大數據分析對電子商務的 6 大好處

2019年全球數字買家數量已達19.2億，佔全球人口的四分之一。 截至 2019 年 4 月，僅在亞馬遜上就有 1.2 億種產品。隨著如此龐大的數字交易量在進行。 毋庸置疑，大數據分析對電子商務行業產生了重大影響。 在本文中，我將重點介紹電子商務從大數據分析中受益的 6 種方式。

表中的內容

• 什麼是大數據分析？
• 跟踪購物者的購買歷程
• 個性化體驗
• 改進的買家情緒分析
• 更好的客戶服務
• 優化定價
• 需求預測

什麼是大數據分析？

大數據分析是指利用這些大數據集揭示隱藏模式、市場趨勢、客戶偏好等的過程。借助大數據分析，企業主能夠從信息中獲取價值並做出最佳業務決策。

在電子商務中，大數據分析不僅可以幫助企業主更好地了解客戶。 但它也可以預測市場趨勢並有助於增加收入。 讓我分解一下大數據分析給電子商務行業帶來的優勢。

跟踪購物者的購買歷程

商業就是要弄清楚人，尤其是客戶。 回到在線交易不盛行並且人們只在商店購物的時代。 追踪每個客戶的背景信息是不可行的。 如今，約有 20.5 億人在網上購買商品。 儘管他們傾向於在購買之前在網站之間切換，但可以跟踪和分析瀏覽活動數據。

大數據分析工具可以跟踪客戶的購買歷程。 它們捕獲用戶之前與品牌的互動，包括查看的產品、點擊、過去的購買等。這些數據使企業主能夠獲取購物者的信息並深入了解購物者——他們喜歡什麼、不喜歡什麼、哪些產品最近需求旺盛，一年中什麼時候對某些產品的需求上升等。

個性化體驗

87% 的購物者表示，當網店個性化購物體驗時，他們願意購買更多。 在企業獲得購物者的信息後，他們可以創建滿足他們需求的個性化體驗。

個性化體驗策略包括向用戶發送定制電子郵件，提供特殊折扣和優惠，向不同人群展示有針對性的廣告，對個人實施向上銷售和/或交叉銷售策略等。全球最大的電子商務巨頭亞馬遜就是一個很好的例子使用大數據分析和交叉銷售策略來產生高收入。

在亞馬遜上瀏覽產品時。 人們經常被推薦列表所吸引，例如“查看過此項目的客戶也查看過”、“受您的瀏覽歷史啟發”、“受此項目啟發的熱門產品”。 這些推薦列表是根據亞馬遜數百萬在線購物者的數據庫生成的。 根據瀏覽歷史。 亞馬遜為每位購物者提供個性化推薦，這大大增加了成功銷售的機會。 這聽起來像是一個小策略，但結果令人震驚：總的來說，產品推薦算法驅動了亞馬遜公司累計收入的 35%。

改進的買家情緒分析

使用電子商務客戶服務有一個新興趨勢：從客戶評論中收集和挖掘數據。 客戶數據分析平台雲亭 CEM 收集評論並為大型群體進行情緒分析。 比如聯合利華、華為、海爾。 這些公司擁有數十條產品線，並通過電子商務網站在全球銷售數百萬種產品。 通過使用自然語言處理技術挖掘文本和分析潛在情緒，公司能夠準確了解買家對其產品的看法。 例如，華為的營銷人員會了解消費者對手機的設計、電池壽命、按鈕大小、攝像頭、整體功能和許多其他功能的看法是積極的、中性的還是消極的。

雲亭CEM還通過阿里旺旺、京東東等電子商務通信平台收集聊天數據。 由中國最大的兩家電子商務公司——阿里巴巴和京東開發。 這些通信平台是作為大數據分析工具構建的，供網店所有者更好地與買家建立聯繫。 通過對聊天數據的挖掘，網店主可以第一時間了解客戶對某款產品的興趣程度、他們最關心產品的哪些方面等，從而發現產品的賣點，調整他們的營銷策略。

更好的客戶服務

您是否曾經遇到過這種情況：您對剛剛在 BestBuy 上找到的產品有疑問。 您聯繫了客戶支持。 他們在幾秒鐘內回复並完美地回答了您的問題。 收到產品後，您很滿意，並在社交媒體上與家人和朋友分享了這種體驗。

看起來很常見的場景，對吧？ 但在表面之下，蘊藏著巨大的商業潛力。 根據 Business.com 的統計數據，忠誠客戶的支出比新客戶多 67%，72% 的積極體驗者與 6 人以上分享。 良好的客戶服務會帶來更高的保留率和轉化率，從而帶來更多的利潤。

大數據分析以多種方式幫助改善客戶服務。 通過監控平均響應速度，客服人員可以提高整體響應及時性； 通過發送問捲和收集客戶反饋。 提供第一手信息，幫助提高服務質量，減少服務不良的機會； 通過監控貨物的交付時間等其他數據，網店老闆可以發現交付過程中的問題，避免可能出現的運輸問題。

優化定價

定價是推動電子商務購買決策的另一個重要因素。 您設定的價格是否讓您保持競爭力會直接影響您的產品銷售。 過去，人們習慣於遵循傳統的定價策略，如經驗法則、成本加成。 然而，當涉及到數以百萬計的在線產品時，這些老派的定價策略不再適用。

借助大數據分析工具，企業主能夠更全面地了解並實時監控競爭對手的定價。 這需要一個包含競爭對手所有價格的大型數據集，由於市場價格總是在變化，因此需要不時更新。

需求預測

除了關注當前的業務，更重要的是抓住甚至創造未來的新機會。 電子商務業務嚴重依賴庫存。 庫存過少會導致產品不足並影響客戶滿意度，而庫存過多可能會導致成本過高。 對於保質期短的產品，這尤其有害，因為成本將是不可逆轉的。

大數據可以幫助企業根據過去的經驗估計未來的庫存，並提前規劃營銷活動。 根據歷史銷售數據，在線零售商可以預測未來的銷售情況，並在倉庫中準備適當數量的商品。 通過社交聆聽，他們可以發現新的流行語並迅速做出反應，抓住黃金機會進行更多銷售。

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