Zarządzanie danymi i rozwój handlu elektronicznego

Dane są wszystkim, a spostrzeżenia wynikające z interpretacji danych mogą zmienić oblicze dzisiejszego biznesu. Jednak firmy, ogólnie rzecz biorąc, powoli adaptują się i wykorzystują korzyści płynące z danych. Podczas gdy wielu odniosło sukces w generowaniu, gromadzeniu i przechowywaniu danych, niewielu było w stanie je przeanalizować i uzyskać istotne informacje dla swojej firmy.

Sprawa ma pierwszeństwo, zwłaszcza w kontekście e-commerce, gdzie pokaźne ilości informacji o klientach gromadzone są m.in. w systemach CRM, analityce w aplikacjach i rozmowach z chatbotami. Tak więc, podczas gdy firmy sformatowały dość ustrukturyzowane sposoby gromadzenia danych, niewiele wydarzyło się w sferze interpretacji i analizy takich danych.

Co więcej, biorąc pod uwagę charakter działalności, bezpośredni dostęp do danych konsumenckich daje e-commerce możliwość najskuteczniejszego zastosowania wniosków wyciągniętych z zarządzania i analizy danych. Tak więc, gdy dane są nieustrukturyzowane i wymagają szczegółowego przesiewania, zadanie to może znacznie obniżyć koszty dla firmy. Jeśli jednak firmy będą w stanie pokonać tę przeszkodę za pomocą technologii, korzyści, jakie mogą osiągnąć, są ogromne.

Jak dane mogą przyspieszyć wzrost? Oto kilka sposobów.

Kompleksowe podejście poprzez Data Lakes

Aby poprawić prognozowanie popytu

Jedną z największych korzyści płynących z analizy danych jest ulepszone prognozowanie popytu, które pomoże detalistom e-commerce efektywniej zarządzać zapasami i aktywnymi towarami. Tworząc profile konsumentów w oparciu o indywidualne preferencje, wydatki i czas zakupów, sprzedawcy detaliczni będą mogli tworzyć większą wartość dla swoich użytkowników, a także racjonalizować własne wydatki.

Wyeliminuj potrzebę stosowania hierarchii danych

Niektórzy krytycy uważają za bezcelowe zbieranie surowych, nieustrukturyzowanych danych i przechowywanie ich w postaci jezior danych do czasu ich wykorzystania. Ze swej natury Data Lakes gromadzi dane bez tworzenia hierarchii i jakichkolwiek ograniczeń. Tak więc dla niektórych analityków danych stwarza to dwie kluczowe możliwości:

• Po pierwsze, dane można dokładnie przestudiować, aby wybrać odpowiednie i przydatne dane
• Dane można analizować i testować, aby zrozumieć subtelniejsze aspekty zachowania konsumentów lub upływu czasu

Ekonomiczne zarządzanie danymi

Aby zmniejszyć koszty związane z zarządzaniem danymi i złożonością, kilka firm zdecydowało się na jeziora danych. Na przykład Vicomi, firma zajmująca się wywiadem emocjonalnym zajmująca się usługami online, stanęła przed trudnym zadaniem, jeśli chodzi o uzyskanie odpowiednich spostrzeżeń. Jednak po przejściu na architekturę jeziora danych opartą na Upsolverze nastąpiła znaczna redukcja kosztów wraz z czasem opracowywania nowych modeli analitycznych, przewidywaniem nowych trendów i docieraniem do większej liczby klientów.

Twórz działania marketingowe zorientowane na klienta

Dla dynamicznych firm, które stale przeglądają swoje spostrzeżenia konsumenckie i własny model biznesowy, aby dostosować się do zmian, jeziora danych oferują elastyczność. Ponieważ stanowią one różnorodne kampanie marketingowe, jeziora danych mogą pomóc dostosować i ukierunkować działania marketingowe, tworząc nowe sposoby filtrowania tych danych.

Jeziora danych przyjmują bardziej kompleksowe podejście, umożliwiając dostosowywanie modeli analitycznych, zamiast ograniczać dane do predefiniowanych modeli. To powoduje, że coraz więcej firm wybiera jeziora danych jako odpowiedź na swoje potrzeby biznesowe.

Sztuczna inteligencja (AI) jako środek przynoszący obopólne korzyści

Według ankiety przeprowadzonej przez Tractica, sztuczna inteligencja w handlu elektronicznym rośnie w zdrowym tempie, a światowe przychody mają sięgnąć 36,8 miliarda dolarów do 2025 roku. Jednym z najlepszych przykładów tego wzrostu jest światowy gigant handlu elektronicznego Amazon, którego roczne przychody szacowane są na 100 miliardów dolarów.

Dynamika w strategii i dopasowaniu produktu do rynku wyniosła e-commerce na szczyt swojej gry. To, co zaczęło się jako księgarnia internetowa, szybko się przystosowało i zaspokoiło każdą rosnącą potrzebę konsumenta, od mody przez elektronikę, a teraz nawet artykuły spożywcze.

Tutaj wykracza to poza zwykłą analizę danych. Wykrywanie podstawowych problemów, luk i wymagań na rynku wiąże się z potrzebą lepszego algorytmu. Aby wykorzystać sztuczną inteligencję i wydobyć sens z jeziora danych, potrzebne jest lepsze podejście, które wysuwa zaawansowane systemy na pierwszy plan. Istniejące procesy należy połączyć z uczeniem maszynowym i systemami, które mogą dostarczać informacji zwrotnych, które można zastosować na poziomie biznesowym. Można to osiągnąć dzięki sztucznej inteligencji e-commerce i uczeniu maszynowemu.

Platforma, analizując wzorce zakupowe użytkownika, jest w stanie przewidzieć, co kupi w następnej kolejności. A te prognozy działają na up-sellingu i cross-sellingu, tzn. gdy użytkownik spojrzy na produkt, zobaczy rekomendację produktu w postaci – „klienci, którzy kupili ten przedmiot, kupili również” (w przypadku Amazon ) lub oferty łączone, w przypadku których przy zakupie powiązanego przedmiotu obowiązuje zniżka.

Dzieje się tak dzięki sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowemu. Dlatego im więcej transakcji, tym bardziej spersonalizowane stają się sugestie, ponieważ platforma gromadzi więcej istotnych informacji o użytkowniku. Jest to korzystne zarówno dla kupującego, jak i sprzedającego, gdzie pierwsza transakcja jest wygodniejsza, a druga może dokonać dodatkowej sprzedaży.

W studium przypadku stwierdzono, że eksploracja danych dotyczących nawyków zakupowych klientów pozwoliła kolejnemu gigantowi handlu detalicznego przewidzieć, że kobieta jest w ciąży. Formułując zestaw kryteriów, sklepowi udało się pozyskać grupę kobiet, które wkrótce spodziewają się dziecka i zoptymalizować działania marketingowe i reklamowe, aby zachęcić do zakupu odpowiednich artykułów. Chociaż niektórzy mogą postrzegać to jako krok za daleko w inwazji na prywatność klientów, niektórzy uważają to za skuteczny marketing.

Ale sztuczna inteligencja w handlu elektronicznym nie jest na swój sposób elitarna i znalazła zastosowanie nawet na poziomie małych firm.

Wniosek

Wchodząc w głąb wglądu w dane, należy zauważyć, że nie chodzi tylko o przewidywanie problemów, ale także oferowanie platformy do opracowywania rozwiązań i tworzenia większej wartości dla klienta. To powiedziawszy, możliwości wynikające z tego stają się nieograniczone w zakresie zastosowania sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w oceanie handlu elektronicznego.