Как аналитика больших данных влияет на индустрию электронной коммерции?

Что такое большие данные?

Большие данные - это данные, которые содержат все большее разнообразие, которые поступают в возрастающих объемах и с все более высокой скоростью. Это известно как три Vs.

это определение было дано GARTNER примерно в 2001 году.

Большие данные используются для анализа данных, извлечения информации из сложного набора данных, особенно полученных из новых источников. традиционное прикладное программное обеспечение для обработки данных кажется трудным при получении информации из большого набора данных с приемлемым временем и приемлемой стоимостью, в этом сценарии используются большие данные. Некоторые проблемы, с которыми сталкиваются большие данные, включают сбор данных, хранение, анализ, поиск, совместное использование, запросы, безопасность информации, источник.

Согласно исследованию Lattice Engines, 4 из 5 заявили, что чувствуют себя в некоторой степени ( 57,4% ) или очень ( 24,3% ) недовольными объемом доступных данных, 9 из 10 согласились с тем, что их торговый представитель не смог получить и понять все продажи. сообщают, что их бизнес электронной коммерции упустил возможности, поэтому трудно преодолеть разрыв между доступностью данных и их полезностью.

объем, разнообразие, скорость - три ключевых понятия, связанных с большими данными.

1. Объем

Размер собранных данных, называемый объемом, который будет храниться и управляться организацией, а также доставкой данных ее конечному пользователю. при этом основное внимание уделяется емкости хранилища данных при текущем и будущем планировании хранилища. Объем данных измеряется в МБ, ГБ, ТБ, ПБ.

Очень удивительно знать, что у Facebook больше пользователей, чем у населения Индии, загруженных пользователями фотографий составляет около 240 миллиардов, из которых 350 миллионов фотографий добавляются каждый день. Группа обработки данных Fb ежемесячно использует хранилище объемом 7 петабайт. С помощью этого примера мы знаем, что доступен огромный объем данных.

2. Скорость

Скорость относится к скорости данных, которые будут собираться анализируемым процессом. Большие данные обычно доступны в режиме реального времени. Насколько быстро люди загружают фотографии на Facebook каждый божий день и как они обрабатываются, показывает скорость.

3. Разнообразие

Данные различаются в разных приложениях, в основном большие данные неструктурированы. Давным-давно, когда данные были только строками и столбцами, время изменилось, поэтому данные. Неструктурированные данные не помещаются в базы данных и электронные таблицы.

Данные могут быть структурированными, неструктурированными, частично структурированными и включать все.

Преимущества использования аналитики больших данных на торговых площадках электронной коммерции

1. Понимание потребностей клиента

Большие данные чрезвычайно полезны для более раннего получения информации о последних тенденциях. Как работает шаблон клиента и что влияет на его решение при совершении покупки. Предприятия электронной коммерции могут создавать более привлекательный продукт и новую услугу, признавая потребности клиентов.

2. Формирование цены

Формирование цены также становится простым процессом при проведении анализа продуктов для анализа больших данных, определения спроса на продукт, по какой цене клиенты готовы платить.

3. Прогнозирование тенденций

Изменения в тенденциях можно понять с помощью опросов и анализа больших данных. Раннее предсказание тенденций поможет улучшить общую производительность.

4. Раннее выявление и защита от мошенничества

В электронной торговле растет число мошеннических действий, в то время как клиенты покупают продукт и совершают онлайн-платежи. Мошенники представляют угрозу для онлайн-бизнеса. Раннее выявление мошенничества с помощью аналитики больших данных защищает от онлайн-мошенничества.

5. Улучшает процесс принятия решений

Быстрый доступ к информации и выбор нужного варианта в зависимости от ситуации.

Как большие данные влияют на индустрию электронной коммерции

1. Использование социальных сетей для исследований

Массовое общественное поколение использует платформу социальных сетей, поскольку она очень доступна для проведения опросов и получения качественной, количественной информации. Сбор больших данных идеально подходит для того, чтобы большое количество разных людей высказали разные мнения.

2. Персонализация услуг

Анализируя большие данные, бизнес-центры получают более четкое представление о предпочтениях клиентов. Регулярно отправляя электронное письмо клиентам и показывая им продукт в соответствии с их историей покупательских предпочтений.

3. Динамическое обслуживание клиентов

Обслуживание клиентов улучшается за счет информации, полученной в результате анализа больших данных. Если клиент получит удовлетворительный ответ от бизнеса электронной коммерции, это ускорит общий рост бизнеса электронной коммерции.

Business.com утверждает, что постоянные клиенты тратят на 67% больше, чем новые клиенты, а привлечение новых клиентов обходится в 5-6 раз дороже, чем продажа существующим.

4. Увеличение продаж.

Продажи увеличатся, если бизнес-центры электронной коммерции будут эффективно использовать большие данные. Понимание и внесение изменений в продукт или услуги, а также отслеживание тенденций приведет к росту продаж.

5. Безопасные онлайн-платежи

Более безопасный платеж инициируется с помощью аналитики больших данных путем настройки предупреждения, когда несколько способов оплаты используются с одним и тем же IP-адресом (интернет-протоколом).

Одна централизованная платформа используется несколькими предприятиями электронной коммерции для множественных платежей.

Теперь предприятия электронной коммерции используют способ оплаты «выставить счет позже» или оплату кредитной картой, чтобы сэкономить на брошенной корзине.

6. Управление поставками и логистика

Эффективное и максимальное использование ресурсов улучшает общую производительность бизнеса электронной коммерции. В SCM-анализе поведения клиентов, анализе тенденций и прогнозировании спроса аналитика больших данных имеет широкий спектр приложений. BDA выявляет пробелы в этом приложении и прогнозирует будущие изменения.

Также доказано, что на логистический процесс влияет аналитика больших данных за счет отслеживания логистической доставки.

7. Прогнозирование тенденций и прогнозирование спроса

Наличие или отсутствие достаточного количества запасов для удовлетворения будущего спроса на продукт. Правильное складирование запасов на будущее очень важно для бизнеса электронной коммерции. Когда сайты электронной коммерции предоставляют скидку на ограниченный период, то, что предлагать, по каким ценам зависит от аналитики больших данных, например, Amazon запускает предложение скидки с ограниченным периодом большого миллиарда дней Amazon.

8. Оптимизированная цена.

Оптимизируйте цену и назначьте клиентам самую справедливую цену за продукт, что увеличит продажи бизнеса электронной коммерции. Ранний доступ к продажам могут получить более лояльные клиенты. местоположение и место работы также влияет на цены, которые потребитель должен платить за продукт.

Заключение

Итак, теперь вы знаете, что большие данные постоянно меняют индустрию электронной коммерции, и нужно знать преимущества их использования, прежде чем нанимать известную компанию по разработке электронной коммерции. Итак, следите за различными тенденциями электронной коммерции, и это приведет к увеличению прибыли вашего бизнеса электронной коммерции.