E-commerce de big data: o que as marcas precisam saber

À medida que os volumes de dados crescem, as empresas utilizam tecnologias de ponta para aproveitar o poder da ciência de dados. Com o volume de dados previsto para atingir 180 zettabytes até 2025, os líderes do comércio eletrónico estão a recorrer ao big data para impulsionar a inovação futura.

O comércio eletrônico de big data refere-se a uma abordagem que aproveita dados e análises para aumentar o envolvimento do cliente, impulsionar as vendas e personalizar a experiência de compra.

Mas o que é exatamente big data? Mais importante ainda, como está a influenciar uma das indústrias de mais rápido crescimento dos nossos tempos?

Definição de big data + exemplos

Big data refere-se a uma combinação de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados coletados pelas organizações, que podem ser aproveitados para obter insights e usados ​​em análises avançadas, como modelagem preditiva e aprendizado de máquina.

Os sistemas de big data, juntamente com outras ferramentas analíticas, tornaram-se vitais devido às três características principais do big data: o volume de dados em várias fontes, os diversos tipos de dados que abrange e a alta velocidade com que esses dados são gerados. coletados e processados.

Big data vem de fontes externas, como dados do mercado financeiro, dados de usuários, atualizações meteorológicas, condições de tráfego, dados geográficos e resultados de pesquisas científicas, além de dados gerados dentro de uma empresa. Big data não se limita apenas a texto ou números; inclui vídeos, imagens ou arquivos de áudio. Hoje, temos aplicativos de big data para processamento e coleta contínua de dados de streaming.

Aqui estão alguns exemplos de como as empresas usam big data:

• As empresas de serviços financeiros empregam sistemas de big data para tarefas como gestão de riscos e análise em tempo real de dados de mercado.
• No sector da energia , os big data ajudam as empresas de petróleo e gás a descobrir locais de perfuração promissores e a monitorizar as operações dos oleodutos. Da mesma forma, as concessionárias utilizam-no para supervisionar os sistemas da rede elétrica.
• Os fabricantes e as empresas de transporte dependem de big data para agilizar a gestão da cadeia de abastecimento e melhorar a eficiência das rotas de entrega.

Por que o big data é importante para o comércio eletrônico

Big data pode ser comparado a um oceano enorme, em rápido movimento e incrivelmente variado. Um mar de dados, coletados de inúmeras fontes, avançando a cada segundo. O desafio não é coletar esses dados; é descobrir o que fazer com tudo isso.

As empresas com presença no varejo online estão aproveitando a oportunidade de usar dados para obter informações valiosas sobre o comportamento do cliente, o que, por sua vez, as ajuda a melhorar a experiência geral do cliente.

Como mostra a pesquisa da Zippia, 97,2% das empresas estão investindo em big data e inteligência artificial. Cada interação, clique, compra ou avaliação do cliente contribui para esse tesouro de dados.

O big data ajuda empresas como a Amazon a fornecer recomendações personalizadas de produtos com base no histórico de navegação e compras do cliente, aumentando as vendas. Além disso, permite que as plataformas de comércio eletrônico rastreiem e analisem o comportamento do cliente para otimizar as lojas online, levando a maiores taxas de conversão e lucros.

4 benefícios do comércio eletrônico de big data

No domínio do comércio eletrônico, o benefício do big data é a velocidade com que você pode tomar decisões e determinar se está liderando o grupo ou ficando atrás de seus concorrentes.

Aqui estão quatro exemplos de como o big data melhora o comércio eletrônico:

1. Experiência personalizada do cliente

Ao analisar o seu comportamento online, incluindo o histórico de navegação e compras, juntamente com as interações nas redes sociais, as empresas podem proporcionar uma experiência de compra personalizada.

Por meio da análise de big data, as empresas de comércio eletrônico podem construir uma visão completa de seus clientes. Isso os ajuda a categorizar os clientes por fatores como gênero, localização e atividade nas redes sociais para criar e-mails personalizados, desenvolver estratégias de marketing para vários segmentos de clientes e lançar produtos adaptados a diferentes grupos de consumidores.

2. Operações e gerenciamento de dados aprimorados

O big data pode ajudar as empresas a melhorar suas operações de comércio eletrônico back-end e front-end. Por exemplo, através da análise de dados de vendas anteriores, as empresas podem antecipar tendências futuras de compras, a fim de gerir os seus stocks de forma mais eficiente. Essa percepção pode até ajudar a reduzir os custos de estoque.

As empresas também podem usar análises preditivas, alimentadas por big data, para estimar o tempo médio de espera no checkout e implementar melhorias para agilizar o checkout e melhorar a CX.

Enquanto isso, o big data está melhorando o gerenciamento da cadeia de suprimentos e a otimização das entregas, apoiando o rastreamento e o gerenciamento de remessas em tempo real, garantindo que os pacotes cheguem prontamente para aumentar a satisfação do cliente. A análise de dados pode automatizar os sistemas de gerenciamento de devoluções e reembolsos, garantindo um processo tranquilo e descomplicado.

3. Previsões precisas = mais receita

Ao compreender o comportamento e as preferências de compra, as empresas podem refinar seus esforços de marketing para atingir os clientes certos. Por exemplo, há uma chance muito maior de alguém abrir um e-mail se ele for personalizado para essa pessoa, em vez de uma mensagem genérica.

Os algoritmos de IA usam big data para prever compras e prazos futuros dos clientes. Marcas como Sephora e Netflix usam big data para monitorar as ações dos usuários e rastrear as preferências dos clientes. Com big data, uma marca pode prever o valor vitalício de um cliente estudando seu histórico de compras.

Além disso, por meio da análise competitiva, as empresas podem ajustar continuamente suas ofertas e preços, aumentando as chances de alguém comprar.

4. Melhor prevenção de fraudes e gestão de riscos

Ao identificar padrões e tendências nos dados dos clientes, as empresas podem detectar anomalias que podem significar atividades fraudulentas. Por exemplo, se um cliente normalmente faz pequenas compras no seu país, mas subitamente tenta fazer uma grande transação a partir de um local estrangeiro, o sistema pode sinalizá-la como suspeita.

Esta detecção atempada ajuda as empresas a reduzir o risco de branqueamento de capitais, protegendo assim a si mesmas e aos seus clientes.

Os sistemas de reconhecimento facial e verificação de identidade baseados em IA oferecem segurança adicional ao comércio eletrônico por sua capacidade de detectar clientes falsos. Esses sistemas usam modelos de ML treinados em conjuntos de big data de características faciais e dados biométricos. Os clientes verificam suas identidades tirando uma selfie ou usando suas impressões digitais. Algoritmos de IA analisam esses pontos de dados biométricos e os comparam com bancos de dados internos. Isso proporciona uma experiência de usuário segura e contínua e reduz o risco de roubo de identidade.

Riscos de segurança do comércio eletrônico de big data

O big data, embora transformador, traz consigo desafios de segurança. As empresas de comércio eletrônico precisam garantir que estão lidando com os dados dos clientes de maneira responsável e implementando medidas de segurança abrangentes para se protegerem contra estes riscos:

• Violações de dados: as plataformas de comércio eletrônico armazenam um tesouro de dados de clientes, tornando-as alvos lucrativos para ataques cibernéticos. Manter uma segurança robusta para proteger contra violações de dados é um desafio constante. Mesmo uma única violação pode levar à exposição de informações confidenciais do cliente e minar a confiança.
• Escalabilidade: À medida que as empresas de comércio eletrónico recolhem mais dados ao longo do tempo, devem garantir que a sua infraestrutura de segurança pode ser dimensionada em conformidade. Lidar com grandes volumes de dados com segurança não é tarefa fácil.
• Riscos de terceiros: as plataformas de comércio eletrônico geralmente dependem de fornecedores terceirizados para vários serviços, como hospedagem, análise de dados e processamento de pagamentos. Estas parcerias podem introduzir riscos de segurança se não forem cuidadosamente geridas.
• Conformidade: as marcas correm o risco de sofrer penalidades e multas se entrarem em conflito com regulamentações como o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) e a Lei de Privacidade do Consumidor da Califórnia (CCPA).

Dito isto, o futuro do big data no comércio eletrónico parece brilhante. Os cientistas de dados estão trabalhando para integrar mais estreitamente a análise preditiva avançada com IA e aprendizado de máquina. Isto sugere que o impacto do big data no comércio eletrónico só deverá crescer.