數據和分析已成為電子商務成功的關鍵。全球電子零售商正在盡最大努力利用數據科學的力量。商業數據不僅可以幫助他們就營銷和目標用戶做出明智的決策，還可以提高其電子商務網站的性能和用戶體驗。
據Statista 稱，到2025 年底，大數據分析市場的全球收入預計將達到689 億美元。最近的一項調查還顯示，超過56% 的企業同意借助數據推動業務創新。
這篇文章討論了大數據可以證明是電子商務行業轉型技術的前5 種方式及其關鍵方面。
大數據簡介
數據包括從一個設備存儲並通過電信號傳輸到另一個設備的圖像、視頻、文本、符號和數字等任何內容。這些數據的數量、速度和種類使它變得很大。
“大數據”一詞可以追溯到1990 年代，但隨著21 世紀第一個十年不斷發展的技術革命，企業開始意識到其本質。iTech Art、IBM、甲骨文、亞馬遜、微軟、谷歌、Splunk 和RightData 是全球知名的大數據軟件供應商。
大數據技術無疑已經徹底改變了全球各個行業。醫療保健、空間、音樂、公用事業、可穿戴設備和網絡安全是一些成功利用區塊鏈技術真正潛力的頂級行業。電子商務是這項技術的新進入者，它有很大的空間可以利用數據獲得更重要的洞察力，以了解不斷變化的消費者行為並通過有效的電子商務開發提供定制的用戶體驗。
大數據的類型
數據存儲對於有效使用它至關重要。但是，在此之前，了解你擁有的數據類型很重要。如今，企業使用AWS 等基於雲的服務以經濟高效且安全的方式存儲各種數據。大數據大致分為三大類：
結構化數據：已經存儲在數據庫行和列中的數據是結構化數據。這些數據按順序排列，幾乎佔你現有數據總量的20%，這些數據廣泛用於編程和IT 相關服務。
非結構化數據：顧名思義，非結構化數據在存儲方面沒有明確的格式。這是剩下的80% 的數據，企業由於其豐富而幾乎無法分析。它包括來自互聯網的所有內容，如社交媒體、移動數據和網站內容。
半結構化數據：你可以將此數據視為結構化數據和非結構化數據之間的分界線。不是正確的數據庫格式但具有某些組織屬性的數據可以被視為半結構化數據。
電子商務如何充分利用大數據？
你一定已經對這項革命性技術獲得了寶貴的見解，因此，讓我們討論電子商務公司可以通過利用大數據獲得的一些驚人的好處。
1. 預測需求
借助先進的分析工具和統計模型從需求角度進行預測，大數據已被證明是需求預測的基石。數據分析附帶一系列應用程序，可以幫助電子零售商通過整理有用的信息和統計數據來增強他們的決策支持系統和營銷活動。區塊鏈提供了一個可供供應鍊網絡中的所有成員訪問的數據分類帳，好處是他們只能查看這些數據而不對其進行任何更改。銷售、股票、製造等數據對於決定需求預測的準確性非常重要。
通過使用預測分析工具，電子零售商可以通過簡化各種客戶數據點來輕鬆預測市場需求。這包括過去的購買模式、人口統計數據、社交媒體情緒和來自網絡活動的數據。傳統的需求預測方法包括歷史數據和穩定環境下的經驗類型。在當前的電子商務利基市場中，各種因素都會影響需求需求，它可以是從價格到促銷、從天氣到技術變化的任何因素。因此，戰略性地實施預測分析對於利用數據驅動的信息進行需求預測是非常寶貴的。
2.優化定價政策
價格是影響購買決策的主要因素，電子零售商可以在大數據的幫助下有效利用分析技術。確定正確的定價政策包括基於有形數據的市場細分和競爭對手分析。因此，你擁有的數據越多，獲得正確且最具競爭力的定價政策的機會就越大。通過擴展大數據的預測能力範圍，數字零售商可以提出對定價因素有重大影響的數據。
為了使用大數據分析產生最佳結果，在線零售商必須專業而巧妙地處理這方面的問題，以便為他們的產品找到最佳價格。這不是關於數據，而是關於分析技能。因此，你必須充分了解要包括哪些因素以及要忽略哪些因素。採用自動化系統將節省你的時間並幫助你根據數據為集群設定價格。你需要確定可以使你的產品與競爭對手（包括所有交易和折扣）相比的有利潤價格。
當客戶為他們經常購買的產品獲得定制價格時，他們會很感激。此外，大數據分析還可以幫助電子零售商採用動態定價策略，其中產品的價格因客戶而異，或根據一組變量定期波動。
3. 促進供應鏈管理
對於電子商務，供應鏈運營變得越來越複雜，產品和流程的數量越來越多，以支持最大程度的定制。大數據提供了一系列解決方案，通過靈活的計劃和調度選項來簡化供應鏈。電子零售商需要關注從分佈在生產線上的智能傳感器收集的實時遙測數據。通過在預測分析中關注這一方面，你可以消除失敗的機會並減少電子商務商店交付的停機時間。即使在這方面出現任何故障，大數據也會追溯性地採取行動並查明原因，以防止將來出現此類故障。
準時交貨是任何電子商務公司建立品牌價值和客戶忠誠度的決定性因素，使用包括天氣、交通數據、GPS 位置、車隊信息和駕駛員表現在內的大數據分析可以將交貨風險降至最低。它為你帶來跨各種分銷渠道的更多協作，並以直觀的方式匹配你的需求、供應和股票。亞馬遜——這家零售巨頭通過提供預期交貨時間的定期警報和逐分鐘跟踪，有效地縮短了交貨時間。
只要確保你按照電子商務目標使用大數據，你就可以將供應商的績效與你設定的KPI 進行比較。這也將幫助你找出供應商、交貨時間和破損之間的漏洞。
4. 具有安全支付選項的有針對性的個性化
有針對性的廣告是在線零售商緊跟其產品的最新趨勢。個性化已成為贏得忠誠客戶的最可靠方式，營銷人員正在有效利用大數據技術及其分析技能來投放有針對性的廣告。監控與瀏覽請求和偏好相關的信息有助於你更好地了解訪問者並預測他們正在尋找的產品類型。你可以根據這些更專注於每個客戶需求的分析來改進你的營銷活動。
大數據的預測分析為你的客戶將購買什麼提供了重要的洞察力，然後基於此，你可以通過更個性化的選項戰略性地優化你的產品推薦引擎。人工智能是另一種變革性技術，可與大數據一起使用，以深入了解你的客戶及其即將到來的購買模式。使用一些優質的大數據工具，如Apache Spark、Flink、Hadoop 和RapidMiner，你可以輕鬆生成真實的潛在客戶並分析更有可能轉化為付費客戶的潛在客戶。
在整合多種支付選項時，大數據的作用也是不可或缺的。它可以幫助你了解一些最受歡迎的支付選項，從而縮短購買時間並監控支付數據，包括收集、處理和共享。大數據提供了一些高級分析解決方案，可幫助你實時檢測欺詐並識別與之相關的可能風險。因此，大數據被證明在將你的電子商務網站中更安全、更快捷的支付選項與進行數字支付所需的個性化水平相結合方面非常有利。
5. 卓越的客戶服務
你有沒有想過你的客戶服務的速度？如果不是，那麼看看這個事實：根據Khoros 的一項調查，超過83% 的客戶同意他們仍然忠於提供良好客戶服務的品牌。
大數據不僅可以幫助你做到這一點，還可以改變你提供客戶服務的整個方式。你可以建設性地利用來自你的網站、社交媒體活動和在線工具或呼叫中心的數據來識別你的整體客戶服務中可能存在的缺陷。你將獲得的大部分數據都是非結構化的，這是你需要利用你的定量技能來分析和評估它的地方。
福布斯的一項研究顯示，58% 的組織見證了客戶分析帶來的客戶保留率顯著提高。專注於實時客戶分析可以幫助你推動更多業務價值並增強客戶體驗，從而提高品牌忠誠度。在線零售商已經意識到獲得對消費者行為的寶貴見解的本質，以提供最大程度的產品個性化並保持競爭力。了解你的客戶服務中的漏洞並不時彌合這些差距將使你的客戶感受到你對他們的關注，從而發展相互關係。
客戶溝通是你可以通過大數據分析管理的另一個重要方面。當人們嘗試通過社交媒體解決問題時，通常希望得到快速響應，而快速響應可確保減少負面反饋。只有當你可以通過跟踪負面反饋並在很大程度上解決它們來有效利用大數據功能時，這才有可能。
大數據的本質在電子商務中不斷發展
面向客戶的數據驅動方法現在正在成為一種趨勢，並且是在競爭激烈的電子商務行業中生存的必要條件。為了確保你的電子商務業務實現最佳增長，你必須引入大數據技術以及其他一些革命性技術，如人工智能、機器學習和物聯網。這將使你能夠更深入地了解信息海洋，並利用你的分析技能，通過為每位客戶提供有針對性的個性化服務，輕鬆開發強大的品牌價值。
龐大的數據集和處理將成為大數據分析的核心，在線零售商將輕鬆靈活地處理海量數據，以提升客戶價值並為其客戶提供卓越的用戶體驗。更深入地了解客戶將是採用可用數據集和轉變電子商務業務的決定性因素。
想大一點，做得更好
大數據分析使全球企業能夠最大限度地利用他們周圍的信息，這也是在線零售商在未來所期待的。你從這種變革性技術中獲得的洞察力越多，你將通過增強的分析技能獲得更好的結果。
至此，你一定已經意識到大數據的本質和範圍及其變革能力。因此，在你聘請電子商務開發公司或已經擁有電子商務網站之前，你必須與你的服務提供商討論大數據集成和分析服務，以不斷從你的網站數據中獲得有價值的見解。
資訊來源：由0x資訊編譯自SOCIALNOMICS。版權歸作者Nathan Smith所有，未經許可，不得轉載