Без возможности применять данные электронной коммерции эти расширенные цифры становятся неиспользованным ресурсом для многих предприятий. Вот как это сделать.
“Большие данные” — ключевая концепция, с которой к настоящему времени сталкивались почти все.
Но в мире электронной коммерции огромное количество компаний еще не полностью освоили использование этих больших данных для получения ключевой информации и внесения выгодных корректировок.
Фактически, по данным исследовательской компании Edgell Knowledge Network, занимающейся розничной торговлей, 80 процентов розничных продавцов понимают этот ключевой термин, но менее половины из них имеют четкое представление о том, как применять его в своей конкретной деловой практике.
Отчасти это результат сложности, связанной с сортировкой этих больших данных. Анализ качественных результатов на основе объема, разнообразия и ценности такого большого объема собранных данных может оказаться довольно сложной задачей.
Если раньше основная проблема заключалась в отсутствии доступности и простоте сбора данных, то теперь она заключается в возможности количественно оценить эти данные и использовать их для внесения измеримых изменений в бизнес.
А без возможности применять эти данные они становятся не более чем неиспользованным ресурсом для очень многих предприятий.
Шокирующие 90 процентов больших данных в мире были созданы всего за последние два года. В свете этой статистики неудивительно, что мы все еще учимся эффективно их использовать.
Но для предприятий электронной коммерции ключевые преимущества, предоставляемые работой с большими данными, стоят усилий по обучению.
Большие данные могут привести к быстрым и эффективным изменениям, если бизнес достаточно подкован, чтобы определить ключевые выводы, и готов скорректировать свою стратегию в соответствии с ними.
Таким образом, вопрос заключается не в том, стоит ли бизнесу тратить время на применение больших данных, а в том, как это можно сделать наиболее эффективно.
Типы данных и приложения
Большие данные можно разделить на два типа: структурированные и неструктурированные данные.
Структурированные данные — это те, которые включают демографические данные, такие как имена, адреса, возраст и тому подобное.
Неструктурированные данные включают менее разрозненную информацию, такую как сообщения Pinterest и Facebook, твиты, хэштеги и тому подобное.
Оба типа данных имеют свою ценность, и их можно оценить и частично применить, сосредоточив внимание на трех основных областях: ценообразовании, определении нишевых сегментов клиентов и адаптации маркетинговых сообщений.
Сравнение цен
Онлайн-бизнесы имеют много преимуществ. Помимо того, что им требуется меньше запасов на месте, снижаются накладные расходы и автоматизируется большая часть процесса продаж, они также позволяют розничным продавцам корректировать цены «на лету».
Наряду с преимуществами онлайн-покупок, возможность сравнения цен стала полезной не только для покупателя, но и для опытного продавца.
Используя большие данные для сравнения стоимости розничных товаров по рынку в целом, розничные продавцы могут быстро скорректировать свои цены, чтобы быть наиболее конкурентоспособными, и завоевать большую долю рынка, взяв бразды правления в свои руки и продемонстрировав ценовое лидерство.
Определение новых сегментов рынка
Количество отслеживаемых онлайн-данных теперь может предложить предприятиям электронной коммерции ранее неиспользованное преимущество. Комбинируя и используя как структурированные, так и неструктурированные данные, маркетинг может быть персонализирован для удовлетворения потребностей потребителей там, где они живут в виртуальном мире.
Прошли времена общей рекламы. Теперь маркетологи могут ориентироваться на конкретные личные качества своих потребителей, в том числе на то, где эти потребители живут, в чем заключаются их интересы и где они проводят большую часть своего времени в Интернете.
Вся эта информация может помочь маркетинговым командам адаптировать кампании к уникальным интересам своих клиентов.
По собственной воле потребители склонны сегментировать себя по нишевым категориям интересов посредством своего поведения в Сети, например, подписываясь на определенные Instagram-аккаунты, ставя хэштеги и используя социальные сети для выражения личных предпочтений.
Интернет-магазины могут способствовать объединению потребителей, стимулируя целевое взаимодействие через каналы социальных сетей. Постановка задач, создание интерактивных кампаний и создание новых групп могут помочь розничным торговцам занять отдельные рыночные ниши с известными тенденциями.
Нацеливание на эти конкретные интересы и адаптация маркетинга с учетом нишевых групп могут помочь онлайн-ритейлерам получать максимальную отдачу от своей рекламы.
Определяя, где и как персонализировать свой маркетинг, они могут научиться вызывать интерес у каждого подразделения своей клиентской базы.
Как использовать большие данные
Значение больших данных для бизнеса электронной коммерции невозможно переоценить. Но как только важность установлена и данные собраны квалифицированным образом, следующим шагом является поиск помощи в анализе этой информации и ее выгодном применении.
Ищите эксперта
Когда дело доходит до больших данных, лучше всего поручить их анализ специалисту по digital insight.
Если у вас нет доступа к одному из этих собственных специалистов, есть несколько потрясающих сторонних сборщиков и анализаторов данных, которые обладают всеми инструментами и опытом, необходимыми для проведения высококачественных исследований и измерений.
Помните о социальных сетях
Хотя сайты социальных сетей, управляемые компаниями, могут многое рассказать о текущих клиентах, бизнес электронной коммерции может извлечь выгоду, взглянув на свою отрасль в целом, чтобы увидеть тенденции.
К счастью, существует огромное количество сайтов, посвященных анализу тенденций в социальных сетях.
Такие сайты, как Google Alerts, TweetDeck и Mention, являются тремя примерами объектов мониторинга социальных сетей, которые могут помочь владельцам онлайн-бизнеса следить за актуальными темами.
Посмотрите на настройки
Даже, казалось бы, несвязанные данные могут кое-что сказать о покупательной способности и интересах потенциальных клиентов. Бизнес может использовать свою собственную базу пользователей, используя такие приложения, как SEMrush, для выявления предпочтений и тенденций клиентов.
Научившись ориентироваться в социальных сетях и использовать современные инструменты анализа и агрегирования данных, а также компании, занимающиеся электронной коммерцией, смогут воспользоваться преимуществами быстро развивающегося ресурса — больших данных.
Вы можете использовать это, чтобы направлять свои маркетинговые стратегии, персонализировать информацию, корректировать цены на лету, поддерживать контакт с клиентами и следить за актуальными тенденциями отрасли.
Когда дело доходит до бизнеса, знания — это сила. А большие данные позволили получить огромное количество знаний.
Следующий шаг — использовать эти знания для поиска ключевых идей, установления конкурентоспособных цен, повышения лояльности клиентов, выявления новых возможностей, предложения непревзойденной поддержки и создания успешной стратегии онлайн-маркетинга.