大數據電商：品牌需要了解什麼

隨著資料量的成長，企業正在使用尖端技術來挖掘資料科學的力量。 到 2025 年，數據量預計將達到 180 ZB，電子商務領導者正在尋求大數據來推動未來創新。

大數據電子商務是指利用數據和分析來提高客戶參與度、促進銷售和客製化購物體驗的方法。

但大數據到底是什麼？ 更重要的是，它如何影響我們這個時代成長最快的產業之一？

大數據定義+範例

大數據是指組織收集的結構化、半結構化和非結構化資料的混合體，可用於洞察並用於預測建模和機器學習等高階分析。

由於大數據的三個關鍵特徵，大數據系統以及其他分析工具變得至關重要：不同來源的資料量、資料包含的不同類型以及資料產生的高速。收集、加工。

大數據來自外部，除了公司內部產生的數據外，還包括金融市場數據、用戶數據、天氣更新、交通狀況、地理數據、科學研究成果等。 大數據不僅限於文字或數字； 它包括視訊、圖像或音訊檔案。 今天，我們有用於連續處理和收集流數據的大數據應用程式。

以下是公司如何使用大數據的一些範例：

• 金融服務公司利用大數據系統來執行風險管理和市場數據即時分析等任務。
• 在能源領域，大數據幫助石油和天然氣公司發現有前景的鑽井地點並監控管道運作。 同樣，公用事業公司利用它來監督電網系統。
• 製造商和運輸公司依靠大數據來簡化供應鏈管理並提高運輸路線的效率。

為什麼大數據對電子商務很重要

大數據可以比喻為巨大、快速移動且變化無窮的海洋。 從無數來源收集而來的資料海洋，每秒都在洶湧澎湃。 挑戰不在於收集這些數據，而是收集這些數據。 它正在弄清楚如何處理這一切。

擁有線上零售業務的公司正在抓住機會，利用數據深入了解客戶行為，從而幫助他們改善整體客戶體驗。

Zippia 的研究顯示，97.2% 的企業正在投資大數據和人工智慧。 每次客戶互動、點擊、購買或評論都會為這個數據寶庫做出貢獻。

大數據幫助亞馬遜等公司根據客戶的瀏覽和購買歷史記錄提供個人化的產品推薦，從而增加銷售。 此外，它還使電子商務平台能夠追蹤和分析客戶行為，以優化線上商店，從而提高轉換率和利潤。

大數據電商的4大好處

在電子商務領域，大數據的好處是您可以更快地做出決策並確定您是領先還是落後於競爭對手。

以下是大數據如何改善電子商務的四個範例：

1. 個人化的客戶體驗

透過分析您的線上行為，包括瀏覽和購買歷史記錄以及社交媒體互動，企業可以提供客製化的購物體驗。

透過大數據分析，電子商務公司可以全面了解其客戶。 這有助於他們根據性別、地點和社群媒體活動等因素對客戶進行分類，以製作個人化電子郵件，為不同客戶群制定行銷策略，並發布針對不同消費者群體的產品。

2. 改善營運和數據管理

大數據可以幫助企業改善後端和前端電子商務營運。 例如，透過過去的銷售數據分析，公司可以預測未來的購買趨勢，以便更有效地管理庫存。 這種洞察力甚至可以幫助降低庫存成本。

公司還可以使用大數據推動的預測分析來估計平均結帳等待時間，並實施改進以簡化結帳，從而實現更好的客戶體驗。

同時，大數據透過支援貨運的即時追蹤和管理，改善供應鏈管理和交付優化，確保包裹及時到達，從而提高客戶滿意度。 數據分析可以自動化退貨和退款管理系統，確保流程順利無憂。

3. 準確的預測=更多的收入

透過了解購買行為和偏好，企業可以改善行銷工作以瞄準正確的客戶。 例如，如果電子郵件是為他們量身定制的，而不是通用的訊息，那麼人們打開電子郵件的機會就會大得多。

人工智慧演算法使用大數據來預測客戶未來的購買和時間表。 絲芙蘭和 Netflix 等品牌使用大數據來監控用戶行為並追蹤客戶偏好。 借助大數據，品牌可以透過研究客戶的購買歷史來預測客戶的終身價值。

此外，透過競爭分析，企業可以不斷調整其產品和定價，從而增加人們購買的機會。

4. 更好的詐欺預防和風險管理

透過識別客戶資料的模式和趨勢，企業可以偵測可能意味著詐騙活動的異常情況。 例如，如果客戶通常在自己的國家/地區進行小額採購，但突然嘗試從國外進行大額交易，系統會將其標記為可疑。

這種及時檢測有助於公司降低洗錢風險，從而保護自己及其客戶。

人工智慧驅動的臉部辨識和身份驗證系統能夠偵測假冒客戶，從而增強了電子商務的安全性。 這些系統使用在臉部特徵和生物辨識資料的大資料集上訓練的機器學習模型。 客戶透過自拍或使用指紋來驗證自己的身份。 人工智慧演算法分析這些生物特徵數據點並與內部資料庫進行比較。 這提供了無縫且安全的用戶體驗，並降低了身分盜用的風險。

大數據電子商務安全風險

大數據雖然具有變革性，但也帶來了安全挑戰。 電子商務企業需要確保他們負責任地處理客戶資料並實施全面的安全措施來防範以下風險：

• 資料外洩：電子商務平台儲存了大量的客戶數據，使其成為網路攻擊的有利可圖的目標。 保持強大的安全性以防止資料外洩是一項持續的挑戰。 即使是單一的違規行為也可能導致敏感客戶資訊的暴露並削弱信任。
• 可擴展性：隨著電子商務公司隨著時間的推移收集更多數據，他們必須確保其安全基礎設施能夠相應擴展。 安全地處理大量資料絕非易事。
• 第三方風險：電子商務平台通常依賴第三方供應商提供各種服務，例如託管、資料分析和支付處理。 如果管理不當，這些合作關係可能會帶來安全風險。
• 合規性：如果品牌違反《一般資料保護規範》(GDPR) 和《加州消費者隱私法》(CCPA) 等法規，則可能面臨處罰和罰款。

儘管如此，電子商務大數據的前景似乎還是光明的。 資料科學家正在努力將先進的預測分析與人工智慧和機器學習更緊密地結合。 這顯示大數據對電子商務的影響只會越來越大。