Eコマースのためのビッグデータ分析の6つの利点

公開: 2022-01-23

2019年の世界のデジタル購入者数は19.2億人に達し、これは世界人口の4分の1です。アマゾンだけでも、2019年4月の時点で1億2000万の製品がありました。非常に大量のデジタルトランザクションが進行中です。言うまでもなく、ビッグデータ分析はEコマース業界に大きな影響を及ぼします。この記事では、Eコマースがビッグデータ分析から恩恵を受ける6つの方法に焦点を当てます。

ビッグデータ分析とは何ですか？
買い物客の購入の旅を追跡する
パーソナライズされた体験
改善された購入者の感情分析
より良いカスタマーサービス
最適化された価格設定
需要予測

ビッグデータ分析とは何ですか？

ビッグデータ分析とは、これらの大規模なデータセットを利用して、隠れたパターン、市場動向、顧客の好みなどを明らかにするプロセスを意味します。ビッグデータ分析の助けを借りて、ビジネスオーナーは情報から価値を引き出し、最適なビジネス上の意思決定を行うことができます。

eコマースでは、ビッグデータ分析はビジネスオーナーが顧客をよく理解するのに役立つだけではありません。しかし、それはまた、市場の傾向を予測し、収益を増やすのに役立ちます。ビッグデータ分析がeコマース業界にもたらす利点を分析してみましょう。

買い物客の購入の旅を追跡する

ビジネスとは、人々、特に顧客を把握することです。オンライン取引が普及しておらず、人々は店でしか買い物をしていない時代にさかのぼります。すべての顧客の背景情報を追跡することは不可能でした。現在、オンラインで商品を購入している人は約20億5000万人です。購入する前にサイトを切り替える傾向がありますが、ブラウジングアクティビティデータを追跡および分析できます。

ビッグデータ分析ツールは、顧客の購入経路を追跡できます。閲覧した商品、クリック、過去の購入など、ユーザーが以前にブランドと行ったインタラクションをキャプチャします。このデータにより、ビジネスオーナーは買い物客の情報を取得し、買い物客が好きなものと嫌いなもの、どの商品を深く理解できます。最近需要が高まっている、特定の製品の需要が一年のうち何時に増加するかなど。

パーソナライズされた体験

買い物客の87％は、オンラインストアがショッピング体験をパーソナライズするとき、もっと購入する用意があると述べています。ビジネスが買い物客の情報を取得した後、彼らは彼らのニーズに応えるパーソナライズされた体験を作成することができます。

パーソナライズされたエクスペリエンス戦略には、特別割引やオファーを提供するユーザーへのカスタマイズされたメールの送信、さまざまなグループの人々へのターゲット広告の表示、個人へのアップセルおよび/またはクロスセリング戦略の実装などが含まれます。世界最大のeコマース大手Amazonは素晴らしい例です。ビッグデータ分析とクロスセリング戦略を使用して高収益を生み出すことです。

Amazonで商品を閲覧する場合。「このアイテムを閲覧した顧客も閲覧した」、「閲覧履歴に触発された」、「このアイテムに触発された人気商品」などのおすすめリストに人々は頻繁に惹かれます。これらの推奨リストは、Amazonの数百万のオンライン買い物客のデータベースに基づいて生成されました。閲覧履歴によると。 Amazonは、各買い物客にパーソナライズされた推奨事項を提供します。これにより、販売が成功する可能性が大幅に高まります。小さな戦略のように聞こえますが、結果は驚くべきものです。合計すると、製品推奨アルゴリズムは、Amazonの累積収益の35％を促進します。

改善された購入者の感情分析

eコマースカスタマーサービスを使用する新しい傾向があります。カスタマーレビューからデータを収集してマイニングすることです。顧客データ分析プラットフォームであるYuntingCEMは、レビューを収集し、大規模なグループの感情分析を実施します。ユニリーバ、ファーウェイ、ハイアールのように。これらの企業は数十の製品ラインを所有しており、eコマースサイトを通じて世界中で数百万の製品を販売しています。テキストをマイニングし、自然言語処理テクノロジーを使用して根底にある感情を分析することで、企業はバイヤーが自社の製品をどのように考えているかを正確に知ることができます。たとえば、Huaweiのマーケターは、消費者が携帯電話のデザイン、バッテリー寿命、ボタンサイズ、カメラ、全体的な機能、およびその他の多くの機能に対してポジティブ、ニュートラル、またはネガティブな感情を持っているかどうかを知ることができます。

Yunting CEMは、AliwangwangやJDdongdongなどのeコマース通信プラットフォームを介してチャットデータも収集します。中国で最大の2つのeコマース企業であるAlibabaとJingDongによって開発されました。これらのコミュニケーションプラットフォームは、eストアの所有者が購入者とのつながりを深めるためのビッグデータ分析ツールとして構築されました。チャットデータをマイニングすることで、eストアの所有者は、顧客が特定の製品にどの程度関心を持っているか、製品のどの側面に最も関心があるかなどをすぐに知ることができます。したがって、製品のセールスポイントを見つけることができます。マーケティング戦略を調整します。

より良いカスタマーサービス

このような状況を経験したことがありますか。BestBuyで見つけたばかりの製品に疑問がありました。カスタマーサポートに連絡しました。彼らは数秒以内に応答し、あなたの質問に完全に答えました。製品を受け取った後、あなたは満足し、ソーシャルメディアでこの経験を家族や友人と共有しました。

非常に一般的なシーンのように見えますよね？しかし、表面の裏には、大きな商業的可能性があります。 Business.comの統計によると、忠実な顧客は新規顧客より67％多く支出し、前向きな経験をした人の72％が6人以上とそれを共有しています。優れたカスタマーサービスは、より高い保持率、コンバージョン率につながり、したがってより多くの利益をもたらします。

ビッグデータ分析は、さまざまな方法で顧客サービスを向上させるのに役立ちます。平均応答速度を監視することにより、カスタマーサービススタッフは全体的な応答の適時性を高めることができます。アンケートを送信し、顧客からのフィードバックを収集します。これは、サービス品質を向上させ、悪いサービスの可能性を減らすのに役立つ直接的な情報を提供します。 eストアの所有者は、商品の配達時間などの他のデータを監視することで、配達プロセスの問題を特定し、起こりうる輸送上の問題を回避できます。

最適化された価格設定

価格設定は、eコマースでの購入決定を推進するもう1つの重要な要素です。設定した価格が競争力を維持するかどうかは、製品の売上に直接影響します。以前は、経験則、コストプラスマークアップなどの従来の価格戦略に従っていました。ただし、これらの古い学校の価格戦略は、オンラインで何千万もの製品になると機能しなくなります。

ビッグデータ分析ツールを使用すると、ビジネスオーナーは全体像を確認し、競合他社の価格をリアルタイムで監視できます。これには、競合他社のすべての価格を含む大規模なデータセットが必要です。市場価格は常に変化しているため、随時更新する必要があります。

需要予測

現在のビジネスに参加することとは別に、将来の新しい機会を捉え、さらには創造することも重要です。 eコマースビジネスは在庫に大きく依存しています。在庫が少なすぎると製品の不足につながり、顧客満足度に影響を与えますが、在庫が多すぎると過剰なコストが発生する可能性があります。保管寿命が短い製品の場合、コストが元に戻せないため、これは特に有害です。

ビッグデータは、企業が過去の経験に基づいて将来の在庫を見積もり、事前にマーケティングキャンペーンを計画するのに役立ちます。オンライン小売業者は、過去の販売データに基づいて、将来の販売を予測し、倉庫に適切な数の商品を準備することができます。ソーシャルリスニングを使用すると、新しい流行語を発見し、迅速に対応して、売り上げを伸ばす絶好の機会をつかむことができます。

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