การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ส่งผลกระทบต่ออุตสาหกรรมอีคอมเมิร์ซอย่างไร

บิ๊กดาต้าคืออะไร?

ข้อมูลขนาดใหญ่คือข้อมูลที่มีความหลากหลายมากขึ้นซึ่งเข้ามาในปริมาณที่เพิ่มขึ้นและมีความเร็วที่สูงกว่าที่เคย สิ่งนี้เรียกว่าสาม Vs

GARTNER ให้คำจำกัดความนี้เมื่อประมาณปี 2544

ข้อมูลขนาดใหญ่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล ดึงข้อมูลจากชุดข้อมูลที่ซับซ้อนโดยเฉพาะที่ได้มาจากแหล่งใหม่ ซอฟต์แวร์แอปพลิเคชันข้อมูลแบบดั้งเดิมดูเหมือนยากในขณะที่รับข้อมูลจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่พร้อมเวลาและมูลค่าที่ยอมรับได้ ในสถานการณ์นี้จะใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ ความท้าทายบางประการที่พบในบิ๊กดาต้ารวมถึงการเก็บรวบรวมข้อมูล การวิเคราะห์ การค้นหา การแบ่งปัน การสืบค้น ความปลอดภัยของข้อมูล แหล่งที่มา

จากการศึกษาของ Lattice Engines 4 ใน 5 บอกว่าพวกเขารู้สึกค่อนข้าง ( 57.4% ) หรือมาก ( 24.3% ) ท้าทายจากปริมาณข้อมูลที่มีอยู่ 9 ถึง 10 คนเห็นด้วยว่าตัวแทนขายของพวกเขาไม่สามารถรับและเข้าใจยอดขายทั้งหมด รายงานเพื่อให้ธุรกิจอีคอมเมิร์ซของพวกเขาพลาดโอกาส เป็นการยากที่จะเชื่อมช่องว่างระหว่างความพร้อมใช้งานของข้อมูลและประโยชน์ของข้อมูล

ปริมาณ ความหลากหลาย ความเร็ว เป็นแนวคิดหลักสามประการที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลขนาดใหญ่

1. ปริมาณ

ขนาดของข้อมูลที่รวบรวมเรียกว่าปริมาณซึ่งจะถูกจัดเก็บและจัดการโดยองค์กรและส่งข้อมูลไปยังผู้ใช้ปลายทาง โดยเน้นที่ความจุของข้อมูลเป็นหลักในขณะที่ทำการวางแผนการจัดเก็บในปัจจุบันและอนาคต ปริมาณข้อมูลวัดเป็น MB, GB, TB, PB

น่าแปลกใจมากที่ทราบว่า Facebook มีผู้ใช้มากกว่าประชากรในอินเดีย ผู้ใช้อัปโหลดรูปภาพประมาณ 240 พันล้าน โดย 350 ล้านรูปภาพเพิ่มทุกวัน ทีมจัดการข้อมูล Fb ใช้อุปกรณ์จัดเก็บข้อมูลขนาด 7 เพทาไบต์เป็นรายเดือน ด้วยตัวอย่างนี้ เราทราบดีว่ามีข้อมูลจำนวนมหาศาล

2. ความเร็ว

ความเร็วหมายถึงความเร็วของข้อมูลที่จะรวบรวมกระบวนการวิเคราะห์ ข้อมูลขนาดใหญ่มักจะพร้อมใช้งานแบบเรียลไทม์ ผู้คนอัพโหลดรูปภาพบน Facebook ได้เร็วแค่ไหนทุกวันและประมวลผลอย่างไร แสดงให้เห็นความเร็ว

3. วาไรตี้

ข้อมูลมีความแตกต่างกันในการใช้งานที่แตกต่างกัน โดยส่วนใหญ่ข้อมูลขนาดใหญ่จะไม่มีโครงสร้าง นานมาแล้วที่ข้อมูลเป็นเพียงเกี่ยวกับแถวและคอลัมน์ เวลามีการเปลี่ยนแปลงดังนั้นข้อมูล ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างไม่พอดีกับฐานข้อมูลและสเปรดชีต

ข้อมูลสามารถมีโครงสร้าง ไม่มีโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง และรวมทั้งหมดได้

ประโยชน์ของการใช้ Big Data Analytics ในตลาดอีคอมเมิร์ซ

1. เข้าใจความต้องการของลูกค้า

ข้อมูลขนาดใหญ่มีประโยชน์อย่างมากในการรับข้อมูลเกี่ยวกับแนวโน้มล่าสุดก่อนหน้านี้ รูปแบบของลูกค้าทำงานอย่างไรและสิ่งที่ส่งผลต่อการตัดสินใจของพวกเขาในขณะทำการซื้อ ธุรกิจอีคอมเมิร์ซสามารถสร้างผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ๆ ที่เป็นที่ชื่นชอบมากขึ้น โดยการยอมรับความต้องการของลูกค้า

2. การสร้างราคา

การก่อตัวของราคาจะกลายเป็นกระบวนการที่ง่ายในขณะที่ทำการสำรวจผลิตภัณฑ์การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ ความต้องการสินค้าในราคาที่ลูกค้ายินดีจ่าย

3. การทำนายแนวโน้ม

การเปลี่ยนแปลงของแนวโน้มสามารถเข้าใจได้โดยการสำรวจและทำการวิเคราะห์ด้วยข้อมูลขนาดใหญ่ การคาดคะเนแนวโน้มในช่วงต้นจะช่วยในการปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวม

4. การระบุและป้องกันการฉ้อโกงก่อนกำหนด

กิจกรรมฉ้อโกงเพิ่มขึ้นในอีคอมเมิร์ซในขณะที่ลูกค้าซื้อผลิตภัณฑ์และชำระเงินออนไลน์ ผู้ฉ้อโกงเป็นภัยคุกคามต่อธุรกิจออนไลน์ การระบุการฉ้อโกงล่วงหน้าด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยป้องกันการฉ้อโกงออนไลน์

5. ปรับปรุงการตัดสินใจ

เข้าถึงข้อมูลอย่างรวดเร็วและเลือกตัวเลือกที่เหมาะสมตามสถานการณ์

Big Data ส่งผลต่ออุตสาหกรรมอีคอมเมิร์ซอย่างไร

1. การใช้โซเชียลมีเดียเพื่อการวิจัย

คนรุ่นต่อรุ่นจำนวนมากใช้แพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียเนื่องจากเข้าถึงได้ง่ายมากสำหรับการสำรวจและรับข้อมูลเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณ การรวบรวมข้อมูลขนาดใหญ่นั้นสมบูรณ์แบบเพื่อให้ผู้คนจำนวนมากแสดงความคิดเห็นต่างกัน

2. บริการส่วนบุคคล

ด้วยการวิเคราะห์ธุรกิจบิ๊กดาต้าทำให้ได้แนวคิดที่ชัดเจนขึ้นเกี่ยวกับความชอบของลูกค้า โดยส่งอีเมลถึงลูกค้าอย่างสม่ำเสมอและแสดงผลิตภัณฑ์ตามประวัติการตั้งค่าการซื้อของลูกค้า

3. บริการลูกค้าแบบไดนามิก

บริการลูกค้าได้รับการปรับปรุงโดยข้อมูลที่ได้รับในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ หากลูกค้าได้รับการตอบรับที่น่าพอใจจากธุรกิจอีคอมเมิร์ซ ก็จะช่วยเพิ่มการเติบโตโดยรวมของธุรกิจอีคอมเมิร์ซ

Business.com ระบุว่าลูกค้าประจำใช้จ่ายมากกว่าลูกค้าใหม่ถึง 67% การหาลูกค้าใหม่มีค่าใช้จ่ายมากกว่าการขายให้กับลูกค้าที่มีอยู่ 5 ถึง 6 เท่า

4. เพิ่มยอดขาย

ยอดขายจะเพิ่มขึ้นหากธุรกิจอีคอมเมิร์ซใช้ข้อมูลขนาดใหญ่อย่างมีประสิทธิภาพ โดยการทำความเข้าใจและการเปลี่ยนแปลงในผลิตภัณฑ์หรือบริการและตามแนวโน้มยอดขายจะเพิ่มขึ้น

5. ชำระเงินออนไลน์อย่างปลอดภัย

การชำระเงินที่ปลอดภัยยิ่งขึ้นเริ่มต้นด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่โดยตั้งค่าการแจ้งเตือนเมื่อมีการใช้วิธีการชำระเงินหลายวิธีด้วยที่อยู่ IP (โปรโตคอลอินเทอร์เน็ต) เดียวกัน

ธุรกิจอีคอมเมิร์ซหลายแห่งใช้แพลตฟอร์มแบบรวมศูนย์หนึ่งแพลตฟอร์มสำหรับการชำระเงินหลายครั้ง

ตอนนี้ธุรกิจอีคอมเมิร์ซกำลังใช้วิธีชำระเงินแบบเรียกเก็บเงินฉันภายหลังหรือชำระเงินด้วยบัตรเครดิตเพื่อประหยัดเงินจากรถเข็นที่ถูกละทิ้ง

6. การจัดการอุปทานและโลจิสติกส์

การใช้ทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพและสูงสุดช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวมของธุรกิจอีคอมเมิร์ซ ในการวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้า SCM การวิเคราะห์แนวโน้ม และการคาดการณ์ความต้องการ การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่มีแอปพลิเคชันที่หลากหลาย BDA ระบุช่องว่างในแอปพลิเคชันนี้และคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงในอนาคต

กระบวนการลอจิสติกส์ยังได้รับการพิสูจน์แล้วว่าได้รับผลกระทบจากการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่โดยการติดตามการจัดส่งทางลอจิสติกส์

7. การทำนายแนวโน้มและอุปสงค์

มีสต็อกเพียงพอหรือไม่สำหรับความต้องการในอนาคตของผลิตภัณฑ์ สต็อกสินค้าคงคลังที่ถูกต้องสำหรับอนาคตมีความสำคัญอย่างมากสำหรับธุรกิจอีคอมเมิร์ซ เมื่อไซต์อีคอมเมิร์ซให้ส่วนลดในช่วงเวลาจำกัด สิ่งที่ราคาจะขึ้นอยู่กับการวิเคราะห์บิ๊กดาต้า เช่น amazon เริ่มข้อเสนอส่วนลดด้วยช่วงเวลาที่จำกัดของบิ๊กพันล้านวันของ amazon

8. การกำหนดราคาที่เหมาะสมที่สุด

ปรับราคาให้เหมาะสมและคิดราคาที่ยุติธรรมที่สุดกับลูกค้าสำหรับผลิตภัณฑ์ ซึ่งจะช่วยเพิ่มยอดขายของธุรกิจอีคอมเมิร์ซ ลูกค้าประจำอาจได้รับสิทธิ์เข้าถึงการขายก่อนใคร สถานที่และที่ทำงานก็ส่งผลต่อราคาที่ผู้บริโภคต้องจ่ายสำหรับสินค้าเช่นกัน

ห่อ

ตอนนี้คุณทราบแล้วว่าบิ๊กดาต้ากำลังเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมอีคอมเมิร์ซอย่างต่อเนื่อง และเราควรรู้ประโยชน์ของการใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ก่อนที่จะจ้างบริษัทพัฒนาอีคอมเมิร์ซที่มีชื่อเสียง ดังนั้นให้ทันกับแนวโน้มอีคอมเมิร์ซต่างๆ และจะส่งผลให้ผลกำไรของธุรกิจอีคอมเมิร์ซของคุณเพิ่มขึ้น