Büyük veri e-ticareti: Markaların bilmesi gerekenler

Veri hacimleri büyüdükçe işletmeler veri biliminin gücünden yararlanmak için en son teknolojileri kullanıyor. 2025 yılına kadar veri hacminin 180 zettabayta ulaşması öngörülen e-ticaret liderleri, gelecekteki yenilikleri yönlendirmek için büyük verilere bakıyor.

Büyük veri e-ticareti, müşteri katılımını artırmak, satışları artırmak ve alışveriş deneyimini uyarlamak için veri ve analizlerden yararlanan bir yaklaşımı ifade eder.

Peki büyük veri tam olarak nedir? Daha da önemlisi, çağımızın en hızlı büyüyen endüstrilerinden birini nasıl etkiliyor?

Büyük veri tanımı + örnekler

Büyük veri, kuruluşlar tarafından toplanan, içgörüler için kullanılabilen ve tahmine dayalı modelleme ve makine öğrenimi gibi gelişmiş analitiklerde kullanılabilen yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin bir karışımını ifade eder.

Büyük veri sistemleri, diğer analiz araçlarıyla birlikte, büyük verinin üç temel özelliği nedeniyle hayati önem taşıyor: çeşitli kaynaklardaki veri hacmi, kapsadığı çeşitli veri türleri ve bu verilerin üretilme hızı. toplanıyor ve işleniyor.

Büyük veriler, bir şirket içinde üretilen verilere ek olarak finansal piyasa verileri, kullanıcı verileri, hava durumu güncellemeleri, trafik koşulları, coğrafi veriler ve bilimsel araştırma bulguları gibi dış kaynaklardan gelir. Büyük veri yalnızca metin veya sayılarla sınırlı değildir; videolar, resimler veya ses dosyaları içerir. Günümüzde akış verilerinin sürekli işlenmesi ve toplanması için büyük veri uygulamalarımız var.

Şirketlerin büyük verileri nasıl kullandığına dair bazı örnekler:

• Finansal hizmet şirketleri, risk yönetimi ve piyasa verilerinin gerçek zamanlı analizi gibi görevler için büyük veri sistemlerini kullanır.
• Enerji sektöründe büyük veri, petrol ve gaz şirketlerinin gelecek vaat eden sondaj sahalarını keşfetmesine ve boru hattı operasyonlarını izlemesine yardımcı olur. Benzer şekilde, kamu hizmetleri bunu elektrik şebekesi sistemlerini denetlemek için kullanıyor.
• Üreticiler ve nakliye şirketleri, tedarik zinciri yönetimini kolaylaştırmak ve teslimat rotalarının verimliliğini artırmak için büyük verilere güveniyor.

Büyük veri e-ticaret için neden önemlidir?

Büyük veri, devasa, hızla hareket eden ve inanılmaz çeşitlilik gösteren bir okyanusa benzetilebilir. Sayısız kaynaktan toplanan ve her saniye artan bir veri denizi. Buradaki zorluk bu verileri toplamak değil; tüm bunlarla ne yapılacağını bulmaktır.

Çevrimiçi perakende varlığına sahip şirketler, müşteri davranışlarına ilişkin değerli bilgiler elde etmek için verileri kullanma fırsatını değerlendiriyor ve bu da genel müşteri deneyimini iyileştirmelerine yardımcı oluyor.

Zippia'nın araştırmasının gösterdiği gibi işletmelerin %97,2'si büyük veri ve yapay zekaya yatırım yapıyor. Her müşteri etkileşimi, tıklaması, satın alması veya incelemesi bu veri hazinesine katkıda bulunur.

Büyük veri, Amazon gibi şirketlerin, müşterinin göz atma ve satın alma geçmişine dayalı olarak kişiselleştirilmiş ürün önerileri sunarak satışları artırmasına yardımcı olur. Ek olarak, e-ticaret platformlarının çevrimiçi mağazaları optimize etmek için müşteri davranışlarını izlemesine ve analiz etmesine olanak tanıyarak daha yüksek dönüşüm oranlarına ve karlara yol açar.

4 büyük veri e-ticaretinin avantajı

E-ticaret alanında büyük verinin avantajı, karar verme hızıdır ve lider olup olmadığınızı veya rakiplerinizin gerisinde kalıp kalmadığınızı belirlemenizi sağlar.

Büyük verinin e-ticareti nasıl geliştirdiğine dair dört örnek:

1. Kişiselleştirilmiş müşteri deneyimi

İşletmeler, sosyal medya etkileşimlerinin yanı sıra göz atma ve satın alma geçmişiniz de dahil olmak üzere çevrimiçi davranışınızı analiz ederek, kişiye özel hazırlanmış bir alışveriş deneyimi sağlayabilir.

Büyük veri analitiği sayesinde e-ticaret şirketleri müşterilerinin tam görünümünü oluşturabilir. Bu, kişiselleştirilmiş e-postalar oluşturmak, çeşitli müşteri segmentleri için pazarlama stratejileri geliştirmek ve farklı tüketici gruplarına özel ürünler sunmak için müşterileri cinsiyet, konum ve sosyal medya etkinliği gibi faktörlere göre kategorilere ayırmalarına yardımcı olur.

2. Geliştirilmiş operasyonlar ve veri yönetimi

Büyük veri, şirketlerin hem arka uç hem de ön uç e-ticaret operasyonlarını geliştirmelerine yardımcı olabilir. Örneğin, şirketler stoklarını daha verimli bir şekilde yönetmek için geçmiş satış verileri analizi yoluyla gelecekteki satın alma eğilimlerini tahmin edebilirler. Bu bilgi, envanter maliyetlerinin azaltılmasına bile yardımcı olabilir.

Şirketler ayrıca ortalama ödeme bekleme süresini tahmin etmek ve daha iyi müşteri deneyimi için ödeme işlemini kolaylaştırmak amacıyla iyileştirmeler uygulamak için büyük verilerle desteklenen tahmine dayalı analitiği kullanabilir.

Bu arada büyük veri, gönderilerin gerçek zamanlı takibini ve yönetimini destekleyerek tedarik zinciri yönetimini ve teslimat optimizasyonunu iyileştiriyor, müşteri memnuniyetini artırmak için paketlerin zamanında ulaşmasını sağlıyor. Veri analitiği, iade ve geri ödeme yönetimi sistemlerini otomatikleştirerek sorunsuz ve sorunsuz bir süreç sağlayabilir.

3. Doğru tahminler = daha fazla gelir

İşletmeler satın alma davranışını ve tercihlerini anlayarak pazarlama çabalarını doğru müşterileri hedefleyecek şekilde geliştirebilirler. Örneğin, birisinin genel mesajlaşma yerine kendisine özel hazırlanmış bir e-postayı açma şansı çok daha yüksektir.

Yapay zeka algoritmaları, müşterilerin gelecekteki satın alımlarını ve zamanlamasını tahmin etmek için büyük verileri kullanır. Sephora ve Netflix gibi markalar, kullanıcı eylemlerini izlemek ve müşteri tercihlerini takip etmek için büyük verileri kullanıyor. Büyük veriler sayesinde bir marka, satın alma geçmişini inceleyerek müşterinin yaşam boyu değerini tahmin edebilir.

Ayrıca, rekabet analizi yoluyla işletmeler tekliflerini ve fiyatlarını sürekli olarak ayarlayabilir ve bu da birisinin satın alma şansını artırabilir.

4. Daha iyi dolandırıcılık önleme ve risk yönetimi

İşletmeler, müşteri verilerindeki kalıpları ve eğilimleri belirleyerek dolandırıcılık faaliyetlerine işaret edebilecek anormallikleri tespit edebilir. Örneğin, bir müşteri genellikle kendi ülkesinde küçük bir satın alma işlemi gerçekleştirir ancak aniden yabancı bir konumdan büyük bir işlem yapmaya kalkışırsa, sistem bunu şüpheli olarak işaretleyebilir.

Bu zamanında tespit, şirketlerin kara para aklama riskini azaltmasına yardımcı olarak hem kendilerini hem de müşterilerini korur.

Yapay zeka destekli yüz tanıma ve kimlik doğrulama sistemleri, sahte müşterileri tespit etme yetenekleri nedeniyle ek e-ticaret güvenliği sunuyor. Bu sistemler, yüz özellikleri ve biyometrik verilerden oluşan büyük veri kümeleri üzerinde eğitilmiş ML modellerini kullanır. Müşteriler selfie çekerek veya parmak izlerini kullanarak kimliklerini doğruluyor. Yapay zeka algoritmaları bu biyometrik veri noktalarını analiz eder ve bunları dahili veritabanlarıyla karşılaştırır. Bu, kusursuz ve güvenli bir kullanıcı deneyimi sağlar ve kimlik hırsızlığı riskini azaltır.

Büyük veri e-ticaret güvenliği riskleri

Büyük veriler dönüştürücü olsa da güvenlik zorluklarını da beraberinde getiriyor. E-ticaret işletmelerinin müşteri verilerini sorumlu bir şekilde kullandıklarından ve bu risklere karşı koruma sağlamak için kapsamlı güvenlik önlemleri uyguladıklarından emin olmaları gerekir:

• Veri ihlalleri: E-ticaret platformları müşteri verilerinden oluşan bir hazine saklıyor ve bu da onları siber saldırılar için kazançlı bir hedef haline getiriyor. Veri ihlallerine karşı koruma sağlamak için sağlam güvenliği sürdürmek sürekli bir zorluktur. Tek bir ihlal bile hassas müşteri bilgilerinin açığa çıkmasına ve güvenin sarsılmasına neden olabilir.
• Ölçeklenebilirlik: E-ticaret şirketleri zaman içinde daha fazla veri topladıkça, güvenlik altyapılarının da buna göre ölçeklenebilmesini sağlamalıdır. Büyük hacimli verileri güvenli bir şekilde işlemek küçük bir başarı değildir.
• Üçüncü taraf riskleri: E-ticaret platformları genellikle barındırma, veri analizi ve ödeme işleme gibi çeşitli hizmetler için üçüncü taraf satıcılara güvenir. Bu ortaklıklar dikkatli bir şekilde yönetilmediği takdirde güvenlik risklerine neden olabilir.
• Uyumluluk: Markalar, Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) ve Kaliforniya Tüketici Gizliliği Yasası (CCPA) gibi düzenlemelere aykırı davranmaları durumunda ceza ve para cezası riskiyle karşı karşıya kalır.

Bununla birlikte e-ticarette büyük verinin geleceği parlak görünüyor. Veri bilimcileri, gelişmiş tahmine dayalı analitiği yapay zeka ve makine öğrenimiyle daha yakından entegre etmek için çalışıyor. Bu, büyük verinin e-ticaret üzerindeki etkisinin giderek artacağını gösteriyor.