Nowoczesny e-commerce nie istnieje bez Big Data

Są sposoby na to, by Big Data przynosiło jak największe korzyści w konkretnej firmie. Warto przede wszystkim zastanowić się na tym, jakie dane o rynku, konkurencji, klientach lub transakcjach mogą być pomocne w firmie. W jaki sposób je wykorzystać?

Wykorzystywanie danych w biznesie przestało być wyborem, stało się koniecznością. Firmy, które tego nie rozumieją mogą bardzo szybko zniknąć z rynku.

Dane to bez wątpienia najbardziej wartościowa waluta obecnych czasów. Zatem jeśli prowadzisz firmę i zastanawiasz się nad tym, jak poprawić funkcjonowanie Twojego biznesu - powinieneś zainteresować się efektywnym wykorzystaniem danych o Twoich klientach i otoczeniu rynkowym, gdyż to one stanowią Twoją kartę przetargową i narzędzie do dalszego rozwoju.

Biznes zasilany danymi rośnie szybciej

Odpowiednie wykorzystanie danych sprawdza się zarówno w przypadku optymalizacji pracy maszyn, jak i ludzi. Według danych Business Application Research Centre (BARC) z 2015 roku, korzyści, które widzą firmy w Big Data to przede wszystkim:

  • szybka analiza sporej ilości informacji (57%)

  • możliwość określenia przyszłych zdarzeń i trendów (51%)

  • przyspieszenie procesu podejmowania decyzji (31%)

  • monitoring i analiza danych w czasie rzeczywistym (27%)

  • zmniejszenie nakładów finansowych (23%)

Według badań BARC aż 40% firm na świecie korzysta z analizy Big Data, inne przymierzają się do jej implementacji. Efekty? Prawie połowie przedsiębiorstw (47%) udało się dzięki odpowiedniemu przetworzeniu i wykorzystaniu danych obniżyć koszty w firmie. Zdecydowana większość zaczęła podejmować trafniejsze decyzje dotyczące strategii biznesowej (69%), a ponad połowa (52%) zaczęła lepiej rozumieć swoich klientów, W większości firm poprawiła się też kontrola nad procesami operacyjnymi (54%).

Jakie dane są zatem zbierane? Absolutnie wszystko, od komentarzy na mediach społecznościowych, poprzez ceny i opisy produktów w sklepach po lokalizacje GPS. Zresztą dane na temat klientów gromadzone są nie od dziś. Jeszcze na początku lat dziewięćdziesiątych, sieć Walmart odkryła na podstawie obserwacji nawyków zakupowych, że pieluchy dziecięce i piwo wyjątkowo często pojawiają się razem w tym samym koszyku w piątek wieczorem, gdy zakupy robi młody mężczyzna. Taka obserwacja oczywiście wpłynęła na działania marketingowe sieci, w tym na adekwatne rozmieszczenie produktów na półkach.

Druga strona medalu

Big Data i segmentacja klientów to obecnie już nie tylko eksperymenty, lecz codzienne zjawisko oraz regularnie stosowane narzędzie sprzedażowe. O jego mniej przyjaznym obliczu przekonały się parę lat temu klientki sklepu Target, których dane zostały wykorzystane w dość niefortunny sposób. Szeroko opisywany był w mediach przypadek ojca nastoletniej córki, który dowiedział się o jej ciąży później niż sam sklep.

Jak do tego doszło? Sieć przeanalizowała nawyki zakupowe kobiet w ciąży. Na tej podstawie zidentyfikowała internautki, u których kupno pewnych produktów mogło świadczyć o tym, że spodziewają się dziecka, oszacowując nawet termin porodu i zasypując ich skrzynki mailowe reklamami oraz kuponami rabatowymi produktów dla przyszłych mam. W końcu to ta grupa odbiorców przynosiła sklepowi największy zysk.

Dla kogo Big Data

Praktycznie dla każdego przedsiębiorcy. Pamiętajmy, że bez właściwego przetworzenia nieustrukturyzowanych danych, firmy nie są w stanie odczytywać właściwych sygnałów z rynku. Dopiero ten proces pozytywnie wpływa na rozwój biznesu, niezależnie od jej wielkości i segmentu gospodarki, w którym działa.

Już nawet niewielkie przedsiębiorstwo, które posiada stronę internetową, fanpage i umożliwia płacenie online, posiada ogromny zasób informacji o swoich klientach, który może odpowiednio wykorzystać. I choć małym firmom stosowanie narzędzi do analityki może wydawać się z początku wydawać mało opłacalnym przedsięwzięciem, to jest to tak naprawdę najtańsza metoda, która niesie ze sobą niewymierne korzyści.

Big Data rządzi e-commerce

Nie ma już e-handlu bez Big Data. Sklepy internetowe nie wyobrażają sobie sprzedaży bez wiedzy na temat tego, czy ich ceny są optymalne, kiedy najczęściej wykonywane są zakupy oraz jakie produkty kupowane są najchętniej i to w jednym koszyku.

Oto parę przykładów działań, które są realizowane dzięki właściwej analizie danych i ich wpływie na konwersję sprzedaży w sklepie internetowym:

  • Personalizacja procesu zakupowego, a więc wyświetlanie treści, które na podstawie analizy danych odwiedzającego klienta (segmentacji) są dla niego interesujące. System bierze pod uwagę rekomendacje innych klientów, które przecież mają ogromne znaczenie podczas podejmowania decyzji o zakupie, a nawet przewiduje, które opinie o produktach mogą wygenerować największą sprzedaż. Taka automatyzację marketingową umożliwia na przykład narzędzie SalesManago,

  • Monitoring cen rynkowych. Korzystając z odpowiednich algorytmów, producenci oraz sprzedawcy handlujący w sieci mogą śledzić działania konkurencji, zrozumieć panujące trendy cenowe, poziom zapotrzebowania na dany produkt, dostępność produktów, a nawet określić zachowania klientów w procesie zakupowym. Dzięki temu mogą ustalić optymalną cenę dla swojego towaru, podnieść zyski i osiągnąć założone cele biznesowe. Przykładem narzędzia, które wykonuje tego typu zestawienia dla tysięcy artykułów jest Szpiegomat.pl

  • Inteligentne wyszukiwarki są to wyszukiwarki, które poprzez tzw. uczenie maszynowe (machine learning) lepiej niż sam internauta wiedzą, co czego szuka, generując niezwykle trafne i dopasowane wyniki, zwiększając tym samym zyski w sklepach internetowych. Kiedyś zwykłe wyszukiwarki szukały wyłącznie po hasłach kluczowych (ewentualnie synonimach) i filtrowały wyniki na podstawie ustawień użytkownika. Obecnie, śledzą również ilość kliknięć w konkretne hasła, przeliczają współczynnik konwersji, biorą pod uwagę oceny klientów, a nawet dostępność produktów, czy marże sprzedażowe- i dopiero pokazują odpowiednio uszeregowane wyniki.

  • Inteligentne chatboty, czyli czaty obsługiwane przez stale uczące się boty internetowe. Są one efektywną formą wsparcia dla klienta, co ciekawe, świetnie sprawdzają się w małych sklepach internetowych, gdzie zatrudnienie odpowiedniej ilości personelu do bieżącej obsługi czata, byłoby dużo bardziej kosztowne.


Dlaczego wykorzystanie Big Data w e-commerce jest tak ważne? Dlatego, że to właśnie ta dynamiczna branża wymaga ciągłego podejmowania precyzyjnych decyzji biznesowych. To właśnie tu stale pojawia się potrzeba oszacowania kosztów dostawy, zmierzenia popytu, optymalizacji cen, wykrycia potencjalnych problemów (np. z magazynowaniem) i wreszcie- prowadzenia spersonalizowanych działań marketingowych opartych o niezwykle dokładną segmentację klientów. Żadne inne działanie niż wykorzystanie pokaźnych zbiorów danych nie jest w stanie przynieść aż tylu korzyści.

Jak wykorzystać Big Data w Twoim biznesie?

Są sposoby na to, by Big Data przynosiło jak największe korzyści w konkretnej firmie. Warto przede wszystkim zastanowić się na tym, jakie dane o rynku, konkurencji, klientach lub transakcjach mogą być pomocne w firmie. W jaki sposób można je wykorzystać do lepszego zarządzania Twoją ofertą lub do personalizacji kontaktów z Twoimi klientami.

Następnie, należy w strategii uwzględnić wykorzystanie tych danych. Zorientować się, jak można pozyskać takie informacje i jak je włączyć do procesów decyzyjnych w przedsiębiorstwie. Zamiast budować własne rozwiązania przy pozyskiwaniu danych, można skorzystać z usług firm, które zajmują się tym na co dzień. Poza wspomnianymi przykładami, powstaje coraz więcej startupów specjalizujących się w dziedzinie Big-Data-as-a-Service. Potwierdza to jeszcze bardziej to, jak istotne jest i będzie wykorzystanie danych w przedsiębiorstwach.


O Autorze:

PriceLab.co to marka, pod którą Szpiegomat.pl operuje na rynku zagranicznym, a już wkrótce również i Polskim.

image

Komentarze

Debug turned on!

0.2 select * from `eventjuicer_hosts` where `eventjuicer_hosts`.`host` = ? limit 1
0.12 select * from `bob_event_groups` where `bob_event_groups`.`id` = ? and `bob_event_groups`.`id` is not null limit 1
0.1 select * from `bob_organizers` where `bob_organizers`.`id` = ? limit 1
0.12 select * from `eventjuicer_settings` where `eventjuicer_settings`.`settingable_id` = ? and `eventjuicer_settings`.`settingable_id` is not null and `eventjuicer_settings`.`settingable_type` = ?
0.11 select * from `eventjuicer_settings` where `eventjuicer_settings`.`settingable_id` = ? and `eventjuicer_settings`.`settingable_id` is not null and `eventjuicer_settings`.`settingable_type` = ?
0.1 select * from `eventjuicer_texts` where `eventjuicer_texts`.`textable_id` = ? and `eventjuicer_texts`.`textable_id` is not null and `eventjuicer_texts`.`textable_type` = ?
0.09 select * from `eventjuicer_texts` where `eventjuicer_texts`.`textable_id` = ? and `eventjuicer_texts`.`textable_id` is not null and `eventjuicer_texts`.`textable_type` = ?
0.11 select * from `eventjuicer_pages` where `eventjuicer_pages`.`pageable_id` = ? and `eventjuicer_pages`.`pageable_id` is not null and `eventjuicer_pages`.`pageable_type` = ?
0.08 select * from `eventjuicer_pages` where `eventjuicer_pages`.`pageable_id` = ? and `eventjuicer_pages`.`pageable_id` is not null and `eventjuicer_pages`.`pageable_type` = ?
0.09 select * from `editorapp_posts` where `editorapp_posts`.`id` = ? limit 1
0.12 select * from `editorapp_post_meta` where `editorapp_post_meta`.`post_id` in (?)
0.09 select * from `eventjuicer_users` where `eventjuicer_users`.`id` in (?)
0.08 select * from `editorapp_posts` where `group_id` = ? and `is_published` = ? order by `published_at` desc limit 10 offset 0
0.11 select * from `editorapp_post_meta` where `editorapp_post_meta`.`post_id` in (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)
0.05 select * from `eventjuicer_users` where `eventjuicer_users`.`id` in (?)
0.09 select `bob_tags`.*, `editorapp_post_tag`.`xref_id` as `pivot_xref_id`, `editorapp_post_tag`.`tag_id` as `pivot_tag_id`, `editorapp_post_tag`.`group_id` as `pivot_group_id`, `editorapp_post_tag`.`organizer_id` as `pivot_organizer_id`, `editorapp_post_tag`.`published_at` as `pivot_published_at`, `editorapp_post_tag`.`is_published` as `pivot_is_published` from `bob_tags` inner join `editorapp_post_tag` on `bob_tags`.`id` = `editorapp_post_tag`.`tag_id` where `editorapp_post_tag`.`xref_id` = ?
1.66