e コマースのビッグデータ: ビジネスにとっての 7 つの利点を発見する

電子商取引のビッグデータについて考えるとき、多くの利点を挙げることができます。 結局のところ、このタイプの商取引は仮想環境で行われ、そこではビッグ データが機能します。

デジタル ストアが登場する前から、データは企業によって生成されていました。 しかし、現在、生成されるデータの数ははるかに多く、この大量のデータを処理できるテクノロジーが必要になっています。 そして、ビッグデータの出番です。

大量のデータを収集、保存、処理できるのは、ビッグデータ技術によるものです。 構造化されたデータであるかどうかに関係なく、電子商取引や、人工知能などの他のツールにビッグデータを使用することには、多くの利点があります。これは、将来の他のすべてのテクノロジーと密接に関連しています。

e コマースにおけるビッグ データの大きな利点の 1 つは、さまざまなソースからのクロス データを使用してアイデアを出し、戦略を作成できることです。

これに加えて、電子商取引におけるビッグデータの利点は他にもたくさんあります。 知りたいですか？ だから読み続けてください！

• eコマースに適用されるビッグデータ
• ビッグデータの 5 つの V を理解する
• eコマースに適用されるビッグデータの7つの利点
• eコマースにおけるビッグデータと人工知能

eコマースに適用されるビッグデータ

今日、世界はどこにでもある膨大な量のデータです。 このように、ショップはビジネス戦略の決定に使用できるデータを常に生成しています。

これは、ストアの Web サイトで生成されたデータが他のソースからのデータと相互参照された場合に発生します。 たとえば、潜在的な顧客やクライアントの閲覧履歴などです。

ビッグデータを活用することで、ビジネスチャンスやイノベーションのアイデア、企画・デジタルマーケティング戦略が可能になります。

これらすべてが達成されると、e コマースにおけるビッグデータの利点が売上の増加にもつながることは明らかです。

参照できるオンラインストアからの情報には、パフォーマンスレポート、販売、ベストセラーアイテムなどがあります.

この情報の収集から、顧客の平均的なチケットを特定することができます。 つまり、彼らがあなたの店で使う平均金額です。 さらに、あなたの場所、製品のお気に入りなどを認識することが可能です。

バーチャル ストアのその他の豊富なデータ ソースは、ソーシャル ネットワークです。 そして、オンライン小売業にとってのビッグデータの利点の 1 つは、ソーシャル ネットワークとそこから生成されたデータを正確に取得できることです。

また読む:ソーシャルリスニングとは何ですか? また、ソーシャルリスニングはカスタマーエクスペリエンスをどのように向上させますか?

構造化データと非構造化データとは

今日の仮想店舗によって生成されるデータは、構造化されたデータと構造化されていないデータとして特徴付けることができます。

したがって、構造化データは、行と列に配置されたものです。 さらに、その形式は固定されており、アプリケーションはこのデータを簡単に取得して処理できます。

一方、非構造化データは、行と列に格納できないか、格納するのが困難です。 このようにして、戦略的な方法で使用するのがより複雑になります。

ビッグデータの 5 つの V を理解する

テクノロジービッグ データは、次の5 つの概念に基づいています。

• 音量;
• 速度;
• バラエティ;
• 価値;
• 真実。

以下のそれぞれを理解し、それらが e コマースにどのように適用されるかを理解してください。

音量

ビッグデータの主な特徴の 1 つは、毎日処理する必要がある大量のデータを処理できることです。 そして、電子商取引は、記録、商取引、共有情報などを通じて大量のデータを生成します。

スピード

データをビッグデータの利点として電子商取引に使用するには、このデータの処理が機敏で高速である必要があります。 その結果、意思決定はほぼリアルタイムで行うことができます。

バラエティ

電子商取引によって常に生成されるさまざまな種類とカテゴリのデータがあります。 残念ながら、このデータは構造化されていないことが多く、データを使用するには前処理が必要です。

価値

e コマースのビッグ データの利点と見なされるためには、データが店舗に何らかの価値を生み出す必要があります。

この値は、データを処理することによってデータに追加できます。

真実

信頼性の高い分析を行うには、収集される情報が実際の店舗を反映している必要があります。 したがって、偽のデータ型は使用できません。 そうでなければ、あなたのレビューは真実ではなく、ストア戦略の一部になることはできません.

eコマースに適用されるビッグデータの7つの利点

ビッグデータの原理について少し理解できたところで、e コマースに適用されるビッグデータの 7 つの利点を次に示します。

1) より構造化されたダッシュボード

2) より戦略的な決定

3) 在庫管理

4) オファーのパーソナライズ

5) お客様との関係

6) マーケティング キャンペーン

7) 配送物流

1) より構造化されたダッシュボード

ビッグ データはますます仮想店舗の現実の一部になっているため、データは静的で視覚的なものだけではありません。

実際、データはすでにデータ ストーリーテリングを作成することができ、動的で自動化されたエクスペリエンスになります。 したがって、最も単純な電子商取引サイトの測定基準と結果を残します。

この意味で、レポートは必要に応じて利用できるようになり、ストアの成功指標がより明確になります。

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2) より戦略的な決定

意思決定はますます迅速かつ効果的に行われる必要があります。 そのためには、スプレッドシートとデータを整理するための人的介入が少ないほど良い.

その結果、統合および自動化されたデータ、明確に定義されたプロセス、および e コマースで調整するための明確なアクションが実現します。 常に市場でのパフォーマンスを向上させることを目指しています。

3) 在庫管理

e コマースのビッグ データのもう 1 つの利点は、在庫管理です。 このテクノロジーを使用すると、市場の変化、在庫数、商品の入出庫、有効期限などを考慮して、すべての行動が戦略的に指示されます。

肯定的な結果として、季節性の期間を特定し、電子商取引の状況を予測し、すべての注文の在庫を保証することができます。

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4) オファーのパーソナライズ

人が Web サイトにアクセスすると、その情報はデータの形で保存されます。 このように顧客の行動をマッピングし、ビッグデータを使って分析することで、オファーをカスタマイズすることができます。

e コマースでこれが可能になった瞬間から、ストアは競合他社との差別化を図ることができます。 結局、パーソナライゼーションにより、顧客が探しているものにより的を絞ったマーケティング アクションを作成することが可能になります。

また読む:パーソナライゼーション: それは何であり、なぜ電子商取引にとって重要なのか.

5) お客様との関係

オファーをカスタマイズできるのと同じように、ビッグデータを使用することで、電子商取引をよりよく知ることができます。

分析されたデータは、顧客の行動パターンを知らせるレポートになります。

これらすべてがあれば、カスタム アクションを作成して、消費者との関係を強化することができます。 したがって、顧客を維持しながら、電子商取引のファンを獲得することができます。

6) マーケティング キャンペーン

データがなければ、マーケティング キャンペーンは新規顧客を獲得する試みにすぎません。 したがって、e コマースにビッグ データを適用することの大きな利点は、より一貫性のある積極的な戦略を作成できることです。

キャンペーンの最適化が可能になるのは、データが顧客の期待する基準を教えてくれるからです。

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7) 配送物流

優れた配送ロジスティクスは、特により迅速かつ安全な配送が可能な場合に、消費者体験に役立ちます。

地域の交通履歴などのデータが検証されると、配達がより短い時間で行われるようにカスタマイズすることが可能になります。

eコマースにおけるビッグデータと人工知能

ビッグデータ技術を使用することに加えて、電子商取引で人工知能を使用することには多くの利点もあります。 結局のところ、彼女は新しい挑戦への道の 1 つです。 以下の例を参照してください。

カート放棄

たとえば、顧客がサイトにアクセスし、カタログからいくつかのアイテムを選択してから購入を完了しないと、カートの放棄が発生します。

しかし、テクノロジーが利用できるようになったので、その人が再びインターネットを閲覧しているのを簡単に見つけることができます。 そして、適切なマーケティング戦略があれば、限定割引やボーナスで状況を好転させることができます。

チャットボット

AI を使用することで、e コマースは仮想ストアにチャットボットと呼ばれるロボットを配置し、 AI を人間の味方として使用して、最も基本的なサービスの速度と標準化を実現できます。 ただし、機械を介したものであっても、顧客に優れたサービスを提供する必要があります。

チャットボットは、注文の追跡、購入のキャンセル、請求書の重複発行などの簡単な質問を解決するのに役立ちます. 機械学習により、チャットボットはユーザーとのやり取りから学習することができます。

たとえば、ユーザーがロボットの意図で明示的に設定されていない質問をした場合、ロボットは情報を相互参照して、その人が話していることを正確に識別します。 ただし、状況によって個別のサービスが必要な場合は、顧客は質問をアテンダントに転送できます。

より効率的な検索とパーソナライズされたレコメンデーション

電子商取引における人工知能の別のアプリケーションは、1 つのスマート検索を備えた検索フィールドであり、推奨ウィンドウを通じて各ユーザーにパーソナライズされた推奨事項です。

仮想店舗内でのショッピング体験を高めると、これらのツールは売上のコンバージョン率を高めます!

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著者情報: Willyan Nascimentoは、IndustriALL のマーケティング スペシャリスト兼コンテンツ マネージャーであり、優れたストーリーを愛し、その作成に情熱を注いでいます。