التجارة الإلكترونية للبيانات الضخمة: ما تحتاج العلامات التجارية إلى معرفته

مع نمو أحجام البيانات، تستخدم الشركات أحدث التقنيات للاستفادة من قوة علم البيانات. ومع توقع وصول حجم البيانات إلى 180 زيتابايت بحلول عام 2025، يتطلع قادة التجارة الإلكترونية إلى البيانات الضخمة لدفع الابتكار المستقبلي.

تشير التجارة الإلكترونية بالبيانات الضخمة إلى نهج يستفيد من البيانات والتحليلات لزيادة مشاركة العملاء، وتعزيز المبيعات، وتصميم تجربة التسوق.

ولكن ما هي البيانات الضخمة بالضبط؟ والأهم من ذلك، كيف تؤثر على واحدة من أسرع الصناعات نموا في عصرنا؟

تعريف البيانات الضخمة + أمثلة

تشير البيانات الضخمة إلى مزيج من البيانات المنظمة وشبه المنظمة وغير المنظمة التي تجمعها المؤسسات، والتي يمكن تسخيرها للحصول على رؤى واستخدامها في التحليلات المتقدمة مثل النمذجة التنبؤية والتعلم الآلي.

أصبحت أنظمة البيانات الضخمة، إلى جانب أدوات التحليل الأخرى، حيوية بسبب الخصائص الرئيسية الثلاث للبيانات الضخمة: حجم البيانات عبر مصادر مختلفة، وأنواع البيانات المتنوعة التي تشملها، والسرعة العالية التي يتم بها إنشاء هذه البيانات. تم جمعها ومعالجتها.

تأتي البيانات الضخمة من مصادر خارجية، مثل بيانات السوق المالية، وبيانات المستخدم، وتحديثات الطقس، وظروف حركة المرور، والبيانات الجغرافية، ونتائج الأبحاث العلمية بالإضافة إلى البيانات التي يتم إنشاؤها داخل الشركة. لا تقتصر البيانات الضخمة على النصوص أو الأرقام فقط؛ يتضمن مقاطع فيديو أو صورًا أو ملفات صوتية. اليوم، لدينا تطبيقات البيانات الضخمة للمعالجة المستمرة وجمع البيانات المتدفقة.

فيما يلي بعض الأمثلة على كيفية استخدام الشركات للبيانات الضخمة:

• تستخدم شركات الخدمات المالية أنظمة البيانات الضخمة لمهام مثل إدارة المخاطر والتحليل في الوقت الحقيقي لبيانات السوق.
• وفي قطاع الطاقة ، تساعد البيانات الضخمة شركات النفط والغاز على اكتشاف مواقع الحفر الواعدة ومراقبة عمليات خطوط الأنابيب. وبالمثل، تستخدمه المرافق للإشراف على أنظمة الشبكة الكهربائية.
• يعتمد المصنعون وشركات النقل على البيانات الضخمة لتبسيط إدارة سلسلة التوريد وتحسين كفاءة طرق التسليم.

لماذا تعتبر البيانات الضخمة مهمة للتجارة الإلكترونية

يمكن مقارنة البيانات الضخمة بمحيط ضخم وسريع الحركة ومتنوع بشكل لا يصدق. بحر من البيانات، تم جمعها من مصادر لا تعد ولا تحصى، تتدفق إلى الأمام في كل ثانية. التحدي لا يكمن في جمع هذه البيانات؛ إنها معرفة ما يجب فعله بكل شيء.

تغتنم الشركات التي لها تواجد في مجال البيع بالتجزئة عبر الإنترنت الفرصة لاستخدام البيانات للحصول على رؤى قيمة حول سلوك العملاء، وهو ما يساعدها بدوره على تحسين تجربة العملاء بشكل عام.

وكما يظهر بحث Zippia، فإن 97.2% من الشركات تستثمر في البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي. يساهم كل تفاعل مع العميل، أو نقرة، أو شراء، أو مراجعة في هذا الكنز من البيانات.

تساعد البيانات الضخمة شركات مثل أمازون على تقديم توصيات مخصصة للمنتجات بناءً على تصفح العميل وسجل الشراء، مما يؤدي إلى زيادة المبيعات. بالإضافة إلى ذلك، فهو يمكّن منصات التجارة الإلكترونية من تتبع وتحليل سلوك العملاء لتحسين المتاجر عبر الإنترنت، مما يؤدي إلى ارتفاع معدلات التحويل والأرباح.

4 فوائد للتجارة الإلكترونية للبيانات الضخمة

في مجال التجارة الإلكترونية، تتمثل فائدة البيانات الضخمة في السرعة التي يمكنك من خلالها اتخاذ القرارات وتحديد ما إذا كنت تقود المجموعة أو تتخلف عن منافسيك.

فيما يلي أربعة أمثلة لكيفية تحسين البيانات الضخمة للتجارة الإلكترونية:

1. تجربة العملاء الشخصية

من خلال تحليل سلوكك عبر الإنترنت، بما في ذلك سجل التصفح والشراء، إلى جانب تفاعلات وسائل التواصل الاجتماعي، يمكن للشركات توفير تجربة تسوق تبدو مخصصة.

من خلال تحليلات البيانات الضخمة، يمكن لشركات التجارة الإلكترونية بناء رؤية كاملة لعملائها. ويساعدهم ذلك في تصنيف العملاء حسب عوامل مثل الجنس والموقع ونشاط وسائل التواصل الاجتماعي لصياغة رسائل بريد إلكتروني مخصصة، وتطوير استراتيجيات التسويق لمختلف شرائح العملاء، وإصدار منتجات مصممة خصيصًا لمجموعات مختلفة من المستهلكين.

2. تحسين العمليات وإدارة البيانات

يمكن للبيانات الضخمة أن تساعد الشركات على تحسين عمليات التجارة الإلكترونية الخلفية والأمامية. على سبيل المثال، من خلال تحليل بيانات المبيعات السابقة، يمكن للشركات توقع اتجاهات الشراء المستقبلية من أجل إدارة مخزونها بشكل أكثر كفاءة. يمكن أن تساعد هذه الرؤية أيضًا في تقليل تكاليف المخزون.

يمكن للشركات أيضًا استخدام التحليلات التنبؤية، المدعومة بالبيانات الضخمة، لتقدير متوسط ​​وقت انتظار الخروج وتنفيذ تحسينات لتبسيط عملية الدفع للحصول على تجربة تجربة أفضل.

وفي الوقت نفسه، تعمل البيانات الضخمة على تحسين إدارة سلسلة التوريد وتحسين التسليم من خلال دعم التتبع وإدارة الشحنات في الوقت الفعلي، مما يضمن وصول الطرود على الفور لزيادة رضا العملاء. يمكن لتحليلات البيانات أتمتة أنظمة إدارة الإرجاع والاسترداد، مما يضمن عملية سلسة وخالية من المتاعب.

3. التنبؤات الدقيقة = المزيد من الإيرادات

من خلال فهم سلوك الشراء والتفضيلات، يمكن للشركات تحسين جهودها التسويقية لاستهداف العملاء المناسبين. على سبيل المثال، هناك فرصة أفضل بكثير لأن يفتح شخص ما رسالة بريد إلكتروني إذا كانت مخصصة له بدلاً من الرسائل العامة.

تستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي البيانات الضخمة للتنبؤ بمشتريات العملاء المستقبلية وتوقيتها. تستخدم العلامات التجارية مثل Sephora وNetflix البيانات الضخمة لمراقبة تصرفات المستخدم وتتبع تفضيلات العملاء. باستخدام البيانات الضخمة، يمكن للعلامة التجارية التنبؤ بالقيمة الدائمة للعميل من خلال دراسة تاريخ الشراء الخاص به.

بالإضافة إلى ذلك، من خلال التحليل التنافسي، يمكن للشركات تعديل عروضها وأسعارها باستمرار، مما يزيد من فرص قيام شخص ما بالشراء.

4. منع الاحتيال وإدارة المخاطر بشكل أفضل

ومن خلال تحديد الأنماط والاتجاهات في بيانات العملاء، يمكن للشركات اكتشاف الحالات الشاذة التي قد تشير إلى أنشطة احتيالية. على سبيل المثال، إذا قام العميل عادةً بإجراء عمليات شراء صغيرة في بلده، ولكنه حاول فجأة إجراء معاملة كبيرة من موقع أجنبي، فيمكن للنظام وضع علامة عليها باعتبارها مشبوهة.

يساعد هذا الكشف في الوقت المناسب الشركات على تقليل مخاطر غسيل الأموال، وبالتالي حماية نفسها وعملائها.

توفر أنظمة التعرف على الوجه والتحقق من الهوية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي أمانًا إضافيًا للتجارة الإلكترونية لقدرتها على اكتشاف العملاء المزيفين. تستخدم هذه الأنظمة نماذج تعلم الآلة المدربة على مجموعات البيانات الضخمة لملامح الوجه والبيانات البيومترية. يتحقق العملاء من هوياتهم عن طريق التقاط صورة شخصية أو استخدام بصمات أصابعهم. تقوم خوارزميات الذكاء الاصطناعي بتحليل نقاط البيانات البيومترية هذه ومقارنتها بقواعد البيانات الداخلية. وهذا يوفر تجربة مستخدم سلسة وآمنة، ويقلل من مخاطر سرقة الهوية.

المخاطر الأمنية للتجارة الإلكترونية للبيانات الكبيرة

البيانات الضخمة، على الرغم من كونها تحويلية، إلا أنها تأتي مصحوبة بتحديات أمنية. تحتاج شركات التجارة الإلكترونية إلى التأكد من تعاملها بشكل مسؤول مع بيانات العملاء وتنفيذ تدابير أمنية شاملة للحماية من هذه المخاطر:

• خروقات البيانات: تقوم منصات التجارة الإلكترونية بتخزين كنز من بيانات العملاء، مما يجعلها أهدافًا مربحة للهجمات الإلكترونية. يعد الحفاظ على أمان قوي للحماية من خروقات البيانات تحديًا مستمرًا. حتى أن انتهاكًا واحدًا يمكن أن يؤدي إلى كشف معلومات حساسة للعملاء وتقويض الثقة.
• قابلية التوسع: مع قيام شركات التجارة الإلكترونية بجمع المزيد من البيانات بمرور الوقت، يجب عليها التأكد من أن البنية التحتية الأمنية الخاصة بها يمكن أن تتوسع وفقًا لذلك. إن التعامل مع كميات كبيرة من البيانات بشكل آمن ليس بالأمر الهين.
• مخاطر الطرف الثالث: تعتمد منصات التجارة الإلكترونية غالبًا على بائعي الطرف الثالث في خدمات متنوعة، مثل الاستضافة، وتحليلات البيانات، ومعالجة الدفع. يمكن أن تؤدي هذه الشراكات إلى مخاطر أمنية إذا لم تتم إدارتها بعناية.
• الامتثال: تتعرض العلامات التجارية لخطر العقوبات والغرامات إذا خالفت لوائح مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) وقانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا (CCPA).

ومع ذلك، فإن مستقبل البيانات الضخمة في التجارة الإلكترونية يبدو مشرقًا. يعمل علماء البيانات على دمج التحليلات التنبؤية المتقدمة بشكل أوثق مع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. ويشير هذا إلى أن تأثير البيانات الضخمة على التجارة الإلكترونية من المتوقع أن ينمو.