為什麼電子商務數據管理對您的業務增長至關重要？

已發表: 2020-05-06

數據和由此得出的見解在決策制定、制定和執行戰略計劃以及優化日常運營方面始終發揮著至關重要的作用。隨著企業不斷努力獲得相對於同行的競爭優勢，數據在當今時代甚至具有極其重要的意義。

簡而言之，數據代表著重塑整個商業格局。儘管數據至關重要，但一些企業未能充分利用數據，因為它們仍然缺乏適當分析數據的效率。

數據對於任何規模、規模、專業知識及其所屬行業的企業都至關重要。但是，數據對於電子商務業務至關重要。你可能想知道為什麼？

電子商務企業在 CRM 系統、應用程序內分析以及與聊天機器人和其他工具的客戶相關對話中擁有大量客戶信息。儘管有幾家企業已成功地在結構上收集數據，但數據解釋和分析尚未佔據主導地位。

這裡有一些方法可以說明數據如何加速企業、電子商務或其他方面的增長。

通過數據湖的綜合方法

需求預測是決定電子商務業務成功與否的重要因素之一。它使電子商務企業和整個生態系統的利益相關者能夠適當地規劃庫存，根據預期需求補充庫存等。

如果與客戶群的實際需求相比庫存充足，則電子商務業務可能不得不承擔額外成本，這些成本可歸因於存儲額外庫存、過時庫存等。

需求預測只不過是利用數據驅動的洞察力來進行客戶行為分析。它有助於根據客戶的偏好、購買趨勢、過去的互動等將客戶分成一系列角色。

通過掌握此類可操作的見解，零售商和電子商務巨頭有機會為其目標客戶提供增值、無縫和個性化的體驗。還可以利用數據和衍生見解來識別、接觸和吸引潛在客戶群。

不受任何限制且不創建任何劃分層次結構的數據收集是數據湖的顯著特徵之一。

然而，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。

總的來說，企業正在迅速意識到客戶行為洞察力的重要性，並做出相應的實質性嘗試來優化其業務模型。數據湖對於提供業務靈活性至關重要。數據湖可幫助企業定制和製定針對性強的營銷活動。

數據湖通過允許自定義分析模型而不是將數據限制在預定義模型中來利用綜合方法。這確實鼓勵企業選擇數據湖作為滿足其業務需求的最有效和最具成本效益的解決方案。

研究證實，電子商務中的人工智能正在以健康的速度增長，預計到 2025 年全球收入將達到 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，其年收入估計為 1000 億美元。

許多人一定熱衷於揭開如此巨大成功背後的秘密。好吧，它不僅僅是分析數據。檢測市場中的潛在問題、差距和需求本質上需要一種高級算法。現有流程需要通過機器學習和系統來加強，這些系統可以提供反饋，而反饋又可以應用於業務層面。

僅僅滿足客戶期望已經不夠了。相反，企業必須努力超越它們。人工智能使電子商務巨頭能夠密切關注客戶的購買模式，並提出預期的購買偏好或數量預測。有了這些洞察力，電子商務參與者就有了向上銷售和交叉銷售的途徑。

今天的客戶精通技術，因此他們的購買過程比以往任何時候都更加複雜。人工智能使電子商務企業能夠預測客戶的下一步行動並提供產品推薦。這是鼓勵購買和數字口碑營銷的好方法。

當我們談論電子商務生態系統中的數據時，產品內容佔有相當大的份額。產品數據的有效管理對於電子商務業務的最終成功至關重要。在此，產品信息管理成為最終解決方案。

那麼，什麼是產品信息管理系統？它本質上是一種軟件，可作為一站式平台，在各種電子商務銷售和營銷渠道之間無縫地創建、管理、存儲和分發與產品相關的信息。

借助必要的技術和工具來實時分類和編輯產品內容，PIM 系統構建產品目錄結構並實現產品數據的跨平台和多設備共享。

今天的顧客越來越不受單調的品牌促銷影響。隨著客戶注意力持續時間的縮短，產品購買生命週期變得越來越短和復雜。

客戶的期望已經發生變化，他們需要在做出購買決定之前在一個地方全面了解產品。如果電子商務平台無法隨時隨地提供完整、準確和一致的產品信息，企業可能會失去潛在客戶群。而且，這已經得到研究的支持！

幾項研究強調了這樣一個事實，即提供全面和一致的產品數據視圖的電子商務平台有機會成倍地提高他們的轉化率。說起來容易做起來難！簡化與產品相關的內容收集、創建和豐富過程是相當艱鉅的。

PIM 系統將在自動化和簡化這些流程方面發揮關鍵作用，進而縮短電子商務業務端的上市時間。

PIM 系統的一些主要特性和優勢包括：

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