6 Vorteile von Big Data Analytics für E-Commerce

Die Zahl der digitalen Käufer weltweit hat im Jahr 2019 1,92 Milliarden erreicht, was einem Viertel der Weltbevölkerung entspricht. Allein bei Amazon gab es im April 2019 120 Millionen Produkte. Bei einem so riesigen Volumen an digitalen Transaktionen. Es versteht sich von selbst, dass Big Data Analytics einen erheblichen Einfluss auf die E-Commerce-Branche hat. In diesem Artikel werde ich 6 Möglichkeiten hervorheben, wie E-Commerce von Big-Data-Analysen profitiert.

Inhaltsverzeichnis

• Was ist Big-Data-Analyse?
• Verfolgen Sie die Kaufreise des Käufers
• Personalisierte Erfahrung
• Verbesserte Käuferstimmungsanalyse
• Besserer Kundenservice
• Optimierte Preisgestaltung
• Nachfragevorhersage

Was ist Big-Data-Analyse?

Big-Data-Analyse bedeutet den Prozess der Nutzung dieser großen Datensätze, um verborgene Muster, Markttrends, Kundenpräferenzen usw. aufzudecken. Mithilfe von Big-Data-Analysen werden Geschäftsinhaber in die Lage versetzt, Werte aus Informationen abzuleiten und optimale Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Im E-Commerce hilft Big Data Analytics nicht nur Geschäftsinhabern, Kunden gut zu verstehen. Aber es sagt auch Markttrends voraus und hilft bei der Umsatzsteigerung. Lassen Sie mich die Vorteile der Big-Data-Analyse für die E-Commerce-Branche aufschlüsseln.

Verfolgen Sie die Kaufreise des Käufers

Im Geschäft dreht sich alles darum, Menschen herauszufinden, insbesondere die Kunden. Damals, als Online-Geschäfte noch nicht vorherrschend waren und man nur in Geschäften einkaufte. Es war nicht möglich, die Hintergrundinformationen jedes Kunden nachzuvollziehen. Heutzutage kaufen rund 2,05 Milliarden Menschen Waren online. Obwohl sie dazu neigen, vor dem Kauf zwischen den Websites zu wechseln, können die Surfaktivitätsdaten verfolgt und analysiert werden.

Big-Data-Analysetools können die Kaufreise von Kunden verfolgen. Sie erfassen die Interaktionen, die ein Benutzer zuvor mit einer Marke hatte, einschließlich angesehener Produkte, Klicks, früherer Einkäufe usw. Die Daten ermöglichen es Geschäftsinhabern, die Informationen der Käufer zu erhalten und die Käufer im Detail zu verstehen – was sie mögen und welche Produkte nicht mögen in letzter Zeit stark nachgefragt werden, zu welcher Jahreszeit die Nachfrage nach bestimmten Produkten steigt usw.

Personalisierte Erfahrung

87 % der Käufer gaben an, dass sie bereit sind, mehr zu kaufen, wenn Online-Shops das Einkaufserlebnis personalisieren. Nachdem ein Unternehmen die Informationen der Käufer erhalten hat, können sie personalisierte Erlebnisse erstellen, die ihren Bedürfnissen entsprechen.

Zu den Strategien für personalisierte Erlebnisse gehören das Versenden angepasster E-Mails an Benutzer mit speziellen Rabatten und Angeboten, das Anzeigen gezielter Anzeigen für verschiedene Personengruppen, das Implementieren von Up-Selling- und/oder Cross-Selling-Strategien für Einzelpersonen usw. Der weltweit größte E-Commerce-Riese Amazon ist ein großartiges Beispiel der Nutzung von Big-Data-Analysen und Cross-Selling-Strategien, um hohe Einnahmen zu erzielen.

Beim Durchsuchen von Produkten auf Amazon. Menschen werden häufig von Empfehlungslisten wie „Kunden, die diesen Artikel angesehen haben, auch angesehen“, „inspiriert von Ihrem Browserverlauf“, „beliebte Produkte, die von diesem Artikel inspiriert wurden“ angezogen. Diese Empfehlungslisten wurden auf der Grundlage der Millionen von Amazon-Datenbanken von Online-Käufern erstellt. Laut Browserverlauf. Amazon bietet jedem Käufer personalisierte Empfehlungen, was die Chancen auf erfolgreiche Verkäufe erheblich erhöht. Es klingt wie eine kleine Strategie, aber das Ergebnis ist verblüffend: Insgesamt treibt der Produktempfehlungsalgorithmus 35 % des kumulierten Amazon-Unternehmensumsatzes.

Verbesserte Käuferstimmungsanalyse

Es gibt einen aufkommenden Trend zur Nutzung des eCommerce-Kundendienstes: das Sammeln und Auswerten der Daten aus Kundenbewertungen. Eine Kundendatenanalyseplattform, Yunting CEM, sammelt Bewertungen und führt Stimmungsanalysen für große Gruppen durch. Wie Unilever, Huawei, Haier. Diese Unternehmen besitzen Dutzende von Produktlinien und verkaufen Millionen von Produkten weltweit über E-Commerce-Websites. Durch das Mining von Texten und die Analyse der zugrunde liegenden Stimmungen mithilfe der Natural Language Processing-Technologie können Unternehmen genau wissen, wie die Käufer über ihr Produkt denken. Zum Beispiel erfahren Vermarkter von Huawei, ob die Verbraucher positive, neutrale oder negative Meinungen zu Design, Akkulaufzeit, Tastengröße, Kamera, Gesamtfunktionalität und vielen anderen Funktionen des Telefons haben.

Yunting CEM sammelt auch Chat-Daten über E-Commerce-Kommunikationsplattformen wie Aliwangwang und JDdongdong. Entwickelt von den beiden größten E-Commerce-Unternehmen in China – Alibaba und JingDong. Diese Kommunikationsplattformen wurden als Big-Data-Analysetools für E-Store-Besitzer entwickelt, um eine bessere Verbindung zu Käufern herzustellen. Durch das Auswerten der Chat-Daten können sich E-Shop-Besitzer sofort ein Bild davon machen, wie interessiert ihre Kunden an bestimmten Produkten sind, welche Aspekte des Produkts ihnen am wichtigsten sind usw. Sie können daher die Verkaufsargumente der Produkte entdecken und ihre Marketingstrategie anpassen.

Besserer Kundenservice

Haben Sie diese Situation schon einmal erlebt: Sie hatten Zweifel an einem Produkt, das Sie gerade bei BestBuy gefunden haben. Sie haben den Kundendienst kontaktiert. Sie haben innerhalb von Sekunden geantwortet und Ihre Frage perfekt beantwortet. Nachdem Sie das Produkt erhalten haben, waren Sie zufrieden und haben diese Erfahrung in den sozialen Medien mit Ihrer Familie und Ihren Freunden geteilt.

Sieht aus wie eine sehr häufige Szene, oder? Aber hinter der Oberfläche steckt ein riesiges kommerzielles Potenzial. Laut den Statistiken von Business.com geben treue Kunden 67 % mehr aus als Neukunden, und 72 % derjenigen, die eine positive Erfahrung gemacht haben, teilen sie mit mehr als 6 Personen. Guter Kundenservice führt zu einer höheren Retention Rate, Conversion Rate und bringt somit mehr Gewinn.

Big-Data-Analysen tragen in vielerlei Hinsicht zur Verbesserung des Kundenservice bei. Durch die Überwachung der durchschnittlichen Antwortgeschwindigkeit können die Kundendienstmitarbeiter die Reaktionszeit insgesamt erhöhen; durch das Versenden von Fragebögen und das Sammeln von Kundenfeedback. Es bietet Informationen aus erster Hand, um die Servicequalität zu verbessern und die Wahrscheinlichkeit eines schlechten Service zu verringern. Durch die Überwachung anderer Daten wie der Lieferzeit der Waren können E-Store-Inhaber Probleme im Lieferprozess erkennen und mögliche Transportprobleme vermeiden.

Optimierte Preisgestaltung

Die Preisgestaltung ist ein weiterer wichtiger Faktor für Kaufentscheidungen im E-Commerce. Ob die von Ihnen festgelegten Preise Sie wettbewerbsfähig halten oder nicht, beeinflusst direkt Ihren Produktverkauf. In der Vergangenheit folgten die Menschen traditionellen Preisstrategien wie der Faustregel, Kosten plus Aufschlag. Diese Preisstrategien der alten Schule funktionieren jedoch nicht mehr, wenn es um Tausende von Millionen von Produkten im Internet geht.

Mit Big-Data-Analysetools können Geschäftsinhaber das Gesamtbild betrachten und die Preise der Wettbewerber in Echtzeit überwachen. Dies erfordert einen großen Datensatz mit allen Preisen der Wettbewerber, der von Zeit zu Zeit aktualisiert werden muss, da sich der Marktpreis ständig ändert.

Nachfragevorhersage

Abgesehen von der Betreuung des aktuellen Geschäfts ist es wichtig, neue Möglichkeiten in der Zukunft zu ergreifen und sogar zu schaffen. Das E-Commerce-Geschäft hängt stark von der Bevorratung ab. Eine zu geringe Lagerhaltung führt zu Produktmängeln und beeinträchtigt die Kundenzufriedenheit, während eine zu hohe Lagerhaltung übermäßige Kosten verursachen kann. Für Produkte mit kurzer Haltbarkeit ist dies besonders schädlich, da die Kosten irreversibel wären.

Big Data kann Unternehmen dabei helfen, zukünftige Lagerbestände auf der Grundlage früherer Erfahrungen abzuschätzen und Marketingkampagnen im Voraus zu planen. Basierend auf historischen Verkaufsdaten können Online-Händler zukünftige Verkäufe vorhersagen und eine angemessene Anzahl von Waren im Lager vorbereiten. Durch Social Listening können sie neue Buzzwords entdecken und sofort reagieren, um goldene Gelegenheiten zu nutzen, um mehr Umsatz zu erzielen.

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