Big Data E-Commerce: Was Marken wissen müssen

Da die Datenmengen wachsen, nutzen Unternehmen modernste Technologien, um die Leistungsfähigkeit der Datenwissenschaft zu nutzen. Da das Datenvolumen bis zum Jahr 2025 voraussichtlich 180 Zettabyte erreichen wird, setzen E-Commerce-Führungskräfte auf Big Data, um künftige Innovationen voranzutreiben.

Unter Big-Data-E-Commerce versteht man einen Ansatz, der Daten und Analysen nutzt, um die Kundenbindung zu steigern, den Umsatz zu steigern und das Einkaufserlebnis individuell zu gestalten.

Aber was genau ist Big Data? Noch wichtiger: Welchen Einfluss hat es auf eine der am schnellsten wachsenden Branchen unserer Zeit?

Big-Data-Definition + Beispiele

Unter Big Data versteht man eine Mischung aus strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten, die von Unternehmen gesammelt werden und für Erkenntnisse genutzt und in fortgeschrittenen Analysen wie prädiktiver Modellierung und maschinellem Lernen verwendet werden können.

Big-Data-Systeme sind zusammen mit anderen Analysetools aufgrund der drei Hauptmerkmale von Big Data unverzichtbar geworden: das Datenvolumen aus verschiedenen Quellen, die verschiedenen Arten von Daten, die es umfasst, und die hohe Geschwindigkeit, mit der diese Daten generiert werden. gesammelt und verarbeitet.

Big Data stammt aus externen Quellen wie Finanzmarktdaten, Benutzerdaten, Wetteraktualisierungen, Verkehrsbedingungen, geografischen Daten und wissenschaftlichen Forschungsergebnissen sowie unternehmensintern generierten Daten. Big Data beschränkt sich nicht nur auf Text oder Zahlen; es umfasst Videos, Bilder oder Audiodateien. Heute verfügen wir über Big-Data-Anwendungen für die kontinuierliche Verarbeitung und Sammlung von Streaming-Daten.

Hier einige Beispiele, wie Unternehmen Big Data nutzen:

• Finanzdienstleistungsunternehmen nutzen Big-Data-Systeme für Aufgaben wie Risikomanagement und Echtzeitanalyse von Marktdaten.
• Im Energiesektor hilft Big Data Öl- und Gasunternehmen dabei, vielversprechende Bohrstandorte zu entdecken und den Pipeline-Betrieb zu überwachen. Ebenso nutzen Versorgungsunternehmen es, um Stromnetzsysteme zu überwachen.
• Hersteller und Transportunternehmen sind auf Big Data angewiesen, um das Lieferkettenmanagement zu rationalisieren und die Effizienz der Lieferwege zu verbessern.

Warum Big Data für den E-Commerce wichtig ist

Big Data kann mit einem riesigen, sich schnell bewegenden und unglaublich vielfältigen Ozean verglichen werden. Ein Meer von Daten, gesammelt aus unzähligen Quellen, die jede Sekunde anschwellen. Die Herausforderung besteht nicht darin, diese Daten zu sammeln; Es geht darum, herauszufinden, was man mit all dem machen soll.

Unternehmen mit Online-Einzelhandelspräsenz nutzen die Chance, mithilfe von Daten wertvolle Erkenntnisse über das Kundenverhalten zu gewinnen und so das Kundenerlebnis insgesamt zu verbessern.

Wie die Studie von Zippia zeigt, investieren 97,2 % der Unternehmen in Big Data und künstliche Intelligenz. Jede Kundeninteraktion, jeder Klick, jeder Kauf oder jede Bewertung trägt zu diesem Datenschatz bei.

Big Data hilft Unternehmen wie Amazon, personalisierte Produktempfehlungen basierend auf der Browser- und Kaufhistorie eines Kunden bereitzustellen und so den Umsatz zu steigern. Darüber hinaus ermöglicht es E-Commerce-Plattformen, das Kundenverhalten zu verfolgen und zu analysieren, um Online-Shops zu optimieren, was zu höheren Konversionsraten und Gewinnen führt.

4 Vorteile von Big-Data-E-Commerce

Im Bereich des E-Commerce liegt der Vorteil von Big Data in der Geschwindigkeit, mit der Sie Entscheidungen treffen und feststellen können, ob Sie an der Spitze stehen oder hinter Ihren Mitbewerbern zurückfallen.

Hier sind vier Beispiele dafür, wie Big Data den E-Commerce verbessert:

1. Personalisiertes Kundenerlebnis

Durch die Analyse Ihres Online-Verhaltens, einschließlich der Browser- und Kaufhistorie sowie der Interaktionen in sozialen Medien, können Unternehmen ein Einkaufserlebnis bieten, das sich wie maßgeschneidert anfühlt.

Durch Big-Data-Analysen können E-Commerce-Unternehmen einen vollständigen Überblick über ihre Kunden gewinnen. Dies hilft ihnen, Kunden nach Faktoren wie Geschlecht, Standort und Social-Media-Aktivitäten zu kategorisieren, um personalisierte E-Mails zu erstellen, Marketingstrategien für verschiedene Kundensegmente zu entwickeln und Produkte auf den Markt zu bringen, die auf verschiedene Verbrauchergruppen zugeschnitten sind.

2. Verbesserte Abläufe und Datenverwaltung

Big Data kann Unternehmen dabei helfen, sowohl ihre Back-End- als auch Front-End-E-Commerce-Abläufe zu verbessern. Durch die Analyse früherer Verkaufsdaten können Unternehmen beispielsweise zukünftige Kauftrends antizipieren, um ihre Lagerbestände effizienter zu verwalten. Diese Erkenntnisse können sogar dazu beitragen, die Lagerkosten zu senken.

Unternehmen können auch prädiktive Analysen nutzen, die auf Big Data basieren, um die durchschnittliche Wartezeit an der Kasse abzuschätzen und Verbesserungen zur Rationalisierung der Kasse für ein besseres Kundenerlebnis umzusetzen.

Mittlerweile verbessert Big Data das Lieferkettenmanagement und die Lieferoptimierung, indem es die Verfolgung und Verwaltung von Sendungen in Echtzeit unterstützt und so dafür sorgt, dass Pakete pünktlich ankommen und so die Kundenzufriedenheit erhöht. Datenanalysen können Retouren- und Rückerstattungsmanagementsysteme automatisieren und so einen reibungslosen, problemlosen Prozess gewährleisten.

3. Genaue Vorhersagen = mehr Umsatz

Durch das Verständnis des Kaufverhaltens und der Kaufpräferenzen können Unternehmen ihre Marketingbemühungen verfeinern, um die richtigen Kunden anzusprechen. Beispielsweise ist die Wahrscheinlichkeit, dass jemand eine E-Mail öffnet, viel größer, wenn diese auf ihn zugeschnitten ist, als wenn es sich um allgemeine Nachrichten handelt.

KI-Algorithmen nutzen Big Data, um die zukünftigen Käufe und den Zeitpunkt der Kunden vorherzusagen. Marken wie Sephora und Netflix nutzen Big Data, um Benutzeraktionen zu überwachen und Kundenpräferenzen zu verfolgen. Mit Big Data kann eine Marke den Lifetime-Wert eines Kunden vorhersagen, indem sie dessen Kaufhistorie untersucht.

Darüber hinaus können Unternehmen durch Wettbewerbsanalysen ihre Angebote und Preise kontinuierlich anpassen und so die Kaufchancen erhöhen.

4. Bessere Betrugsprävention und besseres Risikomanagement

Durch die Identifizierung von Mustern und Trends in Kundendaten können Unternehmen Anomalien erkennen, die auf betrügerische Aktivitäten hinweisen könnten. Wenn ein Kunde beispielsweise normalerweise kleine Einkäufe in seinem Land tätigt, aber plötzlich versucht, eine große Transaktion von einem ausländischen Standort aus durchzuführen, kann das System dies als verdächtig kennzeichnen.

Diese rechtzeitige Erkennung hilft Unternehmen, das Risiko der Geldwäsche zu reduzieren und so sich selbst und ihre Kunden zu schützen.

KI-gesteuerte Gesichtserkennungs- und Identitätsverifizierungssysteme bieten zusätzliche E-Commerce-Sicherheit durch ihre Fähigkeit, gefälschte Kunden zu erkennen. Diese Systeme verwenden ML-Modelle, die auf großen Datensätzen von Gesichtsmerkmalen und biometrischen Daten trainiert wurden. Kunden verifizieren ihre Identität, indem sie ein Selfie machen oder ihre Fingerabdrücke verwenden. KI-Algorithmen analysieren diese biometrischen Datenpunkte und vergleichen sie mit internen Datenbanken. Dies sorgt für ein nahtloses und sicheres Benutzererlebnis und verringert das Risiko eines Identitätsdiebstahls.

Sicherheitsrisiken im Big-Data-E-Commerce

Big Data ist zwar transformativ, bringt jedoch auch Sicherheitsherausforderungen mit sich. E-Commerce-Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie verantwortungsvoll mit Kundendaten umgehen und umfassende Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz vor diesen Risiken implementieren:

• Datenschutzverletzungen: E-Commerce-Plattformen lagern einen Schatz an Kundendaten und sind damit ein lukratives Ziel für Cyberangriffe. Die Aufrechterhaltung einer robusten Sicherheit zum Schutz vor Datenschutzverletzungen ist eine ständige Herausforderung. Schon ein einziger Verstoß kann zur Offenlegung vertraulicher Kundeninformationen führen und das Vertrauen untergraben.
• Skalierbarkeit: Da E-Commerce-Unternehmen im Laufe der Zeit mehr Daten sammeln, müssen sie sicherstellen, dass ihre Sicherheitsinfrastruktur entsprechend skaliert werden kann. Der sichere Umgang mit großen Datenmengen ist keine leichte Aufgabe.
• Risiken Dritter: E-Commerce-Plattformen sind für verschiedene Dienste wie Hosting, Datenanalyse und Zahlungsabwicklung häufig auf Drittanbieter angewiesen. Diese Partnerschaften können Sicherheitsrisiken mit sich bringen, wenn sie nicht sorgfältig gemanagt werden.
• Compliance: Marken riskieren Strafen und Bußgelder, wenn sie gegen Vorschriften wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und den California Consumer Privacy Act (CCPA) verstoßen.

Dennoch sieht die Zukunft von Big Data im E-Commerce rosig aus. Datenwissenschaftler arbeiten daran, fortschrittliche prädiktive Analysen enger mit KI und maschinellem Lernen zu verknüpfen. Dies deutet darauf hin, dass der Einfluss von Big Data auf den E-Commerce noch zunehmen wird.