ビッグデータはeコマースで何ができるか

公開: 2018-03-22

正しい意思決定を迅速に行うには、事業主はさまざまな分野で深い専門知識を持っている必要があります。特に彼らのターゲットオーディエンスについての洞察に関しては。このため、ビッグデータの使用は過去5年間の情報技術の主要なトレンドのひとつであり、最近では人工知能と機械学習にのみその地位をもたらしています。

ビッグデータとは何ですか？

いくつかの権威ある情報源には、この用語のいくつかの定義があります。最も一般的なのは「3V」の定義です。
・音量;
・バラエティ;
・速度
言い換えれば、ビッグデータとは、高速で生成されている大量の多種多様な情報を意味します。このようなボリュームは、標準のExcelシートに収まらないほど大きいことがよくあります。したがって、データ配列を処理するには追加の計算リソースが必要になります。
ビッグデータとは、Webブラウザー、スマートフォン、外部リソースなど、さまざまなソースから情報を蓄積することを意味します。これらは、Webサイトでのユーザーの行動、履歴の表示、購入の頻度、または顧客の好みである可能性があります。次に、このデータは集約、処理され、将来の行動を予測するためのアルゴリズムを作成するために使用されます。
実際、インターネットは膨大なデータ量で構成されています。世界中で毎日少なくとも25億ギガバイトの新しい情報が生成されています。実際、ソーシャルメディアデータを収集したり、ニッチ市場で検索クエリの傾向を監視したりして市場調査を行っている場合、すでに定期的にビッグデータを使用しています。

次に、これをより適切に行うためのいくつかの方法を検討します。

1.モノのインターネットに参加する

モノのインターネット（IoT）の背後にある概念は、インターネットに接続することで「スマート」なものをすべて作ることです。スマートウォッチプロセッサはPCやスマートフォンよりもかなり強力ではありませんが、その機能は通常の腕時計の生産性を大幅に上回っています。さらに、これは、物理的な状態と所有者の習慣（購入パターンを含む）に関するデータを取得するために使用されます。
しかし、ターゲットオーディエンスを分析するための途方もない機会にもかかわらず、IoTはオンラインビジネスの発展の障害を免れません。
ただし、インターネットに接続するデバイスの数は、データの増加率と同じ速度で増加しているため、eコマースでビッグデータを理解することが非常に重要です。モノのインターネットは、2016年にアプリ開発者にとって主要なデータ分析のニッチになりました。

IDCのレポートによると、31.4％の企業がすでにビジネスソリューションにIoTの原則を実装しており、他の43％は間もなくこれを実装する予定です。オンラインビジネスには、クライアントに遅れずについていき、売り上げを伸ばすために、さまざまなプラットフォームからデータを分析および収集する効率的なテクノロジーが必要です。

2.トレンドに従う

Googleトレンドは、ビッグデータの操作を開始するためのシンプルで最も重要な無料サービスです。世界中のユーザーの検索クエリから情報を収集し、それらを図で表します。
これは、ターゲットオーディエンスが実際に何を検索しているか、および彼らの興味のあるポイントが何であるかを監視するための強力なツールです。あなたのビジネスニッチでの需要とオファーについてもっと知りたいのなら、検索クエリの人気評価はこれへの正しい方法です。

3.ユーザーを分析します

以前は、特定のユーザー向けにeStoreをパーソナライズするのはかなり困難でした。ほとんどの場合、これにはユーザーのプロファイルからの情報が使用されました。特別なスクリプトにより、在庫、価格、納期のある製品を必要な地域に適合させました。一方、ビッグデータはマイクロターゲティングのためのより幅広いオプションを提供します。所有する見込み客に関するデータの量が多いほど、すべての顧客のニーズを満たすように製品検索結果を慎重に構成できます。

一度に全員に販売しようとしないでください。 今日、ビジネスにとって最善の戦略は、新しい顧客を見つけるのではなく、現在の顧客を維持することです。 Eコマースの市場調査によると、通常のオンラインストアの売り上げの最大70％は定期的な売り上げです。
ビッグデータは、ファッションスタイルから、夏用タイヤを冬用タイヤに交換する特定の時間まで、これまで監視しようとは思わなかった情報を明らかにすることができます。これは、これらの小さな、時には重要でない事実が、ターゲットオーディエンスについて多くのことを伝え、彼らの将来の好みを予測するのに役立つ可能性があることに言及することが重要です。たとえば、Amazonは、閲覧履歴と完了した購入に基づいて製品を提供しています。ほとんどの場合、この戦術は成功をもたらします。

4.モバイルを成長させる

モバイルデバイスとソーシャルメディアは毎日大量のデータを生成し、この生成の速度は大幅に向上しています。 GlobalWebIndexの調査によると、2016年に顧客は3つの異なるデバイスを使用してインターネットに接続しました。ほとんどの場合、これらはタブレットまたはスマートフォンでした。このモバイルファーストのアプローチは、より多くの認識を獲得します。大規模なeコマースエンティティの分析は、モバイルユーザーが完了した購入の中でコンバージョン率が大幅に増加していることを明確に示しています。

オンラインストアは通常、トラッキングスニペット（モバイルアプリのアクションを追跡する特別なコード）を採用しています。これらは、ユーザーの行動に関する情報を蓄積および分析し、ソーシャルメディアから個人データを取得するのに役立ちます（ユーザーが自分のアカウントにサインインしている場合）。
これらの追跡スニペットは、オープンソースユーティリティとして実現できるため、会社の目標に簡単に適合させることができます。これらはDatameerプラットフォームで見つけることができます。

さらに、トラッキングスニペットは、トラフィックソースとコンバージョンの拡張分析を提供します。このようなデータにより、顧客の好みを理解し、顧客の行動を予測して、確実に希望する製品のページにリダイレクトすることができます。

5.既製のソリューションを使用する

大規模なオンラインストアの大多数は、顧客に関するデータを取得して分析しています。既製のソリューションがあります–大量のデータを処理できるプログラム可能なインターフェースとBIプラットフォーム（OWOXなど）。 OWOXシステムはビッグデータと連携し、会社と主要な競合他社に関する入手可能なすべての情報を分析します。大規模なeコマースプロジェクトでは、多くの場合、独自の社内プラットフォームを開発しますが、これは時間と費用のかかるプロセスです。
このような分析システムはターンキー形式で利用でき、あらゆるタイプのビジネスに合わせて調整できるため、開発予算を大幅に節約できます。

結論

ビッグデータの「飼いならし」は、ブランドの質的な飛躍に役立ちます。それにもかかわらず、主な傾向はビッグデータを使用するだけでなく、ビジネスを行う上でのその役割を強化することです。

ビッグデータは、マーケティング戦略のバックボーンになるはずです。この情報を一貫して収集して使用するスキルを習得することで、コンバージョンと平均請求額を改善し、クライアントとの関係を構築して、クライアントをブランド支持者に変換します。