數據管理和電子商務增長

已發表: 2020-03-09

數據就是一切，從數據解讀中獲得的見解將改變當今企業的面貌。然而，總的來說，公司在適應和吸收數據的好處方面進展緩慢。雖然許多人在生成、收集和存儲大量數據方面取得了成功，但很少有人能夠對其進行分析並獲得與其業務相關的見解。

這個問題很重要，尤其是在電子商務環境中，其中大量客戶信息存儲在 CRM 系統、應用程序內分析以及與聊天機器人和其他工具的對話中。因此，雖然公司已經制定了相當結構化的方式來收集數據，但在解釋和分析此類數據方面卻鮮有進展。

此外，鑑於業務的性質，直接訪問消費者數據使電子商務能夠最有效地應用從數據管理和分析中學到的知識。因此，當數據是非結構化的並且需要詳細篩選時，這項任務會給公司帶來沉重的成本負擔。然而，如果企業能夠通過技術掃清這一障礙，它們將獲得巨大的收益。

數據如何加速增長？這裡有幾種方法。

通過數據湖的綜合方法

數據分析帶來的最大好處之一是改進需求預測，這將幫助電子商務零售商更有效地管理他們的庫存和活躍商品。通過根據個人偏好、支出和購買時間創建消費者檔案，零售商將能夠為用戶創造更多價值，並使自己的開支合理化。

一些評論家發現，收集原始的、非結構化的數據並將它們以數據湖的形式存儲起來，直到被使用為止毫無意義。就其本質而言，數據湖在不創建層次結構或任何限制的情況下收集數據。因此，對於一些數據科學家來說，這提供了兩個關鍵機會：

為了降低與數據管理和復雜性相關的成本，一些公司已經轉向數據湖。例如，在線服務情感智能公司 Vicomi 在產生足夠的洞察力時面臨著艱鉅的任務。不過，一旦它切換到由 Upsolver 提供支持的數據湖架構，隨著新分析模型的開發時間、預測新趨勢和接觸更多客戶的成本顯著降低。

對於不斷審查其消費者洞察力和自身業務模型以適應變化的充滿活力的公司而言，數據湖提供了靈活性。由於它們構成了多樣化的營銷活動，數據湖可以通過產生過濾數據的新方法來幫助定制和定位他們的營銷工作。

數據湖採用更全面的方法，允許自定義分析模型，而不是將數據限制在預定義的模型中。這促使越來越多的公司選擇數據湖作為滿足其業務需求的答案。

根據 Tractica 所做的一項調查，電子商務中的人工智能正在以健康的速度增長，到 2025 年全球收入預計將達到 368 億美元。這種增長的最好例子之一是全球電子商務巨頭亞馬遜，其年收入為 1000 億美元。

戰略和產品與市場契合度的活力使電子商務成為其遊戲中的佼佼者。最初是一家在線書店，後來迅速適應並滿足消費者不斷增長的每一種需求，從時尚到電子產品，再到現在的雜貨店。

在這裡，它不僅僅是簡單地分析數據。檢測市場中的潛在問題、差距和需求涉及對高級算法的需求。為了使用人工智能並從數據湖中獲得意義，需要有一種更好的方法來使先進的系統脫穎而出。現有流程需要與機器學習和系統相結合，以提供可應用於業務層面的反饋。這可以通過人工智能電子商務和機器學習來實現。

通過分析用戶的購買模式，平台最終能夠預測他/她接下來會購買什麼。這些預測適用於向上銷售和交叉銷售，即當用戶查看產品時，他/她將看到產品推薦，形式為“購買此商品的客戶也購買了”（在亞馬遜的情況下） ) 或組合交易，其中折扣適用於購買相關商品。

這是通過人工智能和機器學習實現的。因此，隨著平台收集更多有關用戶的相關信息，交易越多，建議就越個性化。這對買賣雙方都有利，前者的交易更加方便，後者能夠進行額外的銷售。

在一項案例研究中，發現對客戶購買習慣的數據挖掘讓另一家零售巨頭能夠預測一名女性懷孕了。通過制定一套標準，該商店設法推導出一組即將懷孕的女性，並優化她們的營銷和廣告工作以鼓勵購買相關商品。雖然有些人可能認為這在侵犯客戶隱私方面走得太遠了，但有些人認為這是有效的營銷。

但電子商務中的人工智能在其方式上並不是精英，甚至已經在小企業層面找到了應用。

在深入了解數據洞察力時，需要注意的是，這不僅僅是預測問題，還提供了一個平台來設計解決方案並為客戶創造更多價值。話雖如此，人工智能和機器學習在電商海洋中的應用也將變得無限商機。