6 Benefícios do Big Data Analytics para E-Commerce

O número de compradores digitais em todo o mundo atingiu 1,92 bilhão em 2019, o que representa um quarto da população mundial. Somente na Amazon, havia 120 milhões de produtos em abril de 2019. Com um volume tão grande de transações digitais acontecendo. Escusado será dizer que a análise de big data tem uma influência significativa no setor de comércio eletrônico. Neste artigo, destacarei 6 maneiras pelas quais o comércio eletrônico se beneficia da análise de big data.

Índice

• O que é Big Data Analytics?
• Acompanhe a jornada de compra do comprador
• Experiência personalizada
• Análise aprimorada do sentimento do comprador
• Melhor atendimento ao cliente
• Preço otimizado
• Previsão de demanda

O que é Big Data Analytics?

A análise de big data significa o processo de aproveitar esses grandes conjuntos de dados para revelar padrões ocultos, tendências de mercado, preferências do cliente etc. Com a ajuda da análise de big data, os proprietários de empresas podem derivar valores das informações e tomar decisões de negócios ideais.

No comércio eletrônico, a análise de big data não apenas ajuda os empresários a entender bem os clientes. Mas também prevê tendências de mercado e ajuda a aumentar a receita. Deixe-me detalhar as vantagens que a análise de big data traz para o setor de comércio eletrônico.

Acompanhe a jornada de compra do comprador

O negócio tem tudo a ver com descobrir as pessoas, especialmente os clientes. Na época em que as transações on-line não eram predominantes e as pessoas só compravam nas lojas. Não era viável rastrear as informações de todos os clientes. Atualmente, existem cerca de 2,05 bilhões de pessoas comprando produtos online. Embora eles tendam a alternar entre sites antes de fazer uma compra, os dados da atividade de navegação podem ser rastreados e analisados.

As ferramentas de análise de big data podem acompanhar a jornada de compra dos clientes. Eles capturam as interações que um usuário teve anteriormente com uma marca, incluindo produtos visualizados, cliques, compras anteriores etc. estão em alta demanda recentemente, em que época do ano a demanda por determinados produtos aumenta, etc.

Experiência personalizada

87% dos compradores disseram que quando as lojas online personalizam a experiência de compra, eles estão dispostos a comprar mais. Depois que uma empresa obtém as informações dos compradores, ela pode criar experiências personalizadas que atendam às suas necessidades.

As estratégias de experiência personalizada incluem o envio de e-mails personalizados para usuários com descontos e ofertas especiais, exibição de anúncios direcionados a diferentes grupos de pessoas, implementação de estratégias de up-selling e/ou cross-selling para indivíduos, etc. A maior gigante de comércio eletrônico do mundo, a Amazon, é um ótimo exemplo de usar análise de big data e estratégia de venda cruzada para gerar alta receita.

Ao navegar em produtos na Amazon. as pessoas são frequentemente atraídas por listas de recomendações como “clientes que visualizaram este item também visualizaram”, “inspirados pelo seu histórico de navegação”, “produtos populares inspirados neste item”. Essas listas de recomendações foram geradas com base nos milhões de bancos de dados de compradores online da Amazon. De acordo com o histórico de navegação. A Amazon fornece recomendações personalizadas para cada comprador e isso aumenta muito a chance de vendas bem-sucedidas. Parece uma estratégia pequena, mas o resultado é surpreendente: no total, o algoritmo de recomendação de produtos gera 35% da receita acumulada da empresa Amazon.

Análise aprimorada do sentimento do comprador

Há uma tendência emergente de usar o atendimento ao cliente de comércio eletrônico: coletar e minerar os dados das avaliações dos clientes. Uma plataforma de análise de dados de clientes, Yunting CEM, coleta avaliações e realiza análises de sentimentos para grandes grupos. Como Unilever, Huawei, Haier. Essas empresas possuem dezenas de linhas de produtos e vendem milhões de produtos globalmente por meio de sites de comércio eletrônico. Por meio da mineração de textos e da análise dos sentimentos subjacentes usando a tecnologia Natural Language Processing, as empresas podem saber exatamente como os compradores pensam sobre seu produto. Por exemplo, os profissionais de marketing da Huawei ficam sabendo se os consumidores têm sentimentos positivos, neutros ou negativos em relação ao design, duração da bateria, tamanho do botão, câmera, funcionalidade geral e muitos outros recursos do telefone.

A Yunting CEM também coleta dados de bate-papo por meio de plataformas de comunicação de comércio eletrônico como Aliwangwang e JDdongdong. Desenvolvido pelas duas maiores empresas de comércio eletrônico da China - Alibaba e JingDong. Essas plataformas de comunicação foram construídas como ferramentas de análise de big data para os proprietários de lojas virtuais se conectarem melhor com os compradores. Através da mineração dos dados do chat, os donos de lojas virtuais podem ter uma ideia imediata de como seus clientes estão interessados ​​em determinados produtos, quais aspectos do produto eles mais se importam, etc. Eles podem, portanto, descobrir o ponto de venda dos produtos e ajustar sua estratégia de marketing.

Melhor atendimento ao cliente

Você já passou por essa situação: ficou com dúvida em um produto que acabou de encontrar na BestBuy. Você entrou em contato com o suporte ao cliente. Eles responderam em segundos e responderam sua pergunta perfeitamente. Após receber o produto, você ficou satisfeito e compartilhou essa experiência nas redes sociais com sua família e amigos.

Parece uma cena muito comum, certo? Mas por trás da superfície, existe um enorme potencial comercial. De acordo com as estatísticas do Business.com, clientes fiéis gastam 67% a mais do que novos clientes, e 72% daqueles que tiveram uma experiência positiva compartilham com mais de 6 pessoas. Um bom atendimento ao cliente leva a uma maior taxa de retenção, taxa de conversão e, portanto, traz mais lucro.

A análise de big data ajuda a melhorar o atendimento ao cliente de várias maneiras. Ao monitorar a velocidade média de resposta, a equipe de atendimento ao cliente pode aumentar a pontualidade geral da resposta; enviando questionários e coletando feedback dos clientes. Ele fornece informações em primeira mão para ajudar a melhorar a qualidade do serviço e reduzir a chance de um serviço ruim; ao monitorar outros dados, como o tempo de entrega das mercadorias, os donos de lojas virtuais podem identificar problemas no processo de entrega e evitar possíveis problemas de transporte.

Preço otimizado

O preço é outro fator importante que impulsiona as decisões de compra no comércio eletrônico. Se os preços que você define o mantêm competitivo ou não influenciam diretamente as vendas de seus produtos. No passado, as pessoas costumavam seguir estratégias tradicionais de precificação, como a regra de ouro, marcação de custo mais. No entanto, essas estratégias de preços da velha escola não funcionam mais quando se trata de milhares de milhões de produtos online.

Com ferramentas de análise de big data, os proprietários de empresas podem ver o panorama geral e monitorar os preços dos concorrentes em tempo real. Isso requer um grande conjunto de dados com todos os preços dos concorrentes, que precisam ser atualizados de tempos em tempos, pois o preço de mercado está sempre mudando.

Previsão de demanda

Além de atender ao negócio atual, é importante captar e até mesmo criar novas oportunidades no futuro. O negócio de comércio eletrônico depende muito do estoque. Muito menos estoque levará à deficiência do produto e afetará a satisfação do cliente, enquanto muito estoque pode causar custos excessivos. Para produtos com vida útil curta, isso é especialmente prejudicial porque o custo seria irreversível.

O big data pode ajudar as empresas a estimar o estoque futuro com base na experiência anterior e planejar campanhas de marketing com antecedência. Com base em dados históricos de vendas, os varejistas on-line podem prever vendas futuras e preparar um número adequado de mercadorias no depósito. Usando a escuta social, eles podem descobrir novas palavras-chave e reagir prontamente para aproveitar oportunidades de ouro para fazer mais vendas.

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