Die Zahl der digitalen Käufer weltweit hat im Jahr 2019 1,92 Milliarden erreicht, die ungefähr einem Viertel der Weltbevölkerung entspricht. Nur auf Amazon gab es im April 2019 120 Millionen Produkte. Bei einem so großen Volumen an digitalen Transaktionen versteht es sich von selbst, dass Big Data Analytics einen erheblichen Einfluss auf die E-Commerce-Branche hat. In diesem Artikel werde ich 6 Möglichkeiten vorstellen, wie der E-Commerce von Big Data Analyse profitieren kann.
Was ist Big Data Analytics?
Big Data Analytics bezieht sich auf den Prozess der Sammlung, Verarbeitung und Analyse großer und komplexer Datenmengen, um nützliche Erkenntnisse und Erkenntnisse zu gewinnen. Die Daten können aus verschiedenen Quellen stammen, wie beispielsweise sozialen Medien, dem Internet der Dinge (IoT), Unternehmensanwendungen, Transaktionsdaten und mehr. Mit Hilfe von Big Data Analytics können Unternehmen und Organisationen die Daten nutzen, um Muster und Trends zu identifizieren, Vorhersagen zu treffen, Entscheidungen zu treffen und ihre Geschäftsprozesse und -ergebnisse zu verbessern.
Big Data Analytics spielt eine wichtige Rolle im E-Commerce, da es den Unternehmen in diesem Bereich dabei hilft, die Kundenerfahrung und -zufriedenheit zu verbessern, personalisierte Marketingstrategien zu entwickeln, Produkte und Dienstleistungen zu verbessern und Geschäftsprozesse zu optimieren.
6 Vorteile von Big Data Analytics im E-Commerce
1. Verfolgen den Kaufprozess des Käufers
Im Geschäftsleben geht es vor allem darum, die Menschen zu verstehen, insbesondere die Kunden. Als es noch keine Online-Transaktionen gab und die Menschen nur in Geschäften einkauften, war es nicht möglich, die Hintergrundinformationen jedes Kunden zu verfolgen. Heutzutage gibt es rund 2 Milliarden Menschen, die Waren online kaufen. Obwohl sie dazu neigen, vor dem Kauf Produkten von verschiedenen Websites zu vergleichen, können die Daten der Browsing-Aktivitäten nachverfolgt und analysiert werden.
Big-Data-Analysetools können den Kaufverlauf von Kunden verfolgen. Sie erfassen die Interaktionen, die ein Nutzer zuvor mit einer Marke hatte, einschließlich der angesehenen Produkte, Klicks, früheren Käufe usw. Anhand dieser Daten können Unternehmen Käuferverhalten und Kaufprozess der Kunden analysieren und ein tieferes Verständnis entwickeln: Was sie mögen und was nicht? Welche Produkte in letzter Zeit besonders gefragt sind? Zu welcher Jahreszeit die Nachfrage nach bestimmten Produkten am größten ist usw.
2. Personalisieren das Einkaufserlebnis
87% der Kunden gaben an, dass sie bevorzugen etwas zu kaufen, wenn Online-Shops ein personalisiertes Einkaufserlebnis anbieten können. Nachdem ein Unternehmen Käuferverhalten und Kaufprozess der Kunden analysiert hat, kann das Unternehmen die Bedürfnisse der Kunden besser decken.
Zu den Strategien für ein personalisiertes Einkaufserlebnis gehören das Versenden von inpiduellen E-Mails mit Sonderrabatten und -angeboten, die Einblendung gezielter Werbung für verschiedene Personengruppen, die Umsetzung von Up-Selling- und/oder Cross-Selling-Strategien für Einzelpersonen usw. Der weltgrößte E-Commerce-Gigant Amazon ist ein hervorragendes Beispiel für die Nutzung von Big Data Analysen und Cross Selling zur Erzielung hoher Umsätze.
Beim Durchsuchen von Produkten auf Amazon werden die Nutzer häufig von Empfehlungslisten wie „Kunden, die diesen Artikel angesehen haben, haben auch diesen Artikel angesehen“, „Inspiriert von Ihren Shopping-Trends“ angezogen. Diese Empfehlungslisten wurden auf der Grundlage der Datenbanken von Amazon mit Millionen von Online-Käufern erstellt. Anhand des Browserverlaufs gibt Amazon jedem Käufer personalisierte Empfehlungen, was die Chance auf erfolgreiche Verkäufe deutlich erhöht. Es klingt wie eine kleine Strategie, aber das Ergebnis ist erstaunlich: Insgesamt trägt das Empfehlungssystem von Amazon 35 % der kumulierte Umsatz des Unternehmens Amazon bei.
3. Verbesserte Sentiment-Analyse der Käufer
Es gibt einen neuen Trend bei der Nutzung des E-Commerce-Kundendienstes: die Sammlung und Auswertung von Daten aus Kundenrezensionen. Eine Plattform zur Analyse von Kundendaten, sammelt Bewertungen und führt Stimmungsanalysen für große Konzerne wie Unilever, Huawei und Haier durch. Diese Unternehmen verfügen über Dutzende von Produktlinien und verkaufen Millionen von Produkten weltweit über E-Commerce-Websites. Durch die Mining von Texten und die Analyse der zugrundeliegenden Stimmungen mithilfe der Technik „linguistische Datenverarbeitung“, also NLP auf Englisch, können die Unternehmen genau wissen, wie die Käufer über ihre Produkte denken. So erfahren die Vermarkter von Huawei beispielsweise, ob die Verbraucher das Design, die Akkulaufzeit, die Größe der Tasten, die Kamera, die Gesamtfunktionalität und viele andere Merkmale des Telefons positiv, neutral oder negativ bewerten.
Yunting CEM sammelt auch Chat-Daten über E-Commerce-Kommunikationsplattformen wie Aliwangwang und JDdongdong. Diese Kommunikationsplattformen wurden von den beiden größten E-Commerce-Unternehmen in China – Alibaba und JingDong – entwickelt und als Big Data Tools für Onlinehändler benutzt, um eine bessere Verbindung zu den Käufern herzustellen. Durch die Auswertung der Chat-Daten können sich Onlinehändler sofort ein Bild davon machen, ob ihre Kunden sich für bestimmte Produkte interessieren, welche Aspekte des Produkts ihnen am wichtigsten sind usw. Auf diese Weise können sie Verkaufsargumente für ihre Produkte herausfinden und ihre Marketingstrategie entsprechend anpassen.
4. Bessere Kundenbetreuung
Kennen Sie wahrscheinlich solche Situation: Sie hatten Zweifel an einem Produkt, das Sie gerade bei BestBuy gefunden haben. Sie haben den Kundendienst kontaktiert. Dieser hat Ihnen innerhalb von Sekunden geantwortet und Ihre Frage perfekt beantwortet. Nachdem Sie das Produkt erhalten haben, waren Sie zufrieden und haben diese Erfahrung in den sozialen Medien mit Ihrer Familie und Ihren Freunden geteilt.
Das ist eine ganz gewöhnliche Szene, oder? Doch hinter der Oberfläche verbirgt sich ein riesiges kommerzielles Potenzial. Laut den Statistiken von Business.com tragen treue Kunden 67 % mehr aus als Neukunden bei, und 72 % derjenigen, die eine positive Erfahrung gemacht haben, teilen diese mit mehr als 6 Personen. Ein guter Kundenservice führt zu einer höheren Kundenbindungsrate, Konversionsrate und damit zu mehr Gewinn.
Big-Data-Analysen sind in der Hinsicht hilfreich zur Verbesserung des Kundendienstes. Durch die Überwachung der durchschnittlichen Reaktionsgeschwindigkeit können die Mitarbeiter des Kundendienstes die Reaktionszeit erhöhen. Durch das Versenden der Fragebögen und das Sammeln von Kundenfeedback erhalten sie Informationen aus erster Hand, die zur Verbesserung der Servicequalität beitragen und die Wahrscheinlichkeit von schlechtem Service verringern. Durch die Überwachung anderer Daten wie der Lieferzeit der Waren können E-Store-Besitzer Probleme im Lieferprozess erkennen und mögliche Transportprobleme vermeiden.
5. Optimierte Preisgestaltung
Die Preisgestaltung ist ein weiterer wichtiger Faktor für Kaufentscheidungen im E-Commerce. Ob die von Ihnen festgelegten Preise wettbewerbsfähig sind oder nicht, hat direkten Einfluss auf Ihre Produktverkäufe. In der Vergangenheit hat man sich an traditionellen Preisstrategien orientiert, wie z. B. der Faustformel oder Aufschlag auf den Selbstkostenpreis. Diese alten Preisstrategien funktionieren jedoch nicht mehr, wenn es um Tausende von Millionen Produkten im Internet geht.
Mit Big-Data-Analysetools können Unternehmer das Gesamtbild betrachten und Preisgestaltung der Wettbewerber in Echtzeit überwachen. Dazu ist ein großer Datensatz mit allen Preisen der Wettbewerber erforderlich, der von Zeit zu Zeit aktualisiert werden muss, da sich der Marktpreis ständig ändert. Big-Data-Extraktionstools wie Octoparse können die Produktdetails von E-Commerce-Websites wie Amazon, eBay,BestBuy, Walmart, Flipkart, JD.com, Taobao, usw. extrahieren und die Daten über APIs in Excel-, CSV-, JSON- und HTML-Formate oder in Ihre On-Site-Analysedatenbank exportieren. Mit Octoparse E-Commerce Web Scraping Vorlagen können Sie mit wenigen Klicks wesentliche Produktinformationen wie Produktname, Preis, Farbe, Bewertung, Beschreibung, Versandgewicht, Bild-URLs usw. extrahieren.
6. Bedarfsprognose & Bedarfsplanung
Neben der Betreuung des aktuellen Geschäfts ist es wichtig, neue Möglichkeiten in der Zukunft zu erkennen und zu schaffen. Das E-Commerce-Geschäft hängt stark von der Lagerhaltung ab. Eine zu geringe Lagerhaltung führt zu Produktmängeln und beeinträchtigt die Kundenzufriedenheit, während eine zu große Lagerhaltung übermäßige Kosten verursachen kann. Bei Produkten mit kurzer Haltbarkeitsdauer ist dies besonders schädlich, da die Kosten irreversibel wären.
Big Data kann Unternehmen dabei helfen, die künftige Lagerhaltung auf der Grundlage früherer Erfahrungen abzuschätzen und Marketingkampagnen im Voraus zu planen. Auf der Grundlage historischer Verkaufsdaten können Onlinehändler künftige Verkäufe vorhersagen und eine angemessene Anzahl von Waren im Lager vorbereiten. Mithilfe von Social Listening können sie neue Schlagworte entdecken und umgehend reagieren, um günstige Gelegenheiten für mehr Umsatz zu nutzen.
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Autor*in: Das Octoparse Team ❤️
