6 преимуществ аналитики больших данных для электронной коммерции

В 2019 году число цифровых покупателей во всем мире достигло 1,92 миллиарда человек, что составляет четверть населения мира. Только на Amazon по состоянию на апрель 2019 года было 120 миллионов товаров. При таком огромном объеме цифровых транзакций. Само собой разумеется, что аналитика больших данных оказывает значительное влияние на индустрию электронной коммерции. В этой статье я расскажу о 6 преимуществах аналитики больших данных для электронной коммерции.

Содержание

• Что такое аналитика больших данных?
• Отслеживание покупательского пути покупателя
• Индивидуальный опыт
• Улучшенный анализ настроений покупателей
• Лучшее обслуживание клиентов
• Оптимизированное ценообразование
• Прогнозирование спроса

Что такое аналитика больших данных?

Аналитика больших данных означает процесс использования этих больших наборов данных для выявления скрытых закономерностей, рыночных тенденций, предпочтений клиентов и т. д. С помощью аналитики больших данных владельцы бизнеса могут извлекать ценность из информации и принимать оптимальные бизнес-решения.

В электронной коммерции аналитика больших данных не только помогает владельцам бизнеса лучше понимать клиентов. Но также он предсказывает рыночные тенденции и помогает увеличить доход. Позвольте мне рассказать о преимуществах, которые аналитика больших данных дает индустрии электронной коммерции.

Отслеживание покупательского пути покупателя

Бизнес заключается в том, чтобы выяснять людей, особенно клиентов. Еще в те времена, когда онлайн-транзакции не были преобладающими, и люди делали покупки только в магазинах. Было невозможно отследить справочную информацию о каждом покупателе. В настоящее время около 2,05 миллиарда человек покупают товары в Интернете. Хотя они, как правило, переключаются между сайтами перед совершением покупки, данные об активности в Интернете можно отслеживать и анализировать.

Инструменты аналитики больших данных могут отслеживать покупательский путь клиентов. Они фиксируют взаимодействие пользователя с брендом, которое он ранее имел, включая просмотренные продукты, клики, прошлые покупки и т. д. Данные позволяют владельцам бизнеса получать информацию о покупателях и глубоко понимать покупателей — что им нравится и не нравится, какие продукты пользуются повышенным спросом в последнее время, в какое время года повышается спрос на те или иные товары и т.д.

Индивидуальный опыт

87% покупателей заявили, что когда интернет-магазины персонализируют процесс совершения покупок, они готовы покупать больше. Получив информацию о покупателях, компания может создавать персонализированные впечатления, соответствующие их потребностям.

Стратегии персонализированного взаимодействия включают в себя отправку персонализированных электронных писем пользователям с указанием специальных скидок и предложений, показ целевой рекламы различным группам людей, реализацию стратегий дополнительных и/или перекрестных продаж отдельным лицам и т. д. Крупнейший в мире гигант электронной коммерции Amazon является отличным примером. использования аналитики больших данных и стратегии перекрестных продаж для получения высокого дохода.

При просмотре товаров на Amazon. людей часто привлекают списки рекомендаций, такие как «клиенты, которые просматривали этот товар, также просматривали», «вдохновленные вашей историей просмотров», «популярные продукты, вдохновленные этим товаром». Эти списки рекомендаций были созданы на основе миллионов баз данных онлайн-покупателей Amazon. Судя по истории просмотров. Amazon предоставляет персональные рекомендации каждому покупателю, и это значительно увеличивает шансы на успешные продажи. Звучит как небольшая стратегия, но результат поразителен: в общей сложности алгоритм рекомендации продукта обеспечивает 35% совокупного дохода компании Amazon.

Улучшенный анализ настроений покупателей

Существует новая тенденция использования службы поддержки клиентов электронной коммерции: сбор и анализ данных из отзывов клиентов. Платформа анализа данных о клиентах Yunting CEM собирает отзывы и проводит анализ настроений для больших групп. Например, Unilever, Huawei, Haier. Эти компании владеют десятками продуктовых линеек и продают миллионы товаров по всему миру через сайты электронной коммерции. Изучая тексты и анализируя основные настроения с помощью технологии обработки естественного языка, компании могут точно знать, что покупатели думают об их продукте. Например, маркетологи Huawei узнают, положительно, нейтрально или отрицательно потребители относятся к дизайну, времени автономной работы, размеру кнопок, камере, общей функциональности и многим другим функциям телефона.

Yunting CEM также собирает данные чата через коммуникационные платформы электронной коммерции, такие как Aliwangwang и JDdongdong. Разработано двумя крупнейшими компаниями электронной коммерции в Китае — Alibaba и JingDong. Эти коммуникационные платформы были созданы как инструменты анализа больших данных для владельцев интернет-магазинов, чтобы лучше взаимодействовать с покупателями. Изучая данные чата, владельцы интернет-магазинов могут сразу же получить представление о том, насколько их клиенты заинтересованы в определенных продуктах, какие аспекты продукта им интересны больше всего и т. д. Таким образом, они могут обнаружить точки продажи продуктов и скорректировать свою маркетинговую стратегию.

Лучшее обслуживание клиентов

Сталкивались ли вы когда-нибудь с такой ситуацией: у вас возникло сомнение относительно продукта, который вы только что нашли на BestBuy. Вы обратились в службу поддержки. Они ответили в течение нескольких секунд и полностью ответили на ваш вопрос. Получив товар, вы остались довольны и поделились этим опытом в социальных сетях со своей семьей и друзьями.

Похоже, очень распространенная сцена, верно? Но за поверхностью скрывается огромный коммерческий потенциал. Согласно статистике Business.com, лояльные клиенты тратят на 67% больше, чем новые клиенты, а 72% тех, у кого был положительный опыт, делятся им более чем с 6 людьми. Хорошее обслуживание клиентов приводит к более высокому коэффициенту удержания, коэффициенту конверсии и, таким образом, приносит большую прибыль.

Аналитика больших данных помогает улучшить обслуживание клиентов во многих отношениях. Отслеживая среднюю скорость ответа, сотрудники службы поддержки клиентов могут повысить общую своевременность ответа; путем рассылки анкет и сбора отзывов клиентов. Он предоставляет информацию из первых рук, чтобы помочь улучшить качество обслуживания и снизить вероятность плохого обслуживания; Отслеживая другие данные, такие как время доставки товаров, владельцы интернет-магазинов могут выявлять проблемы в процессе доставки и избегать возможных проблем с транспортировкой.

Оптимизированное ценообразование

Ценообразование — еще один важный фактор, влияющий на решения о покупке в электронной коммерции. Независимо от того, поддерживают ли установленные вами цены вашу конкурентоспособность или они напрямую не влияют на продажи вашего продукта. В прошлом люди использовали традиционные стратегии ценообразования, такие как эмпирическое правило «затраты плюс наценка». Однако эти старые стратегии ценообразования больше не работают, когда речь идет о тысячах миллионов продуктов в Интернете.

С помощью инструментов анализа больших данных владельцы бизнеса могут видеть более полную картину и отслеживать цены конкурентов в режиме реального времени. Для этого требуется большой набор данных со всеми ценами конкурентов, который необходимо время от времени обновлять, так как рыночная цена постоянно меняется.

Прогнозирование спроса

Помимо участия в текущем бизнесе, важно уловить и даже создать новые возможности в будущем. Бизнес электронной коммерции в значительной степени зависит от запасов. Слишком маленький запас приведет к дефициту товара и повлияет на удовлетворенность клиентов, в то время как слишком большой запас может привести к чрезмерным затратам. Для продуктов с коротким сроком хранения это особенно вредно, поскольку стоимость будет необратимой.

Большие данные могут помочь компаниям оценить будущие запасы на основе прошлого опыта и заранее спланировать маркетинговые кампании. Основываясь на исторических данных о продажах, интернет-магазины могут прогнозировать будущие продажи и подготовить нужное количество товаров на складе. Используя социальные сети, они могут находить новые модные словечки и быстро реагировать, чтобы использовать золотые возможности для увеличения продаж.

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