如今的人們被數據包圍。人們在線和離線所做的一切都會生成數據。原始數據面臨的問題在于其龐大的數量，企業很難使用它作出明智的決定。
數據通常從許多來源收集：網站分析，銷售指標，客戶潛在客戶，電子郵件用戶號碼等。這些信息提供了零售商和電子商務企業可以利用的有用見解。
電子商務企業現在可以使用從大數據收集的信息來增加收入，獲得新客戶，并簡化運營。大數據在過去幾年中已經改變了電子商務的面貌。
(1)購物行為
大數據在開發消費者的個人資料是必不可少的。電子商務企業可以根據客戶的網上購買的行為數據，查看哪些產品最受歡迎，當電子商務企業經歷需求高峰時，可以利用這些數據來制定營銷策略。例如，網站分析數據可能會顯示客戶正在訪問其網站，尋找客戶尚未購買的特定產品。
大數據如何有時揭示意想不到的買家模式，一個著名的例子就是當沃爾瑪超市發現顧客經常買啤酒時，同時也會順便購買尿布。如果網上商店銷售寵物產品，就可能會看到顧客在買貓食時經常瀏覽貓砂，所以從一個頁面添加一個鏈接到另一個頁面是有意義的。
分析購物者行為的另一個例子是支付紅利，如果電子商務企業發現晚上是客戶購物高峰期，可以利用高峰需求時段通過以銷售價格分配過剩股票的有用方式。電子商務企業可以改變定價以反映需求的飆升，并在晚上運行其社交媒體營銷廣告。
電子商務企業做的任何事情都是使購物體驗更直觀，可能會促進客戶參與和銷售。在競爭激烈的市場中，這是一件好事。
(2)客戶服務
提供良好的客戶服務是電子商務企業的關鍵。電子商務企業需要盡可能容易地讓客戶與其聯系以解決問題或提出問題。電子商務客戶由于客戶服務差而放棄了品牌或網站，所以68%的客戶都可以通過提高用戶體驗來促進銷售。
使用大數據分析重要指標，例如客戶需要多長時間才能訪問客戶服務部門或接收電子郵件查詢的答案。監控客戶滿意度并跟蹤交付時間。如果電子商務企業發現任何問題或確定其客戶服務方面可以進行改進，請分配更多的資源到這一領域，并密切監控。
(3)動態定價和特價優惠
電子商務零售商應該使大數據成為其客戶保留策略的關鍵部分。可以使用數據構建客戶資料，并找出他們喜歡花費多少費用以及什么產品。通過跟蹤客戶的行為，與電子商務企業的在線商店互動。使用分析來幫助其開發靈活的定價和折扣。例如，如果分析顯示特定類別商品的興趣飆升，電子商務企業可以提供打折或買一送一優惠。
(4)定制優惠
同樣的原則適用于定制優惠。使用數據來確定客戶的購買習慣，并根據以前的購買方式向他們發送有針對性的特價優惠和折扣代碼。數據也可以用于在客戶中止購買或只看不買時重新吸引客戶。電子商務企業可以發送電子郵件提醒客戶他們查看的產品或邀請他們完成購買。亞馬遜和eBay都將這種技術歸功于藝術。
(5)供應鏈管理
使用大數據更有效地管理供應鏈。數據分析可以揭示供應鏈中的任何延遲或潛在的庫存問題。如果某個項目存在問題，可以立即將其從銷售中刪除，以免破壞客戶服務問題。
(6)預測分析
分析電子商務業務的各種渠道，幫助電子商務企業制定未來運營的業務計劃。電子商務企業的數據可能會顯示其在線商店部門的新購買趨勢或減緩銷售。使用這些信息來規劃下一個階段的庫存，并制定新的市場目標。
隨時了解電子商務的最新趨勢絕不是件容易的事，但利用大數據可以大大提高企業的利潤，并幫助其建立一個成功的前瞻性思維業務。如果還沒有挖掘大數據的力量，那么可能會錯過市場成功的機遇。
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