Big data podporujú úspech v e-commerce

Big data a e-commerce: Od prehľadu k optimalizácii

Veľké dáta majú v e-commerce rozsiahle využitie. Napríklad firmám umožňujú skúmať preferencie a správanie spotrebiteľov prostredníctvom segmentácie zákazníkov a customizovaných nákupných skúseností. Zaručuje dostupnosť správnych produktov v správnom čase a na správnom mieste, čím pomáha pri predpovedaní dopytu a optimalizácii logistiky pri riadení zásob.

Ďalšou dôležitou oblasťou, v ktorej big data vykazujú veľkú hodnotu, sú:

• Optimalizácia cien: Dynamické cenové techniky založené na ponuke, dopyte a konkurenčných cenách umožňujú podnikom maximalizovať príjem a zároveň byť konkurencieschopnými.
• Riadenie AI chatbotov na efektívne spracovanie dopytov v oblasti starostlivosti o zákazníkov. Systém zlepšuje podporu tým, že rozpoznáva spoločné problémy klientov.
• Pomáha produktovému manažmentu aj ostatným – na základe preferencií spotrebiteľov môžu spoločnosti maximalizovať svoj produktový rad.
• Uľahčuje analýzu konkurencie. Vďaka dátam môžu firmy nájsť účinné stratégie na trhu a lepšie sa rozhodovať.

Posilnenie marketingu a výkonnosti

V marketingu a reklame veľké dáta podporujú mimoriadne cielené kampane zamerané na konkrétne skupiny spotrebiteľov. Ponúkajú tiež analýzu výkonnosti, takže firmy môžu vždy vyhodnotiť a zlepšiť svoje marketingové aktivity.

Veľmi na nich závisí aj monitorovanie výkonu, najmä v prípade e-shopov. Analýza ukazovateľov, ako sú časy načítania a chybovosť, pomáha spoločnostiam maximalizovať používateľský zážitok a zaručiť bezproblémovú prevádzku.

Využívanie big data má pre spoločnosti a obchody svoje výhody. Zahŕňajú kontrolu nákladov, lepšiu efektívnosť, konkurencieschopnú cenotvorbu, kreatívny vývoj produktov a služieb, prieskum miestneho trhu a riadenie reputácie online. Pomáha podnikom rozhodovať sa, rýchlo reagovať na spotrebiteľské trendy a udržať si náskok v dynamickom e-commerce.

Ako Domino’s využíva svojich 85 000 zdrojov údajov

Jednou z praktických ukážok toho, ako veľké dáta menia e-commerce, sú personalizované nákupné skúsenosti. Pekný príklad je Domino’s Pizza, ktorá v kampani AnyWare umožňuje nakupovať pizzu aj prostredníctvom inteligentných hodiniek, televízorov či sociálnych sietí.

Aby to však mohlo fungovať, spoločnosť využíva kombináciu údajov z viac ako 85 000 štruktúrovaných a neštruktúrovaných zdrojov. Domino’s tak má úplný obraz o preferenciách a aktivitách spotrebiteľov.

• Integrácia údajov. Domino’s môže správne preskúmať interakcie a preferencie spotrebiteľov vďaka agregácii údajov v reálnom čase z mnohých predajných kanálov. Táto integrácia uľahčuje poznanie spotrebiteľských preferencií a požadovanej objednávky.
• Domino’s prispôsobuje svoje marketingové plány a odporúčania produktov v závislosti od konkrétnych údajov o spotrebiteľoch pomocou analýzy veľkých dát. Ak si spotrebiteľ pravidelne objednáva napríklad určitý druh pizze, systém mu môže odporučiť súvisiace produkty alebo poskytnúť individuálne zľavy.
• Lepšia angažovanosť spotrebiteľov. Objednávanie prostredníctvom viacerých kanálov zvyšuje spokojnosť a angažovanosť spotrebiteľov. Spotrebitelia oceňujú jednoduchosť a flexibilitu objednávania prostredníctvom svojich obľúbených pomôcok.
• Analýza veľkých dát pomáha spoločnosti Domino’s zjednodušiť procesy, maximalizovať kontrolu zásob a zlepšiť časy doručenia prostredníctvom poznatkov.
• Vyššie objemy predaja vyplývajú z kombinácie pohodlia a prispôsobenia. Tí, ktorí majú pozitívne skúsenosti prispôsobené ich vkusu, sú náchylnejší vrátiť sa.

Domino’s Pizza je názornou  ukážkou toho, ako môže analýza veľkých dát spôsobiť revolúciu v e-commerce prostredníctvom služieb šitých na mieru, zvýšenej prevádzkovej efektívnosti a v neposlednom rade zlepšenia zákazníckych skúseností v oblasti rastu predaja.

Po zvážení všetkých skutočností môžeme očakávať, že big data sa pomaly stávajú nevyhnutným nástrojom v e-commerce. Využívanie tejto sily by spoločnostiam pomohlo prijímať rozhodnutia založené na údajoch, optimalizovať svoju činnosť a dôkladne pochopiť správanie spotrebiteľov.