データ集約サービスがeコマースを変革する理由

サードパーティのデータへのアクセスの増加は、小売業者のビジネス方法を変えています。

しかし、それはeコマースの将来にとって何を意味するのでしょうか。

データ集約とは何ですか？

データ集約は、異なるソースからデータベースにデータを収集して整理するプロセスです。

私と同じように賢明な人なら、この初期の例を覚えているでしょう。イエローページ–カテゴリ別に整理され、大きな黄色い本で配布されている地元企業の広範なリストです。 あなた（顧客）が地元の配管工を探していた場合、または早朝にピザを注文したい場合に便利です。

今日、Data-as-a-Service（DaaS）市場は、ますます革新的な形式で利用できる、豊富で組織化されたデータのスワスへの簡単なアクセスを企業に提供します。

企業は通常、大規模なデータセットへのアクセスを購入し、それを自社の製品またはサービスと統合します。 サブスクリプション料金は、標準化された製品の詳細から地理的情報まで、あらゆるもののクラウドベースのホワイトラベル付きデータベースへのアクセスを提供します。

製品やサービスの提供を強化したい、または単にオーディエンスについてより深い洞察を得たいと考えているeコマースビジネスにとって、これは非常に貴重な場合があります。

マーケターはどのようにしてデータ集約サービスにアクセスできますか？

この質問に対する簡単な答えは次のとおりです。通常はAPIを介して。

覚えておくべき重要なことは、企業は自分たちが支払っているデータを所有しておらず、単にデータへのアクセスを購入しているということです。 eコマースの場合、「サービス」は多くの場合、既存の機能と統合できるモジュラー機能としてパッケージ化されます。

レビューアグリゲーターのテストフリークは興味深い例です。 自社ブランドの幅広い製品に関する消費者および専門家のレビューを提供するだけでなく、APIを介してそのデータをeコマースビジネスに提供します。

これにより、企業はデータを収集して整理することなく、製品ページに独立したレビューを表示できます。 Test Freaksは、主要なメリットのいくつかとして、コンバージョン率の向上、トラフィックの増加、消費者の信頼の向上を挙げています。

では、データの購入は実際にはどのように機能するのでしょうか。 DaaSの価格は次の2つです。

• ボリューム–これは、数量（ボリュームが大きい場合に適しています）またはコールごと（ボリュームが小さい場合に適しています）のいずれかになります。 呼び出しは、APIとの単一の要求/応答の相互作用として定義されます。
• データ型–たとえば、地理座標と郵便番号を販売するマッピングAPIは、追加料金で学校と郵便局の場所を提供する場合があります

マーケターがデータ集約サービスを使用するのはなぜですか？

主な利点

• 利便性–データはクリーンで構造化されており、すぐに機能させることができます。 大規模なデータセットの利点へのアクセスを提供すると同時に、ビジネスの他の領域に集中するための時間を解放します
• 使いやすさ–サービスは、既存のシステムおよびソフトウェアと統合するように設計されているため、実装が迅速かつ簡単になります
• 高度なテクノロジーへのアクセス–中小企業は、はるかに大規模なプレーヤーに匹敵する最先端の機能を実装できます。

課題と考慮事項

• コスト– DaaSプラットフォームは大きなメリットを提供できますが、安くはありません–そしてコストは継続しています
• データの「レンタル」 – DaaSプロバイダーは使いやすいソリューションを提供しますが、制御レベルも低下します。 データを作成、編集、または削除できることはめったにありません。プロバイダーが提供できる機能に制限されています。

小売業者はどのようなサービスを利用できますか？

要するに、集約されたレビューや製品情報からパーソナライズされたフィットの推奨まですべて。 動作中のいくつかの例を次に示します。

商品レビュー

アマゾンのような企業のユーザーベースを欠いているeコマースビジネスの場合、ユーザーに製品のレビューを残すように勧めるのは難しいかもしれません。 Test Freaks APIは、ユーザーが各製品の何千もの本物のレビューを見ることができるようにすることで、この問題を解決します。

ユーザーが作成したレビューの存在は、印象的な信頼性でコンバージョン率を高めることが示されています。 Smart Insightsの調査によると、レビューが50件を超えると、レビューが0件の場合と比較してコンバージョン率が2倍になります。

SmartInsightsによる画像

パーソナライズされたフィットの推奨事項

True Fitは、データ集約を使用して、オンライン小売業における永続的な問題である衣服のフィット感を解決しようとします。

買い物客はオンラインでの閲覧の便利さを楽しんでいますが、購入を完了する前に商品を試してみるために店に行く傾向があります。

PwCの調査によると、衣料品や靴の購入者の48％はオンラインでの調査を好みますが、53％は実際の購入を店頭で行うことを好みます。

画像：PwC Total Retail Survey 2016

業界はまた、高い返品率を維持しており、消費者はオンラインショッピングに「ロットを購入し、適合しないものを返品する」アプローチを採用することがよくあります。 この調査のeコマースビジネスの48％は、25〜50％の返品率があると述べています。 その効果はブランドサイドでも見ることができます。ASOSのような多くのオンライン小売業者は現在、標準で無料の返品を提供しています。

この問題に取り組むために、TrueFitはいくつかのソースからのデータをコンパイルします。 まず、購入と返品に関するデータが収集され、人々がどのアイテムを保持しているかを判断します（そして推測により、満足しています）。

また、小売業者のコレクションからのデータを調べて、それらのサイズ分類が他の小売業者とどのように比較され、製品自体にどのように関連しているかを理解します。 次に、特定のサイズで特定の商品を購入した買い物客が他の小売店でも購入したものと、そのサイズについて「Netflixスタイル」の分析を実行します。

これらすべてのデータを精査した後、個々の買い物客向けにパーソナライズされたデータ駆動型のサイズと適合の推奨事項を生成します。これは、APIを介してeコマースビジネスで利用できる機能です。

標準化された製品情報

GfK Etilizeのような一部のデータ集約会社は、製品情報の集約を専門としています。

小売業者は、自社のテクノロジーを使用して、検証済みの画像、オーナーマニュアル、仕様、寸法、さらには互換性のあるアクセサリへのメーカーのリンクなど、製品情報のデータベースにアクセスできます。これらはすべて30か国で20の言語で利用できます。

変化が来ています

eコマース市場が成長するにつれて、オンラインコンバージョンを最適化することの重要性も高まります。

eMarketerは、eコマースの総売上高が2017年までに2兆ドルを超え、世界の総売上高の10％を占めると予測しており、2020年までは前年比で成長が続くと予測されています。

eMarketerによる画像

データ集約サービスは、顧客体験を大幅に改善する可能性があり、社内で構築するのに必要なコスト（および時間）の何分の1かで最先端の機能を提供します。

現在、そのようなサービスは広く利用可能です、問題は：あなたはそうしない余裕がありますか？