อีคอมเมิร์ซข้อมูลขนาดใหญ่: สิ่งที่แบรนด์จำเป็นต้องรู้

เมื่อปริมาณข้อมูลเติบโตขึ้น ธุรกิจต่างๆ ต่างก็ใช้เทคโนโลยีล้ำสมัยเพื่อใช้ประโยชน์จากพลังของวิทยาศาสตร์ข้อมูล ด้วยปริมาณข้อมูลที่คาดว่าจะสูงถึง 180 เซ็ตตะไบต์ภายในปี 2568 ผู้นำอีคอมเมิร์ซกำลังมองหาข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อขับเคลื่อนนวัตกรรมในอนาคต

อีคอมเมิร์ซข้อมูลขนาดใหญ่หมายถึงแนวทางที่ใช้ประโยชน์จากข้อมูลและการวิเคราะห์เพื่อเพิ่มการมีส่วนร่วมของลูกค้า เพิ่มยอดขาย และปรับแต่งประสบการณ์การช็อปปิ้ง

แต่ข้อมูลขนาดใหญ่คืออะไรกันแน่? ที่สำคัญกว่านั้น มันมีอิทธิพลต่ออุตสาหกรรมที่เติบโตเร็วที่สุดแห่งหนึ่งในยุคของเราอย่างไร

คำจำกัดความของข้อมูลขนาดใหญ่ + ตัวอย่าง

ข้อมูลขนาดใหญ่หมายถึงการผสมผสานระหว่างข้อมูลที่มีโครงสร้าง กึ่งมีโครงสร้าง และไม่มีโครงสร้างที่รวบรวมโดยองค์กรต่างๆ ซึ่งสามารถนำไปใช้เพื่อข้อมูลเชิงลึกและใช้ในการวิเคราะห์ขั้นสูง เช่น การสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์และการเรียนรู้ของเครื่อง

ระบบ Big Data พร้อมด้วยเครื่องมือวิเคราะห์อื่นๆ มีความสำคัญเนื่องจากลักษณะสำคัญสามประการของ Big Data ได้แก่ ปริมาณข้อมูลในแหล่งที่มาต่างๆ ข้อมูลประเภทต่างๆ ที่ครอบคลุม และความเร็วสูงที่ข้อมูลนี้ถูกสร้างขึ้น รวบรวมและประมวลผล

Big Data มาจากแหล่งภายนอก เช่น ข้อมูลตลาดการเงิน ข้อมูลผู้ใช้ ข้อมูลอัปเดตสภาพอากาศ สภาพการจราจร ข้อมูลทางภูมิศาสตร์ และผลการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ นอกเหนือจากข้อมูลที่สร้างขึ้นภายในบริษัท ข้อมูลขนาดใหญ่ไม่ได้จำกัดอยู่เพียงข้อความหรือตัวเลขเท่านั้น รวมถึงวิดีโอ รูปภาพ หรือไฟล์เสียง ปัจจุบัน เรามีแอปพลิเคชัน Big Data สำหรับการประมวลผลและรวบรวมข้อมูลการสตรีมอย่างต่อเนื่อง

นี่คือตัวอย่างบางส่วนของวิธีที่บริษัทต่างๆ ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่:

• บริษัทผู้ให้บริการทางการเงิน ใช้ระบบบิ๊กดาต้าสำหรับงานต่างๆ เช่น การบริหารความเสี่ยงและการวิเคราะห์ข้อมูลตลาดแบบเรียลไทม์
• ในภาคพลังงาน ข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยให้บริษัทน้ำมันและก๊าซค้นพบสถานที่ขุดเจาะที่มีศักยภาพและติดตามการดำเนินงานของท่อส่งน้ำมัน ในทำนองเดียวกัน สาธารณูปโภคก็ใช้เพื่อดูแลระบบโครงข่ายไฟฟ้า
• ผู้ผลิตและบริษัทขนส่ง พึ่งพาข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อปรับปรุงการจัดการห่วงโซ่อุปทานและปรับปรุงประสิทธิภาพของเส้นทางการจัดส่ง

ทำไม Big Data จึงมีความสำคัญต่ออีคอมเมิร์ซ

ข้อมูลขนาดใหญ่เปรียบได้กับมหาสมุทรขนาดมหึมา เคลื่อนที่อย่างรวดเร็ว และมีความหลากหลายอย่างไม่น่าเชื่อ ทะเลข้อมูลที่รวบรวมจากแหล่งนับไม่ถ้วนพุ่งทะยานไปข้างหน้าทุกวินาที ความท้าทายไม่ได้รวบรวมข้อมูลนี้ มันกำลังค้นหาว่าจะทำอย่างไรกับมันทั้งหมด

บริษัทที่มีการค้าปลีกออนไลน์กำลังคว้าโอกาสในการใช้ข้อมูลเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้า ซึ่งในทางกลับกันก็ช่วยให้พวกเขาปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าโดยรวมได้

จากการวิจัยของ Zippia แสดงให้เห็นว่า 97.2% ของธุรกิจกำลังลงทุนในข้อมูลขนาดใหญ่และปัญญาประดิษฐ์ การโต้ตอบ การคลิก ซื้อ หรือรีวิวของลูกค้าแต่ละครั้งมีส่วนช่วยในขุมสมบัติของข้อมูลนี้

ข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยให้บริษัทอย่าง Amazon ให้คำแนะนำผลิตภัณฑ์ส่วนบุคคลโดยอิงตามประวัติการเข้าชมและการซื้อของลูกค้า ส่งผลให้ยอดขายเพิ่มขึ้น นอกจากนี้ยังช่วยให้แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซสามารถติดตามและวิเคราะห์พฤติกรรมของลูกค้าเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพร้านค้าออนไลน์ ซึ่งนำไปสู่อัตราคอนเวอร์ชันและผลกำไรที่สูงขึ้น

ประโยชน์อีคอมเมิร์ซ Big Data 4 ประการ

ในขอบเขตของอีคอมเมิร์ซ ประโยชน์ของข้อมูลขนาดใหญ่คือความเร็วที่คุณสามารถตัดสินใจและตัดสินได้ว่าคุณกำลังเป็นผู้นำหรือตามหลังคู่แข่งของคุณ

ต่อไปนี้เป็นสี่ตัวอย่างว่า Big Data ช่วยปรับปรุงอีคอมเมิร์ซได้อย่างไร:

1. ประสบการณ์ของลูกค้าส่วนบุคคล

ด้วยการวิเคราะห์พฤติกรรมออนไลน์ของคุณ รวมถึงการเรียกดูและประวัติการซื้อ รวมถึงการโต้ตอบบนโซเชียลมีเดีย ธุรกิจต่างๆ จึงสามารถมอบประสบการณ์การช้อปปิ้งที่ให้ความรู้สึกเหมือนกำหนดเองได้

ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ บริษัทอีคอมเมิร์ซสามารถสร้างมุมมองที่สมบูรณ์ของลูกค้าได้ สิ่งนี้ช่วยให้พวกเขาจัดหมวดหมู่ลูกค้าตามปัจจัยต่างๆ เช่น เพศ สถานที่ และกิจกรรมโซเชียลมีเดีย เพื่อสร้างอีเมลส่วนบุคคล พัฒนากลยุทธ์ทางการตลาดสำหรับกลุ่มลูกค้าที่หลากหลาย และเผยแพร่ผลิตภัณฑ์ที่ปรับให้เหมาะกับผู้บริโภคกลุ่มต่างๆ

2. ปรับปรุงการดำเนินงานและการจัดการข้อมูล

ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถช่วยให้บริษัทต่างๆ ปรับปรุงการดำเนินงานอีคอมเมิร์ซทั้งส่วนหลังและส่วนหน้าได้ ตัวอย่างเช่น จากการวิเคราะห์ข้อมูลการขายที่ผ่านมา บริษัทสามารถคาดการณ์แนวโน้มการซื้อในอนาคตเพื่อจัดการสต๊อกสินค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ข้อมูลเชิงลึกนี้ยังสามารถช่วยลดต้นทุนสินค้าคงคลังได้อีกด้วย

บริษัทต่างๆ ยังสามารถใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ซึ่งขับเคลื่อนโดยข้อมูลขนาดใหญ่ เพื่อประเมินเวลารอในการชำระเงินโดยเฉลี่ย และใช้การปรับปรุงเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพในการชำระเงินเพื่อ CX ที่ดีขึ้น

ในขณะเดียวกัน ข้อมูลขนาดใหญ่กำลังปรับปรุงการจัดการห่วงโซ่อุปทานและการเพิ่มประสิทธิภาพการจัดส่งโดยสนับสนุนการติดตามและการจัดการการจัดส่งแบบเรียลไทม์ เพื่อให้มั่นใจว่าพัสดุจะมาถึงทันเวลาเพื่อเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถทำให้ระบบการจัดการการคืนสินค้าและการคืนเงินเป็นไปโดยอัตโนมัติ เพื่อให้มั่นใจว่ากระบวนการจะราบรื่นและไม่ยุ่งยาก

3. การคาดการณ์ที่แม่นยำ = รายได้เพิ่มขึ้น

ด้วยการทำความเข้าใจพฤติกรรมการซื้อและความชอบ ธุรกิจต่างๆ จะสามารถปรับแต่งการทำการตลาดเพื่อกำหนดเป้าหมายลูกค้าที่เหมาะสมได้ ตัวอย่างเช่น มีโอกาสที่ดีกว่ามากที่ใครบางคนจะเปิดอีเมลหากอีเมลนั้นได้รับการปรับแต่งให้เหมาะกับพวกเขามากกว่าการส่งข้อความทั่วไป

อัลกอริธึม AI ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อคาดการณ์การซื้อและกำหนดเวลาของลูกค้าในอนาคต แบรนด์ต่างๆ เช่น Sephora และ Netflix ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อติดตามการกระทำของผู้ใช้และติดตามความต้องการของลูกค้า ด้วยข้อมูลขนาดใหญ่ แบรนด์สามารถคาดการณ์มูลค่าตลอดช่วงชีวิตของลูกค้าโดยการศึกษาประวัติการซื้อของพวกเขา

นอกจากนี้ ด้วยการวิเคราะห์การแข่งขัน ธุรกิจต่างๆ สามารถปรับข้อเสนอและราคาได้อย่างต่อเนื่อง ซึ่งจะเป็นการเพิ่มโอกาสที่จะมีผู้ซื้อ

4. การป้องกันการฉ้อโกงและการบริหารความเสี่ยงที่ดีขึ้น

ด้วยการระบุรูปแบบและแนวโน้มในข้อมูลลูกค้า ธุรกิจสามารถตรวจจับความผิดปกติที่อาจบ่งบอกถึงกิจกรรมการฉ้อโกงได้ ตัวอย่างเช่น หากโดยปกติแล้วลูกค้าจะซื้อสินค้าเล็กๆ น้อยๆ ในประเทศของตน แต่จู่ๆ ก็พยายามทำธุรกรรมขนาดใหญ่จากต่างประเทศ ระบบก็สามารถติดธงสถานะว่าน่าสงสัยได้

การตรวจจับอย่างทันท่วงทีนี้ช่วยให้บริษัทลดความเสี่ยงของการฟอกเงิน จึงเป็นการปกป้องทั้งตนเองและลูกค้า

ระบบการจดจำใบหน้าและการยืนยันตัวตนที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วยเพิ่มความปลอดภัยด้านอีคอมเมิร์ซสำหรับความสามารถในการตรวจจับลูกค้าปลอม ระบบเหล่านี้ใช้โมเดล ML ที่ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ของลักษณะใบหน้าและข้อมูลไบโอเมตริกซ์ ลูกค้ายืนยันตัวตนด้วยการเซลฟี่หรือใช้ลายนิ้วมือ อัลกอริธึม AI วิเคราะห์จุดข้อมูลไบโอเมตริกเหล่านี้และเปรียบเทียบกับฐานข้อมูลภายใน สิ่งนี้มอบประสบการณ์ผู้ใช้ที่ราบรื่นและปลอดภัย และลดความเสี่ยงของการโจรกรรมข้อมูลประจำตัว

ความเสี่ยงด้านความปลอดภัยอีคอมเมิร์ซข้อมูลขนาดใหญ่

แม้ว่าข้อมูลขนาดใหญ่จะมีการเปลี่ยนแปลง แต่ก็มาพร้อมกับความท้าทายด้านความปลอดภัย ธุรกิจอีคอมเมิร์ซจำเป็นต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าพวกเขาจัดการข้อมูลลูกค้าอย่างมีความรับผิดชอบ และใช้มาตรการรักษาความปลอดภัยที่ครอบคลุมเพื่อป้องกันความเสี่ยงเหล่านี้:

• การละเมิดข้อมูล: แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซจัดเก็บข้อมูลลูกค้าไว้อย่างมหาศาล ทำให้พวกเขาตกเป็นเป้าหมายของการโจมตีทางไซเบอร์ การรักษาความปลอดภัยที่แข็งแกร่งเพื่อป้องกันการละเมิดข้อมูลถือเป็นความท้าทายอย่างต่อเนื่อง แม้แต่การละเมิดเพียงครั้งเดียวก็สามารถนำไปสู่การเปิดเผยข้อมูลที่ละเอียดอ่อนของลูกค้าและทำลายความไว้วางใจได้
• ความสามารถในการขยายขนาด: เนื่องจากบริษัทอีคอมเมิร์ซรวบรวมข้อมูลมากขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป พวกเขาจึงต้องแน่ใจว่าโครงสร้างพื้นฐานด้านความปลอดภัยของตนสามารถปรับขนาดตามนั้นได้ การจัดการข้อมูลปริมาณมากอย่างปลอดภัยไม่ใช่เรื่องเล็กๆ
• ความเสี่ยงของบุคคลที่สาม: แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซมักจะพึ่งพาผู้ขายบุคคลที่สามสำหรับบริการต่างๆ เช่น โฮสติ้ง การวิเคราะห์ข้อมูล และการประมวลผลการชำระเงิน ความร่วมมือเหล่านี้อาจทำให้เกิดความเสี่ยงด้านความปลอดภัยได้หากไม่ได้รับการจัดการอย่างรอบคอบ
• การปฏิบัติตามข้อกำหนด: แบรนด์ต่างๆ เสี่ยงต่อการถูกลงโทษและค่าปรับ หากฝ่าฝืนกฎระเบียบ เช่น กฎระเบียบคุ้มครองข้อมูลทั่วไป (GDPR) และกฎหมายความเป็นส่วนตัวของผู้บริโภคแห่งแคลิฟอร์เนีย (CCPA)

กล่าวคือ อนาคตของข้อมูลขนาดใหญ่ในอีคอมเมิร์ซดูสดใส นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลกำลังทำงานเพื่อผสานรวมการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ขั้นสูงเข้ากับ AI และการเรียนรู้ของเครื่องอย่างใกล้ชิดยิ่งขึ้น สิ่งนี้ชี้ให้เห็นว่าผลกระทบของข้อมูลขนาดใหญ่ต่ออีคอมเมิร์ซนั้นมีการเติบโตเท่านั้น