إدارة البيانات ونمو التجارة الإلكترونية

البيانات هي كل شيء ، والرؤى من تفسير البيانات ستغير وجه الأعمال اليوم. ومع ذلك ، كانت الشركات ، إلى حد كبير ، بطيئة في التكيف ودمج فوائد البيانات. بينما وجد الكثيرون نجاحًا في إنشاء مجموعات من البيانات وجمعها وتخزينها ، إلا أن القليل منهم تمكن من تحليلها واشتقاق رؤى مناسبة لأعمالهم.

تحظى هذه المسألة بالأولوية ، لا سيما في سياق التجارة الإلكترونية ، حيث يتم تخزين كميات كبيرة من معلومات العملاء في أنظمة إدارة علاقات العملاء والتحليلات داخل التطبيق والمحادثات مع روبوتات المحادثة من بين أدوات أخرى. لذلك ، بينما قامت الشركات بصياغة طرق منظمة إلى حد ما لجمع البيانات ، لم يحدث سوى القليل في مجالات تفسير وتحليل هذه البيانات.

علاوة على ذلك ، نظرًا لطبيعة العمل ، فإن الوصول المباشر إلى بيانات المستهلك يمنح التجارة الإلكترونية القدرة على تطبيق ما تعلمته من إدارة البيانات وتحليلها بشكل أكثر فاعلية. لذلك ، عندما تكون البيانات غير منظمة وتتطلب غربلة مفصلة ، يمكن أن تؤثر المهمة بشكل كبير على تكاليف الشركة. ومع ذلك ، إذا كانت الشركات قادرة على إزالة هذه العقبة من خلال التكنولوجيا ، فإن الفوائد التي ستجنيها ستكون ضخمة.

كيف يمكن للبيانات تسريع النمو؟ فيما يلي بعض الطرق.

نهج شامل من خلال داتا ليكس

لتحسين التنبؤ بالطلب

واحدة من أعظم الفوائد التي يمكن أن تأتي من تحليل البيانات هي تحسين التنبؤ بالطلب ، مما سيساعد تجار التجزئة في التجارة الإلكترونية على إدارة مخزونهم وبضائعهم النشطة بشكل أكثر فعالية. من خلال إنشاء ملفات تعريف المستهلك بناءً على التفضيلات الفردية والإنفاق وتوقيت الشراء ، سيتمكن تجار التجزئة من خلق المزيد من القيمة لمستخدميهم ، فضلاً عن ترشيد نفقاتهم الخاصة.

تخلص من الحاجة إلى التسلسلات الهرمية للبيانات

يجد بعض النقاد أنه من غير المجدي جمع البيانات الأولية غير المهيكلة وتخزينها في شكل بحيرات بيانات ، حتى وقت استخدامها. بحكم طبيعتها ، تجمع Data Lakes البيانات دون إنشاء تسلسلات هرمية أو أي قيود. لذلك ، بالنسبة لبعض علماء البيانات ، يقدم هذا فرصتين رئيسيتين:

• أولاً ، يمكن دراسة البيانات بدقة لاختيار البيانات ذات الصلة والمفيدة
• يمكن تحليل البيانات واختبارها لفهم الجوانب الدقيقة لسلوك المستهلك أو حركة الوقت

إدارة بيانات فعالة من حيث التكلفة

لتقليل التكاليف المرتبطة بإدارة البيانات والتعقيدات ، توجه عدد قليل من الشركات إلى بحيرات البيانات. على سبيل المثال ، واجهت شركة Vicomi ، وهي شركة ذكاء عاطفي للخدمات عبر الإنترنت ، مهمة شاقة عندما يتعلق الأمر بإنتاج رؤى مناسبة. على الرغم من أنه بمجرد التحول إلى بنية بحيرة البيانات المدعومة من Upsolver ، كان هناك انخفاض كبير في التكاليف مع وقت التطوير لنماذج التحليل الجديدة ، والتنبؤ بالاتجاهات الجديدة والوصول إلى المزيد من العملاء.

صياغة جهود التسويق التي تركز على العملاء

بالنسبة للشركات الديناميكية التي تراجع باستمرار رؤى المستهلكين ونموذج أعمالها الخاص للتكيف مع التغييرات ، توفر بحيرات البيانات المرونة. نظرًا لأنها تشكل حملات تسويقية متنوعة ، يمكن أن تساعد بحيرات البيانات في تخصيص جهودهم التسويقية واستهدافها من خلال إنتاج طرق جديدة لتصفية تلك البيانات.

تتخذ بحيرات البيانات نهجًا أكثر شمولاً من خلال السماح بتخصيص النماذج التحليلية ، بدلاً من تقييد البيانات في نماذج محددة مسبقًا. وقد دفع هذا المزيد والمزيد من الشركات إلى اختيار بحيرات البيانات كإجابة لاحتياجات أعمالهم.

الذكاء الاصطناعي (AI) كعامل مفيد للطرفين

وفقًا لمسح أجرته Tractica ، فإن الذكاء الاصطناعي في التجارة الإلكترونية ينمو بوتيرة صحية ، ومن المتوقع أن تصل الإيرادات العالمية إلى 36.8 مليار دولار بحلول عام 2025. ومن أفضل الأمثلة على هذا النمو هو موقع أمازون العملاق للتجارة الإلكترونية ، والذي الإيرادات السنوية تقاس بـ 100 مليار دولار.

لقد أدت الديناميكية في الإستراتيجية وملاءمة المنتج للسوق إلى جعل التجارة الإلكترونية في صدارة لعبتها. ما بدأ كمكتبة على الإنترنت ، كان سريعًا في التكيف مع كل احتياجات المستهلك المتزايدة ، من الأزياء إلى الإلكترونيات وحتى البقالة.

هنا يتجاوز مجرد تحليل البيانات. ينطوي اكتشاف المشكلات والفجوات والطلبات الأساسية في السوق على الحاجة إلى خوارزمية فائقة. من أجل استخدام الذكاء الاصطناعي واستخلاص المعنى من بحيرة البيانات ، يجب أن يكون هناك نهج أفضل يضع الأنظمة المتقدمة في المقدمة. يجب دمج العمليات الحالية مع التعلم الآلي والأنظمة التي يمكن أن توفر ملاحظات يمكن تطبيقها على مستوى الأعمال. يمكن تحقيق ذلك من خلال التجارة الإلكترونية بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

تحليل أنماط شراء المستخدم ، النظام الأساسي ، في نهايته ، قادر على عمل تنبؤات حول ما سيشتريه بعد ذلك. وتعمل هذه التنبؤات على البيع الإضافي والبيع العابر ، أي عندما ينظر المستخدم إلى منتج ما ، سيرى / هي توصية المنتج ، في شكل - "العملاء الذين اشتروا هذا العنصر اشتروا أيضًا" (في حالة Amazon ) أو الصفقات المركبة ، حيث يتم تطبيق الخصم عند شراء عنصر ذي صلة.

يحدث هذا من خلال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. وبالتالي ، كلما زادت المعاملات ، أصبحت الاقتراحات أكثر تخصيصًا ، حيث تجمع المنصة معلومات أكثر صلة بالمستخدم. يفيد هذا المشتري وكذلك البائع ، حيث تكون معاملة الأول أكثر ملاءمة ويكون الأخير قادرًا على إجراء عملية بيع إضافية.

في دراسة حالة ، وجد أن التنقيب عن البيانات الخاصة بالعادات الشرائية للعملاء سمح لعملاق تجزئة آخر بالتنبؤ بأن امرأة حامل. من خلال صياغة مجموعة من المعايير ، تمكن المتجر من استنباط مجموعة من النساء ، اللائي يتوقعن قريبًا طفلًا وتحسين جهودهن التسويقية والإعلانية لتشجيع شراء العناصر ذات الصلة. في حين أن البعض قد يعتبر هذا خطوة بعيدة جدًا في الغزو إذا خصوصية العميل ، يعتقد البعض أنه تسويق فعال.

لكن الذكاء الاصطناعي في التجارة الإلكترونية ليس من النخبة في طرقه ، بل إنه وجد تطبيقًا على مستوى الشركات الصغيرة.

استنتاج

أثناء الدخول في أعماق رؤى البيانات ، من المهم ملاحظة أن الأمر لا يتعلق فقط بالتنبؤ بالمشكلات ولكن أيضًا بتقديم نظام أساسي لابتكار الحلول وخلق المزيد من القيمة للعميل. ومع ذلك ، تصبح الفرص المتاحة غير محدودة لتطبيق الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في محيط التجارة الإلكترونية.