6 Manfaat Analisis Big Data untuk E-Commerce

Jumlah pembeli digital di seluruh dunia telah mencapai 1,92 miliar pada 2019, yang merupakan seperempat dari populasi dunia. Di Amazon saja, ada 120 juta produk per April 2019. Dengan volume transaksi digital yang begitu besar. Tak perlu dikatakan bahwa analitik data besar memiliki pengaruh signifikan pada industri E-commerce. Pada artikel ini, saya akan menyoroti 6 cara manfaat E-commerce dari analitik data besar.

Daftar Isi

• Apa itu Analisis Data Besar?
• Lacak perjalanan pembelian pembelanja
• Pengalaman yang dipersonalisasi
• Analisis sentimen pembeli yang ditingkatkan
• Layanan pelanggan yang lebih baik
• Harga yang dioptimalkan
• Perkiraan permintaan

Apa itu Analisis Data Besar?

Analisis data besar berarti proses memanfaatkan kumpulan data besar ini untuk mengungkapkan pola tersembunyi, tren pasar, preferensi pelanggan, dll. Dengan bantuan analisis data besar, pemilik bisnis diberdayakan untuk memperoleh nilai dari informasi dan membuat keputusan bisnis yang optimal.

Di eCommerce, analitik data besar tidak hanya membantu pemilik bisnis memahami pelanggan dengan baik. Tetapi juga memprediksi tren pasar dan membantu meningkatkan pendapatan. Biarkan saya merinci keuntungan yang dibawa analitik data besar ke industri eCommerce.

Lacak perjalanan pembelian pembelanja

Bisnis adalah tentang mencari tahu orang, terutama pelanggan. Dulu ketika transaksi online tidak berlaku dan orang-orang hanya berbelanja di toko. Itu tidak layak untuk melacak informasi latar belakang setiap pelanggan. Saat ini, ada sekitar 2,05 miliar orang yang membeli barang secara online. Meskipun mereka cenderung beralih antar situs sebelum melakukan pembelian, data aktivitas penjelajahan dapat dilacak dan dianalisis.

Alat analitik data besar dapat melacak perjalanan pembelian pelanggan. Mereka menangkap interaksi yang sebelumnya dimiliki pengguna dengan suatu merek, termasuk produk yang dilihat, klik, pembelian sebelumnya, dll. Data tersebut memungkinkan pemilik bisnis mendapatkan informasi pembeli dan memahami pembeli secara mendalam- apa yang mereka suka dan tidak suka, produk mana sangat diminati baru-baru ini, jam berapa permintaan untuk produk tertentu meningkat, dll.

Pengalaman yang dipersonalisasi

87% pembeli mengatakan bahwa ketika toko online mempersonalisasi pengalaman berbelanja, mereka bersedia membeli lebih banyak. Setelah bisnis mendapatkan info pembeli, mereka dapat membuat pengalaman pribadi yang memenuhi kebutuhan mereka.

Strategi pengalaman yang dipersonalisasi termasuk mengirim email khusus kepada pengguna yang memberikan diskon dan penawaran khusus, menampilkan iklan bertarget ke kelompok orang yang berbeda, menerapkan strategi penjualan atas dan/atau penjualan silang kepada individu, dll. Raksasa eCommerce terbesar di dunia Amazon adalah contoh yang bagus menggunakan analitik data besar dan strategi penjualan silang untuk menghasilkan pendapatan tinggi.

Saat menelusuri produk di Amazon. orang sering tertarik dengan daftar rekomendasi seperti "pelanggan yang melihat item ini juga melihat", "terinspirasi oleh riwayat penelusuran Anda", "produk populer yang terinspirasi oleh item ini". Daftar rekomendasi ini dibuat berdasarkan database jutaan pembeli online Amazon. Menurut riwayat penelusuran. Amazon memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi untuk setiap pembelanja dan ini sangat meningkatkan peluang penjualan yang sukses. Kedengarannya seperti strategi kecil, tetapi hasilnya mencengangkan: secara total, algoritme rekomendasi produk mendorong 35% dari pendapatan kumulatif perusahaan Amazon.

Analisis sentimen pembeli yang ditingkatkan

Ada tren yang muncul dalam menggunakan layanan pelanggan eCommerce: mengumpulkan dan menambang data dari ulasan pelanggan. Platform analisis data pelanggan, Yunting CEM, mengumpulkan ulasan dan melakukan analisis sentimen untuk grup besar. Seperti Unilever, Huawei, Haier. Perusahaan-perusahaan ini memiliki lusinan lini produk dan menjual jutaan produk secara global melalui situs eCommerce. Melalui teks penambangan dan menganalisis sentimen yang mendasarinya menggunakan teknologi Pemrosesan Bahasa Alami, perusahaan dapat mengetahui dengan tepat bagaimana pendapat pembeli tentang produk mereka. Misalnya, pemasar Huawei mengetahui apakah konsumen memiliki sentimen positif, netral, atau negatif terhadap desain, masa pakai baterai, ukuran tombol, kamera, fungsionalitas keseluruhan, dan banyak fitur telepon lainnya.

Yunting CEM juga mengumpulkan data obrolan melalui platform komunikasi eCommerce seperti Aliwangwang dan JDdongdong. Dikembangkan oleh dua perusahaan eCommerce terbesar di China – Alibaba, dan JingDong. Platform komunikasi ini dibangun sebagai alat analitik data besar bagi pemilik e-store untuk terhubung lebih baik dengan pembeli. Melalui penggalian data obrolan, pemilik e-store dapat segera mengetahui seberapa tertarik pelanggan mereka pada produk tertentu, aspek produk apa yang paling mereka pedulikan, dll. Oleh karena itu, mereka dapat menemukan nilai jual produk dan menyesuaikan strategi pemasaran mereka.

Layanan pelanggan yang lebih baik

Pernahkah Anda mengalami situasi ini: Anda ragu dengan produk yang baru saja Anda temukan di BestBuy. Anda menghubungi dukungan pelanggan. Mereka merespons dalam hitungan detik dan menjawab pertanyaan Anda dengan sempurna. Setelah menerima produk, Anda puas dan membagikan pengalaman ini di media sosial dengan keluarga dan teman Anda.

Tampak seperti pemandangan yang sangat umum, bukan? Namun di balik permukaan, ada potensi komersial yang sangat besar. Menurut statistik dari Business.com, pelanggan setia menghabiskan 67% lebih banyak daripada pelanggan baru, dan 72% dari mereka yang memiliki pengalaman positif membagikannya dengan lebih dari 6 orang. Layanan pelanggan yang baik mengarah ke tingkat retensi yang lebih tinggi, tingkat konversi dan dengan demikian membawa lebih banyak keuntungan.

Analisis data besar membantu meningkatkan layanan pelanggan dalam banyak hal. Dengan memantau kecepatan respons rata-rata, staf layanan pelanggan dapat meningkatkan ketepatan waktu respons secara keseluruhan; dengan mengirimkan kuesioner dan mengumpulkan umpan balik pelanggan. Ini memberikan info langsung untuk membantu meningkatkan kualitas layanan dan mengurangi kemungkinan layanan buruk; dengan memantau data lain seperti waktu pengiriman barang, pemilik e-store dapat mengidentifikasi masalah dalam proses pengiriman dan menghindari kemungkinan masalah transportasi.

Harga yang dioptimalkan

Harga adalah faktor penting lain yang mendorong keputusan pembelian di eCommerce. Apakah harga yang Anda tetapkan membuat Anda tetap kompetitif atau tidak secara langsung mempengaruhi penjualan produk Anda. Di masa lalu, orang biasanya mengikuti strategi penetapan harga tradisional seperti aturan praktis, markup biaya-plus. Namun, strategi penetapan harga jadul ini tidak lagi berfungsi dalam hal ribuan juta produk online.

Dengan alat analitik data besar, pemilik bisnis dimungkinkan untuk melihat gambaran yang lebih besar dan memantau harga pesaing secara real-time. Ini membutuhkan kumpulan data yang besar dengan semua harga pesaing, yang perlu diperbarui dari waktu ke waktu karena harga pasar selalu berubah.

Perkiraan permintaan

Selain memperhatikan bisnis saat ini, penting untuk menangkap dan bahkan menciptakan peluang baru di masa depan. Bisnis e-niaga sangat bergantung pada stocking. Persediaan yang terlalu sedikit akan menyebabkan kekurangan produk dan berdampak pada kepuasan pelanggan, sedangkan persediaan yang terlalu banyak dapat menyebabkan biaya yang berlebihan. Untuk produk dengan umur simpan yang pendek, ini sangat berbahaya karena biayanya tidak dapat diubah.

Data besar dapat membantu perusahaan memperkirakan stok masa depan berdasarkan pengalaman masa lalu, dan merencanakan kampanye pemasaran sebelumnya. Berdasarkan data penjualan historis, pengecer online dapat memprediksi penjualan di masa depan dan menyiapkan jumlah barang yang tepat di gudang. Dengan mendengarkan secara sosial, mereka dapat menemukan kata kunci baru dan segera bereaksi untuk menangkap peluang emas untuk menghasilkan lebih banyak penjualan.

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