E-commerce data besar: Apa yang perlu diketahui merek

Seiring dengan pertumbuhan volume data, dunia usaha mulai menggunakan teknologi mutakhir untuk memanfaatkan kekuatan ilmu data. Dengan volume data yang diproyeksikan mencapai 180 zettabytes pada tahun 2025, para pemimpin e-commerce mencari big data untuk mendorong inovasi masa depan.

E-commerce data besar mengacu pada pendekatan yang memanfaatkan data dan analitik untuk meningkatkan keterlibatan pelanggan, meningkatkan penjualan, dan menyesuaikan pengalaman berbelanja.

Tapi apa sebenarnya data besar itu? Lebih penting lagi, bagaimana pengaruhnya terhadap salah satu industri dengan pertumbuhan tercepat di zaman kita?

Definisi + contoh data besar

Big data mengacu pada campuran data terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur yang dikumpulkan oleh organisasi, yang dapat dimanfaatkan untuk mendapatkan wawasan dan digunakan dalam analisis tingkat lanjut seperti pemodelan prediktif dan pembelajaran mesin.

Sistem big data, bersama dengan alat analitik lainnya, menjadi sangat penting karena tiga karakteristik utama big data: volume data di berbagai sumber, beragam jenis data yang dicakupnya, dan kecepatan tinggi dalam menghasilkan data. dikumpulkan, dan diproses.

Big data berasal dari sumber eksternal, seperti data pasar keuangan, data pengguna, pembaruan cuaca, kondisi lalu lintas, data geografis, dan temuan penelitian ilmiah selain data yang dihasilkan dalam suatu perusahaan. Big data tidak terbatas pada teks atau angka saja; itu termasuk file video, gambar, atau audio. Saat ini, kami memiliki aplikasi data besar untuk pemrosesan dan pengumpulan data streaming secara berkelanjutan.

Berikut beberapa contoh bagaimana perusahaan menggunakan data besar:

• Perusahaan jasa keuangan menggunakan sistem data besar untuk tugas-tugas seperti manajemen risiko dan analisis data pasar secara real-time.
• Di sektor energi , data besar membantu perusahaan minyak dan gas menemukan lokasi pengeboran yang menjanjikan dan memantau operasi saluran pipa. Demikian pula, perusahaan utilitas menggunakannya untuk mengawasi sistem jaringan listrik.
• Produsen dan perusahaan transportasi bergantung pada data besar untuk menyederhanakan manajemen rantai pasokan dan meningkatkan efisiensi rute pengiriman.

Mengapa big data penting untuk e-commerce

Big data dapat diumpamakan dengan lautan yang luas, bergerak cepat, dan sangat bervariasi. Lautan data, yang dikumpulkan dari sumber yang tak terhitung jumlahnya, melonjak setiap detik. Tantangannya bukanlah mengumpulkan data ini; itu mencari tahu apa yang harus dilakukan dengan itu semua.

Perusahaan dengan kehadiran ritel online memanfaatkan peluang untuk menggunakan data guna mendapatkan wawasan berharga tentang perilaku pelanggan, yang pada gilirannya membantu mereka meningkatkan pengalaman pelanggan secara keseluruhan.

Penelitian Zippia menunjukkan bahwa 97,2% bisnis berinvestasi pada data besar dan kecerdasan buatan. Setiap interaksi pelanggan, klik, pembelian, atau ulasan berkontribusi pada harta karun data ini.

Big data membantu perusahaan seperti Amazon memberikan rekomendasi produk yang dipersonalisasi berdasarkan riwayat penelusuran dan pembelian pelanggan, sehingga meningkatkan penjualan. Selain itu, ini memungkinkan platform e-niaga melacak dan menganalisis perilaku pelanggan untuk mengoptimalkan toko online, sehingga menghasilkan tingkat konversi dan keuntungan yang lebih tinggi.

4 manfaat e-commerce data besar

Dalam dunia e-commerce, manfaat big data adalah kecepatan Anda mengambil keputusan dan menentukan apakah Anda memimpin atau tertinggal dari pesaing Anda.

Berikut empat contoh bagaimana big data meningkatkan e-commerce:

1. Pengalaman pelanggan yang dipersonalisasi

Dengan menganalisis perilaku online Anda, termasuk riwayat penelusuran dan pembelian, serta interaksi media sosial, bisnis dapat memberikan pengalaman berbelanja yang terasa dibuat khusus.

Melalui analisis big data, perusahaan e-commerce dapat membangun gambaran menyeluruh tentang pelanggan mereka. Hal ini membantu mereka mengkategorikan pelanggan berdasarkan faktor-faktor seperti jenis kelamin, lokasi, dan aktivitas media sosial untuk membuat email yang dipersonalisasi, mengembangkan strategi pemasaran untuk berbagai segmen pelanggan, dan merilis produk yang disesuaikan dengan kelompok konsumen yang berbeda.

2. Peningkatan operasional dan manajemen data

Big data dapat membantu perusahaan meningkatkan operasi e-commerce back end dan front end mereka. Misalnya, melalui analisis data penjualan masa lalu, perusahaan dapat mengantisipasi tren pembelian di masa depan agar dapat mengelola persediaannya dengan lebih efisien. Wawasan ini bahkan dapat membantu mengurangi biaya inventaris.

Perusahaan juga dapat menggunakan analitik prediktif, yang didukung oleh data besar, untuk memperkirakan waktu tunggu rata-rata pembayaran dan menerapkan peningkatan untuk menyederhanakan pembayaran demi CX yang lebih baik.

Sementara itu, big data meningkatkan manajemen rantai pasokan dan optimalisasi pengiriman dengan mendukung pelacakan dan pengelolaan pengiriman secara real-time, memastikan paket tiba tepat waktu untuk meningkatkan kepuasan pelanggan. Analisis data dapat mengotomatiskan sistem manajemen pengembalian dan pengembalian dana, memastikan proses yang lancar dan bebas kerumitan.

3. Prediksi akurat = pendapatan lebih banyak

Dengan memahami perilaku dan preferensi pembelian, bisnis dapat menyempurnakan upaya pemasaran mereka untuk menargetkan pelanggan yang tepat. Misalnya, ada peluang lebih besar bagi seseorang untuk membuka email jika email tersebut dirancang khusus untuk mereka dibandingkan pesan umum.

Algoritme AI menggunakan data besar untuk memperkirakan pembelian dan waktu pelanggan di masa depan. Merek seperti Sephora dan Netflix menggunakan data besar untuk memantau tindakan pengguna dan melacak preferensi pelanggan. Dengan data besar, sebuah merek dapat memprediksi nilai seumur hidup pelanggan dengan mempelajari riwayat pembelian mereka.

Selain itu, melalui analisis kompetitif, bisnis dapat terus menyesuaikan penawaran dan harga mereka, sehingga meningkatkan peluang seseorang untuk membeli.

4. Pencegahan penipuan & manajemen risiko yang lebih baik

Dengan mengidentifikasi pola dan tren dalam data pelanggan, bisnis dapat mendeteksi anomali yang mungkin menandakan aktivitas penipuan. Misalnya, jika pelanggan biasanya melakukan pembelian kecil di negaranya, namun tiba-tiba mencoba melakukan transaksi besar dari lokasi asing, sistem dapat menandainya sebagai mencurigakan.

Deteksi tepat waktu ini membantu perusahaan mengurangi risiko pencucian uang, sehingga melindungi diri mereka sendiri dan pelanggannya.

Sistem pengenalan wajah dan verifikasi identitas yang digerakkan oleh AI menawarkan keamanan e-commerce tambahan karena kemampuannya mendeteksi pelanggan palsu. Sistem ini menggunakan model ML yang dilatih pada kumpulan data besar berupa fitur wajah dan data biometrik. Pelanggan memverifikasi identitas mereka dengan mengambil selfie atau menggunakan sidik jari. Algoritme AI menganalisis titik data biometrik ini dan membandingkannya dengan database internal. Hal ini memberikan pengalaman pengguna yang lancar dan aman, serta mengurangi risiko pencurian identitas.

Risiko keamanan e-commerce data besar

Big data, meskipun bersifat transformatif, memiliki tantangan keamanan. Bisnis e-commerce perlu memastikan bahwa mereka menangani data pelanggan secara bertanggung jawab dan menerapkan langkah-langkah keamanan komprehensif untuk melindungi dari risiko-risiko berikut:

• Pelanggaran data: Platform e-commerce menyimpan harta karun berupa data pelanggan, menjadikannya target serangan siber yang menguntungkan. Mempertahankan keamanan yang kuat untuk melindungi dari pelanggaran data merupakan tantangan yang terus-menerus. Bahkan satu pelanggaran pun dapat menyebabkan terungkapnya informasi sensitif pelanggan dan mengikis kepercayaan.
• Skalabilitas: Ketika perusahaan e-commerce mengumpulkan lebih banyak data dari waktu ke waktu, mereka harus memastikan infrastruktur keamanan mereka dapat ditingkatkan skalanya. Menangani data dalam jumlah besar dengan aman bukanlah hal yang mudah.
• Risiko pihak ketiga: Platform e-niaga sering kali mengandalkan vendor pihak ketiga untuk berbagai layanan, seperti hosting, analisis data, dan pemrosesan pembayaran. Kemitraan ini dapat menimbulkan risiko keamanan jika tidak dikelola dengan hati-hati.
• Kepatuhan: Merek berisiko terkena penalti dan denda jika melanggar peraturan seperti Peraturan Perlindungan Data Umum (GDPR) dan Undang-Undang Privasi Konsumen California (CCPA).

Meski begitu, masa depan big data di e-commerce tampak cerah. Ilmuwan data berupaya untuk lebih mengintegrasikan analisis prediktif tingkat lanjut dengan AI dan pembelajaran mesin. Hal ini menunjukkan bahwa dampak big data terhadap e-commerce akan semakin meningkat.