چرا Big Data در تجارت الکترونیک و فروش آنلاین مهم است؟

چرا Big Data در تجارت الکترونیک و فروش آنلاین مهم است؟ همه داده های بزرگ یا کوچک در تجارت الکترونیکی مهم هستند. اما داده های بزرگ به شما می گویند که چه کسی مقابل خود دارید. این اطلاعات ، فرصتی را برای ایجاد سفارشی سازی با حداکثر دقت فراهم می کند ، همچنین اساس یک روند کاری موفق را تشکیل می دهد. داده های بزرگ اگر آمازون ، كه مبانی تجارت الكترونیكی را بنیان نهاده و امروزه یكی از بزرگترین آنها محسوب می شود ، بسیار مهم است ، به طور فعال از داده های بزرگ استفاده می كند و بستر خدمات وب آمازون (AWS) را ایجاد كرده است كه به همه اجازه می دهد از آن استفاده كنند. برخی از مزایایی که می تواند در نتیجه تجزیه و تحلیل و تغییر داده مشاهده شود ، که اهمیت داده های بزرگ را نشان می دهد ، می تواند به شرح زیر باشد :  

 Big Data Analytics چیست؟

به منظور بهره مندی از داده های بزرگ ، دستیابی به داده های خزانه داری با استخراج در میان اطلاعات انباشته ضروری است. با این حال ، دسترسی به این داده ها به تنهایی کافی نیست. آنها برای قابل استفاده شدن به تجزیه و تحلیل داده های بزرگ نیاز دارند. بنابراین ، برای ارزیابی این اطلاعات ، دانستن آنالیز داده های کلان ، چگونگی انجام آنها و آنچه از نتایج قابل درک است ، ضروری ایست یا کسی که آنها را می داند مورد نیاز است.

تحلیل فوق الذکر این روشی است که توسط تحلیلگران ، محققان یا متخصصان توسعه تجارت در محدوده تجزیه و تحلیل داده های کلان ساخته شده است ، که برای جدا کردن داده های واجد شرایط که قبلاً استفاده نشده اند و تقویت مکانیسم تصمیم گیری با استفاده از آنها استفاده می شود.

از طرف دیگر ، تجزیه و تحلیل داده های بزرگ ، تکنیکی است که برای تجزیه مجموعه داده های بسیار بزرگ و متنوع با اندازه های تا zetabytes ، متشکل از اطلاعات ساختاری ، غیر ساختاری یا جزئی ساختار یافته از منابع به اشکال مختلف ، توسعه یافته است.

چگونه می توان تجزیه و تحلیل داده های بزرگ را در سایت های فروشگاهی انجام داد؟

تجزیه و تحلیل داده های بزرگ برای اهداف مختلف انجام می شود و بنابراین روش های تجزیه و تحلیل نیز متنوع هستند. از آنجا که هر زمینه منابع خاص خود را دارد ، موضوع و ساختار داده هایی که باید جمع آوری و تحلیل شوند نیز تعیین می شود. در این حالت ، چگونه تجزیه و تحلیل داده های بزرگ سایت های تجارت الکترونیکی انجام می شود؟

ممکن است ایده آل باشد که این تحلیل را از رفتار مشتری برای سایت تجارت الکترونیکی آغاز کنید. مشتریان می توانند اطلاعات مربوط به خریدهای خود را نه تنها در سایت تجارت الکترونیکی ، بلکه همچنین در موتورهای جستجو ، رسانه های اجتماعی و برنامه های تلفن همراه وارد کنند. با توجه به تنوع منابع و ساختارها ، استفاده از مهندسی داده در این مرحله ضروری است. بینش های به دست آمده پس از بررسی رفتار مشتریان می تواند در تلاش های جدید جذب مشتری ادغام شود.

ما تأکید کردیم که داده های بزرگ را می توان با تعامل شبکه از همه ابزارها جمع آوری کرد. بر اساس این جزئیات ، تجارب فیزیکی فروشگاه مشتریان نیز قابل تحلیل است. از آنجا که خریداران آنلاین می توانند به فروشگاه مراجعه کرده و یک بررسی برای دیدن و تجربه فیزیکی محصولات انجام دهند. با تجزیه و تحلیل اطلاعات جمع شده در سنسورهای فروشگاهی ، دوربین ها ، سیستم های زنجیره تأمین ، سیستم های فروش و برنامه های تلفن همراه می توان تجربه مجازی را به واقعیت نزدیک کرد.

در حالی که این نمونه های تجزیه و تحلیل می تواند چند برابر شود ، اما استفاده از روش هایی مانند داده کاوی ، همجوشی داده ها ، ادغام داده ها ، NLP ، یادگیری ماشین و آزمایش A / B اغلب نتایج موثری دارد. استفاده از اجزای Hadoop می تواند این روند را آسان و کارآمد کند.

روش های پردازش داده های بزرگ برای سایت های تجارت الکترونیکی چیست؟

چندین سرویس برای پردازش داده های بزرگ و روش های دسترسی در دسترس است. سرویس S3 Amazon Web Services (AWS) در میان سایت های تجارت الکترونیکی رایج است. AWS S3 امن تلقی می شود و به همین دلیل از آن استفاده می شود زیرا توسط آمازون ارائه می شود. ابزار دسترسی دیگر Spark SQL است. با تولید کد ، ذخیره ستونی و توابع بهینه ساز مبتنی بر هزینه ، برجسته است. یکی از ابزارهای معمول استفاده شده ، ابزار HDFS Hadoop است. به دلیل نرخ خطای کم ترجیح داده می شود.

روش های مفید برای ارائه شامل نرم افزارهایی مانند Apache Hadoop ، Apache Cassandra ، MongoDB و Neo4j است. عملکرد مبتنی بر ابر ، پشتیبانی از انواع داده های مختلف ، انعطاف پذیری پیکربندی و استفاده از منبع باز دلایلی است که این ابزارها را در پردازش داده های بزرگ ترجیح می دهد.

مثالهای Big Data چیست؟

وقتی به نمونه های کلان داده نگاهی بیندازیم ، می فهمیم که این مفهوم چقدر مهم است. زیرا شرکتهایی که امروزه آنها را "بزرگ" می نامیم در این فرایندهای رشد به طور موثر از داده های کلان بهره مند شده اند. بدون شک آمازون یکی از جدی ترین نمونه های موفقیت در مدیریت داده های بزرگ است.

آمازون داده های مورد نظر را به درستی تجزیه و تحلیل کرده و پس از آن با روش هایی که اعمال کرده ، درآمد خود را به میزان قابل توجهی افزایش داده است. آمازون با ایجاد "نمایه 360 درجه" برای هر مشتری ، گروه بندی مشتریان با علایق مشابه را شروع کرده و محصولات این گروه ها را به نمایش می گذارد که ممکن است به طور مستقیم به آن علاقه مند باشند. همزمان با راه اندازی AWS و آمازون از این داده ها استفاده می شود ، درآمد این شرکت که قبل از سال 2016 متوسط ​​نبود ، در سال 2017 به 3 میلیارد دلار و در سال 2018 به 10.1 میلیارد دلار رسید.

مثال نجومی دیگر استارباکس است! این شرکت که فروشگاه های فیزیکی خود را به طور کارآمد در دیجیتال ادغام کرده است ، بیش از 17 میلیون مشتری با استفاده از برنامه تلفن همراه خود دارد. استارباکس ، که بخش قابل توجهی از فروش خود را به صورت آنلاین انجام می دهد ، در حال حاضر با استراتژی هایی که بر اساس داده های مشترک مشتریان خود ایجاد کرده است ، بیش از 30 هزار شعبه در سراسر جهان دارد. علاوه بر این ، شرکت هایی مانند Netflix ، Miniclip ، American Express ، General Electric ، Samsung و Adobe با استفاده از داده های بزرگ ، استراتژی های بازاریابی و تجربه کاربری خود را تعیین می کنند.

اینکه داده های کلان و تجزیه و تحلیل داده های بزرگ چگونه به سایت تجارت الکترونیکی شما کمک می کنند. سهم خالص کلان داده و تجزیه و تحلیل این داده ها در سایت فروشگاهی سود است. بسیار محتمل است که در نتیجه پیشرفتهای انجام شده در راستای سهم تجزیه و تحلیل داده های بزرگ ، نرخ سود افزایش یابد. بنابراین ، چه مشارکتی منجر به این نتیجه می شود؟

ترکیب داده های جمعیتی مشتریان ، رفتار آنها در سایت و داده های آماری سایت تجارت الکترونیکی ، یک تجربه خرید عالی را ایجاد می کند.

با فروشگاه ساز رایگان اوژن ، می توانید فروشگاه آنلاین خود را راه اندازی کرده و می توانید به صورت آنلاین محصولات خو را بفروشید .