大数据电商：品牌需要了解什么

随着数据量的增长，企业正在使用尖端技术来挖掘数据科学的力量。 到 2025 年，数据量预计将达到 180 ZB，电子商务领导者正在寻求大数据来推动未来创新。

大数据电子商务是指利用数据和分析来提高客户参与度、促进销售和定制购物体验的方法。

但大数据到底是什么？ 更重要的是，它如何影响我们这个时代增长最快的行业之一？

大数据定义+示例

大数据是指组织收集的结构化、半结构化和非结构化数据的混合体，可用于洞察并用于预测建模和机器学习等高级分析。

由于大数据的三个关键特征，大数据系统以及其他分析工具变得至关重要：不同来源的数据量、数据包含的不同类型以及数据生成的高速。收集、加工。

大数据来自外部，除了公司内部产生的数据外，还包括金融市场数据、用户数据、天气更新、交通状况、地理数据、科学研究成果等。 大数据不仅限于文本或数字； 它包括视频、图像或音频文件。 今天，我们有用于连续处理和收集流数据的大数据应用程序。

以下是公司如何使用大数据的一些示例：

• 金融服务公司利用大数据系统来执行风险管理和市场数据实时分析等任务。
• 在能源领域，大数据帮助石油和天然气公司发现有前景的钻井地点并监控管道运营。 同样，公用事业公司利用它来监督电网系统。
• 制造商和运输公司依靠大数据来简化供应链管理并提高运输路线的效率。

为什么大数据对电子商务很重要

大数据可以比作巨大、快速移动且变化无穷的海洋。 从无数来源收集而来的数据海洋，每秒都在汹涌澎湃。 挑战不在于收集这些数据，而在于收集这些数据。 它正在弄清楚如何处理这一切。

拥有在线零售业务的公司正在抓住机会，利用数据来深入了解客户行为，从而帮助他们改善整体客户体验。

Zippia 的研究显示，97.2% 的企业正在投资大数据和人工智能。 每次客户互动、点击、购买或评论都会为这个数据宝库做出贡献。

大数据帮助亚马逊等公司根据客户的浏览和购买历史记录提供个性化的产品推荐，从而增加销售额。 此外，它还使电子商务平台能够跟踪和分析客户行为，以优化在线商店，从而提高转化率和利润。

大数据电商的4大好处

在电子商务领域，大数据的好处是您可以更快地做出决策并确定您是领先还是落后于竞争对手。

以下是大数据如何改善电子商务的四个示例：

1. 个性化的客户体验

通过分析您的在线行为，包括浏览和购买历史记录以及社交媒体互动，企业可以提供定制的购物体验。

通过大数据分析，电子商务公司可以全面了解其客户。 这有助于他们根据性别、位置和社交媒体活动等因素对客户进行分类，以制作个性化电子邮件，为不同客户群制定营销策略，并发布针对不同消费者群体的产品。

2. 改进运营和数据管理

大数据可以帮助企业改善后端和前端电子商务运营。 例如，通过过去的销售数据分析，公司可以预测未来的购买趋势，以便更有效地管理库存。 这种洞察力甚至可以帮助降低库存成本。

公司还可以使用大数据推动的预测分析来估计平均结账等待时间，并实施改进以简化结账，从而实现更好的客户体验。

同时，大数据通过支持货运的实时跟踪和管理，改善供应链管理和交付优化，确保包裹及时到达，从而提高客户满意度。 数据分析可以自动化退货和退款管理系统，确保流程顺利、无忧。

3. 准确的预测=更多的收入

通过了解购买行为和偏好，企业可以改进营销工作以瞄准正确的客户。 例如，如果电子邮件是为他们量身定制的，而不是通用的消息，那么人们打开电子邮件的机会就会大得多。

人工智能算法使用大数据来预测客户未来的购买和时间安排。 丝芙兰和 Netflix 等品牌使用大数据来监控用户行为并跟踪客户偏好。 借助大数据，品牌可以通过研究客户的购买历史来预测客户的终生价值。

此外，通过竞争分析，企业可以不断调整其产品和定价，从而增加人们购买的机会。

4. 更好的欺诈预防和风险管理

通过识别客户数据的模式和趋势，企业可以检测可能意味着欺诈活动的异常情况。 例如，如果客户通常在自己的国家/地区进行小额采购，但突然尝试从国外进行大额交易，系统会将其标记为可疑。

这种及时检测有助于公司降低洗钱风险，从而保护自己及其客户。

人工智能驱动的面部识别和身份验证系统能够检测假冒客户，从而增强了电子商务的安全性。 这些系统使用在面部特征和生物识别数据的大数据集上训练的机器学习模型。 客户通过自拍或使用指纹来验证自己的身份。 人工智能算法分析这些生物特征数据点并将其与内部数据库进行比较。 这提供了无缝且安全的用户体验，并降低了身份盗用的风险。

大数据电子商务安全风险

大数据虽然具有变革性，但也带来了安全挑战。 电子商务企业需要确保他们负责任地处理客户数据并实施全面的安全措施来防范以下风险：

• 数据泄露：电子商务平台存储了大量的客户数据，使其成为网络攻击的有利可图的目标。 保持强大的安全性以防止数据泄露是一项持续的挑战。 即使是单一的违规行为也可能导致敏感客户信息的暴露并削弱信任。
• 可扩展性：随着电子商务公司随着时间的推移收集更多数据，他们必须确保其安全基础设施能够相应扩展。 安全地处理大量数据绝非易事。
• 第三方风险：电子商务平台通常依赖第三方供应商提供各种服务，例如托管、数据分析和支付处理。 如果管理不当，这些合作伙伴关系可能会带来安全风险。
• 合规性：如果品牌违反《通用数据保护条例》(GDPR) 和《加州消费者隐私法》(CCPA) 等法规，则可能面临处罚和罚款。

尽管如此，电子商务大数据的前景似乎还是光明的。 数据科学家正在努力将先进的预测分析与人工智能和机器学习更紧密地结合起来。 这表明大数据对电子商务的影响只会越来越大。