Jak wykorzystać potencjał Big Data w e-commerce

Każdego dnia generujemy olbrzymie ilości danych. Dane te są bardzo zróżnicowane: użytkownicy tworzą treści, posty oraz różne interakcje na Facebooku, zdjęcia na Instagramie, tweety i wiele innych. Wyzwaniem jest już nie tylko ich zbieranie i przechowywanie, ale uporządkowanie, analiza i przetwarzanie. Wnioskowanie z tych dostępnych informacji może mieć bardzo duży wpływ na przyszłe wyniki Twojej firmy. Dzięki temu możesz przewidzieć najbliższą przyszłość i lepiej się na nią przygotować, a nawet zapobiec trudnym sytuacjom i stawić czoła wyzwaniom w odpowiednim momencie. Big Data zapewni Ci świadomość kontroli rozwoju nad Twoim biznesem. Pozwoli zarówno efektywniej sprzedawać produkty, jaki i sprawniej prognozować, myśleć strategicznie, a to klucz do przewagi konkurencyjnej. Do czego więc można wykorzystać potencjał Big Data w e-commerce?

Optymalizacja sklepu i personalizacja oferty

Wykorzystując różne narzędzia analityczne, możesz zbierać i gromadzić dane o swoich użytkownikach i ich zachowaniach w Twoim sklepie. Analiza tych danych pozwoli Ci nie tylko lepiej ich poznać (grupa docelowa, segmentacja użytkowników i to, do kogo finalnie adresujemy ofertę i kampanie reklamowe, są bardzo ważne), ale przede wszystkim dokładnie zbadać ich preferencje zakupowe. Dzięki temu, znając ich upodobania, możesz zaoferować dokładnie to, czego potrzebują w najbardziej odpowiednim do tego momencie. Można porównać to do sytuacji ze sklepu stacjonarnego – o wiele przyjemniej robi się zakupy, kiedy sprzedawca przedstawia nam towary, które nam się podobają i te, których obecnie szukamy. A najlepiej, kiedy jest na nie jeszcze promocja albo dostajemy prezent lub specjalną ofertę z okazji urodzin czy imienin.

Niestety, w e-commerce nie mamy możliwości bezpośrednio nawiązać kontaktu z klientem, np. przez rozmowę (pomijam tu ankietowanie i badanie użytkowników).

Big Data pozwoli Ci na zaspokajanie potrzeb klienta. Dzięki analizom jesteśmy w stanie rozpoznać potrzeby kupującego, a następnie stworzyć spersonalizowaną ofertę dla każdego użytkownika. Łatwo dowiesz się, jak często dany klient odwiedza Twój sklep, co go interesuje, jakie produkty wyszukuje i przegląda, a które nie wzbudzają jego zainteresowania. Dysponując taką wiedzą, możesz rekomendować mu produkty lub sugerować te, które najbardziej odpowiadają jego preferencjom i upodobaniom. A to wszystko w czasie rzeczywistym. Dzięki temu pokazujesz klientowi, że w Twoim sklepie znajdzie dokładnie to, czego w danym momencie potrzebuje. Wysyłasz w jego kierunku bezpośredni, dedykowany komunikat i zyskujesz jego zwiększone zainteresowanie.

Do tej pory w e-commerce brakowało osobistej komunikacji i personalizowanych ofert – kupujący musiał samodzielnie znaleźć wszystkie produkty. Czasem musiał zmierzyć się z reklamami i ofertami niekoniecznie trafiającymi w jego bieżące potrzeby czy gusta. Ile razy kliknąłeś reklamę jakiegoś produktu przypadkowo, a potem denerwowałeś się, że widzisz ją „wszędzie”?

Teraz za pomocą Big Data będziesz mógł rekomendować przedmioty, których zwykle szuka użytkownik, przypominać mu, że kończy się zapas czy żywotność niektórych z nich i warto nabyć nowe. Będziesz mógł także wysyłać spersonalizowane promocje do użytkownika czy informować o nowościach uzupełniających to rozwiązanie/produkt, który obecnie posiada. Te oferty/komunikaty/reklamy będą miały dla niego konkretną wartość, są przecież dedykowane jemu, jego potrzebom i aktualnemu stanowi posiadania. A to sprawi, że będzie je przeglądał i korzystał z nich z o wiele większym zainteresowaniem niż dotychczas.

Prognozowanie popytu i polityka cenowa

Zazwyczaj prognozowanie popytu i sprzedaży oparte jest częściowo na wstecznych danych i regułach, a częściowo na intuicyjnych odczuciach czy też chęć zrealizowania założonych celów. Problem z intuicją i regułami jest taki, że nie są one ilościowe. Na tej podstawie nie da się dokładnie przewidzieć wszystkich zależności i czasem przypomina to wróżenie z fusów. Jednak przy wykorzystaniu Big Data i odpowiedniej ilości danych historycznych możesz tworzyć o wiele bardziej dokładne prognozy. Właściciele prowadzący działalność online i offline jednocześnie starają się również łączyć te dane i wyszukiwać zależności między nimi. Zbierają dokładne dane z zakupów w sklepach stacjonarnych, a następnie w czasie rzeczywistym po analizach przesyłają użytkownikom oferty promocyjne, badając ich zainteresowanie i wykorzystanie. W ten sposób nie tylko badają cały biznes i różnice pomiędzy sprzedażą tradycyjną i online’ową, ale też często określają zatowarowanie sklepów stacjonarnych czy promocje, które będą w nich najbardziej efektywne.

Aby opracować najlepszą strategię cenową, często porównujemy ceny i wartości naszych produktów/usług z konkurencją. Sklep może oferować przykładowo 100 produktów i wtedy ręczna analiza jest trudna i czasochłonna, ale wciąż jeszcze możliwa. Często jednak nasze witryny posiadają 10 000 albo więcej produktów i wtedy taki sklep staje się niemożliwy do ręcznych ana...