נובמבר, חודש הקניות העולמי, עם ה- Cyber Monday, Black Friday ויום הרווקים הסיני, הפך לכזה בשנים האחרונות לא מעט בזכות השימוש הגובר בנתונים וביג דאטה בעולם הקמעונאות ובמסחר האלקטרוני בפרט.
בעידן בו הלקוחות מצפים לחווית קניה פשוטה, מהירה ופרסונלית כדי לא לנטוש, רק שימוש בנתונים יכול לתת את המענה.
ההערכה כיום היא שהיקום הדיגיטלי של הנתונים יגדל ב-61% ל-175 זטה-בייט עד 2025. המסחר האלקטרוני מייצג נתח גדול מהיקום הדיגיטלי הזה בזכות צבירת פעילות הלקוחות במדיה החברתית, שירותי מיקום גיאוגרפי, היסטוריית דפדפן האינטרנט, ועגלות קניות מקוונות נטושות.
למה משמשים הנתונים?
צבירת הנתונים האלה כשלעצמה, גדולה ומשמעותית ככל שתהיה, לא תהיה שלמה ואפקטיבית ללא תהליך הארגון והניתוח שלהם. תהליך זה מאפשר לחברות המסחר האלקטרוני להבין את התנהגות הרכישה של הלקוחות שלהן בהקשר של מגמות השוק הנוכחיות, להתאים את השיווק שלהן להעדפות הלקוחות, לפתח מוצרים חדשים העונים על צרכי הלקוח, ולספק את רמת השירות שהלקוחות מצפים לה.
באמצעות ניתוח ביג דאטה, יכולות חברות המסחר האלקטרוני לבסס מבט של 360 מעלות על הלקוח. תצוגה המאפשרת לחברות מסחר אלקטרוני לפלח לקוחות על סמך המגדר, המיקום והנוכחות שלהם במדיה החברתית, להשתמש באסטרטגיות שיווק שונות עבור קהלי יעד שונים ולהשיק מוצרים שמדברים ישירות לקבוצות ספציפיות של צרכנים.
השימוש ב-Big Data מאפשר לייעל את התמחור, לשפר את תנועת שרשרת האספקה ולהגדיל את נאמנות הלקוחות באמצעות בניית המלצות ללקוחות על סמך היסטוריית הרכישות שלהן, ויצירת חווית קניות מותאמת אישית. כל זה באמצעות חשיפת דפוסים, מגמות ואסוציאציות מתוך הנתונים, והבנה טובה יותר של הרגלי הקנייה של הצרכנים.
איך נאספים הנתונים?
איסוף הנתונים בעולם ה-E-commerce נעשה בכמה מישורים:
- בצורה גלויה, באמצעות מועדני חבר, הרשמה למבצעים ותוכניות נאמנות.
- בצורה סמויה, באמצעות עסקאות בכרטיס אשראי, כתובות IP, כניסות משתמשים וכן באמצעות מידע מהרשתות החברתיות.
ככל שנאסף יותר מידע יכולים העסקים להשתמש בתובנות שוק כדי לנתח את דפוסי הצריכה של הצרכנים, לחזות הוצאות עתידיות ולהציע המלצות מותאמות אישית.
מה אפשר להפיק מנתונים בעולם הקניות?
- חווית קנייה משופרת – אתרים קמעונאיים עוקבים אחר מספר הקליקים לדף, המספר הממוצע של מוצרים שאנשים מוסיפים לעגלת הקניות שלהם לפני היציאה, ומשך הזמן הממוצע בין ביקור בדף הבית לרכישה. אם לקוחות נרשמים למועדון חברים או תכנית כלשהי, החברות יכולות לנתח את המידע הדמוגרפי, הגיל, סגנון החיים, ומידע סוציו-אקונומי נוסף.
נתונים אלה מאפשרים ניתוח וחיזוי התנהגות הלקוחות, בניית מערכת המלצות והתאמה אישית של הצעות המוצרים לרכישה.
- תשלום מקוון מאובטח – ניתוח ביג דאטה יכול לזהות התנהגות הוצאה לא טיפוסית או דפוס התנהגות לא אופייני ולהתריע בפני הלקוחות בזמן אמת. חברות יכולות להגדיר התראות על פעילויות הונאה שונות, כמו סדרה של רכישות שונות באותו כרטיס אשראי בתוך מסגרת זמן קצרה או מספר שיטות תשלום המגיעות מאותה כתובת IP. ניתוח ביג דאטה יכול לקבוע אילו שיטות תשלום עובדות הכי טוב עבור אילו לקוחות, ויכול למדוד את האפקטיביות של אפשרויות תשלום חדשות.
- תמחור אופטימלי והגדלת המכירות – חברות מסחר אלקטרוני משתמשות בניתוח ביג דאטה כדי לאתר את המחיר ההוגן ביותר עבור לקוחות ספציפיים וכך להגדיל את המכירות מרכישות מקוונות. צרכנים בעלי נאמנות ארוכת שנים לחברה עשויים לקבל גישה מוקדמת למכירות ולקוחות עשויים לשלם מחירים גבוהים יותר או נמוכים יותר בהתאם למקום בו הם חיים ועובדים.
- שירות לקוחות דינמי – שביעות רצון לקוחות היא המפתח לשימור לקוחות. גם חברות עם המחירים והמוצרים התחרותיים ביותר סובלות ללא שירות לקוחות איכותי. הנתונים הנאספים יכולים לחשוף בעיות באספקת מוצרים, רמות שביעות רצון לקוחות ואפילו תפיסת מותג במדיה החברתית. למעשה, ניתוח ביג דאטה יכול לזהות את נקודות הזמן המדויקות בהן השתנו תפיסת הלקוח או שביעות הרצון.
- חיזוי מגמות וביקוש – מסחר אלקטרוני תלוי במלאי המלאי הנכון לעתיד. ביג דאטה יכול לעזור לחברות להתכונן למגמות מתפתחות, לזהות אתגרים או הזדמנויות, להכין את המלאי המתאים ולתכנן קמפיינים שיווקיים סביב אירועים גדולים.
אז איזה תפקיד ממלא כל אחד ממקצועות הדאטה בעולם הקמעונאי וב-Ecommerce?
מהנדסי הנתונים – Data Engineers
מהנדסי הנתונים בעולם המסחר האלקטרוני, אחראים על בניית, ייעול ופיתוח פלפטורמות הנתונים על בסיסן יתקיים בהמשך כל תהליך הניתוח והחיזוי בחברה, והם המאפשרים למדעני הנתונים וליתר אנשי הנתונים לנתח ולחזות התנהגות על סמך הנתונים.
מהנדסי הנתונים מבטיחים שכל הנתונים החשובים נאספים, מעובדים וזמינים לארגון ומאפשרים הפקת דוחות ופתרונות ניתוח התומכים בהחלטות העסקיות הקריטיות שלנו וכוללים מקורות נתונים חדשים.
הנדסת הנתונים היא גם המאפשרת את כל יכולות החיפוש בתוך הנתונים, יכולת שהשתפרה מאד בשנים האחרונות ומאפשרת כיום לא רק למצוא מילת חיפוש מדויקת, אלא גם על פי מלים נרדפות וביטויים דומים
מוזמנים לצפות בסרטון פרויקט גמר בנושא E-Commerce של בוגרי מסלול Big Data Engineer
מפתחי הבינה העסקית – BI Developers
מפתחי הבינה העסקית מפתחים מערכות וכלים תומכי החלטה ומוסיפים למערכי הנתונים שכבה נגישה יותר לשליפת מידע וביצוע שאילות אפקטיביות.
כלי ה-BI עוזרים לקמעונאים לארגן, לנתח ולהתאים נתונים עסקיים מרחבי החברה ומאפשרים גם הפקת דוחות, בניית דבשורדים, מדדי ביצועים ושיקוף מגמות המסייעים לעסקים לקבל החלטות מושכלות.
שימוש בניתוח לקוחות באמצעותכלי BI מאפשר להבין את צרכי הלקוחות, לעמוד בציפיות שלהם ולזהות הזדמנויות לשיפור. ניתוחים אלה יכולים לעזור גם ליצור מפת מסע לקוח מבוססת נתונים ותובנות לגבי האופן שבו הלקוחות מתקשרים עם מוצרים, אתרים או עסקים.
העובדה כי שוק תוכנות הבינה העסקית והניתוח העסקי העולמי צפוי להגיע ל-17.6 מיליארד דולר ב-2024, מעידה על מקומן החשוב בעולם העסקי בכלל ובתעשיית הקמעונאות באופן ספציפי.
האנליסטים – Analysts
האנליסטים העסקיים בעולם המסחר האלקטרוני חוקרים, מנתחים ומפרשים ביצועים קמעונאיים מקוונים עבור אתרי אינטרנט וחנויות מסחר אלקטרוני. הם מזהים תחומים לשיפור במכירות ושיווק מקוונים בהתבסס על ביצועי מכירות, ניתוח תעבורת אינטרנט, דירוג מנוע חיפוש ועוד.
מסע הלקוח אינו קו ישר אלא זיג-זג בין ערוצים ממחקר לרכישה. הדרך היחידה להתמודד עם מסע הלקוח וליצור חוויות טובות יותר היא להשתמש ב-Big Data. פתרונות ניתוח נתונים יכולים לעזור לקמעונאים לענות על שאלות כגון: היכן הלקוחות מחפשים מידע על המוצר? איפה אנחנו מאבדים אותם? מהן הדרכים היעילות ביותר להגיע אליהם ולחייב אותם לרכוש?
האנליסטים מזהים הזדמנויות עסקיות שייצרו יותר משאבים עבור העסק, יניעו לקוחות פוטנציאליים ויגדילו את הרווחיות שלו והם מסייעים למקבלי ההחלטות בפיתוח מוצרי מסחר אלקטרוני ואסטרטגיות עסקיות מקוונות.
מדעני הנתונים –Data Scientists
Data Science הוא אחד הענפים המשמעותיים יותר בעולם הE-commerce. מדעני הנתונים מוסיפים למעשה את שכבת החיזוי על גבי הניתוח שעושים האנליסטים. יכולת חיזוי התנהגות הלקוחות ובניית מנועי המלצה המושתתים על יכולת זו הן שמאפשרות חווית משתמש פרסונלית, יצירת קמפיינים ממוקדים והתאמה של המלצות המוצרים – לצרכנים.
אלגוריתמים המנתחים מגמות במדיה חברתית ובגלישה באינטרנט מסוגלים לחזות את הדבר הגדול הבא בשוק הקמעונאי. ניתוח חיזוי יכול לעזור לחברות לפתח אסטרטגיות חדשות למניעת נטישת עגלת קניות, להפחית את זמן הרכישה ולהתאים לטרנדים מתחילים. בנוסף, חברות מסחר אלקטרוני משתמשות בנתונים אלה כדי לחזות במדויק את צרכי המלאי עם שינויים בעונתיות או בכלכלה.
טכניקות של מדע הנתונים ולמידת מכונה (כגון רשתות נוירונים עמוקות) משמשות גם לזיהוי ומניעת הונאות עסקיות שהפכו לבעיה מרכזית עבור חברות, עם הצמיחה הגדולה של עסקאות מקוונות.
שימוש נוסף במנגנוני האופטימיזציה והחיזוי שמפתחים מדעני הנתונים הוא תמחור נכון המבוסס על ניתוח נתונים ממקורות רב-ערוציים והגדרת גמישות המחירים, מיקום הלקוח, יחס הקנייה של הלקוח, עונת הרכישה והתמחור של המתחרים.
שימוש ב-Data Science בקמעונאות יכול לעזור להגדיל את הרווחים מבלי להפעיל מבחני A/B. בעזרת מדע הנתונים, אנו יכולים להציע הצעות מותאמות אישית לפלחי לקוחות שונים ולבצע מכירות צולבות -Cross selling (המלצה ללקוחות על מוצרים משלימים לרכישתם) או upselling (מתן אפשרות ללקוחות לקנות מוצר יוקרתי וטוב יותר מזה שרצו)
נסכם ונאמר –
כל הארגונים העסקיים ואלה הפועלים בעולמות ה-E-commerce בפרט, נשענים על נתונים ועל טכנולוגיות נתונים מתקדמות. כולם זקוקים לנתונים ותובנות יקרי ערך לצורך תפקוד ושיפור הפעילות העסקית שלהם ומכאן – שכולם זקוקים לאנשי דאטה. מהנדסים, מדענים, אנליסטים ואנשי BI.
לכל אחד מאנשי הדאטה תפקיד בעל משקל ומשמעות בתהליך הפיכת הנתונים – לתובנות ובתהליכי הייעול, השיפור והאופטימיזציה של הארגון.
“פתרונות לאתגרים של עתידנו מתקשרים יותר ויותר למדעי הנתונים ולנתונים” אמר פרסיס דרל, דיקן הפקולטה להנדסה, אונ’ סטנפורד.
עולם הנתונים מציע לעוסקים בו משמעות יומיומית אמיתית, התמודדות עם אתגרים מרתקים, שליטה בטכנולוגיות חדשניות ופורצות דרך, והזדמנות להשפיע על ההווה – ועל העתיד של כולנו.
