E-Ticaret için Büyük Veri Analitiğinin 6 Faydası

Dünya çapında dijital alıcıların sayısı, dünya nüfusunun dörtte biri olan 2019'da 1,92 milyara ulaştı. Yalnızca Amazon'da Nisan 2019 itibariyle 120 milyon ürün vardı. Böylesine büyük bir dijital işlem hacmi devam ediyor. Büyük veri analitiğinin E-ticaret endüstrisi üzerinde önemli bir etkisi olduğunu söylemeye gerek yok. Bu yazıda, E-ticaretin büyük veri analitiğinden faydalanmasının 6 yolunu vurgulayacağım.

İçerik tablosu

• Büyük Veri Analitiği Nedir?
• Müşterinin satın alma yolculuğunu takip edin
• Kişiselleştirilmiş deneyim
• İyileştirilmiş alıcı duyarlılığı analizi
• Daha iyi müşteri hizmeti
• Optimize edilmiş fiyatlandırma
• talep tahmini

Büyük Veri Analitiği Nedir?

Büyük veri analitiği, gizli kalıpları, pazar eğilimlerini, müşteri tercihlerini vb. ortaya çıkarmak için bu büyük veri kümelerinden yararlanma süreci anlamına gelir. Büyük veri analitiğinin yardımıyla, işletme sahiplerine bilgiden değerler elde etme ve optimal iş kararları verme yetkisi verilir.

E-Ticaret'te büyük veri analitiği, yalnızca işletme sahiplerinin müşterileri iyi anlamalarına yardımcı olmakla kalmaz. Ancak aynı zamanda pazar eğilimlerini tahmin eder ve geliri artırmaya yardımcı olur. Büyük veri analitiğinin e-Ticaret endüstrisine getirdiği avantajları özetlememe izin verin.

Müşterinin satın alma yolculuğunu takip edin

İş, insanları, özellikle de müşterileri bulmakla ilgilidir. Çevrimiçi işlemlerin hakim olmadığı ve insanların yalnızca mağazalardan alışveriş yaptığı zamanlar. Her müşterinin arka plan bilgilerini izlemek mümkün değildi. Günümüzde, yaklaşık 2,05 milyar insan çevrimiçi mal satın alıyor. Bir satın alma yapmadan önce siteler arasında geçiş yapma eğiliminde olsalar da, tarama etkinliği verileri izlenebilir ve analiz edilebilir.

Büyük veri analitiği araçları, müşterilerin satın alma yolculuğunu takip edebilir. Görüntülenen ürünler, tıklamalar, geçmiş satın almalar vb. dahil olmak üzere bir kullanıcının bir markayla daha önce sahip olduğu etkileşimleri yakalarlar. Veriler, işletme sahiplerinin alışveriş yapanların bilgilerini almasına ve alışveriş yapanları, neyi sevip neyi sevmediklerini, hangi ürünleri derinlemesine anlamalarına olanak tanır. son zamanlarda sıcak talep görüyor, belirli ürünlere olan talebin yılın hangi zamanında arttığı vb.

Kişiselleştirilmiş deneyim

Alışveriş yapanların %87'si, çevrimiçi mağazalar alışveriş deneyimini kişiselleştirdiğinde daha fazla satın almaya istekli olduklarını söyledi. Bir işletme, alışveriş yapanların bilgilerini aldıktan sonra, ihtiyaçlarını karşılayan kişiselleştirilmiş deneyimler oluşturabilir.

Kişiselleştirilmiş deneyim stratejileri, kullanıcılara özel indirimler ve teklifler sunan özelleştirilmiş e-postalar göndermek, farklı insan gruplarına hedefli reklamlar göstermek, bireylere yukarı satış ve/veya çapraz satış stratejileri uygulamak vb. içerir. Dünyanın en büyük e-ticaret devi Amazon harika bir örnektir. yüksek gelir elde etmek için büyük veri analitiği ve çapraz satış stratejisi kullanma.

Amazon'da ürünlere göz atarken. insanlar genellikle "bu öğeyi görüntüleyen müşteriler de görüntüledi", "tarama geçmişinizden ilham aldı", "bu öğeden ilham alan popüler ürünler" gibi öneri listelerinden etkilenir. Bu öneri listeleri, Amazon'un milyonlarca çevrimiçi alışveriş yapan veritabanlarına dayalı olarak oluşturulmuştur. Tarama geçmişine göre. Amazon, her müşteriye kişiselleştirilmiş öneriler sunar ve bu, başarılı satış şansını büyük ölçüde artırır. Küçük bir strateji gibi görünüyor, ancak sonuç şaşırtıcı: toplamda, ürün tavsiye algoritması kümülatif Amazon şirket gelirinin %35'ini sağlıyor.

İyileştirilmiş alıcı duyarlılığı analizi

E-Ticaret müşteri hizmetlerini kullanma konusunda yükselen bir trend var: müşteri incelemelerinden veri toplamak ve araştırmak. Bir müşteri veri analizi platformu olan Yunting CEM, büyük gruplar için incelemeler toplar ve duygu analizi yapar. Unilever, Huawei, Haier gibi. Bu şirketler düzinelerce ürün grubuna sahiptir ve e-ticaret siteleri aracılığıyla dünya çapında milyonlarca ürün satmaktadır. Şirketler, metin madenciliği yaparak ve Doğal Dil İşleme teknolojisini kullanarak altta yatan duyguları analiz ederek, alıcıların ürünleri hakkında tam olarak nasıl düşündüklerini bilebilirler. Örneğin, Huawei pazarlamacıları, tüketicilerin telefonun tasarımına, pil ömrüne, düğme boyutuna, kamerasına, genel işlevselliğine ve diğer birçok özelliğine yönelik olumlu, tarafsız veya olumsuz duyguları olup olmadığını öğreniyor.

Yunting CEM ayrıca Aliwangwang ve JDdongdong gibi e-ticaret iletişim platformları aracılığıyla sohbet verilerini toplar. Çin'deki en büyük iki e-ticaret şirketi olan Alibaba ve JingDong tarafından geliştirildi. Bu iletişim platformları, e-mağaza sahiplerinin alıcılarla daha iyi bağlantı kurması için büyük veri analiz araçları olarak oluşturuldu. Sohbet verilerinin madenciliği yoluyla, e-mağaza sahipleri, müşterilerinin belirli ürünlerle ne kadar ilgilendikleri, ürünün en çok hangi yönleriyle ilgilendikleri vb. hakkında anında bir fikir edinebilirler. Bu nedenle, ürünlerin satış noktalarını keşfedebilir ve pazarlama stratejilerini ayarlayın.

Daha iyi müşteri hizmeti

Hiç bu durumu yaşadınız mı: BestBuy'da bulduğunuz bir ürün hakkında şüpheniz vardı. Müşteri desteğiyle iletişime geçtiniz. Saniyeler içinde cevap verdiler ve sorunuzu mükemmel bir şekilde cevapladılar. Ürünü aldıktan sonra memnun kaldınız ve bu deneyimi aileniz ve arkadaşlarınızla sosyal medyada paylaştınız.

Çok sıradan bir sahne gibi görünüyor değil mi? Ancak yüzeyin arkasında büyük bir ticari potansiyel yatıyor. Business.com'un istatistiklerine göre, sadık müşteriler yeni müşterilerden %67 daha fazla harcama yapıyor ve olumlu bir deneyim yaşayanların %72'si bunu 6'dan fazla kişiyle paylaşıyor. İyi müşteri hizmeti, daha yüksek bir elde tutma oranı, dönüşüm oranı sağlar ve böylece daha fazla kar getirir.

Büyük veri analitiği, müşteri hizmetlerini birçok yönden iyileştirmeye yardımcı olur. Ortalama yanıt hızını izleyerek, müşteri hizmetleri personeli genel yanıt süresini artırabilir; anketler göndererek ve müşteri geri bildirimlerini toplayarak. Hizmet kalitesini artırmaya yardımcı olmak için ilk elden bilgi sağlar ve kötü hizmet olasılığını azaltır; e-mağaza sahipleri, malların teslim süresi gibi diğer verileri izleyerek teslimat sürecindeki sorunları tespit edebilir ve olası nakliye sorunlarının önüne geçebilir.

Optimize edilmiş fiyatlandırma

Fiyatlandırma, e-ticarette satın alma kararlarını yönlendiren bir diğer önemli faktördür. Belirlediğiniz fiyatların sizi rekabetçi kılıp kılmadığı ürün satışlarınızı doğrudan etkiler. Geçmişte, insanlar temel kural, maliyet artı kâr marjı gibi geleneksel fiyatlandırma stratejilerini takip ederdi. Bununla birlikte, bu eski usul fiyatlandırma stratejileri, çevrimiçi olarak binlerce milyonlarca ürün söz konusu olduğunda artık işe yaramıyor.

Büyük veri analitiği araçlarıyla, işletme sahipleri büyük resme bakabilir ve rakiplerin fiyatlarını gerçek zamanlı olarak izleyebilir. Bu, piyasa fiyatının sürekli değişmesi nedeniyle zaman zaman güncellenmesi gereken, rakiplerin tüm fiyatlarıyla birlikte büyük bir veri seti gerektirir.

talep tahmini

Mevcut işle ilgilenmenin yanı sıra, gelecekte yeni fırsatları yakalamak ve hatta yaratmak önemlidir. E-ticaret işi büyük ölçüde stoklamaya dayanır. Çok az stoklama, ürün eksikliğine yol açarak müşteri memnuniyetini etkilerken, çok fazla stoklama ise aşırı maliyetlere neden olabilir. Kısa raf ömrüne sahip ürünler için bu özellikle zararlıdır çünkü maliyet geri döndürülemez olacaktır.

Büyük veriler, şirketlerin geçmiş deneyimlere dayanarak gelecekteki stokları tahmin etmelerine ve pazarlama kampanyalarını önceden planlamalarına yardımcı olabilir. Geçmiş satış verilerine dayanarak, çevrimiçi perakendeciler gelecekteki satışları tahmin edebilir ve depoda uygun sayıda mal hazırlayabilir. Sosyal dinlemeyi kullanarak yeni moda sözcükler keşfedebilir ve daha fazla satış yapmak için altın fırsatları yakalamak için anında tepki verebilirler.

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