Comerțul electronic de date mari: Ce trebuie să știe mărcile

Pe măsură ce volumul de date crește, companiile folosesc tehnologii de ultimă oră pentru a profita de puterea științei datelor. Având în vedere că volumul de date estimat să ajungă la 180 zettabytes până în anul 2025, liderii comerțului electronic caută date mari pentru a stimula inovația viitoare.

Comerțul electronic cu date mari se referă la o abordare care utilizează date și analize pentru a crește implicarea clienților, a crește vânzările și a personaliza experiența de cumpărături.

Dar ce sunt mai exact big data? Mai important, cum influențează aceasta una dintre industriile cu cea mai rapidă creștere din timpurile noastre?

Definiție de date mari + exemple

Big data se referă la o combinație de date structurate, semi-structurate și nestructurate colectate de organizații, care pot fi valorificate pentru informații și utilizate în analize avansate, cum ar fi modelarea predictivă și învățarea automată.

Sistemele de date mari, împreună cu alte instrumente de analiză, au devenit vitale datorită celor trei caracteristici cheie ale datelor mari: volumul de date din diverse surse, diversele tipuri de date pe care le cuprinde și viteza mare cu care sunt generate aceste date, colectate și prelucrate.

Big Data provine din surse externe, cum ar fi datele pieței financiare, datele utilizatorilor, actualizările meteo, condițiile de trafic, datele geografice și rezultatele cercetării științifice, în plus față de datele generate în cadrul unei companii. Big Data nu se limitează doar la text sau numere; include videoclipuri, imagini sau fișiere audio. Astăzi, avem aplicații de date mari pentru procesarea și colectarea continuă a datelor în flux.

Iată câteva exemple despre modul în care companiile utilizează datele mari:

• Companiile de servicii financiare folosesc sisteme de date mari pentru sarcini precum managementul riscurilor și analiza în timp real a datelor pieței.
• În sectorul energetic , big data ajută companiile de petrol și gaze să descopere site-uri de foraj promițătoare și să monitorizeze operațiunile conductelor. În mod similar, utilitățile îl folosesc pentru a supraveghea sistemele de rețea electrică.
• Producătorii și companiile de transport depind de big data pentru a eficientiza gestionarea lanțului de aprovizionare și pentru a îmbunătăți eficiența rutelor de livrare.

De ce big data este importantă pentru comerțul electronic

Big Data poate fi comparată cu un ocean masiv, în mișcare rapidă și incredibil de variat. O mare de date, culese din nenumărate surse, care avansează în fiecare secundă. Provocarea nu este colectarea acestor date; este să-ți dai seama ce să faci cu toate acestea.

Companiile cu o prezență de retail online profită de oportunitatea de a folosi datele pentru a obține informații valoroase asupra comportamentului clienților, ceea ce, la rândul său, îi ajută să îmbunătățească experiența generală a clienților.

După cum arată cercetările Zippia, 97,2% dintre companii investesc în date mari și inteligență artificială. Fiecare interacțiune cu clientul, clic, achiziție sau recenzie contribuie la acest tezaur de date.

Big Data ajută companii precum Amazon să ofere recomandări personalizate de produse bazate pe istoricul de navigare și achiziții al unui client, crescând vânzările. În plus, permite platformelor de comerț electronic să urmărească și să analizeze comportamentul clienților pentru a optimiza magazinele online, ceea ce duce la rate de conversie și profituri mai mari.

4 avantaje ale comerțului electronic de date mari

În domeniul comerțului electronic, avantajul datelor mari este viteza cu care puteți lua decizii și puteți determina dacă sunteți în fruntea grupului sau rămâneți în urma concurenților.

Iată patru exemple despre modul în care big data îmbunătățește comerțul electronic:

1. Experiență personalizată a clienților

Analizând comportamentul dvs. online, inclusiv istoricul de navigare și achiziții, împreună cu interacțiunile cu rețelele sociale, companiile pot oferi o experiență de cumpărături care se simte personalizată.

Prin analiza datelor mari, companiile de comerț electronic își pot construi o imagine completă asupra clienților lor. Acest lucru îi ajută să clasifice clienții în funcție de factori precum sex, locație și activitatea pe rețelele sociale pentru a crea e-mailuri personalizate, a dezvolta strategii de marketing pentru diverse segmente de clienți și a lansa produse adaptate diferitelor grupuri de consumatori.

2. Operațiuni îmbunătățite și gestionarea datelor

Big Data poate ajuta companiile să-și îmbunătățească atât operațiunile de comerț electronic back-end, cât și cele front-end. De exemplu, prin analiza datelor de vânzări anterioare, companiile pot anticipa tendințele viitoare de cumpărare pentru a-și gestiona stocul mai eficient. Această perspectivă poate ajuta chiar la reducerea costurilor de stoc.

Companiile pot folosi, de asemenea, analize predictive, alimentate de date mari, pentru a estima timpul mediu de așteptare pentru finalizarea plății și pentru a implementa îmbunătățiri pentru a eficientiza procesul de plată pentru o mai bună CX.

Între timp, big data îmbunătățește gestionarea lanțului de aprovizionare și optimizarea livrărilor prin sprijinirea urmăririi și gestionării în timp real a expedierilor, asigurându-se că pachetele sosesc prompt pentru o satisfacție sporită a clienților. Analiza datelor poate automatiza sistemele de gestionare a returnărilor și rambursărilor, asigurând un proces fără probleme, fără probleme.

3. Previziuni precise = mai multe venituri

Înțelegând comportamentul și preferințele de cumpărare, companiile își pot perfecționa eforturile de marketing pentru a viza clienții potriviți. De exemplu, există o șansă mult mai mare ca cineva să deschidă un e-mail dacă este adaptat pentru el, mai degrabă decât mesaje generice.

Algoritmii AI folosesc date mari pentru a prognoza viitoarele achiziții ale clienților și calendarul. Mărcile precum Sephora și Netflix folosesc date mari pentru a monitoriza acțiunile utilizatorilor și pentru a urmări preferințele clienților. Cu date mari, o marcă poate prezice valoarea de viață a unui client, studiind istoricul achizițiilor.

În plus, prin analiza competitivă, companiile își pot ajusta în mod continuu ofertele și prețurile, crescând șansele ca cineva să cumpere.

4. O mai bună prevenire a fraudei și management al riscului

Prin identificarea tiparelor și tendințelor în datele clienților, companiile pot detecta anomalii care ar putea semnifica activități frauduloase. De exemplu, dacă un client face de obicei mici achiziții în țara sa, dar încearcă brusc o tranzacție mare dintr-o locație străină, sistemul o poate semnala ca suspectă.

Această detectare în timp util ajută companiile să reducă riscul spălării banilor, protejându-se astfel atât pe ei înșiși, cât și pe clienții lor.

Sistemele de recunoaștere facială și de verificare a identității bazate pe inteligență artificială oferă un plus de securitate pentru comerțul electronic pentru capacitatea lor de a detecta clienții falși. Aceste sisteme folosesc modele ML instruite pe seturi de date mari de trăsături faciale și date biometrice. Clienții își verifică identitatea făcându-se un selfie sau folosind amprentele digitale. Algoritmii AI analizează aceste puncte de date biometrice și le compară cu bazele de date interne. Acest lucru oferă o experiență de utilizator fără întreruperi și sigură și reduce riscul furtului de identitate.

Riscuri de securitate pentru comerțul electronic de date mari

Big Data, deși transformatoare, vine cu provocări de securitate. Întreprinderile de comerț electronic trebuie să se asigure că gestionează în mod responsabil datele clienților și pun în aplicare măsuri de securitate cuprinzătoare pentru a se proteja împotriva acestor riscuri:

• Încălcări ale datelor: platformele de comerț electronic stochează o comoară de date despre clienți, făcându-le ținte profitabile pentru atacurile cibernetice. Menținerea securității solide pentru a proteja împotriva încălcării datelor este o provocare constantă. Chiar și o singură încălcare poate duce la expunerea informațiilor sensibile ale clienților și poate eroda încrederea.
• Scalabilitate: Pe măsură ce companiile de comerț electronic colectează mai multe date de-a lungul timpului, trebuie să se asigure că infrastructura lor de securitate se poate scala în consecință. Gestionarea în siguranță a unor volume mari de date nu este o sarcină mică.
• Riscuri ale terților: platformele de comerț electronic se bazează adesea pe furnizori terți pentru diverse servicii, cum ar fi găzduirea, analiza datelor și procesarea plăților. Aceste parteneriate pot introduce riscuri de securitate dacă nu sunt gestionate cu atenție.
• Conformitate: mărcile riscă sancțiuni și amenzi dacă încalcă reglementări precum Regulamentul general privind protecția datelor (GDPR) și Legea privind confidențialitatea consumatorilor din California (CCPA).

Acestea fiind spuse, viitorul datelor mari în comerțul electronic pare luminos. Oamenii de știință de date lucrează pentru a integra mai strâns analiza predictivă avansată cu inteligența artificială și învățarea automată. Acest lucru sugerează că impactul datelor mari asupra comerțului electronic este pe cale să crească.