¿Qué es el comercio electrónico de Big Data?

¿Qué es el comercio electrónico de Big Data?

Con los volúmenes de datos que crecen día a día, las empresas están adoptando tecnologías modernas para analizar los datos que recopilan. Los grandes datos ayudan empresas de comercio electrónico tomar mejores decisiones, mejorar su ROI, desarrollar mejores productos y obtener una ventaja competitiva. También facilita el análisis del comportamiento del cliente y ayuda a las tiendas de comercio electrónico a descubrir información procesable para hacer crecer sus negocios.

Si bien es evidente que Big Data para el comercio electrónico tiene muchos beneficios, también presenta algunos desafíos que las empresas deben superar para mejorar sus posibilidades de éxito.

Este artículo examina qué es el comercio electrónico de big data y cómo puede implementarlo en su negocio para mejorar sus operaciones.

Big data utilizado en el comercio electrónico

El comercio electrónico de big data es el uso de análisis de big data para personalizar la experiencia del cliente y mejorar la participación del usuario, optimizar las operaciones, realizar un seguimiento del rendimiento y pronosticar tendencias con el objetivo de aumentar las ventas e impulsar el crecimiento.

Big Data se refiere a conjuntos extremadamente grandes de datos que se almacenan y analizan para descubrir tendencias y patrones. Es utilizado por varias industrias como la energía, las finanzas, el comercio electrónico, la salud, la fabricación e incluso los gobiernos para extraer información para mejorar sus operaciones.

Con el auge de las compras online, la cantidad de datos generados ha aumentado exponencialmente. Los minoristas recolectan zettabytes de datos de una variedad de fuentes (transacciones en línea, redes sociales, interacciones con los clientes, etc.) para comprender mejor los comportamientos, las necesidades y las preferencias de sus clientes.

Los datos obtenidos por las empresas de comercio electrónico se pueden dividir en tres tipos:

  • Datos estructurados es fácil de leer para las máquinas y encaja en un modelo de datos. Incluye información de transacciones, registros de clientes, geolocalización, calificaciones numéricas, etc.
  • Datos no estructurados viene en muchas formas y no encaja fácilmente en un modelo de datos predefinido. Incluye contenido como texto de correos electrónicos, sesiones de chatbot, encuestas y reseñas abiertas, transcripciones de llamadas de servicio al cliente, fotos, audio y video, contenido de redes sociales, etc.
  • Datos semiestructurados es una combinación de los dos tipos anteriores y contiene elementos tanto estructurados como no estructurados. Un ejemplo de datos semiestructurados es la transcripción de una llamada de atención al cliente que incluirá texto (no estructurado) y el nombre y la ubicación del cliente (estructurado).

Todos estos datos se almacenan, procesan y analizan en servidores de big data para proporcionar a las empresas conocimientos analíticos profundos.

Algunas estadísticas de comercio electrónico de Big Data

Según Statista, se prevé que la cantidad de datos generados y consumidos globalmente aumente rápidamente en los próximos años. En 2020, se crearon 64.2 zettabytes de datos y se prevé que este número alcance los 180 zettabytes para 2025.

estadísticas de big data

Imagen a través de Statista

El comercio electrónico genera una gran cantidad de datos digitales globales. Esto incluye los hábitos de compra de los clientes, el historial del navegador web, los carritos abandonados, las interacciones de los chatbots, la geolocalización y la actividad en las redes sociales.

Todos estos datos presentan una gran cantidad de oportunidades para las empresas y las predicciones para 2023 indican que los grandes datos desempeñarán un papel importante en el éxito de un negocio de comercio electrónico.

Beneficios del comercio electrónico de Big Data

Big data presenta muchas oportunidades para las empresas. Las empresas que lo utilizan pueden tomar decisiones comerciales informadas y basadas en datos.

A continuación, se presentan algunos de los beneficios de las ofertas de análisis de big data.

Mejor personalización

Herramientas como HubSpot han automatizado los esfuerzos de marketing y han ayudado a evolucionar la personalización en el comercio electrónico. Grandes tomas de datos personalización de comercio electrónico a un nuevo nivel. Los datos recopilados de las tiendas en línea ayudan a los minoristas a personalizar las recomendaciones de productos en función de lo que los clientes compran o buscan más.

La personalización ya no es opcional para las empresas. De hecho, los clientes se han acostumbrado tanto que hasta el 70 % dicen que se sienten frustrados cuando no hay ninguno.

Una empresa que utiliza big data puede crear un perfil de cliente de 360 ​​grados, realizar un seguimiento de su viaje de cliente en cada paso del camino, analizar su huella digital y determinar qué canales prefieren. Con esta información, la empresa crea recomendaciones altamente personalizadas, utilizando estrategias de marketing adecuadas al cliente.

fijación de precios dinámicos

El análisis de big data mejora la capacidad de las empresas para administrar los precios al ayudar a establecer el mejor precio para el consumidor mientras protege los márgenes de ganancias más importantes. Además, a través del conocimiento íntimo de sus clientes, las empresas pueden ofrecer descuentos personalizados, incluidas ofertas especiales en paquetes que probablemente les atraigan.

El gigante minorista Amazon ha aprovechado todo el potencial del big data, que utiliza para realizar cambios en sus precios. una vez cada 10 minutos. Mediante el uso de datos en tiempo real, el seguimiento de los precios de la competencia y la respuesta a la demanda, Amazon ejemplifica Precio dinamico aplicado con el fin de aumento de las ventas en línea.

SEO y UX mejorados

Al analizar los flujos de clics en la web y el comportamiento de navegación de los usuarios, el análisis de datos brinda a los minoristas una mejor perspectiva de lo que los clientes buscan en línea, a qué responden y qué tan bien las descripciones de los productos coinciden con sus consultas. Con esta información, los minoristas pueden optimizar sus páginas de productos existentes y construir nuevas páginas de aterrizaje para una mejor orientación y tasas de conversión mejoradas.

El big data también se puede utilizar para analizar cómo los clientes usan un sitio web, qué encuentran atractivo, dónde es probable que abandonen su visita y los obstáculos que enfrentan al completar una compra. La información puede ayudar a las empresas diseñar una tienda web que crea una experiencia satisfactoria para el cliente y tiene una ventaja competitiva sobre sus rivales.

Cumplimiento mejorado del cliente

cumplimiento del cliente

Los minoristas en línea pueden usar análisis de big data para optimizar sus proceso de cumplimiento de varias maneras:

  • La gestión del inventario. Las empresas pueden utilizar big data para analizar los datos históricos de ventas, el comportamiento de los clientes y las tendencias del mercado, ayudándoles a pronosticar una mayor demanda y reducir el exceso de existencias y los desabastecimientos.
  • Agilización de envíos y logística. Al analizar las rutas de entrega, los tiempos de envío y el desempeño del transportista, las empresas pueden encontrar la mejor solución para su negocio y mejorar la experiencia del cliente.
  • Seguimiento de pedidos fiable. Big data ayuda a rastrear los envíos al proporcionar actualizaciones en tiempo real sobre el estado de los pedidos.
  • Gestión de devoluciones. Los minoristas pueden aprovechar el análisis de big data para obtener más información sobre la calidad de sus productos, las tasas de devolución y comentarios de los clientes.

Pagos en línea seguros

El crecimiento de fraude de pago en línea posibilidades ha crecido en armonía con el aumento de la popularidad de las compras en línea. Con grandes volúmenes de datos de clientes e información de pago recopilados todos los días, proteger esta información se ha vuelto esencial para las empresas.

Estas son algunas de las formas en que Big Data ayuda a prevenir actividades fraudulentas:

  • Análisis del comportamiento del cliente y el historial de transacciones para detectar patrones sospechosos y anomalías.
  • Monitoreo en tiempo real de transacciones para permitir una rápida identificación de amenazas y una respuesta oportuna.
  • Autenticación mejorada y verificación de usuarios mediante el análisis de autenticación de dos factores elementos (p. ej., información biométrica, dispositivo usado, ubicación) para evitar adquisición de cuenta.
  • Vigilancia del cumplimiento de las normas y estándares de seguridad, tales como PCI-DSS y GDPR, para identificar vulnerabilidades y mitigar riesgos.

Costos operativos reducidos

Otro beneficio del comercio electrónico de big data es la reducción de los costos operativos. El análisis de big data ayuda a optimizar casi todos los aspectos de un negocio de comercio electrónico, desde la adquisición de clientes y retención de clientes, hasta la gestión energética y la monitorización de sistemas y equipos. La optimización de estos elementos conduce a la reducción de los gastos operativos.

Toma de decisiones informada

Todos los beneficios enumerados anteriormente se unen para ayudar a las empresas de comercio electrónico a tomar mejores decisiones comerciales. Los grandes datos brindan a los tomadores de decisiones una comprensión más profunda de los clientes, competidores y tendencias del mercado de la empresa.

Estos conocimientos ayudan a las empresas a construir relaciones más sólidas con los clientes, optimizar los gastos al reducir el desperdicio y las ineficiencias, crear estrategias de marketing efectivas e identificar vías de inversión prudentes. A través del análisis de big data, las empresas logran sus objetivos comerciales, mitigan los riesgos y desarrollan resiliencia.

Características de los grandes datos

Big data se describe como la posesión de un conjunto de características que se conocen como las "V" de big data. Estas características de los grandes datos son:

  • Volumen. No hay límite superior para el tamaño de big data. Comúnmente comprende terabytes o más.
  • Velocidad. Los grandes datos se recopilan con frecuencia en tiempo real y se actualizan a un ritmo rápido.
  • Veracidad. Para que los grandes datos proporcionen información valiosa, deben ser ciertos y provenir de fuentes confiables.
  • Variedad. Big data incluye grandes conjuntos de diferentes tipos de datos de una amplia gama de fuentes.
  • Valor. Grandes cantidades de datos no tienen sentido si no brindan información que se pueda usar de manera efectiva.

Son precisamente estos atributos los que presentan los mayores desafíos para aquellos que aprovecharían el potencial de big data.

Desafíos del comercio electrónico de Big Data

grandes desafíos de datos

Cualquier empresa que desee utilizar todo el potencial de los grandes datos necesariamente se enfrentará a una serie de desafíos que se derivan de la naturaleza inherente de los grandes datos. Echemos un vistazo más profundo a los problemas que presenta Big Data para las empresas de comercio electrónico.

Desafíos técnicos

Estos problemas se derivan del volumen y la variedad de conjuntos de datos y la velocidad a la que se recopilan. Para almacenar grandes cantidades de datos, las empresas deben evaluar cuidadosamente los objetivos que desean lograr y el tamaño de las inversiones en TI necesarias que no se limitan solo a el costo del servidor de base de datos.

Una vez almacenado en un base de datos, los datos deben procesarse y las empresas de comercio electrónico deben seleccionar las herramientas y tecnologías adecuadas para administrar los datos y obtener información procesable. Las elecciones incorrectas en esta área pueden tener consecuencias negativas de gran alcance que incluyen gastos de TI fuera de control, problemas de escalabilidad y brechas de seguridad.

Problemas de calidad

Big data generalmente incluye grandes conjuntos de datos que solo son valiosos si se garantiza su calidad y precisión. Las inconsistencias con la calidad de los datos pueden deberse a lo siguiente:

  • Datos incompletos por falta de elementos.
  • Problemas técnicos y error humano.
  • Falta de uso consistente de formatos de datos.
  • Procesamiento deficiente de datos no estructurados que requiere herramientas de análisis especiales.
  • Violaciones de datos, actividad fraudulenta y manipulación.

Preocupaciones de privacidad de datos

Los reguladores están imponiendo más requisitos con respecto a la privacidad de los datos de los usuarios. Tanto los Estándares de seguridad de datos de la industria de tarjetas de pago (PCI-DSS) como el Reglamento general de protección de datos (GDPR) obligan a las empresas a buscar el consentimiento de los usuarios con respecto a su información privada. Estas regulaciones también exigen que la información privada esté protegida contra el acceso no autorizado y el robo.

Desafíos de la gestión de la seguridad

Los grandes datos son vulnerables tanto a las amenazas físicas como a los ciberataques. Las amenazas físicas incluyen desastres naturales y acceso no autorizado por parte de actores malintencionados. Por otro lado, el entorno en línea también alberga una gran cantidad de amenazas. Estos vienen en varias formas y van desde ataques de ransomware, donde los piratas informáticos esencialmente se apoderan de los datos críticos del negocio y los piden como rescate, para Inyecciones SQL, que apuntan directamente a una base de datos y pueden corromper gravemente e incluso eliminar datos.

Todos estos problemas de seguridad requieren una inversión financiera y técnica considerable. Sin embargo, ignorar la gravedad de estas amenazas puede provocar la pérdida de datos críticos para el negocio, la interrupción de la continuidad del negocio y la pérdida de reputación.

Escasez de trabajadores calificados

La gestión de datos y la arquitectura que los respalda requiere trabajadores con un alto conjunto de habilidades. Este tipo de personas tienen una gran demanda y pueden ser difíciles de encontrar.

Cómo integrar con éxito Big Data en su negocio de comercio electrónico

La integración de big data en el comercio electrónico puede ayudar a los comerciantes en línea a tomar decisiones basadas en datos que mejoren los resultados y alcancen los objetivos comerciales. Las empresas que deseen aprovechar el poder de los grandes datos deben seguir estas recomendaciones:

Paso 1: Definir objetivos

Antes de comenzar a agregar datos, debe tener claro cuáles son sus objetivos comerciales y qué espera lograr con el análisis de datos. De esta manera, puede asegurarse de no terminar con una sobreabundancia de información inutilizable.

Paso 2: Identifique las fuentes de datos

Descubra dónde recopilará datos y qué tipo de datos serán. Saber de antemano qué tipo de datos afectará cómo los recopilará y qué tecnología utilizará.

Paso 3: determine su pila tecnológica e infraestructura

Una vez que comprenda qué tipo de datos recopilará, determine qué tecnología e infraestructura va a utilizar. Hay una serie de soluciones listas para usar para el análisis de big data específicamente en el comercio electrónico. Las opciones alternativas incluyen ejecutar su propia infraestructura para el procesamiento de big data.

Paso 4: garantizar la seguridad de los datos

Proteja sus datos para garantizar que la información del cliente no caiga en las manos equivocadas. Implemente estrictas medidas de seguridad para garantizar que su empresa no se vea comprometida por ataques cibernéticos.

Paso 5: Comience a recopilar datos

recolectando datos

Cuantos más datos de alta calidad tenga sobre sus clientes, mejor. Esto hará que tu estrategia de marketing de comercio electrónico más competitivo y adecuado a las necesidades de sus clientes.

Paso 6: organice sus datos

Si los datos que recopila están organizados correctamente, se vuelven fáciles de recuperar y analizar. Esto reduce el tiempo que lleva encontrar y ordenar los datos, mejorando así sus operaciones comerciales y la velocidad de análisis.

Paso 7: garantizar la calidad de los datos

El éxito del comercio electrónico de big data depende más de la calidad que de la cantidad de los datos recopilados. En lugar de recopilar la mayor cantidad de datos posible, asegúrese de que la información que obtenga sea precisa y útil. Asegúrese de auditar periódicamente los datos recopilados para identificar errores y garantizar la validez de la información.

Paso 8: analizar los datos

Para que los humanos, los que toman las decisiones finales, hagan uso de los grandes datos, es necesario traducirlos a un lenguaje de fácil comprensión. Habilitar efectivo Visualización de datos para que sea fácil identificar patrones y tendencias y sacar conclusiones para obtener los mejores resultados comerciales.

Paso 9: Mejore el acceso a los datos

Elimine todas las barreras entre los datos que tiene y las personas que necesitan usarlos. Esto le permite mejorar la velocidad con la que se analizan los datos y le ayuda a obtener información basada en datos rápidamente.

Conclusión

Big data ha conquistado la industria del comercio electrónico. No solo ayuda a las empresas a aumentar los ingresos, sino que los clientes también se benefician de experiencias de compra personalizadas.

Los comerciantes que aún no utilizan análisis de big data para optimizar su negocio deberían considerar adoptarlo para mantenerse al día con la competencia. Utilice los consejos anteriores para aprovechar las oportunidades de crecimiento que ofrece Big Data.