大数据对在线零售商的好处
Posted: Mon Mar 17, 2025 6:57 am
大数据已经成为21世纪在线零售商成功的关键。
马特·伯特伦
马特·伯特伦
6 分钟阅读
零售行业大数据
数据分析是指从大型数据集中提取有用信息以揭示隐藏模式、市场趋势、客户偏好等的过程。数据分析的好处是，它允许企业主从信息中获得有价值的见解，从而使最有效的电子商务企业从大数据分析中受益，这有助于他们了解客户 立陶宛电话号码数据 以及预测市场趋势并促进销售。大数据分析在电子商务市场中具有优势的原因可以解释。
内容
个性化体验
预测零售需求
增加销售额
管理欺诈
客户服务
供应链可视性
减少购物车放弃率
安全的网上支付
个性化体验
现在，任何规模的电子商务商店都可以跟踪访客的偏好。因此，可以根据个人习惯展示产品并根据个人需求进行定制。确实可以根据以前的行为生成促销和推荐。因此，您可以期待转化率和保留率的提高。作为奖励，它揭示了多种追加销售和交叉销售的可能性。亚马逊已经完善了这种做法，其他公司可以效仿。
预测零售需求
除大数据外，一些算法还会分析社交媒体和网页浏览趋势，以预测零售业的下一个大热点。有趣的是，天气是预测需求的最重要数据点之一。包括沃尔格林和潘婷在内的多家零售商都与天气频道合作，确保他们的产品推荐能够根据天气模式进行量身定制。随着湿度的增加，沃尔格林和潘婷营销和推广防毛躁产品，力争在女性寻找防毛躁产品的时期提高销量。过去两个月，沃尔玛潘婷产品的销量增长了 10%。此外，该公司在护发类别的销售额增长了 4%。在一年中的不同时间，营销人员使用零售预测和零售预计来最有效地规划资源。
增加销售额
电子商务零售商通过定制推荐和优惠券来满足客户的需求，从而从大数据中获益。由于这种个性化的客户体验，公司获得了更多的流量，利润也增加了。此外，提供全面的产品评论将有助于买家购买最好的商品。就像Overview.io如何帮助消费者比较产品，并提供最值得购买的商品的详细评论。使用此类数据还可以帮助电子商务企业开展更有效的营销活动，提供合适的优惠券，并提醒客户他们的购物车中仍有商品。
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管理欺诈
增加数据集的大小有助于更有效地检测欺诈行为。正确的基础设施将通过实时检测欺诈行为来提高盈利能力。因此，您将能够实时检测欺诈行为并在更安全的环境中开展业务。大多数在线零售商需要根据欺诈模式处理其销售交易，以检测欺诈行为。如果近乎实时地完成，那么可能已经来不及抓住欺诈者了。
客户服务
网站的客户服务体验是导致客户流失的主要原因之一。因此，除了使用人工智能驱动的客户洞察来改变其客户体验之旅之外，电子商务零售商 Glossier 还在使用人工智能来改善其客户服务。该公司的销售团队使用数据分析发现，由于退货量异常激增，许多产品退货都是由于同款口红的浅色被换成了同款口红的深色。鉴于此，该公司能够改进公司网站上该特定产品的颜色匹配，以防止将来出现任何混淆。因此，他们还通过私人消息直接联系了客户，从而提高了留存率。
供应链可视性
Mehra 表示，零售商可以使用大数据分析为客户提供订单可用性和状态信息。他写道，商业、仓储和运输功能之间以及与供应链中的任何第三方系统之间的沟通非常重要。“通过一次进行小幅更改，可以最好地实现此功能。”
马特·伯特伦
马特·伯特伦
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数据分析是指从大型数据集中提取有用信息以揭示隐藏模式、市场趋势、客户偏好等的过程。数据分析的好处是，它允许企业主从信息中获得有价值的见解，从而使最有效的电子商务企业从大数据分析中受益，这有助于他们了解客户 立陶宛电话号码数据 以及预测市场趋势并促进销售。大数据分析在电子商务市场中具有优势的原因可以解释。
内容
个性化体验
预测零售需求
增加销售额
管理欺诈
客户服务
供应链可视性
减少购物车放弃率
安全的网上支付
个性化体验
现在，任何规模的电子商务商店都可以跟踪访客的偏好。因此，可以根据个人习惯展示产品并根据个人需求进行定制。确实可以根据以前的行为生成促销和推荐。因此，您可以期待转化率和保留率的提高。作为奖励，它揭示了多种追加销售和交叉销售的可能性。亚马逊已经完善了这种做法，其他公司可以效仿。
预测零售需求
除大数据外，一些算法还会分析社交媒体和网页浏览趋势，以预测零售业的下一个大热点。有趣的是，天气是预测需求的最重要数据点之一。包括沃尔格林和潘婷在内的多家零售商都与天气频道合作，确保他们的产品推荐能够根据天气模式进行量身定制。随着湿度的增加，沃尔格林和潘婷营销和推广防毛躁产品，力争在女性寻找防毛躁产品的时期提高销量。过去两个月，沃尔玛潘婷产品的销量增长了 10%。此外，该公司在护发类别的销售额增长了 4%。在一年中的不同时间，营销人员使用零售预测和零售预计来最有效地规划资源。
增加销售额
电子商务零售商通过定制推荐和优惠券来满足客户的需求，从而从大数据中获益。由于这种个性化的客户体验，公司获得了更多的流量，利润也增加了。此外，提供全面的产品评论将有助于买家购买最好的商品。就像Overview.io如何帮助消费者比较产品，并提供最值得购买的商品的详细评论。使用此类数据还可以帮助电子商务企业开展更有效的营销活动，提供合适的优惠券，并提醒客户他们的购物车中仍有商品。
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管理欺诈
增加数据集的大小有助于更有效地检测欺诈行为。正确的基础设施将通过实时检测欺诈行为来提高盈利能力。因此，您将能够实时检测欺诈行为并在更安全的环境中开展业务。大多数在线零售商需要根据欺诈模式处理其销售交易，以检测欺诈行为。如果近乎实时地完成，那么可能已经来不及抓住欺诈者了。
客户服务
网站的客户服务体验是导致客户流失的主要原因之一。因此，除了使用人工智能驱动的客户洞察来改变其客户体验之旅之外，电子商务零售商 Glossier 还在使用人工智能来改善其客户服务。该公司的销售团队使用数据分析发现，由于退货量异常激增，许多产品退货都是由于同款口红的浅色被换成了同款口红的深色。鉴于此，该公司能够改进公司网站上该特定产品的颜色匹配，以防止将来出现任何混淆。因此，他们还通过私人消息直接联系了客户，从而提高了留存率。
供应链可视性
Mehra 表示，零售商可以使用大数据分析为客户提供订单可用性和状态信息。他写道，商业、仓储和运输功能之间以及与供应链中的任何第三方系统之间的沟通非常重要。“通过一次进行小幅更改，可以最好地实现此功能。”