大數據如何解決電子商務個性化的挑戰

隨着千禧一代和10後得到更多的購買力，以及年輕人變得更懂科技，電子商務的業務將會獲得更大的增加，由於人們喜歡網上購物的便利。

在離線環境中，買家有一個大小的感受，限制他們在網絡世界中將媽媽和流行商店與大型連鎖零售商進行比較，這些差別將被瀏覽器環境消除。這個單一的觀點使酒吧足夠高，由於在這個遊戲中，用戶將與亞歷山大(Aston)等天文預算的競爭對手競爭，須要迎接挑戰。

好消息是有了大數據即服務，即便是很小規模或任何類型的公司如今均可以使用相同的工具。

使用大數據實現電子商務個性化的方法

查看銷售渠道，有幾種方法可使用大數據來增長在線銷售，並提升長期的客戶忠誠度。數據有助於回答與將來趨勢、備貨、訂價、創造定製經驗以及最終銷售更多有關的問題。

360度的客戶視圖

你會與客戶成爲朋友嗎?你如何知道他們的年齡、家庭情況、收入、喜愛和恐懼，並向他們出售產品和服務呢?大數據容許你這樣作，而沒必要按期帶他們出去喝咖啡，只需在他們的瀏覽器、社交媒體交互和交易歷史中收集cookies就能夠了。

這是貼近銷售表明的現代變種。幾十年前，一個銷售人員會說：我知道你有一個嬰兒，所以，所以，我向你推薦這款奶瓶消毒器。現在，感謝大數據，客戶以前從未訪問過的商店能夠根據以前的購買方式，得到相同的信息並作出更爲個性化的推薦，並向客戶展示屬於其預算範圍內的產品。

此外，銷售方能夠建立用戶簡檔類別和營銷列表。一個完美的想法來自Facebook的「觀衆」。一旦企業擁有一個有利可圖的客戶羣，就能夠經過改變一個不是購買決定的特徵來嘗試和複製它。例如，一個城市的搖滾迷喜歡的品牌可能會被另外一個國家的粉絲喜歡和購買，因此在那裏市場是安全的。

動態頁面

一旦創建完整的客戶檔案，企業可使用它來調整每一個訪問者看到的內容，並使其與其狀況相關。一個簡單的例子是Facebook顯示的新聞提要，這是一個量身定作的過濾網絡內家。固然，這種技術的基準來自亞馬遜，但這種方法能夠定製，以適應普遍的應用。

一些網站根據客戶的我的資料選擇顯示不一樣的首頁，而其餘網站則等待搜索或點擊等最小化的互動來觸發自定義過程。動態內容能夠採起其餘形式，更容易管理，而無需更改網站的整個內容。這些包括彈出式窗口，在其餘狀況下采起行動和從新定位，例如將購物車中的廢棄產品進行再營銷。

推薦引擎

研究代表，92%的購物者會受到建議的影響，其中一半購物者則但願收到這些信息，以幫助他們選擇更快更聰明。這是一個廣爲人知的應用程序，對於一些公司來講，它幾乎是電子商務大數據的代名詞。

推薦引擎的力量依賴於這樣的事實，他們發現了明顯的依賴關係。這些能夠有不一樣的口味，好比「暢銷書」、「最近購買的」、「買了這個產品的顧客也買了另外一個產品」或者「常常一塊兒買」。

一個很棒的推薦工具也與庫存和物流結合在一塊兒，以便可以突出顯示那些能夠運送到客戶所在地的產品。建議沒有發運到指定地址的停產產品是沒有意義的。

客戶關懷

讓咱們從三個統計數據開始，把事情放在一邊。10個客戶中有近9箇中止對客戶服務部門失望的公司作生意。除此以外，96%的不滿意的客戶並無在抱怨，他們選擇的是離開。得到新客戶的費用是保留現有客戶的6-7倍。話雖如此，沒有投資於基於大數據的客戶關係管理(CRM)做爲其客戶服務團隊的助理，等於浪費金錢。

擁有這樣的系統能夠經過兩種方式進行幫助。首先，它能夠爲代理商提供一些背景信息，如客戶端產品的類型和該產品的常見問題。其次，它能夠創建一個基於之前購買的保留和交叉銷售系統。爲了行之有效，數據須要以一種簡單的形式提供給那些可能須要它的人。以用戶友好和直觀的方式設計銷售支持的儀表板，並實時填寫數據。

電子商務的影響因素及將來發展方向

將大數據整合到電子商務中時，企業須要知道結果將與提供給系統的數據和隨後的校準同樣好。所以，旨在按期更新和優化數據流直播的解決方案，以便可以根據客戶的需求進行反饋。

大多數客戶不反對分享我的信息，幫助企業提供更好的體驗，可是懼怕數據銷售，身份竊取和相關問題，所以，請確保其具備端到端的安全性。確保檢查第三方應用程序和集成設備的安全性，由於這些多是黑客網關做爲大數據諮詢專家InData Labs的建議。

不要只選擇在此時此刻最好的解決方案，記住將來3-5年的需求，並隨着業務的發展而建立一些可擴展性。

最好的大數據解決方案採用全通道方式，由於客戶端如今幾乎無縫地用於在不一樣設備之間切換和在線和離線之間切換。移動優先再也不是一個選擇，而是一個要求，若是企業還有一個實體位置，那麼這種體驗應該是連續的。