كيف تؤثر تحليلات البيانات الضخمة على صناعة التجارة الإلكترونية؟

ما هي البيانات الضخمة؟

البيانات الضخمة هي البيانات التي تحتوي على تنوع أكبر يصل بأحجام متزايدة وبسرعة أعلى من أي وقت مضى. يُعرف هذا باسم الثلاثة مقابل.

تم تقديم هذا التعريف بواسطة GARTNER في حوالي عام 2001.

تستخدم البيانات الضخمة لتحليل البيانات واستخراج المعلومات من مجموعة معقدة من البيانات المستمدة بشكل خاص من مصادر جديدة. يبدو أن برامج تطبيق البيانات التقليدية صعبة أثناء الحصول على المعلومات من مجموعة كبيرة من البيانات ذات الوقت والقيمة المقبولين ، في هذا السيناريو يتم استخدام البيانات الضخمة. تتضمن بعض التحديات التي تواجه البيانات الضخمة جمع تخزين البيانات ، والتحليل ، والبحث ، والمشاركة ، والاستعلام ، وأمن المعلومات ، والمصدر.

وفقًا لدراسة محركات Lattice ، قال 4 من كل 5 إنهم يشعرون إلى حد ما ( 57.4٪ ) أو ( 24.3٪ ) بالتحدي بسبب كمية البيانات المتاحة ، واتفق 9 إلى 10 على أن مندوب المبيعات لديهم غير قادر على الحصول على وفهم جميع المبيعات التقرير حتى ضيعت أعمال التجارة الإلكترونية الخاصة بهم فرصًا ، فمن الصعب سد الفجوة بين توافر البيانات وفائدة البيانات.

الحجم والتنوع والسرعة هي المفاهيم الأساسية الثلاثة المرتبطة بالبيانات الضخمة.

1. الحجم

حجم البيانات التي تم جمعها والمشار إليها بالحجم الذي سيتم تخزينه وإدارته من قبل المنظمة وتسليم البيانات إلى المستخدم النهائي. يركز بشكل أساسي على سعة تخزين البيانات أثناء التخطيط الحالي والمستقبلي للتخزين. يتم قياس حجم البيانات بالميجابايت ، جيجابايت ، تيرابايت ، PB.

من المدهش جدًا معرفة أن Facebook لديه مستخدمين أكثر من سكان الهند ، ويبلغ عدد الصور التي تم تحميلها حوالي 240 مليارًا مع إضافة 350 مليون صورة كل يوم. يستخدم فريق معالجة البيانات على Facebook أدوات تخزين 7 بيتابايت على أساس شهري. مع هذا المثال ، نعلم أن هناك حجمًا هائلاً من البيانات المتاحة.

2. السرعة

السرعة يشار إلى سرعة البيانات التي سيتم جمعها وتحليلها. عادةً ما تكون البيانات الضخمة متاحة في الوقت الفعلي. مدى سرعة تحميل الأشخاص للصور على Facebook كل يوم وكيف تتم معالجتها ، يوضح السرعة.

3. متنوعة

تختلف البيانات في التطبيقات المختلفة ، ومعظم البيانات الضخمة غير منظمة. لقد مضى وقت طويل عندما كانت البيانات تتعلق فقط بالصفوف والأعمدة ، تم تغيير الوقت حتى البيانات. البيانات غير المهيكلة لا تناسب قواعد البيانات وجداول البيانات.

يمكن أن تكون البيانات منظمة وغير منظمة وشبه منظمة ويمكن أن تشمل الجميع.

فوائد استخدام تحليلات البيانات الضخمة في أسواق التجارة الإلكترونية

1. فهم احتياجات العميل

تعد البيانات الضخمة مفيدة للغاية في الحصول على معلومات حول أحدث الاتجاهات في وقت سابق. كيف يعمل نموذج العميل وما الذي يؤثر على قراره أثناء إجراء عملية الشراء. يمكن لشركات التجارة الإلكترونية إنشاء منتج أكثر إعجابًا وخدمة جديدة من خلال الاعتراف باحتياجات العملاء.

2. تشكيل السعر

يصبح تشكيل السعر أيضًا عملية سهلة أثناء إجراء مسح المنتج لتحليلات البيانات الضخمة ، والطلب على المنتج بالسعر الذي يرغب العملاء في دفعه.

3. التنبؤ بالاتجاهات

يمكن فهم التغييرات في الاتجاهات من خلال الاستطلاعات وإجراء التحليلات باستخدام البيانات الضخمة. سيساعد التنبؤ المبكر بالاتجاهات في تحسين الأداء العام.

4. التعرف المبكر والحماية من الاحتيال

تتزايد الأنشطة الاحتيالية في التجارة الإلكترونية بينما يشتري العميل المنتج ويقوم بالدفع عبر الإنترنت. يمثل المحتالون تهديدًا للأعمال التجارية عبر الإنترنت. التحديد المبكر للاحتيال باستخدام تحليلات البيانات الضخمة يحمي من الاحتيال عبر الإنترنت.

5. يحسن صنع القرار

الوصول السريع إلى المعلومات واختيار الخيار الصحيح حسب الحالة.

كيف تؤثر البيانات الضخمة على صناعة التجارة الإلكترونية

1. استخدام وسائل التواصل الاجتماعي للبحث

يستخدم الجيل العام الجماهيري منصة وسائل التواصل الاجتماعي حيث يمكن الوصول إليها بسهولة لإجراء مسح والحصول على معلومات نوعية وكمية. يعد جمع البيانات الضخمة أمرًا مثاليًا للحصول على عدد كبير من الأشخاص المختلفين لإبداء آراء مختلفة.

2. إضفاء الطابع الشخصي على الخدمات

من خلال تحليل البيانات الضخمة ، تحصل بيوت الأعمال على فكرة أوضح فيما يتعلق بما يفضله العملاء. عن طريق إرسال بريد إلكتروني بشكل منتظم إلى العملاء وإظهار المنتج لهم وفقًا لتاريخ الشراء المفضل لديهم.

3. خدمات العملاء الديناميكية

يتم تحسين خدمات العملاء من خلال المعلومات الواردة في تحليلات البيانات الضخمة. إذا حصل العميل على استجابة مرضية من أعمال التجارة الإلكترونية ، فسوف يعزز النمو الإجمالي لأعمال التجارة الإلكترونية.

يذكر موقع Business.com أن العملاء المخلصين ينفقون ما يصل إلى 67٪ أكثر من العملاء الجدد ، ويكلف اكتساب عملاء جدد 5 إلى 6 مرات أكثر من البيع لعملاء حاليين.

4. زيادة في المبيعات

ستزداد المبيعات إذا تم استخدام البيانات الضخمة بشكل فعال من قبل شركات التجارة الإلكترونية. من خلال فهم وإجراء تغييرات في المنتج أو الخدمات ومن خلال اتباع الاتجاهات ستعزز المبيعات.

5. مدفوعات آمنة عبر الإنترنت

يبدأ الدفع الأكثر أمانًا باستخدام تحليلات البيانات الضخمة من خلال إعداد تنبيه عند استخدام طرق دفع متعددة مع نفس عنوان IP (بروتوكول الإنترنت).

يتم استخدام منصة مركزية واحدة من قبل العديد من شركات التجارة الإلكترونية لمدفوعات متعددة.

الآن تستخدم شركات التجارة الإلكترونية طريقة دفع فاتورتي لاحقًا أو الدفع ببطاقات الائتمان للتوفير من سلة التسوق التي تم التخلي عنها.

6. إدارة التوريد والخدمات اللوجستية

يؤدي الاستخدام الفعال والأقصى للموارد إلى تحسين الأداء العام لأعمال التجارة الإلكترونية. في تحليل سلوك العملاء SCM وتحليل الاتجاهات والتنبؤ بالطلب ، تحتوي تحليلات البيانات الضخمة على مجموعة واسعة من التطبيقات. يحدد BDA الفجوة في هذا التطبيق ويتنبأ بالتغييرات المستقبلية.

ثبت أيضًا أن العملية اللوجستية تتأثر بتحليلات البيانات الضخمة من خلال تتبع التسليم اللوجستي.

7. التنبؤ بالاتجاهات وتوقعات الطلب

ما إذا كان هناك مخزون كافٍ متاح أم لا لاستكمال الطلب المستقبلي للمنتج. يعد التخزين الصحيح للمخزون في المستقبل أمرًا مهمًا بشكل كبير لأعمال التجارة الإلكترونية. عندما تقدم مواقع التجارة الإلكترونية خصمًا لفترة محدودة ، فإن ما تقدمه بأسعار تعتمد على تحليلات البيانات الضخمة ، على سبيل المثال ، تبدأ أمازون في عرض خصم مع فترة محدودة من المليار يوم من أمازون.

8. التسعير الأمثل

قم بتحسين السعر وفرض السعر الأكثر إنصافًا على العملاء للمنتج ، مما سيعزز مبيعات أعمال التجارة الإلكترونية. قد يتم تلقي الوصول المبكر إلى المبيعات من قبل عملاء أكثر ولاءً. يؤثر الموقع ومكان العمل أيضًا على الأسعار التي يتعين على المستهلك دفعها مقابل المنتج.

تغليف

لذلك ، أنت تعلم الآن أن البيانات الضخمة تعمل باستمرار على تغيير صناعة التجارة الإلكترونية ويجب على المرء أن يعرف فوائد استخدامها قبل التعاقد مع شركة تطوير التجارة الإلكترونية ذات السمعة الطيبة. لذلك ، مواكبة اتجاهات التجارة الإلكترونية المختلفة وسيؤدي ذلك إلى تضخيم أرباح أعمال التجارة الإلكترونية الخاصة بك.