Sådan ændrer big data e-handel i 2020’erne

Sidst opdateret den januar 26, 2021

Big data transformerer vores shoppingoplevelse. Men hvad er big data egentlig – og hvorfor er det vigtigt for alle, der er involveret i e-handel?

Mennesket har altid mødt livets udfordringer med kreativ beslutsomhed. I stenalderen samlede vi, som landbrugssamfund dyrkede vi, i den industrielle tidsalder producerede vi, og nu, i informationstidsalderen, behandler vi data.

Den eksponentielle vækst af digital information i de senere år har åbnet uendelige muligheder for at gemme, forbruge og analysere data. Denne overflod af information er kendt som ‘big data’ – og den har enorm betydning for online detailhandel.

Hvad er big data?

De fleste virksomheder bruger kun en lille brøkdel af de data, de har til rådighed. Summen af de strukturerede data (let søgbart indhold, såsom tekst og tal) og ustrukturerede data (indhold, der ikke er let at søge på, f.eks. lyd, video og indlæg på sociale medier) indsamlet af virksomheder kaldes ‘big data’.

Langt størstedelen af big data forbliver gemt inde i software, systemer og infrastruktur. Ejerne af disse data er ofte uvidende om værdien af deres uudnyttede ressource.

Hvad er big data-analyse?

Efterhånden som computerkraften og lagringskapaciteten er blevet bedre, bruger mange virksomheder smarte metoder til at hente indsigt fra deres stadigt voksende bjerg af big data.
Nøglen til denne proces er datanotering, datamærkning og data-tagging. Disse tre termer bruges til at beskrive den samme proces: klassificeringen af hver enkel data, så den kan analyseres og optimeres til at levere værdi.

Hvilken slags information kan tagges til big data-analyse? Tekstdokumenter, regneark, billeder, dele af billeder, grafik, objekter i videoer, lyd, e-mails, telefonopkald, webbrowsing-poster, internetchats, tekstbeskeder, placeringsoplysninger, forretningsdata såsom annoncekøbstatistik, indlæg på sociale medier, sensorer… og meget andet (nu forstår du sikkert, hvorfor det hedder big data!).

Når hver enkelt del af denne information er tagget, kan det genkendes af AI-algoritmer (kunstig intelligens). AI kan derefter samle resultaterne, identificere mønstre, fortolke tendenser og beregne prognoser.

Da disse prognoser er baseret på omfattende analyser af pålidelige beviser, er nøjagtigheden meget højere end i prognoser baseret på mere spekulative metoder.

Hvordan former big data e-handlen?

Big data-analyse hjælper detailhandlere med at træffe strategiske beslutninger baseret på detaljeret indsigt i eksisterende og potentiel kundeadfærd. Få andre detailsektorer producerer mere data end e-handlen. Derfor er det ingen overraskelse, at e-handel er en af de første aktiviteter, der kan udnytte denne nye videnskab.

Her er fem måder en webshop kan bruge big data på for at få konkurrencemæssig fordel.

1. Efterspørgselsprognoser

Uanset hvad du sælger online, hvad enten det er tøj eller køkkenudstyr, er det en konstant udfordring at afbalancere udbud og efterspørgsel. At lægge en stor ordre på f.eks. hvide T-shirts eller bagemaskiner for derefter at opdage, at det er sorte, langærmede T-shirts eller vaffeljern der trender, kan være en katastrofe på denne meget konkurrenceprægede markedsplads.

Hvis du bruger big data til at spotte tendenser, før de bliver mainstream, mindskes risikoen for at gå glip af salgsmuligheder og stå med et lager fyldt med produkter, som ingen vil have.

2. Produktudvikling

Big data-analyser reducerer risikoen forbundet med langsigtet planlægning af nye varer og tjenester.

Ved at indfange den mængde information, der afslører kundernes skiftende præferencer og kommende innovationer i branchen, kan virksomheder udvikle et fremadskuende perspektiv. Det hjælper dem med at placere medarbejdere, hvor de er mest nødvendige, finde leverandører og tilbyde kunderne de rigtige varer på det rigtige tidspunkt.

3. Prisstrategi

For en e-handelsvirksomhed med tusindvis af varer på lager vil det være meget vanskeligt at opretholde en manuel prisstrategi til at sammenligne egne priser med konkurrenternes. Men ved hjælp af big data kan prisen på et bestemt produkt justeres på få minutter.

Ved løbende at analysere de mange variabler, der kan påvirke prisen, inklusive engrosprisen, hvor tilbøjelige kunder er til at betale, markedets størrelse og konkurrenternes priser, kan man skræddersy og automatisere en prisstrategi for hvert enkelt marked.

4. Generering af salg

Kundeadfærden varierer afhængigt af, om kunden handler i en traditionel fysisk butik eller i en onlinebutik. Når de handler online, springer de frem og tilbage mellem forskellige butikker, besøger produktanmeldelsessider og udforsker produktanbefalinger, inden de fylder deres indkøbsvogn. Måske betaler de og forlader butikken, eller de overlader kurven til sin egen skæbne. De vender muligvis også tilbage for at gennemføre købet via en anden enhed.

Big data registrerer og analyserer forbrugeradfærd i hvert trin af købsprocessen, uanset om browsing fører til et køb eller ej.

Ved hjælp af disse dataintensive profiler kan detailhandlere generere en dynamisk, personlig kundeoplevelse med et rigt udvalg af produkter, beskeder og anbefalinger designet til at maksimere salget og udnytte mulighederne for krydssalg og mersalg.

5. Kundeservice

Ud over selve produkterne og shoppingoplevelsen er det ofte kundeservicen, der former kundens opfattelse af en webshop. Vi bør ikke ignorere det faktum, at der er et par mindre seriøse webshops i cyberverdenen. De gode spillere kan bruge kundeservice til at skille sig ud fra mængden, skabe et godt omdømme og opbygge kundeloyalitet.

Big data-analyse giver detailhandlere mulighed for at reagere i realtid på svarhastigheder, leveringstider og kundefeedback. Som et resultat kan kundeserviceteams arbejde hurtigere og mere effektivt og optimere hele kundeoplevelsen.

Sådan kommer du i gang med big data inden for e-handel Summa Linguae Technologies har specialiseret sig i at bruge avanceret dataindsamling og behandlingsteknikker til at optimere international e-handel.

Som virksomhedens Managing Director Nordics, Lea Backhurst, udtrykker det: “Den kontinuerlige udvidelse af big data-analyse ændrer den måde, vi ser på shopping. Konceptet med at besøge en online markedsplads for at gennemse og købe erstattes gradvist af noget, der mere ligner at have en online personlig shopper, der ved præcis, hvad du vil have ud af din shoppingoplevelse, ofte før du selv ved det.”

Kontakt os i dag, hvis du vil høre om Summa Linguaes løsninger inden for e-handel.

Relaterede indlæg

Summa Linguae Technologies bruger cookies til at få en bedre forståelse af, hvordan websitet bliver brugt. Ved at fortsætte med at bruge dette website, giver du dit samtykke til denne politik.

Læs mere