Wie Big Data die E-Commerce-Analyse vorantreibt. 

Big Data ist heutzutage Teil der Geschäftstätigkeit geworden. Unternehmen sammeln haufenweise Daten über die Vorlieben, Kaufgewohnheiten und Erwartungen ihrer Kunden und analysieren diese ständig, indem sie einzigartige Algorithmen verwenden, um ihre Marketingstrategien zu optimieren – alles mit dem Ziel, ihre Serviceparameter und Verkaufserlöse zu verbessern. Es sollte nicht überraschen, dass die Gesamtdatenmenge im Cyberspace 44 Zettabyte überschritten hat. Derzeit ist der Markt für Big Data und Analytics (BDA) 274 Milliarden US-Dollar wert, was darauf hindeutet, dass die Investitionen keineswegs umsonst sind.

Jedes Jahr erleben wir ein signifikantes Wachstum des Datenverkehrs für die automatisierte öffentliche Datenerfassung bei Oxylabs. Während einige Unternehmen noch einen Weg finden müssen, Analysen effektiv anzuwenden, werden andere kreativ bei der Interpretation von Daten, um eine maximale Wirkung zu erzielen. 

Die Datenmengen wachsen exponentiell und werden dies auch in absehbarer Zukunft tun. Wissenschaftler und Branchenexperten möchten gerne mehr darüber erfahren, wie sich diese neuen Möglichkeiten auf die Prioritäten von Unternehmen auswirken. 

Datengesteuerte Unternehmen verfügen häufig über angemessene Tools, um zu überprüfen, ob ihre Erkenntnisse korrekt sind (dh selbst einfache Maßnahmen wie eine Steigerung des Datenverkehrs korrelieren positiv mit den eingehenden Leads des idealen Kundenprofils). Big Data kann jedoch viel mehr sein als ein Werkzeug für grundlegende Analysen. Forscher setzen bereits einzigartige mathematische Werkzeuge ein, um neuartige Korrelationen in riesigen Datensätzen zu finden. 

Obwohl es möglich ist, dass Unternehmen ohne die Verwendung solch ausgeklügelter Analysemodelle auskommen, werden immer noch neue Wege benötigt, um die vorhandenen Informationen zu verstehen. Folglich können wir möglicherweise einzigartige oder verbesserte Methoden der Umsatzgenerierung entdecken, indem wir verknüpfte Datensätze integrieren. 

FORSCHUNG IST KOSTENLOS 

Alle fundierten Geschäftsentscheidungen werden durch Beweise gestützt. Während die Forschung immer noch der Goldstandard für Beweise ist, hat sie eine Reihe von Einschränkungen. Am wichtigsten ist, dass gut konzipierte Forschung kostspielig und zeitaufwändig ist, daher kann der ROI mehrdeutig sein. Es ist häufig unklug, Forschung auf akademischem Niveau in der Wirtschaft durchzuführen, insbesondere in dynamischen und sich ständig verändernden Bereichen wie dem Online-Handel. Daher ist eine großangelegte Verbraucherforschung für die meisten Unternehmen nicht tragbar. 

Daten, die im E-Commerce erst wenige Jahre alt sind, können bereits völlig veraltet und fehlerhaft sein. Leider ist dies typischerweise der Zeitraum, in dem gut konzipierte Forschung durchgeführt wird. 

Wenn Sie jedoch einen Forscher fragen, was die schwierigste Komponente bei der Durchführung einer Studie ist, würden sie fast immer antworten – die Phase der Datenerfassung. Das Erfassen und Eingeben aller erforderlichen Daten nimmt viel Zeit (und in vielen Fällen Ressourcen) in Anspruch. Jüngste Entwicklungen bei Datenerfassung, -übertragung und Data-as-a-Service-Unternehmen ermöglichen es, riesige Mengen an Informationen zu fast jedem Thema zu sammeln. Um solche Aussichten zu nutzen, müssen Unternehmen sorgfältige Recherchen zu bestehenden Daten durchführen, um Annahmen zu überprüfen. 

NUTZUNG VON BIG DATA ZUM TESTEN 

Anstatt abstrakte Klischees über die Verwendung von Big Data zum Testen umsatzgenerierender Hypothesen zu diskutieren, schauen wir uns wissenschaftliche Studien an. Sinan Aral, Professor für Informationstechnologie und Marketing, hat zwei Essays über die Möglichkeiten von Big Data veröffentlicht. Wie wir sehen werden, gibt es für digitale Unternehmen mehrere Möglichkeiten, diese Erkenntnisse oder vergleichbare Forschungsmethoden zu nutzen, um ihre Kundenbeziehungen zu verbessern. Aral hat in „Übung Ansteckung in einem globalen sozialen Netzwerk“ viele Annahmen zum Einfluss sozialer Ansteckung auf Läufer untersucht. Soziale (Verhaltens-)Ansteckung ist die Tendenz von Menschen, das Verhalten des anderen auf der Grundlage der sozial übermittelten Informationen nachzuahmen. 

Regelmäßiges Testen durch Recherche, Sammeln von Personen und Einteilen in verschiedene Gruppen wäre zeitaufwändig, ineffizient und kostspielig. Sie erhielten jedoch Verhaltensinformationen von einem Smartwatch-Unternehmen, das sich auf Läufer konzentriert. Darüber hinaus stellte das Unternehmen den Benutzern ein soziales Netzwerk zur Verfügung, über das sie ihren Freunden Benachrichtigungen über übungsbezogene Aktivitäten senden konnten. Sie müssten die Benutzer immer noch auf irgendeine Weise randomisieren, also verwendete Aral Wetterdaten von Stationen in den Vereinigten Staaten. Das Wetter hängt mit der allgemeinen Laufaktivität zusammen (dh wenn es regnet, laufen die Leute weniger wahrscheinlich). Ihre Ergebnisse deuten darauf hin, dass die soziale Ansteckung einen kausalen Zusammenhang hat. Das heißt, wenn Sie an einem Tag einen zusätzlichen Kilometer joggen, werden Ihre Freunde am nächsten 4/10-Kilometer zusätzlich laufen. Soziale Ansteckungseffekte werden bis in die letzten Tage andauern, wenn auch mit reduzierter Wirkung (z 

Kumpels laufen mehr als gewöhnlich, aber nur für 4/10 Kilometer). Prof. Aral und seine Kollegen veröffentlichten außerdem ein Forschungspapier mit dem Titel „Digital Paywall Design: Implications for Content Demand and Subscriptions“, das darauf abzielte, die durch Paywall-Strukturen erzielten Einnahmen zu optimieren. Sie untersuchten, wie sich alternative Paywall-Strukturen (z. B. die New York Times, die Benutzer zum Kauf eines Abonnements auffordert, um mehr Artikel anzuzeigen) auf das plattformübergreifende Lesen, Werbeeinnahmen und Abonnementraten auswirkten. Sie stellten ihre Annahmen auf die Probe, indem sie die Menge und Art des angebotenen kostenlosen Materials änderten. 

Die Forschungsergebnisse belegen, dass das Paywall-Design der Zeitung einen erheblichen Einfluss auf die Nachfrage nach Inhalten, Abonnements und Nettoeinnahmen hatte. Durch die Verwendung des Rahmens dieser Studie können Administratoren digitaler Paywalls den effizientesten Preisplan finden und das Einkommen steigern. Während digitale Paywall-Inhalte einzigartig in der Verlags- und Journalismusbranche sind, ist es leicht zu erkennen, wie eine ähnliche Technik für jedes Abonnementunternehmen verwendet werden könnte, das kostenlose Testversionen, Pläne oder andere Dienste anbietet. 

VERWENDUNG DES ERFAHRENS, UM E-COMMERCE-BIG-DATA-ANALYSEN ZU VERBESSERN 

Im E-Commerce und anderen digitalen Unternehmen werden bereits riesige Mengen interner Daten gesammelt. Unternehmen sollten sich jedoch nicht auf interne Daten beschränken, da die Vorteile einer externen Erfassung immens sind. 

Web Scraping ist eine beliebte Methode zur Erfassung externer Daten. Es kann verwendet werden, um zuvor unzugängliche Daten zu erhalten, die dann für spätere Recherchen leicht in ein Data Warehouse aufgenommen werden können. E-Commerce ist ein hervorragendes Ziel für neuartige Techniken zur Dateninterpretation, da täglich ohne zusätzlichen Aufwand eine große Datenmenge zu verschiedenen Interaktionen gesammelt wird. Allerdings können verschiedene Offline- und Offsite-Online-Elemente die Benutzererfahrung erheblich beeinträchtigen. Daher sollten wir gewagte Interpretationen vornehmen, um den Umsatz zu maximieren und die Benutzererfahrung zu optimieren. Um diese Erkenntnisse zu nutzen, müssen E-Commerce-, SaaS- und andere digitale Organisationen möglicherweise ihre Datenerfassungsstrategie überdenken. Durch die Kombination externer und interner Daten und kreative Analysen können Unternehmen jedoch das Kundenerlebnis maximieren, was sich erheblich auf das Gesamtwachstum auswirken wird. 

WIE BIG DATA ANALYTICS E-COMMERCE VERÄNDERN 

Die riesigen Datenmengen, die verarbeitet und analysiert werden müssen, um die Vorteile des E-Commerce nutzen zu können, sind eine der größten Herausforderungen, die die Informationsrevolution mit sich bringt. Das Analysieren und Sinnvollmachen riesiger Informationsmengen ist das Hauptziel der Big-Data-Analyse, die darauf abzielt, die Entscheidungsfindung zu verbessern. Sazu zeigte einen Kompromiss zwischen Big Data und seinen Analysefähigkeiten auf, wobei das optimale Gleichgewicht vom Grad des Analysepotenzials abhängt. Die Studie zeigte, dass die Analysefähigkeit eines Unternehmens den Einfluss von Big Data auf die Bruttomarge und das Umsatzwachstum verstärkt. Laut Gopal et al. kann die Big-Data-Analyse die Zuverlässigkeit von Online-Transaktionen erheblich erhöhen, die Personalisierung verbessern, die Preisstrategie verbessern, den Umsatz steigern und Unternehmen dabei helfen, ihr Angebot an die Marktnachfrage anzupassen. E-Commerce-Unternehmen können von Big-Data-Analysen profitieren, indem sie historische Marktmuster im Lichte der aktuellen Situation untersuchen. Daher passen Unternehmen ihre Werbung an den Geschmack ihrer Kundschaft an, entwickeln brandneue Produkte, um die Bedürfnisse ihrer Käufer zu erfüllen, und stellen sicher, dass ihre Mitarbeiter den hohen Standard an Service bieten, an den sie gewöhnt sind. Aufgrund des hart umkämpften Charakters des Sektors war der E-Commerce schon immer datenhungrig. Oxylabs hat sich dafür entschieden, das wechselnde Interesse an Online-Scraping und anderen Datenerfassungsmethoden zu untersuchen. Demnach hat sich Web Scraping im E-Commerce-Geschäft fest etabliert, mehr als drei Viertel (75.7 %) der Unternehmen nutzen es im Alltag. Darüber hinaus haben die meisten bereits große Gewinne aus der Datenerfassungsstrategie erzielt, wobei Web Scraping das höchste Geld generiert (32.4 %).

Gediminas Rickevicius

VP für globale Partnerschaften bei Oxylabs.

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Russ Kennedy • 04. Juli 2023

Unternehmensdaten sind seit vielen Jahren eng mit Hardware verknüpft, doch jetzt ist ein spannender Wandel im Gange, da die Ära der Hardware-Unternehmen vorbei ist. Mit fortschrittlichen Datendiensten, die über die Cloud verfügbar sind, können Unternehmen auf Investitionen in Hardware verzichten und das Infrastrukturmanagement zugunsten des Datenmanagements aufgeben.