ビッグデータ分析はeコマース業界にどのような影響を与えていますか？

ビッグデータとは？

ビッグデータとは、増加するボリュームで、かつてないほど高速で到着する、より多様なデータを含むデータです。 これは3つのVとして知られています。

この定義は、2001年頃にGARTNERによって提供されました。

ビッグデータは、データを分析し、特に新しいソースから派生した複雑なデータセットから情報を抽出するために使用されます。 従来のデータアプリケーションソフトウェアは、許容できる時間と価値のある大量のデータセットから情報を取得するのは難しいようです。このシナリオでは、ビッグデータが使用されます。 ビッグデータで直面するいくつかの課題には、データストレージの収集、分析、検索、共有、クエリ、情報のセキュリティ、ソースが含まれます。

Lattice Enginesの調査によると、5人に4人は、利用可能なデータの量に多少（ 57.4％ ）または非常に（ 24.3％ ）挑戦していると感じており、 9〜10人は、営業担当者がすべての売上を取得して理解できないことに同意しました。彼らのeコマースビジネスが機会を逃したので、データの可用性とデータの有用性の間のギャップを埋めることは困難です。

ボリューム、多様性、速度は、ビッグデータに関連する3つの重要な概念です。

1.ボリューム

収集されたデータのサイズはボリュームと呼ばれ、組織によって保存および管理され、エンドユーザーにデータが配信されます。 現在および将来のストレージの計画を行いながら、主にデータストレージ容量に焦点を当てています。 データ量はMB、GB、TB、PBで測定されます。

Facebookのユーザー数がインドの人口よりも多いことを知って非常に驚くべきことです。ユーザーがアップロードした写真は約2400億枚で、毎日3億5000万枚の写真が追加されています。 Fbデータ処理チームは、毎月7ペタバイトのストレージ機器を使用しています。 この例では、膨大な量のデータが利用可能であることがわかります。

2.速度

速度とは、分析されたプロセスで収集されるデータの速度を指します。 ビッグデータは通常、リアルタイムで利用できます。 人々が毎日Facebookに写真をアップロードする速度とその処理方法は、速度を示しています。

3.バラエティ

データはアプリケーションごとに異なります。ほとんどの場合、ビッグデータは構造化されていません。 データが行と列だけだったのはずっと昔のことですが、データが変更されるように時間が変更されています。 非構造化データは、データベースやスプレッドシートに適合しません。

データは、構造化、非構造化、半構造化が可能で、すべてを含めることができます。

eコマースマーケットプレイスでビッグデータ分析を使用する利点

1.顧客のニーズを理解する

ビッグデータは、最新のトレンドに関する情報を早期に取得するのに非常に役立ちます。 顧客パターンがどのように機能し、購入時の意思決定に何が影響するか。 Eコマースビジネスは、顧客のニーズを認識することにより、より好感の持てる製品と新しいサービスを作成できます。

2.価格形成

価格の形成も、ビッグデータ分析製品の調査、つまり顧客が喜んで支払う価格での製品の需要を行う際の簡単なプロセスになります。

3.トレンドの予測

トレンドの変化は、ビッグデータを使った調査と分析によって理解できます。 傾向を早期に予測することは、全体的なパフォーマンスの向上に役立ちます。

4.不正の早期発見と保護

顧客が製品を購入してオンラインで支払いを行う間、電子商取引では不正行為が増加しています。 詐欺師はオンラインビジネスへの脅威です。 ビッグデータ分析による不正の早期発見は、オンライン不正から保護します。

5.意思決定を改善します

情報への迅速なアクセスと状況に応じた適切なオプションの選択。

ビッグデータがeコマース業界に与える影響

1.研究のためのソーシャルメディアの使用

大衆世代は、調査や定性的、定量的情報の取得に非常に親しみやすいため、ソーシャルメディアプラットフォームを使用しています。 ビッグデータの収集は、多数の異なる人々に異なる意見を与えるのに最適です。

2.サービスのパーソナライズ

ビッグデータを分析することにより、ビジネスハウスは顧客の好みに関してより明確なアイデアを得ています。 定期的に顧客に電子メールを送信し、購入の好みの履歴に従って製品を顧客に示すことによって。

3.ダイナミックなカスタマーサービス

顧客サービスは、ビッグデータ分析で受け取った情報によって改善されています。 顧客がeコマースビジネスから満足のいく反応を得るならば、それはeコマースビジネスの全体的な成長を後押しするでしょう。

Business.comによると、忠実な顧客は新規顧客よりも最大67％多く支出し、新規顧客の獲得には既存の顧客への販売の5〜6倍の費用がかかります。

4.売上の増加

ビッグデータがeコマースビジネスハウスで効果的に使用されれば、売上は増加します。 製品やサービスを理解して変更し、トレンドを追うことで売上が伸びます。

5.安全なオンライン支払い

同じIP（インターネットプロトコル）アドレスで複数の支払い方法が使用された場合にアラートを設定することにより、ビッグデータ分析でより安全な支払いが開始されます。

1つの集中型プラットフォームは、複数の支払いのために複数のeコマースビジネスで使用されています。

現在、eコマースビジネスは、放棄されたカートから節約するために、後で請求する支払い方法またはクレジットカードによる支払いを使用しています。

6.サプライマネジメントとロジスティクス

リソースを効果的かつ最大限に活用することで、eコマースビジネスの全体的なパフォーマンスが向上します。 SCMの顧客行動分析、傾向分析、および需要予測では、ビッグデータ分析には幅広いアプリケーションがあります。 BDAは、このアプリケーションのギャップを特定し、将来の変更を予測します。

ロジスティックプロセスは、ロジスティック配信を追跡することにより、ビッグデータ分析の影響を受けることも証明されています。

7.トレンドの予測と需要予測

製品の将来の需要を満たすのに十分な在庫があるかどうか。 将来に備えて在庫を正しく保管することは、eコマースビジネスにとって非常に重要です。 eコマースサイトが限られた期間の割引を提供する場合、どのような価格で何を提供するかはビッグデータ分析に依存します。たとえば、Amazonは、Amazonの数十億日の限られた期間で割引の提供を開始します。

8.最適化された価格設定

価格を最適化し、製品の顧客に最も公正な価格を請求します。これにより、eコマースビジネスの売上が増加します。 販売への早期アクセスは、より忠実な顧客によって受け取られる可能性があります。 場所と彼らが働く場所も、消費者が製品に支払わなければならない価格に影響を与えます。

まとめ

つまり、ビッグデータはeコマース業界を絶えず変化させていることを知っているので、評判の高いeコマース開発会社を雇う前にビッグデータを使用することの利点を知っておく必要があります。 だから、さまざまなeコマースのトレンドに遅れずについていくと、それはあなたのeコマースビジネスの利益を増幅することになります。