هوش تجاری

کلان داده (Big Data) و بررسی تأثیرات آن بر تجارت الکترونیک

تجارت الکترونیک در حال رونق یافتن است و داده‌های مصرف‌کننده به یک ابزار حیاتی برای فروشگاه‌های آنلاین تبدیل شده است. اگر بخواهیم در مورد الگوهای مشتری و عادات خرید صحبت کنیم، لازم به ذکر است که حجم عظیمی از داده‌ها توسط صنعت تجارت الکترونیک تولید می‌شود.

پیش بینی می‌شود تا سال ۲۰۲۵، دنیای دیجیتالی داده‌ها به ۱۷۵ زتابایت برسد که افزایش ۶۱ درصدی را نشان می‌دهد. این شامل تجارت الکترونیک، ردیابی فعالیت‌های خریداران، مکان آن‌ها، تاریخچه مرورگرهای وب و سبدهای خرید رها شده، می‌باشد.

فناوری‌های مدرن مانند هوش مصنوعی (AI)، یادگیری ماشین (Machine Learning)، و کلان داده (Big Data) دیگر مختص به کتاب‌ها و فیلم‌های علمی تخیلی نیستند. این‌ها اکنون یکی از رایج‌ترین ابزارهایی هستند که در بهینه‌سازی عملکرد سایت تجارت الکترونیک استفاده می‌شوند.

گارتنر گزارش داد که تا سال ۲۰۲۰، ۸۵ درصد از ارتباطات مشتری ممکن است به دلیل پیشرفت در هوش مصنوعی نیازی به دخالت انسانی نداشته باشد. کسب‌وکارهای آنلاین باید به حجم زیادی از داده‌ها دسترسی پیدا کنند تا بتوانند تصمیمات بهتری در مورد مشتریان خود، محصولاتی که توصیه می‌کنند و نحوه برنامه‌ریزی و اجرای کمپین‌های بازاریابی بگیرند.

موفقیت زیادی در تجارت الکترونیک به کلان داده برای برنامه‌ریزی حرکت‌های آتی مربوط به کسب و کار متکی است. اکنون قبل از بحث در مورد چگونگی تأثیر کلان داده بر تجارت الکترونیک، اجازه دهید معنای تجزیه و تحلیل کلان داده (Data Analytics) را درک کنیم.

تجزیه و تحلیل کلان داده چیست؟

تجزیه و تحلیل کلان داده به معنای بررسی حجم عظیمی از داده‌ها برای شناسایی الگوهای پنهان، همبستگی‌ها و سایر بینش‌های ارزشمند است. این امر فروشگاه‌های آنلاین را قادر می‌سازد تا بر اساس داده‌ها تصمیمات آگاهانه بگیرند.

شرکت‌های تجارت الکترونیک از تجزیه و تحلیل کلان داده برای درک بهتر مشتریان خود، پیش بینی الگوهای رفتار مصرف‌کننده و افزایش درآمد استفاده می‌کنند. طبق مطالعه انجام شده توسط BARC، برندها می‌توانند با استفاده از کلان داده از مزایایی بهره مند شوند:

  • اتخاذ تصمیمات مبتنی بر داده
  • کنترل بهبود یافته بر عملیات کسب و کار
  • ارائه تجربه مشتری درجه یک
  • کاهش هزینه‌های عملیاتی
  • پرداخت آنلاین امن
  • مدیریت تامین و تدارکات

بازار تجارت الکترونیک سر به فلک کشیده است، طبق گفته Elluminatiinc.com، امروزه ۲.۱۵ میلیارد نفر به صورت آنلاین خرید می‌کنند و این رقم همچنان به رشد خود ادامه خواهد داد زیرا امروزه مشتریان راحتی را بر هر چیز دیگری ارج می‌نهند.

اکنون از دیدگاه صاحب کسب و کار تجارت الکترونیک فکر کنید که چگونه ترجیحات این میلیاردها مشتری را شناسایی کرده و تجربه شخصی را برای آن‌ها فراهم می‌کند. در اینجا کلان داده به کمک می‌آید. کلان داده تجارت الکترونیک شامل اطلاعات ساختاریافته و بدون ساختار در مورد مشتریان است، مانند آدرس، کد پستی، محتویات سبد خرید و موارد دیگر.

وقتی نوبت به خدمات رسانی به طیف وسیعی از مشتریان به خصوص برای شرکت‌های فروش همه‌کاناله (Omnichannel) می‌رسد، مدیریت و به روز رسانی مداوم در بین کانال‌های فروش دشوار است. این می‌تواند آسیب زیادی به حفظ مشتریان وفادار شما وارد کند. به همین دلیل، ادغام کسب و کار در یک ابزار قابل اعتماد بهترین راه برای مقابله با مشکل است. در اینجا BigData و LitCommerce به کمک می‌آیند.

ایمیل، ویدئو، توییت‌ها و نظرات در رسانه‌های اجتماعی بخش‌های بدون ساختار تجارت الکترونیک هستند که می‌توانند به عنوان منابع اطلاعاتی ارزشمند نیز عمل کنند. توانایی بررسی سبد خرید یا نمایش محتوای فردی بر اساس یک آدرس IP از طریق یک سیستم مدیریت محتوا در حال حاضر برای خرده فروشان آنلاین در دسترس است، اما کشف کلان داده قابلیت‌های آن‌ها را در کوتاه مدت گسترش می‌دهد.

کاربرد کلان داده در تجارت الکترونیک

کلان داده به برندها امکان می‌دهد تصمیم گیری را بهبود بخشند، عملکرد آنلاین خود را تقویت کنند، مزیت‌های رقابتی را به دست آورند و فرآیندهای عملیاتی را به طور موثر اجرا کنند. این راه را از طریق اطلاعات ساختاری پیچیده ایجاد می‌کند و درک بهتری از کسب و کار می‌دهد. در یک کسب و کار تجارت الکترونیک، تعداد زیادی از نقاط داده وجود دارد؛ از تعداد برداشت گرفته تا نرخ پرش تا نرخ رها کردن سبد خرید، که می‌توانند برای ایجاد رشد گسترده مورد استفاده قرار گیرند. برخی از موارد کاربرد گسترده کلان داده در تجارت الکترونیک عبارتند از:

۱- بازاریابی شخصی

با کمک کلان داده، انجام بازاریابی شخصی آسان‌تر خواهد بود. بسیاری از کسب و کارها در تولید سرنخ پایدار شکست می‌خورند. آن‌ها با نرخ پرش بالایی روبرو هستند و حفظ مشتریان برایشان مشکل است. یک راه حل برای این مشکلات این است که بدانید مشتریان شما چه چیزی را ترجیح می‌دهند و چیزهای درست را به آن‌ها پیشنهاد دهید.

به عنوان مثال، اگر مشتری شما تمایل به خرید پیراهن‌های رسمی داشت، پیشنهاد دادن شلوار به آن‌ها قطعاً آن‌ها را دفع خواهد کرد. بنابراین، شما باید بدانید که چه چیزی را مطرح کنید، و این در صورتی امکان پذیر است که کلان داده را برای برنامه ریزی استراتژیک حرکت بازاریابی خود ادغام نمایید. علاوه بر این، اگر مشتریان را بر اساس رفتار خریدشان خوشه بندی کنید، بهتر می‌توانید حرکت بعدی خود را تشخیص دهید. شما می‌توانید مشتریان را متمایز نموده و به آن‌ها توصیه‌های محصول شخصی ارائه دهید.

۲- رابط کاربری را بهبود می‌بخشد

کلان داده صرفاً حول داده‌های ساختاریافته یا بدون ساختار نمی‌چرخد، بلکه تفسیری عمیق به بازاریابان برای تصمیم گیری‌های مناسب مربوط به کسب و کار ارائه می‌دهد. با توجه به تجربه کاربر و رابط کاربری، به طرق مختلف کمک می‌کند. کلان داده می‌تواند شما را راهنمایی کند که دکمه و رنگ مناسب را کجا قرار دهید. در مورد زمان بسیار فعال روز که مشتریان در حال خرید هستند به شما می‌گوید. علاوه بر این، شما را راهنمایی می‌کند که چگونه ایمیل‌های تبلیغاتی را اثربخش‌تر کنید و چه زمانی آن‌ها را ارسال نمایید. وقتی نوبت به عملکرد فروشگاه می‌رسد، به شما می‌گوید که کدام ناحیه به خوبی کار می‌کند و کدام یک به بهبود بیشتری نیاز دارد.

۳- ترندها و تقاضای محصول را پیش بینی می‌کند

وقتی نوبت به شناسایی تقاضا و پیش‌بینی ترندهای جاری می‌رسد، تجزیه و تحلیل کلان داده‌ها به کمک می‌آید. این کمک می‌کند تا محصولی را که مشتریان بالقوه به دنبال آن هستند در لحظه مناسب ارائه دهیم تا از تولید سرنخ بهتر اطمینان حاصل کنیم. این فرآیند فروش را دقیق و نتیجه‌محور می‌کند.

در صنعت تجارت الکترونیک، مشتریان هوشیارتر می‌شوند و خواسته‌های آن‌ها نیز به سرعت در حال تغییر است. در این مدت، با کمک کلان داده، می‌توانید بازار را در دست بگیرید و نیازها و خواسته‌های مخاطبان هدف خود را شناسایی کنید. شما باید در پیش بینی تغییر تقاضاها یک قدم جلوتر باشید و بر اساس آن اقدام کنید.

جمع‌بندی

نکات بالا به وضوح مشخص می‌کند که کلان داده تجارت الکترونیک را بهتر می‌کند. تجارت الکترونیک در حال حاضر تحت تأثیر کلان داده قرار گرفته است و این تأثیر تنها به رشد خود ادامه خواهد داد. با استفاده از آن، فروشگاه‌های آنلاین سریع‌تر و آسان‌تر از قبل به فعالیت می‌پردازند. فعالیت‌های کسب و کار آن‌ها با استفاده از کلان داده در همه زمینه‌ها بهبود می‌یابد و رضایت مشتری همیشه حفظ می‌شود.


مجموعه

هوش تجاری

این پست بخشی از مجموعه هوش تجاری در کار و کسب است. ترتیب زیر را در این حوزه پیشنهاد می‌کنیم.

  1. به روز رسانی حاکمیت داده در سازمان: از کجا شروع کنیم
  2. کارشناس پایگاه داده کیست و چه وظایفی دارد؟
  3. بررسی تفاوت‌های میان داده، اطلاعات و دانش در یک نگاه
  4. وقتی از هوش تجاری صحبت می‌کنیم، از چه حرف می‌زنیم؟
  5. تبدیل داده به اطلاعات با هوش تجاری
  6. تجزیه و تحلیل داده (Data Analytics) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  7. کلان داده (Big Data) چیست؟
  8. تجزیه و تحلیل کلان داده (Big Data) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  9. مقایسه مفاهیم تحلیل داده، علوم داده و کلان داده (Big Data)
  10. طراحی پایگاه داده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  11. حاکمیت داده (Data Governance) چیست و چه اهمیتی دارد؟
  12. هوش تجاری (BI) چیست و چه تفاوتی با آنالیز تجاری (BA) دارد؟
  13. آنچه باید درباره‌ هوش تجاری بدانیم
  14. هوش تجاری (BI) چطور می‌تواند به کسب و کار شما کمک کند؟
  15. معرفی ۵ کتاب برتر درباره هوش تجاری
  16. ۷ کلید برای یک استراتژی موفقیت آمیز در زمینه هوش تجاری
  17. ۹ راه عدم موفقیت هوش تجاری
  18. تجسم داده (Data Visualization) چیست و چرا اهمیت دارد؟
  19. تمیزسازی داده (Data cleaning) به چه معناست و چه اهمیتی دارد؟
  20. ۱۰ تکنیک اساسی تجسم داده در ایجاد گزارش‌های هوش تجاری
  21. معرفی ۱۳ روش متداول تجسم داده‌ها
  22. تفاوت داشبورد و گزارش چیست؟
  23. ۱۰ اصل طراحی داشبورد هوش تجاری
  24. ۱۳ مثال عملی از تحلیل داده با هوش تجاری
  25. کاربرد هوش تجاری در صنایع مختلف
  26. معرفی نرم افزارهای مختلف هوش تجاری
  27. چگونه نرم‌افزار مناسب هوش تجاری را انتخاب کنیم؟
  28. پاور بی آی (Power BI) چیست و در هوش تجاری چه کاربردی دارد؟
  29. راهنمای کامل پاور بی آی (Power BI)
  30. ویژگی‌های نرم افزار Power BI
  31. تفاوت پاور بی آی و اکسل
  32. معرفی انواع نمودارها در نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  33. راهنمای کامل معماری نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  34. راهنمای انتخاب ابزار مناسب بین پاور بی آی و اکسل
  35. آموزش توابع زبان DAX در هوش تجاری با پاور بی آی (Power BI)
  36. معرفی نرم‌افزار Tableau، کاربردها و محصولات آن
  37. هر آنچه که لازم است درباره نرم‌افزار QlikView بدانید
  38. تفاوت زبان M و DAX در نرم افزار Power BI
  39. مقایسه ابزار Power BI و Tableau در هوش تجاری
  40. آموزش Power BI Report Server
  41. آموزش نصب و راه اندازی Power BI Report Server
  42. AIOps چیست و چه ساختاری دارد؟
  43. مسیر شغلی در هوش تجاری
  44. مهندسی داده چیست؟
  45. تحلیلگر داده (Data Analyst) کیست و چه کاری انجام می‌دهد؟
  46. تحلیل‌گر هوش تجاری کیست و چگونه می‌توان به یک تحلیل‌گر هوش تجاری تبدیل شد؟
  47. ۸ مهارت‌ مهم که هر تحلیل‌گر داده برای موفقیت به آن‌ها نیاز دارد
  48. معرفی مهم‌ترین مدارک و گواهینامه‌های مورد نیاز تحلیل‌گر داده
  49. آیا داشتن مدرک SQL ضروری است؟ معرفی انواع و اهمیت مدرک SQL
  50. مهمترین تکنیک‌های هوش تجاری
  51. پیاده سازی هوش تجاری در سازمان‌ها
  52. نقشه راه پیاده سازی موفق استراتژی هوش تجاری در سازمان
  53. معرفی ۵ کاربرد ارزشمند هوش تجاری در سازمان‌ها
  54. داده کاوی چیست و چه تکنیک‌هایی دارد؟
  55. همه‌چیز درباره علم داده و نحوه استفاده از آن
  56. معرفی معتبرترین مدارک و گواهینامه‌های علم داده
  57. معرفی برترین ابزار برای داده‌کاوی
  58. دانشمند داده کیست و چه نقشی در کسب و کار دارد؟
  59. معرفی برترین زبان‌های برنامه‌نویسی علم داده
  60. آسان ترین زبان برنامه‌نویسی برای یادگیری کدام است؟
  61. تفاوت‌های اصلی در نقش‌های مهندس داده و دانشمند داده
  62. زبان برنامه‌نویسی پایتون چیست و چرا باید آن را یاد بگیرید؟
  63. یادگیری ماشین چیست؟
  64. SSRS چیست و چه کاربردی در مدیریت داده‌ها دارد؟
  65. SSAS چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  66. بهترین زبان‌ها برای یادگیری ماشین (Machine Learning) کدام هستند؟
  67. نقش‌ها و مسئولیت‌های کلیدی در یک تیم هوش تجاری چیست؟
  68. تفاوت زبان پایتون (Python) و R در چیست؟
  69. کاربرد KPI در داشبوردهای هوش تجاری
  70. زبان برنامه نویسی R چیست؟
  71. بررسی تفاوت‌های میان داده‌کاوی و یادگیری ماشین در علم داده
  72. مروری بر نحوه یادگیری زبان R
  73. چگونه می‌توان یک داشبورد فروش ایجاد کرد؟
  74. معرفی برترین ابزارهای علم داده
  75. پایگاه داده چیست و چه اجزایی دارد؟
  76. انبار داده چیست؟
  77. مفاهیم، معماری و اجزای انبار داده
  78. دانشمند داده چه تفاوتی با تحلیل‌گر داده دارد؟
  79. فرایند ETL در ایجاد انبار داده چیست؟
  80. مدل‌سازی داده چیست؟
  81. دریاچه داده (Data Lake) چیست و چه ساختاری دارد؟
  82. بهترین شیوه‌های طراحی پایگاه داده (Database design)
  83. نرمال‌سازی داده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  84. سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  85. بازار داده (Data Mart) چیست و چه تفاوتی با انبار داده دارد؟
  86. تحلیل‌های پیش‌بینی کننده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  87. علم تصمیم‌گیری چیست و چگونه می‌توانیم تصمیمات داده‌محور بگیریم؟
  88. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده چیست و چه تاثیری در موفقیت کسب و کار دارد؟
  89. کاربرد تحلیل داده در بانکداری و شرکت‌های خدمات مالی
  90. معماری اطلاعات (IA) چیست و چطور می‌توان از آن استفاده کرد؟
  91. کلان داده (Big Data) و بررسی تأثیرات آن بر تجارت الکترونیک
  92. بانکداری باز (Open Banking) چیست و چه اصولی دارد؟

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

بستن