Stordata transformerar vår shoppingupplevelse. Men vad är stordata egentligen, och varför är det ett så viktigt begrepp för alla som arbetar inom e-handeln?
Människan har alltid mött livets utmaningar med kreativ beslutsamhet. Under stenåldern sökte vi efter föda, under den agrara tidsperioden blev vi jordbrukare, under industrieran tillverkade vi produkter – och nu, i informationsålderns tidevarv, behandlar vi data.
Den exponentiella tillväxten av digital information under de senaste åren har inneburit oändliga möjligheter att lagra, konsumera och analysera data. Denna störtflod av information kallas ”stordata”, och den har stora konsekvenser för online-handeln.
Vad är stordata?
De flesta företag använder bara en bråkdel av alla data de har till sitt förfogande. Den totala summan av strukturerade data (innehåll som man enkelt kan söka efter, till exempel text och siffror) och ostrukturerade data (innehåll som är svårare att söka efter, som ljud- och videomaterial samt inlägg på sociala medier) som samlas in av organisationer brukar kallas ”stordata”.
Merparten av stordata förblir inlåst i programvara, system och infrastruktur. De som äger dessa data är ofta inte medvetna om hur värdefull denna outnyttjade resurs är.
Vad är stordataanalyser?
I takt med att datorkraften och lagringsmöjligheterna har förbättras har många företag börjat använda smarta metoder för att utvinna insikter från sina ständigt växande berg av stordata.
Nyckeln till denna process är dataannotering, dataetikettering och datataggning. Dessa tre termer används för att beskriva samma process: klassificeringen av varje bit av data så att den kan analyseras, optimeras och därmed leverera ett värde.
Vilka typer av information kan taggas för stordataanalyser? Textdokument, kalkylblad, bilder, delar av bilder, grafik, objekt i videofilmer, ljudmaterial, e-postmeddelanden, telefonsamtal, webbläsarhistorik, internetchattar, textmeddelanden, platsinformation, affärsdata som annonsköpsstatistik, inlägg på sociala medier, från sensorer, … och så vidare (nu förstår du säkert varför det kallas stordata!).
När varje enskild del av denna information taggas kan den kännas igen av AI-algoritmer (AI står för artificiell intelligens). AI kan sedan jämföra resultaten, identifiera mönster, tolka trender och räkna fram prognoser.
Eftersom dessa prognoser baseras på omfattande analyser av säkra bevis är noggrannheten mycket högre än vid prognoser som baseras på mer spekulativa metoder.
Hur formar stordata e-handeln?
Stordataanalyser hjälper detaljhandelsföretag att fatta strategiska beslut som baseras på detaljerade insikter kring existerande och presumtiva kunders beteenden. Få detaljhandelssektorer producerar mer data än e-handeln. Därför kommer det inte som någon överraskning att just e-handeln är en av de första verksamheter som börjat dra nytta av denna nya vetenskap.
Här följer fem verktyg där online-handlare kan involvera stordata för att ligga före konkurrenterna.
1. Efterfrågeprognoser
Oavsett vad man säljer online, om det nu råkar vara kläder eller köksmaskiner, är det en konstant utmaning att balansera tillgång och efterfrågan. Att lägga en stororder på till exempel vita T-shirts eller bakmaskiner, och sedan upptäcka att svarta, långärmade toppar eller våffeljärn är det som trendar, kan vara en katastrof på denna mycket konkurrensutsatta marknadsplats.
Om man använder stordata för att upptäcka trender innan de blir mainstream minskar risken att man missar försäljningstillfällen och står med ett lager fullt av produkter som ingen vill ha.
2. Produktutveckling
Stordataanalyser minskar riskerna som är förknippade med långsiktig planering av nya varor och tjänster.
Genom att fånga in mängden av information som avslöjar kundernas växlande preferenser och kommande innovationer i branschen kan företag utveckla ett framsynt perspektiv som hjälper dem att placera medarbetare där de behövs bäst, engagera leverantörer och kunna erbjuda kunderna rätt varor i rätt tid.
3. Prisstrategi
För ett e-handelsföretag med tusentals artiklar på lager skulle det vara mycket svårt att upprätthålla en manuell prisstrategi för att jämföra de egna priserna med konkurrenternas. Men med hjälp av stordata kan priset för en viss produkt justeras på bara några minuter.
Genom att kontinuerligt analysera de många variabler som kan påverka priset, inklusive grossistpriset, hur benägen kunden är att betala, marknadens storlek och konkurrenternas priser, kan man skräddarsy och automatisera en prisstrategi för varje enstaka marknad.
4. Generering av försäljning
Kundbeteendet skiljer sig åt beroende på om kunden handlar i en traditionell fysisk butik eller i en webbutik. När de shoppar online hoppar de fram och tillbaka mellan olika butiker, besöker webbplatser med produktomdömen och utforskar produktrekommendationer innan de fyller sina varukorgar. Sedan kanske de betalar och lämnar butiken, eller så lämnar de korgen åt sitt öde. Det kan också hända att de återvänder för att genomföra köpet via en annan enhet.
Stordata registrerar och analyserar konsumenternas beteende i varje steg av köpresan, oavsett om surfandet leder till ett inköp eller inte.
Med hjälp av dessa dataintensiva profiler kan återförsäljare generera en dynamisk, personanpassad kundupplevelse med ett rikt utbud av produkter, budskap och rekommendationer utformade för att maximera försäljningen och ta vara på möjligheterna till korsförsäljning och merförsäljning.
5. Kundservice
Förutom själva produkterna och shoppingupplevelsen är det ofta kundservicen som formar kundens uppfattning av en webbshop. Vi ska inte bortse från att det finns en och annan mindre seriös handlare i cybervärlden. De goda aktörerna kan använda kundservicen för att skilja sig från mängden, skapa sig ett gott rykte och bygga kundlojalitet.
Stordataanalyser gör det möjligt för återförsäljare att i realtid agera på responshastigheter, leveranstider och feedback från kunder. Det får till följd att kundserviceteamen kan arbeta snabbare och effektivare, och optimera hela kundupplevelsen.
Så kommer du igång med stordata inom e-handeln
Summa Linguae Technologies specialiserar sig på att använda avancerade datainsamlings- och databehandlingstekniker för att optimera den internationella e-handeln.
Lea Backhurst, VD för Summa Linguae Technologies Nordics, ger sin syn på saken: ”Den kontinuerliga ökningen av stordataanalyser förändrar vårt sätt att se på shopping. Konceptet att besöka en webbshop för att titta runt bland varorna och göra inköp ersätts gradvis av något som mer liknar att ha en personal shopper online, en hjälpreda som vet exakt vad du vill ha ut av hela shoppingupplevelsen, ofta innan du själv har detta klart för dig.”
Kontakta oss i dag om du vill veta mer om Summa Linguaes kompetens inom e-handel.
