Как ecommerce применяет Big Data

Чем большим количеством информации обладает владелец бизнеса, тем скорее он примет правильное решение. В особенности это касается информации о целевой аудитории. Поэтому использование Big Data (больших данных) находится в трендах наиболее обсуждаемых информационных технологий вот уже 5 лет, лишь в последние годы уступая теме искусственного интеллекта и машинного обучения.

Что такое Big Data

Существует несколько определений этого понятия – в зависимости от авторитетности источника.  Наиболее распространён подход 3V:  

  • volume (объём);

  • variety (разнообразие);

  • velocity (скорость).

Другими словами, Big Data – это большой объём разнообразной информации, которая генерируется очень быстро. Как правило, он достаточно большой, чтобы не помещаться в стандартные таблицы Excel, и для обработки таких массивов данных требуются дополнительные вычислительные мощности.

Подход Big Data подразумевает, что вы накапливаете сведения из разных источников: браузера, смартфона, внешних ресурсов и пр. Это могут быть данные о поведении на сайте, история посещений, частота покупок или предпочтения покупателя. Затем эти показатели сводятся вместе, обрабатываются, и на их основе продумываются алгоритмы прогнозирования дальнейшего поведения.

Интернет сам по себе состоит из больших объемов данных: каждый день производится до 2,5 млрд гигабайт новой информации. Фактически, если вы проводите исследование рынка, собираете данные из соцсетей или отслеживаете тенденции поисковых запросов в своей нише – вы уже используете Big Data на почти постоянной основе.

Ниже мы рассмотрим несколько способов делать это эффективнее.

1. Включайтесь в Интернет вещей

Идея The Internet of Things (IoT) заключается в том, что мы делаем повседневные вещи «умнее», подключая их к Интернету. Пусть ваши смарт-часы оснащены менее мощным процессором, чем компьютер или смартфон, но их возможности выходят далеко за пределы обычных наручных часов. При этом они используются для сбора данных о физическом состоянии и привычках владельца (включая покупательские).

Хотя IoT предоставляет широчайшие возможности для анализа целевой аудитории, развитие онлайн-бизнеса в этом направлении неизбежно сталкивается с проблемой. Чем больше устройств подключают пользователи к Интернету, тем быстрее растут объемы данных, которыми вынужден оперировать маркетолог.  Поэтому понимание Big Data – необходимое условие развития ecommerce.  Интернет вещей стал среди разработчиков приложений главной нишей для анализа данных  в 2016 году.

Следуя отчету IDC, 31,4% компаний уже внедрили принцип IoT в свои бизнес-решения, и ещё 43% – планируют внедрить в ближайшее время. Без адекватной технологии сбора и анализа данных, поступающие из разных гаджетов, онлайн-бизнес теряет возможность взаимодействовать со своми клиентами наращивать продажи.

2. Отслеживайте тренды

Google Trends – очень простой, а главное – бесплатный сервис для старта работы с большими данными. Он собирает информацию о поисковых запросах пользователей со всего мира и представляет её в виде графиков.

Это хороший инструмент для отслеживания того, что ищет ваша целевая аудитория и какие темы её волнуют. Возможность оценивать популярность определенных поисковых запросов может дать общее представление о спросе и предложении в вашей бизнес-нише.

3. Анализируйте пользователя

Раньше персонализировать интернет-магазин под определённого посетителя было непросто, для этого чаще всего использовалась информация, указанная в личном кабинете непосредственно клиентом. Скрипт подстраивал товары в наличии, цену и стоимость доставки под нужный регион. Big Data же открывает широкие возможности для микротаргетинга. Чем большим объёмом данных опотенциальных клиентах вы владеете, тем тщательнее вы настроите товарную выдачу под каждого из них.

Не пытайтесь продать сразу всем. Сегодня бизнесу гораздо выгоднее удержать старого покупателя, чем найти нового. Согласно исследованиям рынка ecommerce, повторные покупки обеспечивают до 70% продаж интернет-магазина.

Big Data может выявить информацию, которые вы и не подумали бы отслеживать: от стиля одежды до даты смены летних шин на зимние. Причем каждый из таких, на первый взгляд незначительных фактов может многое рассказать о вашей целевой аудитории и спрогнозировать, что ещё её заинтересует.  Так, например, Amazon предлагает товары, основываясь на истории просмотров и совершенных покупок. И почти всегда попадает в цель.

4. Развивайте мобайл

Мобильные устройства и социальные сети ежедневно генерируют огромное число данных, и темпы этого роста только увеличиваются. Согласно данным GlobalWebIndex, уже в 2016 пользователи подключались к Интернету в среднем с 3 разных устройств, причем большинство из них были мобильными (планшеты, смартфоны). Поэтому подход mobile-first постепенно становится приоритетным – аналитика крупных ecommerce-проектов говорит о значительном росте конверсий среди покупок, совершенных через мобильные устройства.

Интернет-магазины обычно используют трекеры – специальный код, отслеживающий действия в мобильных приложениях. Они позволяют быстро накапливать и анализировать информацию о поведении пользователя, подтягивая его данные из соцсетей (если пользователь залогинился через соответствующий аккаунт).

Такие трекеры могут быть реализованы в виде утилит с открытым исходным кодом, что позволяет настраивать их под цели вашего бизнеса. Их можно найти, например, на платформе Datameer.

Помимо всего прочего, трекеры предоставляют развернутый анализ источников трафика и конверсий. Владея такими сведениями, вы сможете понимать предпочтения своего покупателя, предсказывать его поведение и вести на страницу товаров, которые  его наверняка заинтересуют.

5. Используйте готовые решения

Большинство крупных интернет-магазинов собирают и анализируют данные о своих покупателях. Соответственно, для обработки больших объёмов информации о посетителях сайта существуют готовые решения в виде программируемых интерфейсов и BI-платформ, таких как OWOX. Эта система позволяет работать с Big Data и анализировать всю информацию о вашей компании и ключевых конкурентах.

Такие системы аналитики поставляются уже в собраном вид и настраиваются разработчиками под определенный тип бизнеса, что позволяет заметно сэкономить бюджет. Крупные ecommerce-проекты часто разрабатывают свои платформы, но это долгий и достаточно затратный процесс.

Заключение

Big Data обеспечивает качественный рывок для бренда, который первым научится работать с ним. Тенденция заключается не в самом факте использования больших данных, а в усилении их роли для эффективного ведения бизнеса.

Big Data должна стать ключевым фактором вашей маркетинговой стратегии. Если вы научитесь правильно собирать и использовать эту информацию, то не просто повысите показатели конверсии и среднего чека, но и быстро найдете с вашим клиентом общий язык, превращая его из разового покупателя в адвоката бренда.



Если вы хотите работать с нами,
давайте начнем с обсуждения задачи

Получить консультацию

Получайте новости интернет-маркетинга

Только полезная информация от экспертов Promodo

Получайте новости интернет-маркетинга