Big data e-commerce: co marki muszą wiedzieć

W miarę wzrostu ilości danych firmy korzystają z najnowocześniejszych technologii, aby wykorzystać potencjał analityki danych. Ponieważ do roku 2025 ilość danych ma osiągnąć 180 zettabajtów, liderzy handlu elektronicznego poszukują dużych zbiorów danych, aby napędzać przyszłe innowacje.

Handel elektroniczny oparty na dużych zbiorach danych odnosi się do podejścia, które wykorzystuje dane i analizy w celu zwiększenia zaangażowania klientów, zwiększenia sprzedaży i dostosowania doświadczeń zakupowych.

Ale czym właściwie są duże zbiory danych? Co ważniejsze, jaki wpływ ma to na jedną z najszybciej rozwijających się gałęzi przemysłu naszych czasów?

Definicja Big Data + przykłady

Duże zbiory danych to połączenie ustrukturyzowanych, częściowo ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych gromadzonych przez organizacje, które można wykorzystać do spostrzeżeń i wykorzystać w zaawansowanych analizach, takich jak modelowanie predykcyjne i uczenie maszynowe.

Systemy dużych zbiorów danych wraz z innymi narzędziami analitycznymi stały się niezbędne ze względu na trzy kluczowe cechy dużych zbiorów danych: ilość danych z różnych źródeł, różnorodne typy danych, które obejmują oraz dużą prędkość, z jaką te dane są generowane, zbierane i przetwarzane.

Big data pochodzą ze źródeł zewnętrznych, takich jak dane z rynków finansowych, dane użytkowników, aktualizacje pogody, warunki na drogach, dane geograficzne i wyniki badań naukowych, a także dane generowane wewnątrz firmy. Big data nie ogranicza się tylko do tekstu i liczb; obejmuje filmy, obrazy lub pliki audio. Obecnie dysponujemy aplikacjami Big Data do ciągłego przetwarzania i gromadzenia danych przesyłanych strumieniowo.

Oto kilka przykładów wykorzystania dużych zbiorów danych przez firmy:

• Firmy świadczące usługi finansowe wykorzystują systemy Big Data do zadań takich jak zarządzanie ryzykiem i analiza danych rynkowych w czasie rzeczywistym.
• W sektorze energetycznym duże zbiory danych pomagają przedsiębiorstwom naftowym i gazowym odkrywać obiecujące miejsca wierceń i monitorować eksploatację rurociągów. Podobnie przedsiębiorstwa użyteczności publicznej wykorzystują go do nadzorowania systemów sieci elektrycznych.
• Producenci i firmy transportowe polegają na dużych zbiorach danych, aby usprawnić zarządzanie łańcuchem dostaw i poprawić efektywność tras dostaw.

Dlaczego big data jest ważne dla e-commerce

Big data można porównać do ogromnego, szybko poruszającego się i niezwykle zróżnicowanego oceanu. Morze danych zebranych z niezliczonych źródeł napływa co sekundę. Wyzwaniem nie jest gromadzenie tych danych; zastanawia się, co z tym wszystkim zrobić.

Firmy prowadzące sprzedaż detaliczną w Internecie korzystają z okazji, aby wykorzystać dane w celu uzyskania cennych informacji na temat zachowań klientów, co z kolei pomaga im poprawić ogólną jakość obsługi klienta.

Jak pokazują badania Zippi, 97,2% firm inwestuje w big data i sztuczną inteligencję. Każda interakcja z klientem, kliknięcie, zakup lub recenzja przyczynia się do powstania tej skarbnicy danych.

Big data pomaga firmom takim jak Amazon dostarczać spersonalizowane rekomendacje produktów na podstawie historii przeglądania i zakupów klienta, zwiększając sprzedaż. Dodatkowo umożliwia platformom e-commerce śledzenie i analizowanie zachowań klientów w celu optymalizacji sklepów internetowych, co prowadzi do wyższych współczynników konwersji i zysków.

4 korzyści z handlu elektronicznego big data

W dziedzinie handlu elektronicznego zaletą dużych zbiorów danych jest szybkość, z jaką możesz podejmować decyzje i określać, czy jesteś liderem, czy pozostajesz w tyle za konkurencją.

Oto cztery przykłady tego, jak big data usprawnia handel elektroniczny:

1. Spersonalizowane doświadczenie klienta

Analizując Twoje zachowanie online, w tym historię przeglądania i zakupów, a także interakcje w mediach społecznościowych, firmy mogą zapewnić zakupy dostosowane do indywidualnych potrzeb.

Dzięki analizie Big Data firmy z branży e-commerce mogą uzyskać pełny obraz swoich klientów. Pomaga im to kategoryzować klientów według czynników takich jak płeć, lokalizacja i aktywność w mediach społecznościowych, aby tworzyć spersonalizowane e-maile, opracowywać strategie marketingowe dla różnych segmentów klientów i udostępniać produkty dostosowane do różnych grup konsumentów.

2. Ulepszone operacje i zarządzanie danymi

Big data może pomóc firmom ulepszyć zarówno operacje e-commerce na zapleczu, jak i na froncie. Na przykład dzięki analizie danych dotyczących wcześniejszej sprzedaży firmy mogą przewidywać przyszłe trendy zakupowe, aby efektywniej zarządzać zapasami. Ta wiedza może nawet pomóc w obniżeniu kosztów zapasów.

Firmy mogą również korzystać z analiz predykcyjnych opartych na dużych zbiorach danych, aby oszacować średni czas oczekiwania przy kasie i wdrożyć ulepszenia w celu usprawnienia realizacji transakcji w celu uzyskania lepszego CX.

Tymczasem big data usprawnia zarządzanie łańcuchem dostaw i optymalizację dostaw, wspierając śledzenie przesyłek w czasie rzeczywistym i zarządzanie nimi, zapewniając szybkie dotarcie paczek, co zwiększa zadowolenie klientów. Analityka danych może zautomatyzować systemy zarządzania zwrotami i zwrotami, zapewniając płynny i bezproblemowy proces.

3. Dokładne prognozy = większe przychody

Rozumiejąc zachowania i preferencje zakupowe, firmy mogą udoskonalić swoje działania marketingowe, aby dotrzeć do właściwych klientów. Na przykład istnieje znacznie większe prawdopodobieństwo, że ktoś otworzy wiadomość e-mail, jeśli będzie ona dostosowana do tej osoby, a nie będzie to zwykła wiadomość.

Algorytmy sztucznej inteligencji wykorzystują duże zbiory danych do prognozowania przyszłych zakupów i terminów klientów. Marki takie jak Sephora i Netflix wykorzystują duże zbiory danych do monitorowania działań użytkowników i śledzenia preferencji klientów. Dzięki Big Data marka może przewidzieć życiową wartość klienta, badając jego historię zakupów.

Ponadto dzięki analizie konkurencji firmy mogą stale dostosowywać swoją ofertę i ceny, zwiększając szanse, że ktoś dokona zakupu.

4. Lepsze zapobieganie oszustwom i zarządzanie ryzykiem

Identyfikując wzorce i trendy w danych klientów, firmy mogą wykryć anomalie, które mogą oznaczać oszukańcze działania. Na przykład, jeśli klient zazwyczaj dokonuje niewielkich zakupów w swoim kraju, ale nagle próbuje przeprowadzić dużą transakcję za granicą, system może oznaczyć ją jako podejrzaną.

To szybkie wykrywanie pomaga firmom zmniejszyć ryzyko prania pieniędzy, chroniąc w ten sposób zarówno siebie, jak i swoich klientów.

Oparte na sztucznej inteligencji systemy rozpoznawania twarzy i weryfikacji tożsamości zapewniają dodatkowe bezpieczeństwo handlu elektronicznego dzięki możliwości wykrywania fałszywych klientów. Systemy te wykorzystują modele uczenia maszynowego wytrenowane na dużych zbiorach danych dotyczących cech twarzy i danych biometrycznych. Klienci weryfikują swoją tożsamość poprzez zrobienie sobie selfie lub odciski palców. Algorytmy AI analizują te punkty danych biometrycznych i porównują je z wewnętrznymi bazami danych. Zapewnia to bezproblemową i bezpieczną obsługę użytkownika oraz zmniejsza ryzyko kradzieży tożsamości.

Zagrożenia bezpieczeństwa handlu elektronicznego związane z dużymi zbiorami danych

Big data, choć transformacyjne, wiążą się z wyzwaniami w zakresie bezpieczeństwa. Firmy zajmujące się handlem elektronicznym muszą upewnić się, że odpowiedzialnie obchodzą się z danymi klientów i wdrażają kompleksowe środki bezpieczeństwa w celu ochrony przed następującymi zagrożeniami:

• Naruszenia danych: platformy handlu elektronicznego przechowują skarbnicę danych klientów, co czyni je lukratywnym celem cyberataków. Utrzymanie solidnych zabezpieczeń w celu ochrony przed naruszeniami danych jest ciągłym wyzwaniem. Nawet pojedyncze naruszenie może prowadzić do ujawnienia wrażliwych informacji o kliencie i podważenia zaufania.
• Skalowalność: Ponieważ firmy zajmujące się handlem elektronicznym gromadzą z biegiem czasu coraz więcej danych, muszą zapewnić odpowiednią skalowalność swojej infrastruktury bezpieczeństwa. Bezpieczne przetwarzanie dużych ilości danych to nie lada wyzwanie.
• Ryzyko stron trzecich: platformy handlu elektronicznego często korzystają z zewnętrznych dostawców różnych usług, takich jak hosting, analiza danych i przetwarzanie płatności. Partnerstwa te mogą powodować zagrożenia bezpieczeństwa, jeśli nie są starannie zarządzane.
• Zgodność: marki ryzykują karami i grzywnami, jeśli naruszą przepisy takie jak Ogólne rozporządzenie o ochronie danych (RODO) i kalifornijska ustawa o ochronie prywatności konsumentów (CCPA).

To powiedziawszy, przyszłość dużych zbiorów danych w handlu elektronicznym rysuje się w jasnych barwach. Analitycy zajmujący się danymi pracują nad ściślejszą integracją zaawansowanej analizy predykcyjnej ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym. Sugeruje to, że wpływ big data na handel elektroniczny będzie coraz większy.