“大數(shù)據(jù)”是近期經(jīng)常出現(xiàn)的一個流行詞。無論您是經(jīng)營電子商務業(yè)務還是實體零售，您都可能聽說過，大數(shù)據(jù)可以為您帶來競爭優(yōu)勢，從而改善您的客戶體驗，轉化率，并提高您的ROI。

如果您不了解目標受眾和買方角色，那么如何能滿足他們的需求?消費者洞察分析之所以在組織中如此重要，原因之一就是理解上述內容。它揭示了很多事情，例如人們隨著時間的推移對您產(chǎn)品的看法以及您的企業(yè)在競爭中的地位。

下面我們討論從購物行為到供應鏈管理的大數(shù)據(jù)揭示的四個有價值的見解。但讓我們先來欣賞一下它日益增長的重要性。

 

那么，什么是大數(shù)據(jù)？為什么您的業(yè)務需要大數(shù)據(jù)？
大數(shù)據(jù)指的是大量多樣的，快速增長的數(shù)據(jù)，并且通過傳統(tǒng)方式進行處理具有挑戰(zhàn)性，因為它的大部分是非結構化的，因為93％的電子商務數(shù)據(jù)是由用戶生成（用戶生成內容可能來自在線評論，客戶調查，社交媒體平臺，應用程序評論等等。）

但說到底，重要的是如何利用大數(shù)據(jù)做出明智的決策。而當利用它來為更客戶滿意和業(yè)務增長提供見解時，它就變得非常寶貴，是的，這包括小型電子商務企業(yè)。

以下是電子商務大數(shù)據(jù)分析的重要好處：

1.確定并了解您的目標受眾。
盡管我們希望每個人都喜歡我們的產(chǎn)品，但向所有人推銷產(chǎn)品毫無意義。大數(shù)據(jù)可以幫助你洞悉誰在購買您的產(chǎn)品或服務，從而確定您的理想買家。您收集的數(shù)據(jù)還將使您能夠創(chuàng)建詳細的角色。這樣，您可以為客戶提供個性化的購物體驗。

2.獲得與大企業(yè)一樣的競爭優(yōu)勢。
僅僅因為您擁有一家小型企業(yè)，并不意味著您就無法獲取大數(shù)據(jù)。您當然可以。大數(shù)據(jù)為小公司打開了一個充滿機遇的新世界，就像大公司一樣。

3.減少業(yè)務費用。
降低業(yè)務成本可以提高盈利能力。而且，它甚至不必犧牲產(chǎn)品的質量。大數(shù)據(jù)可以使您在保持效率的同時做出更明智的決策。

了解消費者的行為
大數(shù)據(jù)揭示的一個重要問題是消費者行為。作為電子商務企業(yè)主，您肯定希望知道人們如何與您的品牌互動。大數(shù)據(jù)可以幫助您找到這些問題的答案：
• 客戶在一年中的特定時間對產(chǎn)品的需求是否更高?
• 他們通常會搜索哪些商品并將其添加到購物車中？
• 一個產(chǎn)品在成功購買后是否達到了他們的期望?
• 他們如何選擇一個品牌而不是另一個品牌？

了解人們的行為至關重要，尤其是隨著時間的推移會發(fā)生變化。大數(shù)據(jù)使電子商務企業(yè)有能力預測消費者的下一步行動并適應它。

客戶服務質量
回頭客創(chuàng)造了蓬勃發(fā)展的業(yè)務。僅僅銷售優(yōu)質的產(chǎn)品是不夠的，尤其是現(xiàn)在，人們可以迅速尋找其他替代品。

首先，客戶希望電話另一端的人及時答復，密切注意他們的要求，積極主動。確實，優(yōu)質的客戶服務可以培養(yǎng)忠誠度。

沒有多少公司意識到可以利用大數(shù)據(jù)來提供更好的客戶服務。甚至在與客戶互動之前，公司就能預見他們的需求?？蛻粼谏缃幻襟w上的反饋和消息也是大數(shù)據(jù)的絕佳來源。他們揭示了客戶服務團隊中的弱點，而這些弱點可以轉化為優(yōu)勢。

個性化
您如何與客戶建立有意義的關系？第一步是要更好地了解他們。這就是大數(shù)據(jù)的作用：它揭示的信息將使公司能夠創(chuàng)建豐富的客戶檔案。現(xiàn)在，他們可以跟蹤客戶的過去經(jīng)驗，并根據(jù)這些信息量身定制促銷活動。

例如，假設您的某些客戶喜歡您的香草咖啡。它是這群人的更愛。有了這些信息，您可以為這一群人提供誘人的折扣，以增加重復購買和推薦的機會。

供應鏈管理
如果說COVID-19大流行給企業(yè)帶來了什么教訓的話，那就是提高供應鏈的可見性是至關重要的。不幸的是，只有少數(shù)幾家公司擁有所需的信息，因此它們在危機期間不會盲目運作。借助大數(shù)據(jù)，企業(yè)將能夠全面了解自己的運營情況，并優(yōu)化庫存。

結束語
總之，大數(shù)據(jù)正在改變人們經(jīng)營企業(yè)的方式，無論大小。你得對你所獲得的信息做些什么，才會有所作為。畢竟，對客戶的更深入了解可以改變參與度，客戶服務，忠誠度，并將帶他們進入下一個階段。

 

（編譯自customerthink.com ：What Big Data Can Teach Us About Consumers Experience ）