ビッグデータ e コマース: ブランドが知っておくべきこと

データ量が増加するにつれて、企業は最先端のテクノロジーを使用してデータ サイエンスの力を活用しています。 データ量は 2025 年までに 180 ゼタバイトに達すると予測されており、電子商取引のリーダーは将来のイノベーションを推進するためにビッグデータに注目しています。

ビッグデータ e コマースとは、データと分析を活用して顧客エンゲージメントを高め、売上を伸ばし、ショッピング体験をカスタマイズするアプローチを指します。

しかし、ビッグデータとは正確には何でしょうか? さらに重要なのは、現代で最も急速に成長している産業の 1 つに、それがどのような影響を与えているのでしょうか?

ビッグデータの定義と例

ビッグ データとは、組織によって収集された構造化データ、半構造化データ、および非構造化データの組み合わせを指します。これらのデータは、洞察を得るために活用したり、予測モデリングや機械学習などの高度な分析に使用したりできます。

ビッグ データ システムは、他の分析ツールと同様に、ビッグ データの 3 つの主要な特徴により重要になっています。それは、さまざまなソースにわたるデータの量、それに含まれるデータの種類の多様さ、およびこのデータの生成速度の速さです。収集され、処理されます。

ビッグデータは、企業内で生成されたデータに加えて、金融市場データ、ユーザー データ、気象情報、交通状況、地理データ、科学研究結果などの外部ソースからもたらされます。 ビッグデータはテキストや数値だけに限定されません。 これには、ビデオ、画像、または音声ファイルが含まれます。 現在、ストリーミング データの継続的な処理と収集のためのビッグ データ アプリケーションが存在します。

企業によるビッグデータの使用例をいくつか示します。

• 金融サービス会社は、リスク管理や市場データのリアルタイム分析などのタスクにビッグ データ システムを採用しています。
• エネルギー分野では、ビッグデータは石油会社やガス会社が有望な掘削現場を発見し、パイプラインの運用を監視するのに役立ちます。 同様に、電力会社は電力網システムを監視するためにこれを利用します。
• メーカーや運送会社は、サプライチェーン管理を合理化し、配送ルートの効率を向上させるためにビッグデータに依存しています。

電子商取引にとってビッグデータが重要な理由

ビッグデータは、大規模で素早く移動し、信じられないほど変化に富んだ海にたとえることができます。 無数のソースから収集されたデータの海が毎秒押し寄せます。 課題はこのデータを収集することではありません。 それはすべてをどうするかを考えているところです。

オンライン小売事業を展開する企業は、データを活用して顧客の行動に関する貴重な洞察を得る機会を捉えており、それが全体的な顧客エクスペリエンスの向上に役立っています。

Zippia の調査が示すように、97.2% の企業がビッグデータと人工知能に投資しています。 顧客とのやり取り、クリック、購入、レビューのそれぞれが、このデータの宝庫に貢献します。

ビッグデータは、Amazon などの企業が顧客の閲覧履歴や購入履歴に基づいてパーソナライズされた製品を推奨するのに役立ち、売上が増加します。 さらに、電子商取引プラットフォームが顧客の行動を追跡および分析してオンライン ストアを最適化し、コンバージョン率と利益の向上につながります。

ビッグデータ e コマースの 4 つのメリット

電子商取引の分野におけるビッグ データの利点は、意思決定を迅速に行い、自社が先頭に立っているのか、競合他社に遅れをとっているのかを判断できることです。

ビッグデータが電子商取引をどのように改善するかを示す 4 つの例を次に示します。

1. パーソナライズされた顧客体験

閲覧履歴や購入履歴、ソーシャル メディアでのやり取りなどのオンライン行動を分析することで、企業はオーダーメイドのようなショッピング エクスペリエンスを提供できます。

ビッグデータ分析を通じて、電子商取引企業は顧客の全体像を構築できます。 これは、性別、場所、ソーシャル メディア アクティビティなどの要素によって顧客を分類し、パーソナライズされた電子メールを作成し、さまざまな顧客セグメントに向けたマーケティング戦略を開発し、さまざまな消費者グループに合わせた製品をリリースするのに役立ちます。

2. 運用とデータ管理の改善

ビッグデータは、企業がバックエンドとフロントエンドの両方の電子商取引業務を改善するのに役立ちます。 たとえば、企業は過去の販売データ分析を通じて将来の購買傾向を予測し、在庫をより効率的に管理できます。 この洞察は在庫コストの削減にも役立ちます。

企業はビッグデータを活用した予測分析を使用して、チェックアウトの平均待ち時間を推定し、チェックアウトを合理化するための改善を実施して CX を向上させることもできます。

一方、ビッグデータはリアルタイムの出荷追跡と管理をサポートすることでサプライチェーン管理と配送の最適化を改善し、荷物が迅速に到着することを保証して顧客満足度を向上させています。 データ分析により返品および返金の管理システムを自動化し、スムーズで手間のかからないプロセスを保証できます。

3. 正確な予測 = 収益の増加

購買行動や好みを理解することで、企業は適切な顧客をターゲットにするマーケティング活動を改善できます。 たとえば、一般的なメッセージではなく、自分に合わせてカスタマイズされた電子メールであれば、誰かが電子メールを開いてくれる可能性が高くなります。

AI アルゴリズムはビッグデータを使用して、顧客の将来の購入とタイミングを予測します。 Sephora や Netflix などのブランドは、ビッグデータを使用してユーザーの行動を監視し、顧客の好みを追跡しています。 ビッグデータを使用すると、ブランドは顧客の購入履歴を調査することで顧客の生涯価値を予測できます。

さらに、競合分析を通じて、企業は提供内容と価格を継続的に調整し、誰かが購入する可能性を高めることができます。

4. 不正行為の防止とリスク管理の向上

顧客データのパターンと傾向を特定することで、企業は不正行為を示す可能性のある異常を検出できます。 たとえば、顧客が通常は自国で少額の買い物をしているが、突然国外から大規模な取引を行おうとした場合、システムはその取引に不審なフラグを付けることができます。

このタイムリーな検出により、企業はマネーロンダリングのリスクを軽減し、企業と顧客の両方を保護できます。

AI 駆動の顔認識および本人確認システムは、偽の顧客を検出する機能により、電子商取引のセキュリティを強化します。 これらのシステムは、顔の特徴と生体認証データのビッグ データ セットでトレーニングされた ML モデルを使用します。 顧客は自撮り写真を撮るか指紋を使用して身元を確認します。 AI アルゴリズムはこれらの生体認証データ ポイントを分析し、内部データベースと比較します。 これにより、シームレスで安全なユーザー エクスペリエンスが提供され、個人情報の盗難のリスクが軽減されます。

ビッグデータ電子商取引のセキュリティリスク

ビッグデータには変革力がある一方で、セキュリティ上の課題も伴います。 電子商取引企業は、顧客データを責任を持って取り扱い、次のようなリスクから保護するための包括的なセキュリティ対策を確実に実施する必要があります。

• データ侵害:電子商取引プラットフォームには顧客データの宝庫が保存されており、サイバー攻撃の格好の標的となっています。 データ侵害から保護するために堅牢なセキュリティを維持することは、常に課題です。 たった 1 回の侵害でも、顧客の機密情報の漏洩につながり、信頼が損なわれる可能性があります。
• スケーラビリティ:電子商取引企業は時間の経過とともにより多くのデータを収集するため、セキュリティ インフラストラクチャがそれに応じて拡張できることを確認する必要があります。 大量のデータを安全に処理することは簡単な作業ではありません。
• サードパーティのリスク:電子商取引プラットフォームは、ホスティング、データ分析、支払い処理などのさまざまなサービスをサードパーティ ベンダーに依存することがよくあります。 これらのパートナーシップは、慎重に管理しないとセキュリティ リスクを引き起こす可能性があります。
• コンプライアンス:ブランドは、一般データ保護規則 (GDPR) やカリフォルニア州消費者プライバシー法 (CCPA) などの規制に違反した場合、罰則や罰金を科されるリスクがあります。

そうは言っても、電子商取引におけるビッグデータの将来は明るいように見えます。 データ サイエンティストは、高度な予測分析と AI および機械学習をより緊密に統合することに取り組んでいます。 これは、ビッグデータが電子商取引に及ぼす影響は今後も増大する一方であることを示唆しています。