Электронная коммерция с большими данными: что нужно знать брендам

По мере роста объемов данных компании используют передовые технологии, чтобы задействовать возможности науки о данных. Поскольку к 2025 году объем данных, по прогнозам, достигнет 180 зеттабайт, лидеры электронной коммерции обращаются к большим данным для стимулирования будущих инноваций.

Электронная коммерция с использованием больших данных — это подход, который использует данные и аналитику для повышения вовлеченности клиентов, увеличения продаж и адаптации опыта покупок.

Но что такое большие данные? Что еще более важно, как это влияет на одну из самых быстрорастущих отраслей нашего времени?

Определение больших данных + примеры

Большие данные — это смесь структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных, собранных организациями, которые можно использовать для получения ценной информации и использования в расширенной аналитике, такой как прогнозное моделирование и машинное обучение.

Системы больших данных, наряду с другими инструментами аналитики, стали жизненно важными из-за трех ключевых характеристик больших данных: объема данных в различных источниках, разнообразных типов данных, которые они охватывают, и высокой скорости, с которой эти данные генерируются. собраны и обработаны.

Большие данные поступают из внешних источников, таких как данные финансового рынка, пользовательские данные, обновления погоды, условия дорожного движения, географические данные и результаты научных исследований, а также данные, генерируемые внутри компании. Большие данные не ограничиваются только текстом или числами; он включает видео, изображения или аудиофайлы. Сегодня у нас есть приложения для работы с большими данными, предназначенные для непрерывной обработки и сбора потоковых данных.

Вот несколько примеров того, как компании используют большие данные:

• Компании, предоставляющие финансовые услуги, используют системы больших данных для таких задач, как управление рисками и анализ рыночных данных в реальном времени.
• В энергетическом секторе большие данные помогают нефтегазовым компаниям обнаруживать перспективные места бурения и контролировать работу трубопроводов. Аналогично, коммунальные предприятия используют его для наблюдения за электросетевыми системами.
• Производители и транспортные компании полагаются на большие данные для оптимизации управления цепочками поставок и повышения эффективности маршрутов доставки.

Почему большие данные важны для электронной коммерции

Большие данные можно сравнить с огромным, быстро движущимся и невероятно разнообразным океаном. Море данных, собранных из бесчисленных источников, растет каждую секунду. Задача не в сборе этих данных; он думает, что со всем этим делать.

Компании, осуществляющие розничную торговлю в Интернете, пользуются возможностью использовать данные для получения ценной информации о поведении клиентов, что, в свою очередь, помогает им улучшить общее качество обслуживания клиентов.

Как показывает исследование Zippia, 97,2% предприятий инвестируют в большие данные и искусственный интеллект. Каждое взаимодействие с клиентом, клик, покупка или отзыв вносят свой вклад в эту сокровищницу данных.

Большие данные помогают таким компаниям, как Amazon, предоставлять персонализированные рекомендации по продуктам на основе истории посещений и покупок клиента, увеличивая продажи. Кроме того, это позволяет платформам электронной коммерции отслеживать и анализировать поведение клиентов для оптимизации интернет-магазинов, что приводит к более высоким показателям конверсии и прибыли.

4 преимущества электронной коммерции с большими данными

В сфере электронной коммерции преимуществом больших данных является скорость, с которой вы можете принимать решения и определять, лидируете вы или отстаете от конкурентов.

Вот четыре примера того, как большие данные улучшают электронную коммерцию:

1. Персонализированный опыт работы с клиентами

Анализируя ваше поведение в Интернете, включая историю посещений и покупок, а также взаимодействие в социальных сетях, компании могут обеспечить индивидуальный подход к покупкам.

Благодаря анализу больших данных компании электронной коммерции могут получить полное представление о своих клиентах. Это помогает им классифицировать клиентов по таким факторам, как пол, местоположение и активность в социальных сетях, чтобы создавать персонализированные электронные письма, разрабатывать маркетинговые стратегии для различных сегментов клиентов и выпускать продукты, адаптированные к различным группам потребителей.

2. Улучшение операций и управления данными.

Большие данные могут помочь компаниям улучшить как внутренние, так и внешние операции электронной коммерции. Например, посредством анализа данных о прошлых продажах компании могут предвидеть будущие тенденции покупок, чтобы более эффективно управлять своими запасами. Это понимание может даже помочь снизить затраты на складские запасы.

Компании также могут использовать прогнозную аналитику, основанную на больших данных, для оценки среднего времени ожидания при оформлении заказа и внедрения улучшений для оптимизации оформления заказа и улучшения клиентского опыта.

Между тем, большие данные улучшают управление цепочками поставок и оптимизацию доставки, поддерживая отслеживание и управление поставками в режиме реального времени, обеспечивая быструю доставку посылок и повышая удовлетворенность клиентов. Аналитика данных может автоматизировать системы управления возвратами и возмещениями, обеспечивая плавный и беспроблемный процесс.

3. Точные прогнозы = больше дохода

Понимая покупательское поведение и предпочтения, компании могут усовершенствовать свои маркетинговые усилия, чтобы ориентироваться на нужных клиентов. Например, вероятность того, что кто-то откроет электронное письмо, будет гораздо выше, если оно предназначено для него, а не для обычного сообщения.

Алгоритмы искусственного интеллекта используют большие данные для прогнозирования будущих покупок клиентов и их времени. Такие бренды, как Sephora и Netflix, используют большие данные для мониторинга действий пользователей и отслеживания предпочтений клиентов. Используя большие данные, бренд может предсказать пожизненную ценность клиента, изучая его историю покупок.

Кроме того, посредством конкурентного анализа компании могут постоянно корректировать свои предложения и цены, увеличивая вероятность того, что кто-то купит.

4. Улучшение предотвращения мошенничества и управления рисками

Выявляя закономерности и тенденции в данных о клиентах, компании могут обнаруживать аномалии, которые могут указывать на мошеннические действия. Например, если клиент обычно совершает небольшие покупки в своей стране, но внезапно пытается совершить крупную транзакцию из-за границы, система может пометить это как подозрительное.

Своевременное обнаружение помогает компаниям снизить риск отмывания денег, тем самым защищая как себя, так и своих клиентов.

Системы распознавания лиц и проверки личности на основе искусственного интеллекта обеспечивают дополнительную безопасность электронной коммерции благодаря способности обнаруживать фальшивых клиентов. Эти системы используют модели машинного обучения, обученные на больших наборах данных о чертах лица и биометрических данных. Клиенты подтверждают свою личность, делая селфи или используя отпечатки пальцев. Алгоритмы искусственного интеллекта анализируют эти биометрические данные и сравнивают их с внутренними базами данных. Это обеспечивает удобство и безопасность работы пользователя и снижает риск кражи личных данных.

Риски безопасности электронной коммерции с большими данными

Большие данные, хотя и преобразуют, сопряжены с проблемами безопасности. Предприятиям электронной коммерции необходимо обеспечить ответственное обращение с данными клиентов и внедрение комплексных мер безопасности для защиты от этих рисков:

• Утечки данных. Платформы электронной коммерции хранят кладезь данных о клиентах, что делает их прибыльной целью для кибератак. Поддержание надежной безопасности для защиты от утечки данных является постоянной проблемой. Даже единичное нарушение может привести к раскрытию конфиденциальной информации о клиентах и ​​подорвать доверие.
• Масштабируемость. Поскольку компании электронной коммерции со временем собирают больше данных, они должны обеспечить возможность соответствующего масштабирования своей инфраструктуры безопасности. Безопасная обработка больших объемов данных – непростая задача.
• Сторонние риски. Платформы электронной коммерции часто полагаются на сторонних поставщиков различных услуг, таких как хостинг, анализ данных и обработка платежей. Такое партнерство может создать угрозу безопасности, если им не будут тщательно управлять.
• Соблюдение требований: бренды рискуют получить санкции и штрафы, если они нарушают такие правила, как Общий регламент по защите данных (GDPR) и Калифорнийский закон о конфиденциальности потребителей (CCPA).

Тем не менее, будущее больших данных в электронной коммерции выглядит светлым. Ученые, работающие с данными, работают над более тесной интеграцией передовой прогнозной аналитики с искусственным интеллектом и машинным обучением. Это говорит о том, что влияние больших данных на электронную коммерцию будет только расти.