E-commerce con big data: cosa devono sapere i brand

Con la crescita dei volumi di dati, le aziende utilizzano tecnologie all’avanguardia per sfruttare il potere della scienza dei dati. Con un volume di dati che si prevede raggiungerà i 180 zettabyte entro il 2025, i leader dell’e-commerce guardano ai big data per guidare l’innovazione futura.

L’e-commerce basato sui big data si riferisce a un approccio che sfrutta dati e analisi per aumentare il coinvolgimento dei clienti, incrementare le vendite e personalizzare l’esperienza di acquisto.

Ma cosa sono esattamente i big data? Ancora più importante, in che modo sta influenzando una delle industrie in più rapida crescita dei nostri tempi?

Definizione di Big Data + esempi

I big data si riferiscono a un mix di dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati raccolti dalle organizzazioni, che possono essere sfruttati per ottenere approfondimenti e utilizzati in analisi avanzate come la modellazione predittiva e l'apprendimento automatico.

I sistemi di Big Data, insieme ad altri strumenti di analisi, sono diventati vitali a causa delle tre caratteristiche chiave dei Big Data: il volume dei dati provenienti da varie fonti, i diversi tipi di dati che comprende e l’elevata velocità con cui questi dati vengono generati, raccolti ed elaborati.

I Big Data provengono da fonti esterne, come dati sui mercati finanziari, dati degli utenti, aggiornamenti meteorologici, condizioni del traffico, dati geografici e risultati di ricerche scientifiche oltre ai dati generati all’interno di un’azienda. I Big Data non si limitano solo al testo o ai numeri; include video, immagini o file audio. Oggi disponiamo di applicazioni Big Data per l’elaborazione e la raccolta continue di dati in streaming.

Ecco alcuni esempi di come le aziende utilizzano i big data:

• Le società di servizi finanziari utilizzano sistemi di big data per attività come la gestione del rischio e l’analisi in tempo reale dei dati di mercato.
• Nel settore energetico , i big data aiutano le compagnie petrolifere e del gas a scoprire siti di perforazione promettenti e a monitorare le operazioni degli oleodotti. Allo stesso modo, i servizi pubblici lo utilizzano per supervisionare i sistemi di rete elettrica.
• I produttori e le società di trasporti dipendono dai big data per semplificare la gestione della catena di fornitura e migliorare l’efficienza dei percorsi di consegna.

Perché i Big Data sono importanti per l’e-commerce

I big data possono essere paragonati a un oceano enorme, in rapido movimento e incredibilmente vario. Un mare di dati, raccolti da innumerevoli fonti, avanza ogni secondo. La sfida non è raccogliere questi dati; è capire cosa fare con tutto questo.

Le aziende con una presenza di vendita al dettaglio online stanno cogliendo l’opportunità di utilizzare i dati per ottenere preziose informazioni sul comportamento dei clienti, che, a loro volta, li aiutano a migliorare l’esperienza complessiva del cliente.

Come mostra la ricerca di Zippia, il 97,2% delle aziende investe in big data e intelligenza artificiale. Ogni interazione, clic, acquisto o recensione del cliente contribuisce a questo tesoro di dati.

I big data aiutano aziende come Amazon a fornire consigli personalizzati sui prodotti basati sulla cronologia di navigazione e di acquisto del cliente, aumentando le vendite. Inoltre, consente alle piattaforme di e-commerce di monitorare e analizzare il comportamento dei clienti per ottimizzare i negozi online, portando a tassi di conversione e profitti più elevati.

4 vantaggi dell’e-commerce basati sui big data

Nel campo dell'e-commerce, il vantaggio dei big data è la velocità con cui puoi prendere decisioni e determinare se sei in testa alla classifica o se stai perdendo terreno rispetto alla concorrenza.

Ecco quattro esempi di come i Big Data migliorano l’e-commerce:

1. Esperienza cliente personalizzata

Analizzando il tuo comportamento online, inclusa la cronologia di navigazione e di acquisto, insieme alle interazioni sui social media, le aziende possono offrire un'esperienza di acquisto che sembra fatta su misura.

Attraverso l’analisi dei big data, le aziende di e-commerce possono creare una visione completa dei propri clienti. Ciò li aiuta a classificare i clienti in base a fattori quali sesso, posizione e attività sui social media per creare e-mail personalizzate, sviluppare strategie di marketing per vari segmenti di clienti e rilasciare prodotti su misura per diversi gruppi di consumatori.

2. Miglioramento delle operazioni e della gestione dei dati

I Big Data possono aiutare le aziende a migliorare le operazioni di e-commerce sia back-end che front-end. Ad esempio, attraverso l’analisi dei dati di vendita passati, le aziende possono anticipare le tendenze di acquisto future per gestire le proprie scorte in modo più efficiente. Questa informazione può anche aiutare a ridurre i costi di inventario.

Le aziende possono anche utilizzare l’analisi predittiva, alimentata dai big data, per stimare il tempo medio di attesa alla cassa e implementare miglioramenti per semplificare il checkout per una migliore CX.

Nel frattempo, i big data stanno migliorando la gestione della supply chain e l’ottimizzazione delle consegne supportando il monitoraggio e la gestione delle spedizioni in tempo reale, garantendo che i pacchi arrivino tempestivamente per una maggiore soddisfazione del cliente. L'analisi dei dati può automatizzare i sistemi di gestione dei resi e dei rimborsi, garantendo un processo fluido e senza problemi.

3. Previsioni accurate = maggiori entrate

Comprendendo il comportamento e le preferenze di acquisto, le aziende possono perfezionare i propri sforzi di marketing per rivolgersi ai clienti giusti. Ad esempio, ci sono molte più possibilità che qualcuno apra un'e-mail se è su misura per lui piuttosto che un messaggio generico.

Gli algoritmi di intelligenza artificiale utilizzano i big data per prevedere gli acquisti e i tempi futuri dei clienti. Marchi come Sephora e Netflix utilizzano i big data per monitorare le azioni degli utenti e tenere traccia delle preferenze dei clienti. Con i big data, un marchio può prevedere il valore della vita di un cliente studiando la cronologia degli acquisti.

Inoltre, attraverso l’analisi competitiva, le aziende possono adeguare continuamente le proprie offerte e i propri prezzi, aumentando le possibilità che qualcuno acquisti.

4. Migliore prevenzione delle frodi e gestione dei rischi

Identificando modelli e tendenze nei dati dei clienti, le aziende possono rilevare anomalie che potrebbero indicare attività fraudolente. Ad esempio, se un cliente in genere effettua piccoli acquisti nel proprio Paese, ma improvvisamente tenta una transazione di grandi dimensioni da una località estera, il sistema può contrassegnarlo come sospetto.

Questo rilevamento tempestivo aiuta le aziende a ridurre il rischio di riciclaggio di denaro, proteggendo così sia se stesse che i propri clienti.

I sistemi di riconoscimento facciale e verifica dell’identità basati sull’intelligenza artificiale offrono una maggiore sicurezza dell’e-commerce grazie alla loro capacità di rilevare clienti falsi. Questi sistemi utilizzano modelli ML addestrati su set di big data di caratteristiche facciali e dati biometrici. I clienti verificano la propria identità scattandosi un selfie o utilizzando le proprie impronte digitali. Gli algoritmi AI analizzano questi punti dati biometrici e li confrontano con i database interni. Ciò fornisce un'esperienza utente fluida e sicura e riduce il rischio di furto di identità.

Rischi per la sicurezza del commercio elettronico legati ai big data

I Big Data, sebbene trasformativi, comportano sfide per la sicurezza. Le aziende di e-commerce devono garantire di gestire in modo responsabile i dati dei clienti e di implementare misure di sicurezza complete per proteggersi da questi rischi:

• Violazioni dei dati: le piattaforme di e-commerce immagazzinano un tesoro di dati dei clienti, rendendole un obiettivo redditizio per gli attacchi informatici. Mantenere una solida sicurezza per proteggersi dalle violazioni dei dati è una sfida costante. Anche una singola violazione può portare all’esposizione di informazioni sensibili sui clienti e minare la fiducia.
• Scalabilità: poiché le aziende di e-commerce raccolgono più dati nel tempo, devono garantire che la loro infrastruttura di sicurezza possa scalare di conseguenza. Gestire grandi volumi di dati in modo sicuro non è un’impresa da poco.
• Rischi di terze parti: le piattaforme di e-commerce spesso si affidano a fornitori di terze parti per vari servizi, come hosting, analisi dei dati ed elaborazione dei pagamenti. Queste partnership possono introdurre rischi per la sicurezza se non gestite con attenzione.
• Conformità: i marchi rischiano sanzioni e multe se entrano in conflitto con normative come il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) e il California Consumer Privacy Act (CCPA).

Detto questo, il futuro dei big data nell’e-commerce appare luminoso. I data scientist stanno lavorando per integrare più da vicino l’analisi predittiva avanzata con l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico. Ciò suggerisce che l’impatto dei big data sull’e-commerce è destinato a crescere.