Значение больших данных

Количество цифровых покупателей во всем мире достигло почти 2 миллиардов человек (около четверти населения Земли). 

В одном только Amazon в 2019 году было выставлено на продажу 120 миллионов продуктов

С учетом реселлеров это цифра переваливает за 350 миллионов. При таком огромном объеме цифровых транзакций ценность аналитики больших данных приобретает важное значение и оказывает значительное влияние на индустрию электронной коммерции. Ниже речь пойдет о преимуществах анализа больших массивов данных.

Что такое Big Data простыми словами?

Анализ больших данных (Big Data) – процесс использования больших наборов данных для выявления скрытых закономерностей, новых трендов на рынке, популярных вкусов и предпочтений клиентов/конкурентов и др. С помощью подобного анализа владельцы бизнеса получают возможность извлекать максимальную пользу из информации (прогноз рыночных тенденций) и принимать оптимальные бизнес-решения, применяя соответствующие стратегии с целью увеличения прибыли и сокращения издержек.

Преимущества, которые дает аналитика больших данных:

1. Отслеживание покупательского пути клиента

Хороший бизнес должен узнавать людей, особенно клиентов. Некоторое время назад, когда онлайн-транзакции совершались не часто, люди делали покупки только в магазинах и было нереально отследить базовую информацию о покупателе. 

Сегодня онлайн покупают около 2,05 миллиардов человек

Несмотря на то, что они переключаются между сайтами перед совершением покупки, данные о посещениях можно отслеживать и анализировать. 

Отслеживание покупательского пути клиента

Инструменты анализа больших данных позволяют отслеживать ход покупок клиентов. Они фиксируют взаимодействия, которые пользователь ранее имел с брендом, включая просмотренные товары, клики, прошлые покупки, понравившиеся товары, отзывы и др.. Эти данные дают возможность владельцам бизнеса получать информацию о покупателях, или индивидуальных особенностях человека (пол, возраст, социальные интересы), глубже понимать их потребности и предпочтения в зависимости от времени года/суток.

2. Персонализация данных, или личный опыт

87% покупателей сообщили, что, когда интернет-магазины персонализируют процесс совершения покупки, они готовы покупать больше. После того, как бизнес получает информацию о покупателях, они могут делиться/показывать индивидуальные предпочтения, отвечающие их потребностям. 

Данная стратегия позволяет отправлять настраиваемые электронные письма покупателям, предоставлять специальные скидки и предложения, показывать таргетированную рекламу различным группам людей, предлагать при будущих покупках так называемые «списки рекомендаций»:

– товары, которые Вам понравились;
– продукты, которые могут Вас заинтересовать;
– популярные продукты из Вашей любимой категории
– продавец рекомендует, специально для Вас и др.

Рубрика продавец рекомендует на Алиэкспресс

Подобные списки формируются на основе баз данных других покупателей с похожими вкусовыми предпочтениями. Для каждого пользователя показывается свой список исходя из истории его просмотров, а также страны проживания, возраста, пола и прочее. Все это увеличивает вероятность успешных продаж. Подобный алгоритм рекомендаций по продукту, к слову, приносит 35% совокупного дохода компании Amazon. 

3. Улучшенный анализ настроений покупателей

В настоящее время очень популярен сбор и извлечение данных из отзывов клиентов с последующим анализом настроений покупателей. Благодаря анализу текстов компании могут точно знать, что покупатели думают о своем продукте. Например, маркетологи Huawei узнают, имеют ли потребители положительное, нейтральное или отрицательное отношение к дизайну телефона, времени его работы от батареи, размеру кнопок, камере, общей функциональности и др.

Еще одним полезным сегментом для анализа настроений является сбор и систематизация данных коммуникационных чатов. На основании подобных массивов данных владельцы интернет-магазинов могут сразу получить представление о том, насколько их покупатели заинтересованы в определенных продуктах/услугах, какие аспекты продукта/услуги им наиболее важны и на основании подобных знаний скорректировать свою маркетинговую стратегию продвижения на рынке.

4. Наилучшее обслуживание клиентов

Представьте следующую ситуацию: у вас возникли сомнения по поводу продукта, который вы только что нашли на сайте. Вы связались со службой поддержки. Они ответили на Ваш вопрос в течение нескольких секунд и не просто ответили, а отлично ответили. Получив продукт, вы остались довольны и поделились этим опытом в социальных сетях со своей семьей и друзьями. 

Согласно статистике business.com, постоянные=старые клиенты тратят на 67% больше новых клиентов, а 72% из тех, кто имел положительный опыт, делятся этим с более чем 6 своими знакомыми/родственниками

Здорово, правда?! А главное правдоподобно и широко распространено.

Хорошее обслуживание клиентов приводит к более высокому коэффициенту удержания, коэффициенту конверсии и, следовательно, приносит большую прибыль.  

Наилучшее обслуживание клиентов

Аналитика больших данных помогает улучшить обслуживание клиентов во многих отношениях. Контролируя среднюю скорость ответа, сотрудники службы поддержки клиентов могут повысить общую своевременность ответа. Рассылая анкеты и собирая отзывы клиентов, он предоставляет информацию из первых рук, которая помогает улучшить качество обслуживания и снижает вероятность плохого обслуживания. Отслеживая время доставки товара владельцы интернет-магазина могут выявлять проблемы в процессе доставки и избегать возможных проблем с транспортировкой в будущем.

5. Оптимизированные (актуальные) цены

Значение больших данных

Ценообразование является еще одним важным фактором, влияющим на принятие решений о покупках в электронной коммерции. 

С помощью инструментов для анализа больших данных владельцы бизнеса могут смотреть, как на рынок в целом, так и отслеживать цены конкурентов в режиме реального времени. Для этого требуется большой набор данных со всеми ценами конкурентов, который необходимо время от времени обновлять, поскольку рыночная цена постоянно меняется. 

К слову, наш проект – OpenBase.online и создан для того, чтобы помогать всем заинтересованным частным и юридическим лицам собирать ценную (актуальную на данную минуту) информацию.

Все наши инструменты извлечения больших данных могут собирать и систематизировать информацию о продукте с сайтов электронной коммерции, таких как: Amazon, eBay, Walmart , Flipkart , AliExpress, Avito, Ozon, Беру, Юла, Wildberries, Ашан, Красное и Белое и другие. Все файлы данных экспортируются в форматы Excel, CSV, JSON, HTML или на Ваш сайт. Извлекаемая информация о продукте включает в себя название, цену, цвет, рейтинг, описание, вес товара, характеристики, комментарии, URL-адрес изображения и многое другое. Если заинтересовала данная информация, обращайтесь. Парсинг – это проще, чем Вы себе представляете.

6. Прогнозирование спроса

Помимо участия в настоящем бизнесе, важно улавливать новые тренды, которые создают новые возможности в будущем. 

Бизнес электронной коммерции в значительной степени зависит от снабжения. Недостаточное количество запасов приведет к дефициту продукта и повлияет на удовлетворенность клиентов, в то время как слишком большой запас может привести к чрезмерным затратам. Для продуктов с коротким сроком годности это особенно актуально, поскольку приводит к серьезным и порой фатальным для бизнеса потерям.   

Большие данные помогают компаниям оценить будущие запасы на основе прошлого опыта и заранее спланировать маркетинговые кампании

Основываясь на исторических данных о продажах, интернет-магазины могут предсказать будущие продажи и запасти необходимое количество товаров на складе.