Er zijn veel verschillende definities van Big Data. Vraag de definitie aan Gagan Mehra en hij zal zeggen: “Data die moeilijk is om te verwerken en te analyseren door gebruik van traditionele database en software technieken.”

Big Data blijft voor velen dan ook een uitdaging. Daarom schreef Gagan Mehra voor Practical Ecommerce deze 6 manieren waarop online retailers big data kunnen gebruiken.

De vier V’s van Big Data

De uitdagingen van big data zijn samen te vatten in 4 V’s: Volume, Velocity (snelheid), Variatie en Value (Waarde).

• Volume is een uitdaging omdat veel organisaties veel meer data genereren dan waar hun systemen voor ontworpen zijn.
• Velocity (snelheid) is een uitdaging die naar voren komt als het langer duurt om data te analyseren dan dat de data gegenereerd wordt.
• Variatie is een uitdaging omdat er verschillende soorten data verwerkt moet worden om de gewenste inzichten te krijgen, zoals analyse van sociale netwerken, databases en klantenservice die allemaal een stukje van hetzelfde verhaal vertellen.
• Value (waarde) is de uitdaging om waardevolle inzichten te halen uit data. Een organisatie kan alle mogelijke data verzamelen, maar de uitdaging is om hier waardevolle inzichten uit te halen.

6 manieren waarop online retailers big data kunnen gebruiken

De meeste kleine verkopers denken dat Big Data alleen voor grote organisaties is. Omdat je als kleine verkoper echter de concurrent bent van die grote organisaties, is het net zo belangrijk dat je big data in jouw voordeel weet te gebruiken.

1. Personalisatie

Consumenten winkelen bij dezelfde winkel op verschillende manieren. Data van de verschillende momenten in het winkelen zouden real-time verwerkt moeten worden om de consument een persoonlijke ervaring te bieden, zowel op het gebied van content als van promoties.Zo wil je bijvoorbeeld je trouwe klanten niet hetzelfde behandelen als nieuwe bezoekers. De winkelervaring voor trouwe klanten moet gepersonaliseerd zijn, terwijl de ervaring voor nieuwe klanten vooral snel en ‘mooi’ moet zijn.

2. Dynamische prijzen

Als je de concurrentie aan wilt gaan met andere websites, moet je dynamische prijzen hanteren. Hiervoor moet je data gebruiken van verschillende bronnen, zoals de prijzen van de concurrentie, productverkopen, regionale voorkeuren en klantgedrag om de juiste prijs te bepalen waarbij je kunt verkopen. Grote verkopers als Amazon ondersteunen deze functionaliteit al. Als je deze uitdaging het hoofd kunt bieden zal je een enorm voordeel hebben ten opzichte van je concurrenten.

3. Klantenservice

Goede klantenservice is de basis van het succes van een e-commerce site. Maar big data heeft klantenservice tot een grotere uitdaging gemaakt doordaat elke interactie met een consument gebruikt moet worden om die klant te ondersteunen. Dit is een uitdaging waar online retailers mee om moeten gaan als ze goede klantenservice willen blijven bieden.Als een klant bijvoorbeeld al via het contactformulier op je website heeft geklaagd, en er ook over heeft getweet, is het belangrijk om deze achtergrondinformatie te hebben wanneer de klant belt. De klant zal zich hierdoor meer gewaardeerd voelen en het probleem kan waarschijnlijk sneller worden opgelost.

4. Omgaan met fraude

Grotere data sets helpen met het detecteren van fraude, maar om fraude in real-time te detecteren is de juiste infrastructuur nodig. Dit zal leiden tot een veiligere omgeving en verbeterde winstgevendheid.De meeste online retailers moeten hun verkooptransacties vergelijken met gedefinieerde fraudepatronen om deze op te vangen. Als dit niet in (bijna) real-time gebeurt kan het te laat zijn om de fraudeurs op te vangen.

5. Inzichtelijke aanvoerlijnen.

Consumenten verwachten tegenwoordig de precieze beschikbaarheid, status en locatie van hun bestellingen te weten. Dit kan voor retailers complex worden als er verschillende derde partijen betrokken zijn in de aanvoerlijn. Toch is dit een uitdaging die het hoofd geboden moet worden om de klant tevreden te houden.Een klant die een product heeft gekocht dat nog besteld moet worden, wil weten wat de status van de bestelling is. Hiervoor moeten de verkoop-, magazijn- en transportfuncties met elkaar en mogelijke derde partijen communiceren. Dit soort functionaliteit kan het best in kleine stappen worden ingevoerd.

6. Predictive analytics.

Analytics is cruciaal voor alle online retailers, ongeacht de grootte. Big Data helpt om gebeurtenissen te voorspellen voordat ze plaats vinden, ofwel “predictive analytics”. Predictive analytics wordt een steeds belangrijkere tool voor veel bedrijven.Een goed voorbeeld hiervan is het voorspellen van de omzet van een bepaald product voor het komende kwartaal. Door dit te weten kan een verkoper goede afspraken maken met leveranciers  en beter zijn voorraad bijhouden om te voorkomen dat deze op raakt.

Hebben jullie nog tips of voorbeelden voor manieren waarop online retailers big data kunnen gebruiken? Laat ze achter in de commentaren!