Gestione dei dati e crescita dell'e-commerce

I dati sono tutto e le intuizioni derivanti dall'interpretazione dei dati cambieranno il volto delle aziende di oggi. Tuttavia, le aziende, in generale, sono state lente nell'adattarsi e incorporare i vantaggi dei dati. Mentre molti hanno avuto successo nel generare, raccogliere e archiviare grandi quantità di dati, pochi sono stati in grado di analizzarli e ricavare approfondimenti rilevanti per le loro attività.

La questione ha la precedenza, soprattutto nel contesto dell'e-commerce, in cui quantità considerevoli di informazioni sui clienti vengono archiviate nei sistemi CRM, analisi in-app e conversazioni con chatbot tra gli altri strumenti. Quindi, mentre le aziende hanno formattato modi abbastanza strutturati per raccogliere i dati, poco è successo nell'ambito dell'interpretazione e dell'analisi di tali dati.

Inoltre, data la natura dell'attività, l'accesso diretto ai dati dei consumatori offre all'e-commerce la possibilità di applicare in modo più efficace quanto appreso dalla gestione e dall'analisi dei dati. Pertanto, quando i dati non sono strutturati e richiedono un'analisi dettagliata, l'attività può gravare pesantemente sui costi per l'azienda. Tuttavia, se le aziende sono in grado di superare questo ostacolo tramite la tecnologia, i vantaggi che ne trarranno saranno enormi.

In che modo i dati possono accelerare la crescita? Ecco alcuni modi.

Un approccio completo attraverso i data lake

Per migliorare la previsione della domanda

Uno dei maggiori vantaggi che possono derivare dall'analisi dei dati è una migliore previsione della domanda, che aiuterà i rivenditori di e-commerce a gestire il proprio inventario e la merce attiva in modo più efficace. Creando profili dei consumatori basati sulle preferenze individuali, sulle spese e sui tempi di acquisto, i rivenditori saranno in grado di creare più valore per i propri utenti, oltre a razionalizzare le proprie spese.

Elimina la necessità di gerarchie di dati

Alcuni critici ritengono inutile raccogliere dati grezzi e non strutturati e archiviarli sotto forma di data lake, fino al momento in cui vengono utilizzati. Per loro stessa natura, i Data Lake raccolgono dati senza creare gerarchie o restrizioni. Quindi, per alcuni data scientist, questo presenta due opportunità chiave:

• In primo luogo, i dati possono essere studiati a fondo per individuare dati pertinenti e utili
• I dati possono essere analizzati e testati per comprendere gli aspetti più fini del comportamento del consumatore o del movimento del tempo

Gestione dei dati conveniente

Per ridurre i costi legati alla gestione dei dati e alle complessità, una manciata di aziende si è rivolta ai data lake. Ad esempio, Vicomi, una società di intelligenza emotiva per servizi online, ha dovuto affrontare un compito arduo quando si trattava di produrre intuizioni adeguate. Tuttavia, una volta passata a un'architettura di data lake alimentata da Upsolver, si è verificata una significativa riduzione dei costi con i tempi di sviluppo per nuovi modelli di analisi, la previsione di nuove tendenze e il raggiungimento di un maggior numero di clienti.

Realizza attività di marketing incentrate sul cliente

Per le aziende dinamiche che rivedono costantemente le proprie opinioni sui consumatori e il proprio modello di business per adattarsi ai cambiamenti, i data lake offrono flessibilità. Poiché costituiscono diverse campagne di marketing, i data lake possono aiutare a personalizzare e indirizzare i loro sforzi di marketing producendo nuovi modi per filtrare tali dati.

I data lake adottano un approccio più completo consentendo la personalizzazione dei modelli analitici, invece di limitare i dati a modelli predefiniti. Ciò ha spinto sempre più aziende a scegliere i data lake come risposta alle proprie esigenze di business.

Intelligenza artificiale (AI) come agente reciprocamente vantaggioso

Secondo un sondaggio condotto da Tractica, l'intelligenza artificiale nell'e-commerce sta crescendo a un ritmo sostenuto e si prevede che i ricavi mondiali toccheranno i 36,8 miliardi di dollari entro il 2025. Uno dei migliori esempi di questa crescita è il gigante dell'e-commerce globale Amazon, il cui il fatturato annuo è misurato a $ 100 miliardi.

Il dinamismo nella strategia e l'adattamento del prodotto al mercato ha portato l'e-commerce ai massimi livelli. Quella che era iniziata come una libreria online, si è rapidamente adattata e ha soddisfatto ogni crescente esigenza del consumatore, dalla moda all'elettronica e ora anche la drogheria.

Qui va oltre la semplice analisi dei dati. Rilevare i problemi, le lacune e le richieste sottostanti nel mercato implica la necessità di un algoritmo superiore. Per utilizzare l'intelligenza artificiale e ricavare un senso dal data lake, è necessario un approccio migliore che porti in primo piano i sistemi avanzati. I processi esistenti devono essere combinati con l'apprendimento automatico e sistemi in grado di fornire feedback applicabili a livello aziendale. Ciò può essere ottenuto attraverso l'e-commerce di intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico.

Un'analisi dei modelli di acquisto dell'utente, la piattaforma, da parte sua, è in grado di fare previsioni su ciò che acquisterà dopo. E queste previsioni funzionano su up-selling e cross-selling, ovvero quando un utente guarda un prodotto, vedrà una raccomandazione sul prodotto, sotto forma di - "i clienti che hanno acquistato questo articolo hanno anche acquistato" (nel caso di Amazon ) o offerte combinate, in cui è applicabile uno sconto sull'acquisto di un articolo correlato.

Ciò avviene attraverso l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico. Quindi, maggiore è il numero di transazioni, più personalizzati diventano i suggerimenti, poiché la piattaforma raccoglie informazioni più rilevanti sull'utente. Ciò avvantaggia sia l'acquirente che il venditore, dove la transazione del primo è resa più conveniente e il secondo è in grado di effettuare una vendita extra.

In un caso di studio, è emerso che il data mining delle abitudini di acquisto dei clienti ha consentito a un altro gigante della vendita al dettaglio di prevedere che una donna fosse incinta. Formulando una serie di criteri, il negozio è riuscito a ricavare un insieme di donne che presto avrebbero aspettato un bambino e ad ottimizzare i propri sforzi di marketing e pubblicità per incoraggiare l'acquisto di articoli pertinenti. Mentre alcuni potrebbero percepire questo come un passo troppo avanti nell'invasione della privacy dei clienti, alcuni lo considerano un marketing efficace.

Ma l'intelligenza artificiale nell'e-commerce non è elitaria nei suoi modi e ha persino trovato applicazione a livello di piccole imprese.

Conclusione

Entrando nel profondo degli approfondimenti sui dati, è importante notare che non si tratta solo di prevedere i problemi, ma anche di offrire una piattaforma per ideare soluzioni e creare più valore per il cliente. Detto questo, le opportunità che ne derivano diventano illimitate per l'applicazione dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico nell'oceano dell'e-commerce.