大数据分析对电子商务的 6 大好处

2019年全球数字买家数量已达19.2亿，占全球人口的四分之一。 截至 2019 年 4 月，仅在亚马逊上就有 1.2 亿种产品。随着如此庞大的数字交易量在进行。 毋庸置疑，大数据分析对电子商务行业产生了重大影响。 在本文中，我将重点介绍电子商务从大数据分析中受益的 6 种方式。

表中的内容

• 什么是大数据分析？
• 跟踪购物者的购买历程
• 个性化体验
• 改进的买家情绪分析
• 更好的客户服务
• 优化定价
• 需求预测

什么是大数据分析？

大数据分析是指利用这些大数据集揭示隐藏模式、市场趋势、客户偏好等的过程。借助大数据分析，企业主能够从信息中获取价值并做出最佳业务决策。

在电子商务中，大数据分析不仅可以帮助企业主更好地了解客户。 但它也可以预测市场趋势并有助于增加收入。 让我分解一下大数据分析给电子商务行业带来的优势。

跟踪购物者的购买历程

商业就是要弄清楚人，尤其是客户。 回到在线交易不盛行并且人们只在商店购物的时代。 追踪每个客户的背景信息是不可行的。 如今，约有 20.5 亿人在网上购买商品。 尽管他们倾向于在购买之前在网站之间切换，但可以跟踪和分析浏览活动数据。

大数据分析工具可以跟踪客户的购买历程。 它们捕获用户之前与品牌的互动，包括查看的产品、点击、过去的购买等。这些数据使企业主能够获取购物者的信息并深入了解购物者——他们喜欢什么、不喜欢什么、哪些产品最近需求旺盛，一年中什么时候对某些产品的需求上升等。

个性化体验

87% 的购物者表示，当网店个性化购物体验时，他们愿意购买更多。 在企业获得购物者的信息后，他们可以创建满足他们需求的个性化体验。

个性化体验策略包括向用户发送定制电子邮件，提供特殊折扣和优惠，向不同人群展示有针对性的广告，对个人实施向上销售和/或交叉销售策略等。全球最大的电子商务巨头亚马逊就是一个很好的例子使用大数据分析和交叉销售策略来产生高收入。

在亚马逊上浏览产品时。 人们经常被推荐列表所吸引，例如“查看过此项目的客户也查看过”、“受您的浏览历史启发”、“受此项目启发的热门产品”。 这些推荐列表是根据亚马逊数百万在线购物者的数据库生成的。 根据浏览历史。 亚马逊为每位购物者提供个性化推荐，这大大增加了成功销售的机会。 这听起来像是一个小策略，但结果令人震惊：总的来说，产品推荐算法驱动了亚马逊公司累计收入的 35%。

改进的买家情绪分析

使用电子商务客户服务有一个新兴趋势：从客户评论中收集和挖掘数据。 客户数据分析平台云亭 CEM 收集评论并为大型群体进行情绪分析。 比如联合利华、华为、海尔。 这些公司拥有数十条产品线，并通过电子商务网站在全球销售数百万种产品。 通过使用自然语言处理技术挖掘文本并分析潜在情绪，公司能够准确了解买家对其产品的看法。 例如，华为的营销人员会了解消费者对手机的设计、电池寿命、按钮尺寸、摄像头、整体功能和许多其他功能的看法是正面的、中性的还是负面的。

云亭CEM还通过阿里旺旺、京东东等电子商务通信平台收集聊天数据。 由中国最大的两家电子商务公司——阿里巴巴和京东开发。 这些通信平台是作为大数据分析工具构建的，供网店所有者更好地与买家建立联系。 通过对聊天数据的挖掘，网店主可以第一时间了解客户对某款产品的兴趣程度、他们最关心产品的哪些方面等，从而发现产品的卖点，并调整他们的营销策略。

更好的客户服务

您是否曾经遇到过这种情况：您对刚刚在 BestBuy 上找到的产品有疑问。 您联系了客户支持。 他们在几秒钟内回复并完美地回答了您的问题。 收到产品后，您很满意，并在社交媒体上与家人和朋友分享了这种体验。

看起来很常见的场景，对吧？ 但在表面之下，蕴藏着巨大的商业潜力。 根据 Business.com 的统计数据，忠诚客户的支出比新客户多 67%，而有过积极体验的客户中有 72% 与 6 人以上分享。 良好的客户服务会带来更高的保留率和转化率，从而带来更多的利润。

大数据分析以多种方式帮助改善客户服务。 通过监控平均响应速度，客服人员可以提高整体响应及时性； 通过发送问卷和收集客户反馈。 提供第一手信息，帮助提高服务质量，减少服务不良的机会； 通过监控商品的配送时间等其他数据，网店店主可以发现配送过程中的问题，避免可能出现的运输问题。

优化定价

定价是推动电子商务购买决策的另一个重要因素。 您设定的价格是否让您保持竞争力会直接影响您的产品销售。 过去，人们习惯于遵循传统的定价策略，如经验法则、成本加成。 然而，当涉及到数以百万计的在线产品时，这些老派的定价策略不再适用。

借助大数据分析工具，企业主能够更全面地了解并实时监控竞争对手的定价。 这需要一个包含竞争对手所有价格的大型数据集，由于市场价格总是在变化，因此需要不时更新。

需求预测

除了关注当前的业务，更重要的是抓住甚至创造未来的新机会。 电子商务业务严重依赖库存。 库存过少会导致产品不足并影响客户满意度，而库存过多可能会导致成本过高。 对于保质期短的产品，这尤其有害，因为成本将是不可逆转的。

大数据可以帮助企业根据过去的经验估计未来的库存，并提前规划营销活动。 根据历史销售数据，在线零售商可以预测未来的销售情况，并在仓库中准备适当数量的商品。 通过社交聆听，他们可以发现新的流行语并迅速做出反应，抓住黄金机会进行更多销售。

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