6 فوائد تحليلات البيانات الضخمة للتجارة الإلكترونية

وصل عدد المشترين الرقميين حول العالم إلى 1.92 مليار في عام 2019 ، أي ربع سكان العالم. في أمازون وحدها ، كان هناك 120 مليون منتج اعتبارًا من أبريل 2019. مع استمرار هذا الحجم الهائل من المعاملات الرقمية. وغني عن القول أن تحليلات البيانات الضخمة لها تأثير كبير على صناعة التجارة الإلكترونية. في هذه المقالة ، سوف أسلط الضوء على 6 طرق تستفيد بها التجارة الإلكترونية من تحليلات البيانات الضخمة.

قائمة المحتويات

• ما هي تحليلات البيانات الضخمة؟
• تتبع رحلة شراء المتسوق
• تجربة شخصية
• تحسين تحليل معنويات المشتري
• خدمة عملاء أفضل
• التسعير الأمثل
• توقعات الطلب

ما هي تحليلات البيانات الضخمة؟

تعني تحليلات البيانات الضخمة عملية تسخير مجموعات البيانات الكبيرة هذه للكشف عن الأنماط المخفية ، واتجاهات السوق ، وتفضيلات العملاء ، وما إلى ذلك بمساعدة تحليلات البيانات الضخمة ، يتم تمكين أصحاب الأعمال من اشتقاق القيم من المعلومات واتخاذ القرارات التجارية المثلى.

في التجارة الإلكترونية ، لا تساعد تحليلات البيانات الضخمة أصحاب الأعمال فقط على فهم العملاء جيدًا. ولكنه يتنبأ أيضًا باتجاهات السوق ويساعد في زيادة الإيرادات. اسمحوا لي بتفصيل المزايا التي تجلبها تحليلات البيانات الضخمة إلى صناعة التجارة الإلكترونية.

تتبع رحلة شراء المتسوق

يدور العمل حول اكتشاف الأشخاص ، وخاصة العملاء. في الوقت الذي لم تكن فيه المعاملات عبر الإنترنت سائدة وكان الناس يتسوقون فقط في المتاجر. لم يكن من الممكن تتبع المعلومات الأساسية لكل عميل. في الوقت الحاضر ، هناك حوالي 2.05 مليار شخص يشترون البضائع عبر الإنترنت. على الرغم من أنهم يميلون إلى التبديل بين المواقع قبل إجراء عملية شراء ، إلا أنه يمكن تتبع بيانات نشاط التصفح وتحليلها.

يمكن لأدوات تحليلات البيانات الضخمة تتبع رحلة شراء العملاء. إنها تلتقط التفاعلات التي أجراها المستخدم سابقًا مع علامة تجارية ، بما في ذلك المنتجات التي تم عرضها والنقرات والمشتريات السابقة وما إلى ذلك. تسمح البيانات لأصحاب الأعمال بالحصول على معلومات المتسوقين وفهم المتسوقين بعمق - ما يعجبهم وما يكرهون ، وما هي المنتجات يزداد الطلب عليها مؤخرًا ، في أي وقت من العام يرتفع الطلب على منتجات معينة ، إلخ.

تجربة شخصية

قال 87٪ من المتسوقين أنه عندما تخصص المتاجر عبر الإنترنت تجربة التسوق ، فإنهم على استعداد لشراء المزيد. بعد حصول النشاط التجاري على معلومات المتسوقين ، يمكنهم إنشاء تجارب مخصصة تلبي احتياجاتهم.

تتضمن إستراتيجيات التجربة الشخصية إرسال رسائل بريد إلكتروني مخصصة للمستخدمين الذين يقدمون خصومات وعروضًا خاصة ، وعرض إعلانات مستهدفة لمجموعات مختلفة من الأشخاص ، وتنفيذ استراتيجيات البيع الإضافي و / أو البيع العابر للأفراد ، وما إلى ذلك. أكبر عملاق للتجارة الإلكترونية في العالم أمازون هو مثال رائع من استخدام تحليلات البيانات الضخمة واستراتيجية البيع العابر لتوليد إيرادات عالية.

عند تصفح المنتجات على موقع أمازون. كثيرًا ما ينجذب الأشخاص إلى قوائم التوصيات ، مثل "العملاء الذين شاهدوا هذا العنصر شاهدوا أيضًا" ، "مستوحى من سجل التصفح" ، "المنتجات الشعبية المستوحاة من هذا العنصر". تم إنشاء قوائم التوصيات هذه استنادًا إلى الملايين من قواعد بيانات المتسوقين عبر الإنترنت في أمازون. حسب تاريخ التصفح. تقدم أمازون توصيات مخصصة لكل متسوق وهذا يزيد بشكل كبير من فرصة المبيعات الناجحة. تبدو استراتيجية صغيرة ، لكن النتيجة مذهلة: في المجمل ، تحقق خوارزمية توصية المنتج 35٪ من عائدات شركة أمازون التراكمية.

تحسين تحليل معنويات المشتري

هناك اتجاه ناشئ لاستخدام خدمة عملاء التجارة الإلكترونية: جمع واستخراج البيانات من مراجعات العملاء. تجمع منصة تحليل بيانات العملاء ، Yunting CEM ، المراجعات وتجري تحليلًا للمشاعر للمجموعات الكبيرة. مثل Unilever و Huawei و Haier. تمتلك هذه الشركات العشرات من خطوط الإنتاج وتبيع ملايين المنتجات على مستوى العالم من خلال مواقع التجارة الإلكترونية. من خلال التنقيب عن النصوص وتحليل المشاعر الأساسية باستخدام تقنية معالجة اللغة الطبيعية ، تستطيع الشركات أن تعرف بالضبط كيف يفكر المشترون في منتجاتهم. على سبيل المثال ، يتعرف المسوقون في Huawei على ما إذا كان لدى المستهلكين مشاعر إيجابية أو محايدة أو سلبية تجاه التصميم وعمر البطارية وحجم الزر والكاميرا والوظائف العامة والعديد من الميزات الأخرى للهاتف.

تجمع Yunting CEM أيضًا بيانات الدردشة من خلال منصات اتصالات التجارة الإلكترونية مثل Aliwangwang و JDdongdong. تم تطويره بواسطة أكبر شركتين للتجارة الإلكترونية في الصين - Alibaba و JingDong. تم تصميم منصات الاتصال هذه كأدوات لتحليل البيانات الضخمة لأصحاب المتاجر الإلكترونية للتواصل بشكل أفضل مع المشترين. من خلال التنقيب في بيانات الدردشة ، يمكن لأصحاب المتاجر الإلكترونية الحصول على فكرة على الفور عن مدى اهتمام عملائهم بمنتجات معينة ، وما هي جوانب المنتج الذي يهتمون به كثيرًا ، وما إلى ذلك ، وبالتالي يمكنهم اكتشاف نقطة بيع المنتجات و تعديل إستراتيجيتهم التسويقية.

خدمة عملاء أفضل

هل مررت بهذا الموقف من قبل: كان لديك شك بشأن منتج وجدته للتو على BestBuy. لقد اتصلت بدعم العملاء. لقد أجابوا في غضون ثوان وأجابوا على سؤالك بشكل مثالي. بعد استلام المنتج ، كنت راضيًا وشاركت هذه التجربة على وسائل التواصل الاجتماعي مع عائلتك وأصدقائك.

يبدو وكأنه مشهد شائع جدا ، أليس كذلك؟ لكن خلف السطح ، توجد إمكانات تجارية ضخمة. وفقًا للإحصائيات من موقع Business.com ، ينفق العملاء المخلصون 67٪ أكثر من العملاء الجدد ، و 72٪ ممن لديهم تجربة إيجابية يشاركونها مع أكثر من 6 أشخاص. تؤدي خدمة العملاء الجيدة إلى معدل احتفاظ أعلى ومعدل تحويل وبالتالي تجلب المزيد من الأرباح.

تساعد تحليلات البيانات الكبيرة في تحسين خدمة العملاء بعدة طرق. من خلال مراقبة متوسط ​​سرعة الاستجابة ، يمكن لموظفي خدمة العملاء زيادة سرعة الاستجابة الإجمالية ؛ عن طريق إرسال الاستبيانات وجمع ملاحظات العملاء. يوفر معلومات مباشرة للمساعدة في تحسين جودة الخدمة وتقليل فرصة سوء الخدمة ؛ من خلال مراقبة البيانات الأخرى مثل وقت تسليم البضائع ، يمكن لأصحاب المتاجر الإلكترونية تحديد المشكلات في عملية التسليم وتجنب مشاكل النقل المحتملة.

التسعير الأمثل

التسعير هو عامل مهم آخر يقود قرارات الشراء في التجارة الإلكترونية. ما إذا كانت الأسعار التي تحددها تجعلك قادرًا على المنافسة أم لا تؤثر بشكل مباشر على مبيعات منتجك. في الماضي ، اعتاد الناس على اتباع استراتيجيات التسعير التقليدية مثل القاعدة العامة ، والتكلفة بالإضافة إلى الترميز. ومع ذلك ، فإن استراتيجيات التسعير الخاصة بالمدرسة القديمة لم تعد تعمل عندما يتعلق الأمر بآلاف الملايين من المنتجات عبر الإنترنت.

باستخدام أدوات تحليل البيانات الضخمة ، يتم تمكين أصحاب الأعمال من إلقاء نظرة على الصورة الأكبر ومراقبة أسعار المنافسين في الوقت الفعلي. يتطلب هذا مجموعة بيانات كبيرة بجميع أسعار المنافسين ، والتي تحتاج إلى التحديث من وقت لآخر لأن سعر السوق يتغير دائمًا.

توقعات الطلب

بصرف النظر عن الاهتمام بالأعمال الحالية ، من المهم اكتشاف بل وخلق فرص جديدة في المستقبل. تعتمد أعمال التجارة الإلكترونية بشكل كبير على التخزين. سيؤدي نقص المخزون إلى نقص المنتج والتأثير على رضا العملاء ، بينما قد يؤدي التخزين المفرط إلى تكاليف باهظة. بالنسبة للمنتجات ذات العمر الافتراضي القصير ، يكون هذا ضارًا بشكل خاص لأن التكلفة ستكون لا رجعة فيها.

يمكن أن تساعد البيانات الضخمة الشركات في تقدير المخزون المستقبلي بناءً على الخبرة السابقة ، وتخطيط حملات التسويق مسبقًا. استنادًا إلى بيانات المبيعات التاريخية ، يمكن لتجار التجزئة عبر الإنترنت التنبؤ بالمبيعات المستقبلية وإعداد عدد مناسب من البضائع في المستودع. باستخدام الاستماع الاجتماعي ، يمكنهم اكتشاف كلمات طنانة جديدة والرد بسرعة لاغتنام الفرص الذهبية لتحقيق المزيد من المبيعات.

تفضل بزيارة: https://hirinfotech.com/big-data-analytics-for-e-commerce/