Великі дані: зробити це «Великим» для тенденцій електронної комерції

12

Ми знаємо, що в Інтернеті багато шуму та соціального галасу щодо майбутнього Big Data в електронній комерції, але що це саме?

Отже, перш ніж аналізувати тенденції електронної комерції на 2019 рік, спершу давайте розглянемо п'ять важливих речей, які вам слід знати про великі дані.

1 Що це?

Простіше кажучи, великі дані стосуються великих наборів даних, які обчислювально переглядаються, щоб виявити закономірності та тенденції, пов’язані з певним аспектом даних. Немає мінімальної кількості даних, необхідної для того, щоб віднести їх до категорії Big Data, якщо є достатньо гачків для твердих висновків.

Краще зрозумійте різні аспекти великих даних через 8V:

2 Як отримати доступ до великих даних?

Великі дані доступні в нескінченній кількості місць і не виявляють жодних ознак зупинки. Сьогодні простий пошук у Google дозволяє знайти сховище даних майже для всього. Багато з нас не знають, скільки даних уже доступно для доступу та аналізу.

Але якщо ви хочете спробувати свої сили, є шість способів використання великих даних в електронній комерції та доступу до цих даних:

a) Вилучення даних

Перш ніж щось трапиться, необхідний мінімум даних. Цього можна досягти кількома способами, але зазвичай через виклик API до веб-служби компанії.

b) Зберігання даних

Найбільшою проблемою в управлінні великими даними є «Як їх відсортувати»?

Це залежатиме виключно від бюджету та досвіду особи, відповідальної за налаштування сховища даних, оскільки більшості постачальників для впровадження потрібні певні знання кодування. Надійний постачальник завжди повинен надавати вам безпечне, просте місце для зберігання та запиту ваших даних.

c) Очищення даних

Подобається це чи ні, набори даних бувають різних форм і розмірів. Перш ніж ви можете вирішувати, як зберігати дані, переконайтеся, що дані мають чистий і прийнятний формат.

г) Інтелектуальний аналіз даних

Ви чули про «видобуток даних»?

"НЕМАЄ"? Не хвилюйтеся, я вас підтримаю. Інтелектуальний аналіз даних – це процес виявлення інформації в базі даних. Метою цього є припущення та прийняття рішень на основі наявних даних.

e) Аналіз даних

Після того, як усі дані зібрано, їх потрібно проаналізувати, щоб знайти цікаві закономірності та тенденції. Хороший аналітик даних знайде щось незвичайне або щось, про що ще не повідомляв жоден інший аналітик.

f) Візуалізація даних

Можливо, візуалізація даних є імперативом Big Data. Це частина, яка гарантує, що вся робота виконана раніше, а результатом є візуалізація, яку в ідеалі може зрозуміти кожен.

Це можна зробити за допомогою таких мов програмування, як d3.js, Plot.ly або програмного забезпечення, наприклад Tableau.

3 Це галузь, що розвивається?

Із зростаючим доступом до великих даних зростаючий обсяг великих даних для ринку електронної комерції та кар’єри більше не є несподіванкою.

Згідно зі статистичними даними, прогнозується, що до 2027 року глобальний ринок великих даних і бізнес-аналітики зросте на 103 мільярди доларів США, що майже вдвічі перевищує оцінку ринку в 2018 році із загальним темпом зростання в 13,2%.

Крім того, з часткою в 45% сегмент програмного забезпечення стане великим сегментом ринку великих даних до 2027 року, що відкриває величезну кількість можливостей у цій галузі.

4 Яка ринкова вартість великих даних?

Ви, мабуть, думаєте, чи існує якась ринкова вартість, пов’язана з великими даними?

Коротше кажучи, відповідь «Так». Загальний доступ і інтерес до великих даних зростає. Діаграма трендів Google показує зростання популярності пошукового терміна «Великі дані» з 2004 року по сьогоднішній день.

5 Що таке програми для великих даних?

Є деякі з наведених нижче областей, у яких Big Data Applications революціонізує конвенції:

  • Автомобілі без водія: безпілотний автомобіль Google збирає близько одного гігабайта даних за секунду. Для успішного проведення цих експериментів потрібно все більше даних.
  • Розваги: ​​Amazon і Netflix є прикладом використання Big Data, щоб рекомендувати шоу та фільми своїм користувачам.
  • Освіта: узгодження з технологією Big Data як інструментом навчання замість традиційного лекційного підходу дозволило студентам навчатися, а також допомогло вчителям стежити за їхньою успішністю.
  • Ринок електронної комерції: технологія великих даних також пройшла шлях на ринку електронної комерції. Як і зараз, це частина бізнес-процесів малих і великих продавців електронної комерції, що дозволяє їм досягати своїх цілей ефективніше та швидше.

Великі дані, більший потенціал – подолання традиційних викликів

Незважаючи на те, що впровадження технології великих даних має багато переваг, є й деякі заперечення. Давайте розглянемо деякі перешкоди, з якими стикається електронна комерція на шляху впровадження.

  • Швидкість: керування даними, які надходять із безпрецедентною швидкістю, викликає тривогу у продавців електронної комерції. Швидкий аналіз і своєчасні дії мають вирішальне значення для повного використання його переваг.
  • Обсяг: як випливає з назви, інтеграція Big Data включає збір величезних обсягів відповідних даних із безлічі джерел. Продавці електронної комерції отримують статистику, пов’язану з поведінкою клієнтів, соціальними мережами, демографічними показниками та багатьма іншими показниками зі списку.

Завдання полягає не в зборі даних, а в аналізі та правильному їх використанні.

  • Складність: може бути важко пов’язувати, зіставляти, корелювати та інтерпретувати дані, які надходять із різних джерел.
  • Різноманітність: великі дані доступні в різних формах, від традиційної неструктурованої числової бази даних до структурованих документів, відео, текстів, електронних листів тощо. Перепродавцям потрібно бути уважними, щоб прийняти правильне бізнес-рішення та врахувати можливі невідповідності даних, такі як сезонне та пікове навантаження.

Якою б складною не здавалася ця подорож, світло в кінці тунелю є. І, подолавши труднощі та використавши великі дані в електронній комерції на свою користь, реселлери можуть досягти феноменального успіху.

Великі дані, більший потенціал – формування ринку електронної комерції

Такі гіганти електронної комерції, як Souq (The New Amazon), інвестували величезну суму в технології, щоб створити більш персоналізований досвід користувача. Аналітика великих даних в електронній комерції стала благом для таких роздрібних продавців багатьма відмінними способами:

1 Прогнози попиту

Прогноз попиту став вирішальним, ніж будь-коли раніше, і причини очевидні.

Почастішала непостійність попиту та пропозиції.

Зберігання запасів завжди було запереченням для гравців електронної комерції. Вони не мають запасів і втрачають можливість продати. Вони перевищують запаси і ризикують не продати їх усі.

Отже, як Великі дані виступають тут як рятівник?

Продавці електронної комерції використовують прогнозну аналітику для аналізу всіх історичних даних про продажі, сезонних коливань та інших тенденцій. Вони включають усі фактори, які можуть вплинути на попит, такі як свята, фестивалі, кліматичні зміни, політичні тенденції, примхи моди тощо. І, очевидно, прогнозовані попити.

Візьмемо для прикладу зимовий сезон, якщо зима не за горами, то клієнт швидше за все кинеться купувати зимові аксесуари. Якщо онлайн-продавець врахував прогноз погоди, він може отримати більше прибутку, продаючи більше зимового одягу, і отримати перевагу над своїми конкурентами.

Як доповнення роздрібні продавці можуть відстежувати трафік на своєму веб-сайті в режимі реального часу та прогнозувати коефіцієнт конверсії в будь-який момент.

Як ще використовувати великі дані для електронної комерції?

Так, він також може передбачати тенденції. Він може аналізувати актуальну інформацію в Інтернеті та соціальних мережах. Спеціаліст з даних може аналізувати онлайн-рекламу, щоб дізнатися, що інші компанії намагаються продати.

Вони можуть переглянути відгуки про продукт в Інтернеті та визначити, чи є вони позитивними, нейтральними чи негативними. Відповідно, вони можуть передбачити, чи буде попит на певний продукт зростати, падати чи залишатися незмінним.

Наприклад, косметична фірма випускає на ринок такий продукт, як крем для справедливості. Роздрібні торговці наймають спеціалістів із обробки даних, щоб провести ексклюзивний аналіз відгуків про продукт на різних соціальних платформах і з’ясувати, чи є вони позитивними, негативними чи нейтральними.

2 Персоналізована взаємодія з користувачем

Як відомо, простір електронної комерції є жорсткою конкуренцією. Ця конкуренція породжує потребу створити високоперсоніфікований досвід покупок для своїх клієнтів.

Насправді 87% покупців вважають, що вони змушені робити покупки більше, коли онлайн-магазини персоналізують їхній досвід покупок.

І все-таки, якщо у вас є деякі сумніви щодо того, як працює персоналізований досвід покупок, давайте розберемося на наступному прикладі.

  • Покупець зайшов на сайт електронної комерції, додав пару туфель і джинси до свого кошика для покупок. Однак він не завершує транзакцію і з якоїсь причини залишає візок. Він є постійним клієнтом сайту і часто робить покупки на цьому сайті, тому система розуміє, що клієнт цінний.

Тепер система миттєво реагує та пропонує йому купон на знижку на покупку джинсів і пропонує завершити операцію.

Навіть якщо користувач залишить сайт, він зможе побачити рекламу щодо своїх покупок або історії пошуку на інших веб-сторінках.

3 Ціноутворення «Play for Keep».

Динамічне ціноутворення — це новий спосіб залучення клієнтів, пропонуючи продукти за більш гнучкими цінами. Зараз багато відомих роздрібних продавців електронної комерції практикують динамічне ціноутворення.

Гнучке ціноутворення надає сайтам електронної комерції різні переваги:

  • Вони отримують перевагу над своїми конкурентами.
  • Вони можуть отримувати високі доходи, не втрачаючи прибуток.
  • Вони можуть швидше повернутися до коливань у ситуації попиту та пропозиції.
  • Вони можуть легко керувати своїми моделями ціноутворення.
  • Вони забезпечують більш персоналізований досвід користувача.

Динамічне ціноутворення, яке супроводжується алгоритмами машинного навчання, враховує кілька елементів, щоб оптимізувати ціну продукту в режимі реального часу. Деякі ключові змінні такі:

  • Дані клієнта: дані про поведінку, дані про пристрої та дані про місцезнаходження.
  • Ціни, запропоновані конкурентами.
  • Попит на товар.
  • Постачання продукції.
  • Норми прибутку.
  • Час доби.

Souq (Нова Амазонка) був піонером у динамічних розмірах ціноутворення. Повідомляється, що він змінює ціну свого продукту 2,5 мільйона разів на день, тобто ціна будь-якого продукту змінюється кожні 10 хвилин.

4 Підвищення рівня обслуговування клієнтів

Big Data Analytics не надає персоналізованого досвіду, а допомагає посередникам електронної комерції відстежувати й аналізувати відгуки клієнтів по всіх каналах.

Вони отримують відгуки клієнтів за допомогою різних засобів, таких як опитування, SMS, стенограми дзвінків і чати. Вони можуть оцінювати відгуки за допомогою аналітичних алгоритмів, щоб отримати повне уявлення про настрої клієнтів і відповідно імпровізувати.

Наприклад, якщо бренд електронної комерції виявляє, що багато його клієнтів додають продукти до свого кошика для покупок, але не розраховуються, бренд може ретельно перевірити дані, зібрані через різні канали зворотного зв’язку, щоб знайти лазівку в цьому.

Висновок

Електронна комерція процвітає і обертається навколо створення кращого досвіду користувача. Завдяки прогресу в технології великих даних роздрібні продавці електронної комерції тепер можуть відстежувати цифри в режимі реального часу, прогнозувати тенденції, прогнозувати попит і створювати високоперсоніфікований досвід клієнтів.

На цьому етапі, якщо ви також хочете збільшити рівень обслуговування та збільшити прибуток, все, що вам потрібно, це правильна компанія з веб-розробки. Враховуючи легкість, з якою зараз працює електронна комерція, найміть веб-розробника зараз і не дозволяйте різкому скороченню традиційних звичайних магазинів у наступні десятиліття вплинути на ваш бізнес.

Цей веб -сайт використовує файли cookie, щоб покращити ваш досвід. Ми припустимо, що з цим все гаразд, але ви можете відмовитися, якщо захочете. Прийняти Читати далі