大数据电商解析：如何利用大数据

你是否曾有过这样的朋友：他们对你了如指掌，甚至能接上你的下半句话？当你的生日到来时，他们会送你恰好需要或想要的礼物？基于过去的对话、决策、你的性格以及喜好，这位朋友显然非常了解你。

这是企业主努力与顾客建立的关系类型。然而，深入了解一个人需要时间，而企业无法花费数年时间逐一熟悉每一位到店或访问网站的顾客。

但它们可以转向大数据。通过从不同来源收集大量客户数据，企业可以在极短的时间内了解消费者。了解更多关于不同类型的大数据及其如何用于提升业务的信息。

什么是大数据？

大数据正如字面意思所示：大量的数据。该术语指的是你无法使用电子表格和图表等传统方法进行分析的大型复杂数据集。相反，数据分析工具（如 Tableau 和 Apache Spark）能够快速处理海量混合数据。

如果你不确定自己处理的是大数据还是常规数据集，可以使用“三个V”来帮助区分它们：

• 体量。数据规模如此之大，以至于难以手动管理。例如，大数据可以提供针对单个客户的细粒度信息，而不是将他们归入一般类别。
• 速度。大数据以快速节奏流入，包括实时数据。
• 多样性。数据收集通常涉及跟踪来自各种来源的消费者行为，以便更好地服务受众。例如，企业主可以观察电子商务网站上的直接互动（即对行动号召（CTA）按钮的点击），以及社交媒体平台上的更广泛市场趋势（即用户与其他类型内容相比对视频的参与情况）。

电子商务企业使用外部数据源（如 Hootsuite），或由不直接与你的受众互动的实体收集的第三方数据。他们还通过客户关系管理（CRM）软件等工具收集第一方数据，以获得对用户行为的全面视图。

虽然大数据能揭示更多关于你客户的信息，但明智的做法是以系统化的方式进行处理。“不要为了收集而收集信息，”Google 数据与测量首席策略师 Neil Hoyne 在 Shopify Masters 播客节目中表示。

相反，他建议思考如何利用数据来个性化你的电子邮件或客户体验，从而为顾客提供更高的价值。 

结构化数据与非结构化数据：有什么区别？

数据集可以包含结构化数据和非结构化数据。两者相辅相成，有助于更全面地了解你的受众。以下是它们的对比： 

• 格式
• 组织方式
• 存储

格式

结构化数据包括你可以从收入预测、网站访问和销售交易中获得的量化数字、日期和电话号码。与此同时，非结构化数据包括图像、PDF 文件、音频、视频和大文本文档。例如，消费者情绪和社交媒体评论不易量化。

组织方式

结构化数据易于在电子表格或数据库中整理，而非结构化数据要么体量过大，要么不适合以列和网格的形式呈现。由于缺乏预定义格式，非结构化数据更难搜索和检索。

存储

结构化数据占用的空间较少，而非结构化数据文件通常更大，占用更多的存储空间。

大数据在电子商务中的应用

• 定价策略
• 顾客购物体验
• 库存管理
• 欺诈检测
• 客户服务
• 市场分析
• 客户细分
• 个性化产品推荐

以下是您可以利用大数据分析实现业务目标的一些方法： 

定价策略 

通过查看竞争对手的价格、市场趋势以及你已收集的关于销售的内部数据，你可以实施一种优化客户行为和利润率的竞争定价策略。动态定价算法可以实时分析这些数据，帮助你为客户提供最佳价格。

顾客购物体验

数据收集可以揭示客户如何使用你的网站。凭借触手可及的大量信息，你可以为受众提供个性化的内容和广告，以帮助改善客户体验并建立忠诚度。

了解他们在无需与您直接沟通的情况下，对浏览您网站的感受。例如，如果您发现访客在某个特定页面节点频繁离开的模式，您可以创建更有效的行动号召（CTA）按钮，或重新设计该页面，使其对用户更有用。

库存管理

大数据为您提供清晰、实时的库存视图，帮助您避免可能导致履行延迟和客户满意度降低的缺货情况。大数据分析工具还利用预测性分析，通过季节性需求波动、销售历史和当前市场趋势来预测客户需求。

欺诈检测

大数据可以监控您的网站，以发现可能表明欺诈行为的异常活动。通过分析消费者数据（如位置、浏览模式和交易详情）来识别可疑的购买行为。例如，大数据工具可以标记出大量订单使用不同支付方式但来自同一IP地址的情况。

客户依赖在线商店来保护其财务信息。防止欺诈有助于维持消费者信任并支持客户留存。

客户服务 

客户服务数据包括电子邮件、评论和客服聊天日志。电子商务网站可以利用大数据工具综合整理这些多样化的数据，并识别常见问题——而这在手动操作时极具挑战性。

例如，您可以比较不同渠道的投诉量，以发现可能干扰客户体验的变化或服务中断。这些信息可以帮助企业主通过缓解痛点并避免未来的中断来提高客户满意度。

市场分析 

大数据通过监控和处理来自广泛来源的数据，实现全面的市场分析。借助大数据，电子商务公司可以跟踪社交媒体上的用户情绪，分析竞争对手数据，并发现新兴趋势。

分析这些数据可以帮助您的团队制定明智的营销策略。例如，大数据可能会揭示消费者行为的转变，否则您可能会忽略这一点，从而促使您创建有针对性的营销活动以吸引这些用户。 

客户细分

处理大数据可以增强您现有的客户细分策略。除了年龄、位置和性别等基本客户详情外，大数据还能提供更细致的洞察。查看每位客户的销售历史和行为模式可以发现您从未见过的联系。这使您能够构建特定的客户细分群体，并向他们发送高度定制化的信息。

例如，一家宠物店可以分析过去的购买行为，并将用户分为猫主人、狗主人、猫和狗主人、鱼主人以及猫和鱼主人。随后，宠物店可能会向拥有猫和狗的客户发送一封个性化邮件，例如包含配套万圣节服装的产品捆绑包。

个性化产品推荐

电子商务网站可以通过为用户提供精选产品推荐来个性化在线购物体验。实施此功能需要为每位网站访问者维护详细的行为记录。大数据工具通过跟踪和分析在线购物行为、购买历史和产品搜索等数据点，并创建独特的客户档案，从而实现个性化推荐。然后，通过比较相似的用户档案并识别用户经常一起购买的产品，利用这些信息创建个性化推荐。

提供个性化的购物体验可以帮助电子商务网站推动销售并提高平均订单价值 (AOV)。