Även om det finns massor av fördelar med att anta Big Data-teknik, finns det också en del motgångar. Låt oss titta på några av de hinder som e-handel står inför på vägen mot adoption.

• Hastighet: Att hantera data när den kommer i en aldrig tidigare skådad hastighet är ett alarmerande problem för e-handelssäljare. Snabb analys och åtgärder i tid är avgörande för att utnyttja dess fulla fördelar.
• Volym: Som namnet antyder inkluderar Big Data-integration insamling av enorma volymer av relevant data från otaliga källor. E-handelssäljare får statistik relaterad till kundbeteende, sociala medier, demografi och många fler på listan.

Utmaningen handlar inte om att samla in data, utan att analysera och använda den på rätt sätt.

• Komplexitet: Det kan vara svårt att associera, matcha, korrelera och tolka data som strömmar in från olika källor.
• Variation: Big Data kommer i olika former, från den traditionella ostrukturerade numeriska databasen till strukturerade dokument, videor, texter, e-postmeddelanden och mer. Återförsäljare måste vara uppmärksamma för att fatta rätt affärsbeslut och tillåta eventuella datainkonsekvenser som säsongs- och toppbelastningar.

Hur skrämmande resan än kan verka finns det ett ljus i slutet av tunneln. Och efter att ha övervunnit utmaningarna och använt Big Data i e-handel till sin fördel, kan återförsäljarna nå fenomenala framgångar.

Big Data, Bigger Potential – Formar e-handelsmarknaden

E-handelsjättar som Souq (The New Amazon) har investerat enormt mycket i teknik för att skapa en mer personlig användarupplevelse. Big Data-analys inom e-handel har blivit en välsignelse för sådana återförsäljare på många utmärkande sätt:

1 Efterfrågeprognoser

Efterfrågeprognosen har blivit avgörande än någonsin tidigare, och anledningarna är uppenbara.

Inkonstans i efterfrågan och utbud har blivit vanligare.

Lagerlager har alltid varit en motbjudan för e-handelsaktörer. De underlager och går miste om en möjlighet att sälja. De överlager och riskerar att inte sälja dem alla.

Så, hur fungerar Big Data som en frälsare här?

E-handelsåterförsäljare använder prediktiv analys för att analysera all historisk försäljningsdata, säsongsfluktuationer och andra trender. De inkluderar alla faktorer som kan lämna intryck på efterfrågan, såsom semester, festivaler, klimatförändringar, politiska trender, modemodenycker, etc. Och självklart, prognostiserade krav.

Låt oss ta ett exempel för vintersäsongen, om vintrar väntas runt hörnet kommer kunden att skynda sig att köpa sina vintertillbehör tidigast. Om en onlinesäljare har övervägt väderprognosen kan han tjäna mer vinst genom att sälja mer vinterkläder och få ett försprång gentemot sina konkurrenter.

Som ett tillägg kan återförsäljare spåra trafiken på sin webbplats i realtid och prognostisera konverteringsfrekvensen när som helst.

Hur ska man annars använda Big Data för e-handel?

Ja, det kan förutsäga trender också. Den kan analysera vad som surrar på internet och sociala mediekanaler. Dataforskaren kan analysera onlineannonser för att titta på vad andra företag försöker marknadsföra.

De kan granska feedback om en produkt på internet och se om de är positiva, neutrala eller negativa. Följaktligen kan de förutsäga om efterfrågan på en viss produkt kommer att stiga, falla eller förbli konstant.

Till exempel lanserar ett kosmetikföretag en produkt som rättvisekräm på marknaden. Återförsäljarna anställer datavetare för att utföra en exklusiv analys av recensionerna för produkten på olika sociala plattformar och ta reda på om de är positiva, negativa eller neutrala.

2 Personlig användarupplevelse

Som ni vet är e-handelsområdet hård konkurrens. Denna tävling ger upphov till behovet av att skapa en mycket personlig shoppingupplevelse för sina kunder.

Faktum är att 87 % av shoppare tror att de drivs att handla mer när onlinebutiker anpassar sin shoppingupplevelse.

Har du fortfarande några tvivel om hur personlig shoppingupplevelse fungerar, låt oss förstå genom följande exempel.

• En shoppare gick till en e-handelssida, lägger till ett par skor och ett jeans i sin kundvagn. Han slutför dock inte transaktionen och överger vagnen av någon anledning. Han är en vanlig kund på sajten och köper från denna sida ofta, så systemet förstår att kunden är värdefull.

Nu reagerar systemet omedelbart och erbjuder honom en rabattkupong vid köp av jeansen och uppmanar honom att slutföra transaktionen.

Även om användaren lämnar webbplatsen kommer han att kunna se annonser om hans köp- eller sökhistorik på andra webbsidor.

3 ”Play For Keep” Prissättning

Dynamisk prissättning är ett nytt sätt att attrahera kunder genom att erbjuda produkter till mer flexibla värden. Många framstående e-handelshandlare utövar nu dynamisk prissättning.

Flexibel prissättning gynnar e-handelswebbplatser på olika sätt:

• De får ett försprång gentemot sina konkurrenter.
• De kan tjäna höga intäkter utan att gå miste om vinstmarginaler.
• De kan snabbare återgå till fluktuationer i efterfråge- och utbudssituation.
• De kan enkelt hantera sina prismodeller.
• De ger en mer personlig användarupplevelse.

Dynamisk prissättning när den åtföljs av maskininlärningsalgoritmer, överväg flera element för att optimera priset för en produkt i realtid. Några nyckelvariabler är följande:

• Kunddata: beteendedata, enhetsdata och platsdata.
• Priser som erbjuds av konkurrenter.
• Efterfrågan på produkten.
• Produktförsörjning.
• Vinstmarginaler.
• Tid på dagen.

Souq (The New Amazon) har varit pionjären inom de dynamiska prissättningsdimensionerna. Det sägs att det ändrar sitt produktpris 2,5 miljoner gånger om dagen, vilket innebär att priset på en produkt ändras var tionde minut.

4 Skyrocket kundservice

Långt ifrån att ge en personlig upplevelse, hjälper Big Data Analytics e-handelsåterförsäljare att hålla reda på och analysera kundfeedback över alla kanaler.

De får kundfeedback genom olika medier som feedbackundersökningar, SMS, samtalsutskrifter och chattar. De kan utvärdera feedbacken genom analytiska algoritmer för att få en heltäckande bild av kundernas sentiment och improvisera därefter.

Till exempel, om ett e-handelsvarumärke upptäcker att många av dess kunder lägger till produkter i sin kundvagn men inte checkar ut, kan varumärket granska data som samlats in via olika feedbackkanaler för att hitta kryphålet bakom att de gör det.

Slutsats

E-handeln blomstrar och kretsar kring att bygga en bättre användarupplevelse. Allt tack vare framstegen inom Big Data-teknik kan e-handelshandlare nu spåra siffror i realtid, förutsäga trender, förutsäga efterfrågan och skapa en mycket personlig kundupplevelse.

I det här skedet, om du också vill öka din tjänst och mångfaldiga din vinst, behöver du bara rätt webbutvecklingsföretag. Med tanke på hur lätt e-handeln fungerar nu, anlita en webbutvecklare nu och låt inte de kommande decenniernas kraftiga nedgång i traditionella fysiska butiker påverka din verksamhet.