Comercio electrónico con big data: lo que las marcas necesitan saber

A medida que crecen los volúmenes de datos, las empresas utilizan tecnologías de vanguardia para aprovechar el poder de la ciencia de datos. Dado que se prevé que el volumen de datos alcance los 180 zettabytes para el año 2025, los líderes del comercio electrónico están recurriendo al big data para impulsar la innovación futura.

El comercio electrónico de big data se refiere a un enfoque que aprovecha los datos y el análisis para aumentar la participación del cliente, impulsar las ventas y personalizar la experiencia de compra.

Pero ¿qué son exactamente los big data? Más importante aún, ¿cómo está influyendo en una de las industrias de más rápido crecimiento de nuestros tiempos?

Definición de big data + ejemplos

Big data se refiere a una combinación de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados recopilados por las organizaciones, que pueden aprovecharse para obtener información y utilizarse en análisis avanzados como modelos predictivos y aprendizaje automático.

Los sistemas de big data, junto con otras herramientas de análisis, se han vuelto vitales debido a las tres características clave del big data: el volumen de datos de diversas fuentes, los diversos tipos de datos que abarca y la alta velocidad a la que se generan estos datos. recopilados y procesados.

Los macrodatos provienen de fuentes externas, como datos del mercado financiero, datos de usuarios, actualizaciones meteorológicas, condiciones del tráfico, datos geográficos y resultados de investigaciones científicas, además de los datos generados dentro de una empresa. Los macrodatos no se limitan sólo a texto o números; incluye videos, imágenes o archivos de audio. Hoy en día contamos con aplicaciones de big data para el procesamiento y la recopilación continua de datos en streaming.

A continuación se muestran algunos ejemplos de cómo las empresas utilizan big data:

• Las empresas de servicios financieros emplean sistemas de big data para tareas como la gestión de riesgos y el análisis en tiempo real de datos de mercado.
• En el sector energético , los macrodatos ayudan a las empresas de petróleo y gas a descubrir sitios de perforación prometedores y monitorear las operaciones de los oleoductos. De manera similar, las empresas de servicios públicos lo utilizan para supervisar los sistemas de redes eléctricas.
• Los fabricantes y las empresas de transporte dependen del big data para agilizar la gestión de la cadena de suministro y mejorar la eficiencia de las rutas de entrega.

Por qué el big data es importante para el comercio electrónico

Los macrodatos se pueden comparar con un océano enorme, que se mueve rápidamente e increíblemente variado. Un mar de datos, recopilados de innumerables fuentes, que avanza cada segundo. El desafío no es recopilar estos datos; es descubrir qué hacer con todo esto.

Las empresas con presencia minorista en línea están aprovechando la oportunidad de utilizar datos para obtener información valiosa sobre el comportamiento del cliente, lo que, a su vez, les ayuda a mejorar la experiencia general del cliente.

Como muestra la investigación de Zippia, el 97,2% de las empresas están invirtiendo en big data e inteligencia artificial. Cada interacción, clic, compra o reseña del cliente contribuye a este tesoro de datos.

Los macrodatos ayudan a empresas como Amazon a ofrecer recomendaciones de productos personalizadas basadas en el historial de navegación y compras del cliente, lo que aumenta las ventas. Además, permite a las plataformas de comercio electrónico rastrear y analizar el comportamiento de los clientes para optimizar las tiendas en línea, lo que genera mayores tasas de conversión y ganancias.

4 beneficios del comercio electrónico de big data

En el ámbito del comercio electrónico, el beneficio del big data es la velocidad con la que puedes tomar decisiones y determinar si estás liderando el grupo o quedando atrás de tus competidores.

A continuación se muestran cuatro ejemplos de cómo el big data mejora el comercio electrónico:

1. Experiencia de cliente personalizada

Al analizar su comportamiento en línea, incluido el historial de navegación y compras, junto con las interacciones en las redes sociales, las empresas pueden brindar una experiencia de compra personalizada.

A través del análisis de big data, las empresas de comercio electrónico pueden crear una visión completa de sus clientes. Esto les ayuda a categorizar a los clientes por factores como género, ubicación y actividad en las redes sociales para crear correos electrónicos personalizados, desarrollar estrategias de marketing para varios segmentos de clientes y lanzar productos adaptados a diferentes grupos de consumidores.

2. Operaciones mejoradas y gestión de datos

Big data puede ayudar a las empresas a mejorar sus operaciones de comercio electrónico tanto de back-end como de front-end. Por ejemplo, mediante el análisis de datos de ventas anteriores, las empresas pueden anticipar tendencias de compra futuras para gestionar sus existencias de manera más eficiente. Esta información puede incluso ayudar a reducir los costos de inventario.

Las empresas también pueden utilizar análisis predictivos, impulsados ​​por big data, para estimar el tiempo de espera promedio en el pago e implementar mejoras para agilizar el proceso de pago y lograr una mejor CX.

Mientras tanto, big data está mejorando la gestión de la cadena de suministro y la optimización de las entregas al respaldar el seguimiento y la gestión de los envíos en tiempo real, garantizando que los paquetes lleguen puntualmente para una mayor satisfacción del cliente. El análisis de datos puede automatizar los sistemas de gestión de devoluciones y reembolsos, garantizando un proceso fluido y sin complicaciones.

3. Predicciones precisas = más ingresos

Al comprender el comportamiento y las preferencias de compra, las empresas pueden perfeccionar sus esfuerzos de marketing para dirigirse a los clientes adecuados. Por ejemplo, hay muchas más posibilidades de que alguien abra un correo electrónico si está diseñado para ellos en lugar de mensajes genéricos.

Los algoritmos de IA utilizan big data para pronosticar las compras futuras y el momento de los clientes. Marcas como Sephora y Netflix utilizan big data para monitorear las acciones de los usuarios y rastrear las preferencias de los clientes. Con big data, una marca puede predecir el valor de vida de un cliente estudiando su historial de compras.

Además, a través del análisis competitivo, las empresas pueden ajustar continuamente sus ofertas y precios, aumentando las posibilidades de que alguien compre.

4. Mejor prevención del fraude y gestión de riesgos

Al identificar patrones y tendencias en los datos de los clientes, las empresas pueden detectar anomalías que podrían indicar actividades fraudulentas. Por ejemplo, si un cliente normalmente realiza pequeñas compras en su país, pero de repente intenta realizar una transacción importante desde un lugar extranjero, el sistema puede marcarla como sospechosa.

Esta detección oportuna ayuda a las empresas a reducir el riesgo de lavado de dinero, protegiéndose así tanto a ellas como a sus clientes.

Los sistemas de verificación de identidad y reconocimiento facial basados ​​en inteligencia artificial ofrecen seguridad adicional al comercio electrónico por su capacidad de detectar clientes falsos. Estos sistemas utilizan modelos de aprendizaje automático entrenados en grandes conjuntos de datos de rasgos faciales y datos biométricos. Los clientes verifican sus identidades tomándose una selfie o usando sus huellas digitales. Los algoritmos de IA analizan estos puntos de datos biométricos y los comparan con bases de datos internas. Esto proporciona una experiencia de usuario segura y fluida y reduce el riesgo de robo de identidad.

Riesgos de seguridad del comercio electrónico de big data

Los macrodatos, si bien son transformadores, conllevan desafíos de seguridad. Las empresas de comercio electrónico deben asegurarse de manejar de manera responsable los datos de los clientes e implementar medidas de seguridad integrales para protegerse contra estos riesgos:

• Filtraciones de datos: las plataformas de comercio electrónico almacenan un tesoro de datos de clientes, lo que las convierte en objetivos lucrativos para los ciberataques. Mantener una seguridad sólida para protegerse contra las filtraciones de datos es un desafío constante. Incluso una sola infracción puede provocar la exposición de información confidencial del cliente y erosionar la confianza.
• Escalabilidad: a medida que las empresas de comercio electrónico recopilan más datos con el tiempo, deben garantizar que su infraestructura de seguridad pueda escalar en consecuencia. Manejar grandes volúmenes de datos de forma segura no es tarea fácil.
• Riesgos de terceros: las plataformas de comercio electrónico a menudo dependen de proveedores externos para diversos servicios, como alojamiento, análisis de datos y procesamiento de pagos. Estas asociaciones pueden introducir riesgos de seguridad si no se gestionan con cuidado.
• Cumplimiento: las marcas corren el riesgo de recibir sanciones y multas si infringen regulaciones como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) y la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA).

Dicho esto, el futuro del big data en el comercio electrónico parece prometedor. Los científicos de datos están trabajando para integrar más estrechamente el análisis predictivo avanzado con la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Esto sugiere que el impacto del big data en el comercio electrónico no hará más que crecer.