大數據分析如何影響電子商務行業?
已發表: 2020-12-21什麼是大數據?
大數據是包含更多種類的數據,其數據量越來越大,速度越來越快。 這被稱為三個 V。
這個定義是由 GARTNER 在 2001 年左右給出的。
大數據用於分析數據,從一組複雜的數據中提取信息,尤其是來自新來源的數據。 傳統的數據應用軟件在從大量數據中以可接受的時間和價值獲取信息時似乎很困難,在這種情況下使用大數據。 大數據面臨的一些挑戰包括數據的存儲、分析、搜索、共享、查詢、信息安全、來源的收集。
根據 Lattice Engines 的研究,五分之四的人表示他們對可用數據量感到有些挑戰 ( 57.4% ) 或非常 ( 24.3% ),9 到 10 人同意他們的銷售代表無法獲得和了解所有銷售情況報告,因此他們的電子商務業務錯失了機會 很難彌合數據可用性和數據有用性之間的差距。
容量、多樣性、速度是與大數據相關的三個關鍵概念。
1. 音量
收集的數據的大小稱為卷,將由組織存儲和管理並將數據交付給其最終用戶。 它主要關注數據存儲容量,同時進行當前和未來的存儲規劃。 數據量以 MB、GB、TB、PB 為單位。
令人驚訝的是,Facebook 的用戶比印度人口還多,用戶上傳的照片大約有 2400 億張,每天增加 3.5 億張照片。 Fb 數據處理團隊每月使用 7 PB 存儲設備。 通過這個例子,我們知道有大量的可用數據。
2. 速度
速度是指將收集分析過程的數據的速度。 大數據通常是實時可用的。 人們每天在 Facebook 上上傳照片的速度及其處理方式顯示了速度。
3. 品種
數據在不同的應用程序上是不同的,大多數大數據是非結構化的。 很久以前,當數據只是關於行和列的時候,時間改變了,所以數據。 非結構化數據不適合數據庫和電子表格。
數據可以是結構化的、非結構化的、半結構化的,並且可以包括所有數據。
在電子商務市場中使用大數據分析的好處
1. 了解客戶的需求
大數據對於更早地獲取有關最新趨勢的信息非常有幫助。 客戶模式如何運作以及什麼會影響他們在購買時的決定。 電子商務企業可以通過了解客戶的需求來創造更受歡迎的產品和新服務。
2. 價格形成
在進行大數據分析產品調查時,價格的形成也成為一個簡單的過程,以客戶願意支付的價格對產品的需求。
3. 趨勢預測
可以通過調查和使用大數據進行分析來了解趨勢的變化。 對趨勢的早期預測將有助於提高整體性能。
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4. 早期識別和防止欺詐
當客戶購買產品並進行在線支付時,電子商務中的欺詐活動正在增加。 欺詐者對在線業務構成威脅。 通過大數據分析及早識別欺詐可防止在線欺詐。
5. 改進決策
快速訪問信息並根據情況選擇正確的選項。
大數據如何影響電子商務行業
1. 使用社交媒體進行研究
大眾一代使用社交媒體平台,因為它非常容易進行調查並獲得定性、定量的信息。 大數據的收集非常適合讓大量不同的人發表不同的意見。
2. 服務個性化
通過分析大數據,企業對客戶的偏好有了更清晰的認識。 通過定期向客戶發送電子郵件並根據他們的購買偏好歷史向他們展示產品。
3. 動態客戶服務
通過大數據分析中收到的信息,客戶服務正在得到改善。 如果客戶從電子商務業務中得到滿意的回應,將推動電子商務業務的整體增長。
Business.com 指出,忠誠客戶的支出比新客戶高出 67%,獲得新客戶的成本是銷售給現有客戶的 5 到 6 倍。
4. 銷售額增加
如果電子商務企業有效利用大數據,銷售額將增加。 通過了解並改變產品或服務,並跟隨趨勢,銷售將得到提升。
5. 安全的在線支付
更安全的支付是通過大數據分析啟動的,當多個支付方式與相同的 IP(互聯網協議)地址一起使用時設置警報。
多個電子商務企業使用一個集中式平台進行多次支付。
現在電子商務企業正在使用稍後向我付款的付款方式或使用信用卡付款來從被放棄的購物車中保存。
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6. 供應管理與物流
有效和最大程度地利用資源可以提高電子商務業務的整體績效。 在SCM客戶行為分析、趨勢分析和需求預測中,大數據分析有著廣泛的應用。 BDA 識別此應用程序中的差距並預測未來的變化。
通過跟踪物流交付,物流流程也被證明受到大數據分析的影響。
7. 趨勢預測和需求預測
是否有足夠的庫存來完成產品的未來需求。 為未來正確儲備庫存對於電子商務業務非常重要。 當電子商務網站在有限時間內提供折扣時,以什麼價格提供什麼取決於大數據分析,例如亞馬遜在亞馬遜數十億天的有限時間內開始折扣優惠。
8. 優化定價
優化產品的價格,向客戶收取最公平的價格,這將促進電子商務業務的銷售。 更忠實的客戶可能會儘早獲得銷售機會。 他們的工作地點和工作地點也會影響消費者必須為產品支付的價格。
包起來
所以,現在您知道大數據正在不斷改變電子商務行業,在聘請知名電子商務開發公司之前,應該知道使用它的好處。 因此,跟上各種電子商務趨勢,這將擴大您的電子商務業務的利潤。