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6 Vorteile von Big Data Analytics in E-Commerce

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Die Zahl der digitalen Käufer weltweit hat im Jahr 2019 1,92 Milliarden erreicht, die ungefähr einem Viertel der Weltbevölkerung entspricht. Nur auf Amazon gab es im April 2019 120 Millionen Produkte. Bei einem so großen Volumen an digitalen Transaktionen versteht es sich von selbst, dass Big Data Analytics einen erheblichen Einfluss auf die E-Commerce-Branche hat. In diesem Artikel werde ich 6 Möglichkeiten vorstellen, wie der E-Commerce von Big Data Analyse profitieren kann.

Was ist Big Data Analytics?

Big Data Analytics bezieht sich auf den Prozess der Sammlung, Verarbeitung und Analyse gro√üer und komplexer Datenmengen, um n√ľtzliche Erkenntnisse und Erkenntnisse zu gewinnen.¬†Die Daten k√∂nnen aus verschiedenen Quellen stammen, wie beispielsweise sozialen Medien, dem Internet der Dinge (IoT), Unternehmensanwendungen, Transaktionsdaten und mehr. Mit Hilfe von Big Data Analytics k√∂nnen Unternehmen und Organisationen die Daten nutzen, um Muster und Trends zu identifizieren, Vorhersagen zu treffen, Entscheidungen zu treffen und ihre Gesch√§ftsprozesse und -ergebnisse zu verbessern.

Big Data Analytics spielt eine wichtige Rolle im E-Commerce, da es den Unternehmen in diesem Bereich dabei hilft, die Kundenerfahrung und -zufriedenheit zu verbessern, personalisierte Marketingstrategien zu entwickeln, Produkte und Dienstleistungen zu verbessern und Geschäftsprozesse zu optimieren.

6 Vorteile von Big Data Analytics im E-Commerce

1. Verfolgen den Kaufprozess des Käufers

Im Geschäftsleben geht es vor allem darum, die Menschen zu verstehen, insbesondere die Kunden. Als es noch keine Online-Transaktionen gab und die Menschen nur in Geschäften einkauften, war es nicht möglich, die Hintergrundinformationen jedes Kunden zu verfolgen. Heutzutage gibt es rund 2 Milliarden Menschen, die Waren online kaufen. Obwohl sie dazu neigen, vor dem Kauf Produkten von verschiedenen Websites zu vergleichen, können die Daten der Browsing-Aktivitäten nachverfolgt und analysiert werden.

Big-Data-Analysetools k√∂nnen den Kaufverlauf von Kunden verfolgen. Sie erfassen die Interaktionen, die ein Nutzer zuvor mit einer Marke hatte, einschlie√ülich der angesehenen Produkte, Klicks, fr√ľheren K√§ufe usw. Anhand dieser Daten k√∂nnen Unternehmen K√§uferverhalten und Kaufprozess der Kunden analysieren und ein tieferes Verst√§ndnis entwickeln: Was sie m√∂gen und was nicht?¬†Welche Produkte in letzter Zeit besonders gefragt sind? Zu welcher Jahreszeit die Nachfrage nach bestimmten Produkten am gr√∂√üten ist usw.

2. Personalisieren das Einkaufserlebnis 

87% der Kunden gaben an, dass sie bevorzugen etwas zu kaufen, wenn Online-Shops ein personalisiertes Einkaufserlebnis anbieten k√∂nnen. Nachdem ein Unternehmen K√§uferverhalten und Kaufprozess der Kunden analysiert¬†hat, kann das Unternehmen die¬†Bed√ľrfnisse der Kunden besser decken.

Zu den Strategien f√ľr ein personalisiertes Einkaufserlebnis geh√∂ren das Versenden von inpiduellen E-Mails mit Sonderrabatten und -angeboten, die Einblendung gezielter Werbung f√ľr verschiedene Personengruppen, die Umsetzung von Up-Selling- und/oder Cross-Selling-Strategien f√ľr Einzelpersonen usw. Der weltgr√∂√üte E-Commerce-Gigant Amazon ist ein hervorragendes Beispiel f√ľr die Nutzung von Big Data Analysen und Cross Selling zur Erzielung hoher Ums√§tze.

Beim Durchsuchen von Produkten auf Amazon werden die Nutzer h√§ufig von Empfehlungslisten wie ‚ÄěKunden, die diesen Artikel angesehen haben, haben auch diesen Artikel angesehen‚Äú, ‚ÄěInspiriert von Ihren Shopping-Trends‚Äú angezogen. Diese Empfehlungslisten wurden auf der Grundlage der Datenbanken von Amazon mit Millionen von Online-K√§ufern erstellt. Anhand des Browserverlaufs gibt Amazon jedem K√§ufer personalisierte Empfehlungen, was die Chance auf erfolgreiche Verk√§ufe deutlich erh√∂ht. Es klingt wie eine kleine Strategie, aber das Ergebnis ist erstaunlich: Insgesamt tr√§gt das Empfehlungssystem¬†von Amazon 35 % der kumulierte Umsatz¬†des Unternehmens Amazon bei.

3. Verbesserte Sentiment-Analyse der Käufer

Es gibt einen neuen Trend bei der Nutzung des E-Commerce-Kundendienstes: die Sammlung und Auswertung von Daten aus Kundenrezensionen. Eine Plattform zur Analyse von Kundendaten,¬†sammelt Bewertungen und f√ľhrt Stimmungsanalysen f√ľr gro√üe Konzerne wie Unilever, Huawei und Haier durch. Diese Unternehmen verf√ľgen √ľber Dutzende von Produktlinien und verkaufen Millionen von Produkten weltweit √ľber E-Commerce-Websites. Durch die Mining von Texten und die Analyse der zugrundeliegenden Stimmungen mithilfe der Technik ‚Äělinguistische Datenverarbeitung‚Äú, also NLP auf Englisch, k√∂nnen die Unternehmen genau wissen, wie die K√§ufer √ľber ihre Produkte denken. So erfahren die Vermarkter von Huawei beispielsweise, ob die Verbraucher das Design, die Akkulaufzeit, die Gr√∂√üe der Tasten, die Kamera, die Gesamtfunktionalit√§t und viele andere Merkmale des Telefons positiv, neutral oder negativ bewerten.

Yunting CEM sammelt auch Chat-Daten √ľber E-Commerce-Kommunikationsplattformen wie Aliwangwang und JDdongdong. Diese Kommunikationsplattformen wurden von den beiden gr√∂√üten E-Commerce-Unternehmen in China ‚Äď Alibaba und JingDong ‚Äď entwickelt und als Big Data Tools f√ľr Onlineh√§ndler benutzt, um eine bessere Verbindung zu den K√§ufern herzustellen. Durch die Auswertung der Chat-Daten k√∂nnen sich Onlineh√§ndler¬†sofort ein Bild davon machen, ob ihre Kunden sich f√ľr bestimmte Produkte interessieren, welche Aspekte des Produkts ihnen am wichtigsten sind usw. Auf diese Weise k√∂nnen sie Verkaufsargumente f√ľr ihre Produkte herausfinden und ihre Marketingstrategie entsprechend anpassen.

4. Bessere Kundenbetreuung

Kennen Sie wahrscheinlich solche Situation: Sie hatten Zweifel an einem Produkt, das Sie gerade bei BestBuy gefunden haben. Sie haben den Kundendienst kontaktiert. Dieser hat Ihnen innerhalb von Sekunden geantwortet und Ihre Frage perfekt beantwortet. Nachdem Sie das Produkt erhalten haben, waren Sie zufrieden und haben diese Erfahrung in den sozialen Medien mit Ihrer Familie und Ihren Freunden geteilt.

Das ist eine ganz gew√∂hnliche Szene, oder? Doch hinter der Oberfl√§che verbirgt sich ein riesiges kommerzielles Potenzial. Laut den Statistiken von Business.com tragen treue Kunden 67 % mehr aus als Neukunden bei, und 72 % derjenigen, die eine positive Erfahrung gemacht haben, teilen diese mit mehr als 6 Personen. Ein guter Kundenservice f√ľhrt zu einer h√∂heren Kundenbindungsrate, Konversionsrate und damit zu mehr Gewinn.

Big-Data-Analysen sind in der Hinsicht hilfreich zur Verbesserung des Kundendienstes. Durch die Überwachung der durchschnittlichen Reaktionsgeschwindigkeit können die Mitarbeiter des Kundendienstes die Reaktionszeit erhöhen. Durch das Versenden der Fragebögen und das Sammeln von Kundenfeedback erhalten sie Informationen aus erster Hand, die zur Verbesserung der Servicequalität beitragen und die Wahrscheinlichkeit von schlechtem Service verringern. Durch die Überwachung anderer Daten wie der Lieferzeit der Waren können E-Store-Besitzer Probleme im Lieferprozess erkennen und mögliche Transportprobleme vermeiden.

5. Optimierte Preisgestaltung

Die Preisgestaltung ist ein weiterer wichtiger Faktor f√ľr Kaufentscheidungen im E-Commerce. Ob die von Ihnen festgelegten Preise wettbewerbsf√§hig sind oder nicht, hat direkten Einfluss auf Ihre Produktverk√§ufe. In der Vergangenheit hat man sich an traditionellen Preisstrategien orientiert, wie z.¬†B. der Faustformel oder Aufschlag auf den Selbstkostenpreis. Diese alten Preisstrategien funktionieren jedoch nicht mehr, wenn es um Tausende von Millionen Produkten im Internet geht.

Mit Big-Data-Analysetools k√∂nnen Unternehmer das Gesamtbild betrachten und Preisgestaltung der Wettbewerber in Echtzeit √ľberwachen.¬†Dazu ist ein gro√üer Datensatz mit allen Preisen der Wettbewerber erforderlich, der von Zeit zu Zeit aktualisiert werden muss, da sich der Marktpreis st√§ndig √§ndert. Big-Data-Extraktionstools wie¬†Octoparse¬†k√∂nnen die Produktdetails von E-Commerce-Websites¬†wie Amazon,¬†eBay,BestBuy,¬†Walmart,¬†Flipkart, JD.com, Taobao, usw. extrahieren und die Daten √ľber¬†APIs in Excel-, CSV-, JSON- und HTML-Formate oder in Ihre On-Site-Analysedatenbank exportieren. Mit Octoparse¬†E-Commerce Web Scraping Vorlagen k√∂nnen Sie mit wenigen Klicks wesentliche Produktinformationen wie Produktname, Preis, Farbe, Bewertung, Beschreibung, Versandgewicht, Bild-URLs usw. extrahieren.

6. Bedarfsprognose & Bedarfsplanung

Neben der Betreuung des aktuellen Gesch√§fts ist es wichtig, neue M√∂glichkeiten in der Zukunft zu erkennen und zu schaffen. Das E-Commerce-Gesch√§ft h√§ngt stark von der Lagerhaltung ab. Eine zu geringe Lagerhaltung f√ľhrt zu Produktm√§ngeln und beeintr√§chtigt die Kundenzufriedenheit, w√§hrend eine zu gro√üe Lagerhaltung √ľberm√§√üige Kosten verursachen kann. Bei Produkten mit kurzer Haltbarkeitsdauer ist dies besonders sch√§dlich, da die Kosten irreversibel w√§ren.

Big Data kann Unternehmen dabei helfen, die k√ľnftige Lagerhaltung auf der Grundlage fr√ľherer Erfahrungen abzusch√§tzen und Marketingkampagnen im Voraus zu planen. Auf der Grundlage historischer Verkaufsdaten k√∂nnen Onlineh√§ndler k√ľnftige Verk√§ufe vorhersagen und eine angemessene Anzahl von Waren im Lager vorbereiten. Mithilfe von Social Listening k√∂nnen sie neue Schlagworte entdecken und umgehend reagieren, um g√ľnstige Gelegenheiten f√ľr mehr Umsatz zu nutzen.

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Kostenlose Testversion: 14-tägige kostenlose Testversion

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Wenn Sie Probleme bei der Datenextraktion haben, oder uns etwas Vorschl√§gen geben m√∂chten, kontaktieren Sie bitte uns per E-Mail (support@octoparse.com). ūüí¨

Autor*in: Das Octoparse Team¬†‚̧ԳŹ

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