Rynek e-commerce rozwija się w niezwykle dynamicznym tempie: nowi konkurenci i coraz bardziej wysublimowane oczekiwania klientów to tylko niektóre z problemów, z którymi każdego dnia mierzą się właściciele sklepów internetowych.
Aby sprostać wymaganiom rynku kluczowe jest gromadzenie danych dostarczających informacji na temat zachowań i preferencji użytkowników. Odpowiednie ich gromadzenie, przechowywanie, a następnie przetwarzanie przekłada się na zwiększenie efektywności biznesu i wzrost konkurencyjności. Technologia Big Data doskonale wpisuje się w potrzeby rynku e-commerce wymagającego zaawansowanej analityki danych.
Dla kogo Big Data?
Big Data powszechnie wykorzystują wielkie korporacje, choć coraz częściej, również w Polsce, sięgają po nią mniejsze przedsiębiorstwa. Czy to oznacza, że Big Data jest dla każdego? Oczywiście największą korzyść z analityki Big Data osiągną firmy, które gromadzą duże ilości danych.
Nie oznacza to zatem, że małe lub średnie przedsiębiorstwo nie znajdzie zastosowania w tej technologii. Wiele firm i spółek, które według definicji zaliczane są do małych i średnich przedsiębiorstw, w rzeczywistości obracają większą ilością danych niż firmy zatrudniające ponad 100 osób i wykazujące znacznie wyższe obroty finansowe.
Wykorzystanie Big Data będzie więc uzasadnione w takich obszarach e-commerce, które są w stanie dostarczyć większej ilości danych i które posiadają duży przekrój klientów. Niszowe specjalizacje czy produkty bądź usługi skierowane do wąskiego grona odbiorców zwyczajnie nie zapewnią wystarczającego materiału analitycznego i w tym przypadku Big Data nie spełni swojej funkcji.
Obszary analizy danych
Jak już wspomnieliśmy analiza danych odgrywa kluczową rolę w rozwoju biznesu e-commerce. Możliwość określenia preferencji konsumentów i segmentacja grupy odbiorców czy zrozumienie, dlaczego klienci porzucają koszyk zakupowy to tylko niektóre z zalet płynących z zaawansowanej analityki e-commerce. Przetworzenie wielopłaszczyznowych danych i wyciągnięcie wniosków z ich analizy będzie doskonałym wsparciem w budowaniu strategii marketingowej i tym samym w zwiększaniu współczynnika konwersji i średniej wartości zamówienia.
Wśród metod analiz, które zyskują na znaczeniu w przypadku firm posiadających duże bazy klientów, warto wymienić:
- Analitykę predykcyjną określającą wzory i przewidywania przyszłych zdarzeń i trendów na podstawie informacji uzyskanych z istniejących zbiorów.
- Analizę koszykową, która identyfikuje kombinację produktów lub usług często współwystępujących w transakcjach.
- Analizę conjoint, która umożliwia porównanie różnych wariantów oferty w oparciu o jej użyteczność z punktu widzenia klienta.
- Analizę churn wykorzystującą dane historyczne do określenia, jakie jest prawdopodobieństwo rezygnacji wybranego klienta z usługi i jego przejścia do konkurencji.
- Analizę przeżycia (survival analysis) pozwalającą oszacować czas korzystania przez danego klienta z konkretnej usługi oraz określić prawdopodobieństwo zrezygnowania z tej usługi w kolejnym okresie.
- Profilowanie i segmentację klientów o podobnym profilu oraz zachowaniach w oparciu m.in. o dane demograficzne, behawioralne.
Wykorzystanie Big Data w e-commerce
Gromadzenie i przetwarzanie tak wielkiej ilości danych, jakie dostarcza e-commerce, wymaga wykorzystania zaawansowanych metod analizy. W potrzebę tę doskonale wpisuje się technologia Big Data umożliwiająca łączenie ze sobą danych w sposób, który do tej pory wydawał się być czymś niemożliwym do osiągnięcia.
