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 analiz i porównań. Idealną sytuacją byłaby strategia cenowa dla każdego z naszych oferowanych produktów. Również i w tym aspekcie Big Data może być pomocna. Przy odpowiednim zbiorze danych może analizować i rekomendować optymalne strategie cenowe dopasowane do sytuacji rynkowej, a także do tego, co aktualnie dzieje się na naszej witrynie, oraz do zainteresowania użytkownika danym produktem.

Zwiększenie jakości obsługi klientów

Szalenie ważnym aspektem sprzedaży online jest obsługa klienta. Ma ona kluczowe znaczenie zarówno jeżeli chodzi o zadowolenie konsumenta, jak i jego utrzymanie oraz budowanie lojalności i wartości w czasie.