بیگ دیتا: معرفی و کاربردهای آن در تجارت الکترونیک

تغییراتی که کلان داده در تجارت الکترونیکی ایجاد میکند:

1.تجربه خرید بهتر
Better shopping exprience

شرکت های تجارت الکترونیک منابع داده بی پایانی برای تأمین داده لازم برای انجام تجزیه و تحلیل و پیش بینی رفتار مشتریان در آینده فراهم می کنند. وب سایت های فروشندگان آنلاین تعداد کلیک در هر صفحه، متوسط ​​تعداد کالاهایی که افراد قبل از بررسی از طریق سبد خرید خود اضافه می کنند و میانگین مدت زمان بازدید از صفحه اصلی تا خرید را ردیابی و ارزیابی می کنند. اگر مشتریان برای دریافت جایزه یا برنامه اشتراک، ثبت نام کرده باشند، شرکت ها می توانند اطلاعات دموگرافیک، سن، سبک مورد علاقه و سایر اطلاعات اجتماعی اقتصادی را جمع آوری و تجزیه و تحلیل کنند. تجزیه و تحلیل پیش گویانه می تواند به شرکت ها کمک کند تا استراتژی های جدیدی را برای جلوگیری از کنار گذاشتن سبد خرید و کاهش زمان خرید تولید کنند. به همین ترتیب، شرکت های تجارت الکترونیکی از این داده ها برای پیش بینی دقیق نیاز موجودی کالا مطابق با تغییرات فصلی یا اقتصادی استفاده می کنند.

Lenovo، بزرگترین فروشنده کامپیوتر در جهان، در بیش از 160 کشور به مشتریان خدمات ارائه می دهد. لنوو در تلاش برای بهبود تجربه مشتری احتیاج به درک نیازهای مشتری، ترجیحات و رفتارهای خرید او داشت. Lenovo با جمع آوری مجموعه داده ها از نقاط مختلف ارتباطی، از تجزیه و تحلیل پیش گویانه و بلادرنگ برای ارتقاء تجربه مشتری و دستیابی به 11٪ افزایش درآمد به ازای هر واحد خرده فروشی استفاده کرد.

2. پرداخت آنلاین ایمن تر
Secure online payment

به منظور ارائه یک تجربه خرید ایده آل، مشتریان باید بدانند که پرداخت های آن ها امن است. تجزیه و تحلیل کلان داده می تواند رفتارهای غیرمعمول در خرید را تشخیص داده و مشتریان را در صورت بروز آن مطلع کند. شرکت ها می توانند هشدارهایی را برای فعالیت های کلاه برداری مختلف مانند چند خرید مختلف از یک کارت اعتباری در یک بازه زمانی کوتاه، استفاده از روش های پرداخت چندگانه از یک آدرس IP و ... تنظیم کنند.

به همین ترتیب، بسیاری از سایت های تجارت الکترونیکی اکنون چندین روش پرداخت را در یک بستر متمرکز ارائه می دهند. تجزیه و تحلیل کلان داده ها می تواند تعیین کند که کدام روش های پرداخت برای مشتری مناسب تر است و همچنین می تواند اثربخشی گزینه های پرداخت جدید مانند "بعداً برای من صورتحساب ارسال کنید" را تعیین کند. برخی از سایت های تجارت الکترونیکی یک تجربه تسویه حساب آسان را برای کاهش احتمال ترک سبد خرید اجرا کرده اند. صفحه پرداخت این امکان را به مشتریان می دهد که کالایی را در لیست خواسته ها قرار دهند، گزینه "بعداً برای من صورتحساب ارسال کنید " را انتخاب کنند یا با چندین کارت اعتباری مختلف هزینه را پرداخت کنند.

3. افزایش شخصی سازی
Increase personalization

کلان داده علاوه بر اینکه مشتریان را قادر به پرداخت های ساده و ایمن می کنند، می توانند تجربه خرید شخصی سازی شده تری را رقم بزنند. 86٪ از مصرف کنندگان می گویند که شخصی سازی نقش مهمی در تصمیم گیری آن ها در خرید دارد. جوانان به ویژه علاقه مند به خرید آنلاین هستند و از دریافت پیشنهادهای شخصی استقبال زیادی می کنند.

با استفاده از تجزیه و تحلیل کلان داده، شرکت های تجارت الکترونیکی می توانند دید 360 درجه ای از مشتری پیدا کنند. این دیدگاه به شرکت های تجارت الکترونیکی اجازه می دهد تا مشتریان را بر اساس جنسیت، موقعیت مکانی و حضور آن ها در شبکه های اجتماعی تقسیم بندی کنند. با استفاده از این اطلاعات، شرکت ها می توانند ایمیل هایی با تخفیف های سفارشی ایجاد و ارسال کنند، از استراتژی های مختلف بازاریابی برای مخاطبان مختلف استفاده کنند و محصولاتی را به بازار عرضه کنند که مستقیماً با گروه های خاصی از مصرف کنندگان ارتباط دارند.

در واقع بسیاری از فروشندگان از این استراتژی استفاده می کنند و به اعضای خود امتیاز وفاداری می دهند، که می تواند در خریدهای بعدی مورد استفاده قرار گیرد. بعضی اوقات شرکت های تجارت الکترونیکی چندین تاریخ را در طول سال انتخاب می کنند تا به اعضای وفادار خود امتیاز اضافی در خریدها بدهند. به طور معمول این کار در یک فصل با فروش کم انجام می شود و باعث افزایش تعامل، جذب و خرید توسط مشتری می شود. اعضای وفادار نه تنها احساس ویژه بودن می کنند، بلکه اطلاعاتی می دهند که شرکت ها می توانند از آن ها برای ارائه توصیه های خرید شخصی سازی شده نیز استفاده کنند.

4. قیمت گذاری بهینه و فروش بیشتر
Optimal pricing and increase sale

فراتر از برنامه های وفاداری، پرداخت های مطمئن و تجارب خرید یکپارچه مشتریان از معاملات خوب قدردانی می کنند. شرکت های تجارت الکترونیکی در حال استفاده از تجزیه و تحلیل داده های بزرگ برای تعیین عادلانه ترین قیمت برای مشتریان خاص برای افزایش فروش از خریدهای آنلاین هستند. مصرف کنندگان با وفاداری طولانی مدت به یک شرکت ممکن است دسترسی زودهنگام به فروش داشته باشند و یا بسته به محل زندگی و کار مشتریان ممکن است قیمت های بالاتر یا پایین تری پرداخت کنند.

اوتو(Otto)، بزرگترین فروشگاه آنلاین محصولات مبلمان منزل در آلمان، یکی از موفق ترین شرکت های تجارت الکترونیکی در اروپا است. برای حفظ این عنوان اتو باید در برابر غول هایی مانند آمازون رقابت کند؛ به همین دلیل اتو تعداد زیادی سیلوی داده خود را در یک پایگاه داده جمع آوری کرده و توسعه پروفایل های 360 درجه مشتری، تجزیه و تحلیل داده های رقبا و تعیین عملکرد کانال های فروش را آسان تر کرده است. اوتو اکنون می تواند به راحتی از داده های کلان برای بهینه سازی قیمت ها و تولید کمپین های بازاریابی متناسب استفاده کند.

5. خدمات مشتری پویا
Dynamic customer service

رضایت مشتری کلید حفظ مشتری است. حتی شرکت هایی با رقابتی ترین قیمت و محصولات، بدون وجود خدمات مشتری مناسب دچار مشکل می شوند. هزینه به دست آوردن مشتری های جدید 5 تا 10 برابر بیشتر از فروش به مشتری جدید است. از همه مهمتر، مشتریان وفادار تا 67٪ بیشتر از مشتریان جدید هزینه می کنند. شرکت هایی که بر ارائه بهترین خدمات به مشتری تمرکز می کنند، احتمال رجوع مشتری را افزایش داده و درآمد مستمر خود را حفظ می کنند. خوشحال و راضی نگه داشتن مشتری باید در اولویت هر شرکت تجارت الکترونیکی باشد. اما چگونه کلان داده خدمات مشتری را بهبود می بخشد؟ کلان داده می تواند مشکلات موجود در تحویل محصول، سطح رضایت مشتری و حتی میزان درک نام تجاری در رسانه های اجتماعی را نشان دهند. در واقع  تجزیه و تحلیل کلان داده می تواند در زمان تغییر درک یا رضایت مشتری، نقاط دقیق مشکل را شناسایی کند.

فروشگاه کفش ALDO تشخیص داده است که نسل جوان - که عمده فروش آن ها را موجب می شود - اهمیت خدمات به مشتری را تشخیص می دهند. مشتریان ALDO نه تنها تمایل به تعامل در سایت های تجارت الکترونیکی دارند، بلکه مصرف کنندگان همچنین می خواهند در مورد ALDO در رسانه های اجتماعی و کانال های دیگر بشنوند و بخوانند. ALDO برای درک رفتار مشتری و ارائه خدمات عالی و محلی سازی شده به مشتری از کلان داده استفاده می کند. ALDO همچنین از کلان داده برای ایجاد محصولات نوآورانه و ارائه تجربه لذت بخش به مشتری بهره میگیرد.

6. پیش بینی روند ها و تقاضا
Predict trends and demand

تأمین نیازهای مشتری تنها مسئله نیست، بلکه تجارت الکترونیکی به ذخیره موجودی مناسب برای آینده نیز بستگی دارد. کلان داده می تواند به شرکت ها کمک کند تا خود را برای ترندهای آینده و زمان های کم رونق یا بالقوه پررونق سال آماده کنند یا برنامه های بازاریابی برای حوادث بزرگ را برنامه ریزی کنند. شرکت های تجارت الکترونیکی مجموعه داده های عظیمی را گردآوری می کنند و با ارزیابی داده های سال های گذشته، فروشندگان آنلاین می توانند موجودی خود را بر این اساس برنامه ریزی کنند، برای دوره های اوج ذخیره کنند و عملیات کلی کسب و کار و پیش بینی تقاضا را ساده سازی کنند. به عنوان مثال سایت های تجارت الکترونیکی می توانند با بهره گیری از پیش بینی مبتنی بر کلان داده، در زمان اوج خرید تبلیغات گسترده در شبکه های اجتماعی انجام دهند تا از شر کالاهای اضافی خلاص شوند.

برای بهینه سازی تصمیمات قیمت گذاری، سایت های تجارت الکترونیکی همچنین می توانند تخفیف های بسیار محدودی را در زمان محدود ارائه دهند. درک اینکه در چه زمانی تخفیف ارائه شود، چه مدت ادامه داشته باشد و چه قیمت تخفیفی ارائه شود، با تجزیه و تحلیل کلان داده و یادگیری ماشین بسیار دقیق تر و صحیح تر است.

استفاده مسئولانه از کلان داده

بیشتر انتقادات پیرامون کلان داده، شامل مباحث مربوط به محافظت از داده است. مجموعه داده‌های بزرگ پتانسیل‌های بسیاری به شرکت‌ها و برندها ارائه می‌دهند؛ به لطف کلان داده امروزه امور مربوط به بازاریابی به راحتی قابل تنظیم است. با این حال برای به سر انجام رساندن این امور و به هدف رساندن این تلاش‌ها، می توان از داده های جمع آوری شده برای ایجاد یک پروفایل دقیق از مشخصات کاربر استفاده کرد. لذا محافظت از این داده ها و حفظ حریم خصوصی افراد اهمیت بسیار زیادی دارد که شرکت ها میبایست به آن توجه ویژه داشته باشند.