A digitalizáció és az adatalapú gazdaság korában közhelyszámba megy méltatni a big data technológiákon alapuló, vagyis az adatvezérelt megoldások fontosságát.

De e-kereskedelmi szereplőként mégis mi pontosan az adatok szerepe, és hogyan aknázhatjuk ki leghatékonyabban az adatok által biztosított előnyöket?

E-kereskedelem napjainkban

Az e-commerce, vagyis e-kereskedelmi szektor a járványidőszak nagy nyertese volt. Mint arról már korábban írtunk, hazánkban a járvány első időszakában óriásit, pár hónap alatt 43%-ot ugrott az e-kereskedelemben bonyolított forgalom. Az elmúlt 5 év legnagyobb növekedése jókorát lendített a szektor felfutásán, ami egyébként is globális trend.

Az e-kereskedelemben tehát van pénz, de pontosan emiatt a verseny is egyre fokozódik. Azok a vállalatok maradnak talpon, akik hatékonyan optimalizálják működésüket, és egyre jobb vásárlói élményeket tudnak szállítani a fogyasztóknak. A legjobban működő e-commerce vállalatok az adatalapú megoldásokban látják sikerük kulcsát.

Adatok az e-kereskedelemben

A legeklatánsabb különbség az e-commerce és a hagyományos kereskedelem között, hogy az előbbi teljes egészében a digitális térben zajlik, a szolgáltatók számára így a vásárlási folyamat során hihetetlen mennyiségű adat felvétele válik lehetővé. Ezen adatok olyan erőforrást jelentenek, ami a hagyományos, “offline” üzletek számára nem, vagy csak nehezen elérhető.

Mindeközben a 2022-ben kosárba helyezett termékek 88%-át végül nem vásárolják meg, tehát átlagosan ennyi forgalomtól esik el egy e-kereskedő. Adja magát, hogy adatok segítségével vizsgáljuk meg, végül miért nem valósulnak meg ezek a vásárlások. Annál is inkább, mert a McKinsey egy kutatása szerint az adatokat okosan felhasználó vállalatok jóval sikeresebbek, például 23-szor nagyobb eséllyel szereznek új vásárlókat, és 19-szer valószínűbb, hogy nyereségesek lesznek.

Hatékony adatvezérelt e-commerce megoldások

Az adatok felhasználásának legalapvetőbb módja az e-kereskedelemben a marketing- és forgalmi adatok elemzése. Honnan jönnek be a (potenciális) vásárlók? Melyik hirdetésekre kattintanak rá a leggyakrabban? Melyik csatorna hozza be a legtöbbet költő felhasználókat? Ezek mind olyan kérdések, amikre választ kaphatunk az egyébként is létező adatok hatékony elemzésével. A válaszok ismeretében pedig könnyen optimalizálhatóak a marketingköltések, hogy csak az igazán jól teljesítő csatornákra fordítsuk korlátos büdzsénket.

Hatékony megoldás még az ajánlások optimalizálása is. Az adatok segíthetnek felismerni és előrejelezni, hogy egy adott vásárlót mely termékek érdekelhetnek még a kínálatunkból. Az például, hogy egy fehér sportcipőre keresve jutottak el hozzánk, nem jelenti, hogy egy fekete felső nem érdekelheti őket – de hogy pontosan melyik termékeket érdemes ajánlani nekik, azt legjobban egy gépi tanuláson és mesterséges intelligencián alapuló termékajánló-rendszer használatával tudhatjuk meg. A modern megoldások természetesen automatizálják az egész folyamatot, így a weboldalunkra érkezők rögtön az őket legnagyobb valószínűséggel érdeklő termékekkel találkoznak majd.

A vásárlók alaposabb megismerését segítik a legmodernebb customer data platform (CDP), vagyis vásárlói adatplatform-megoldások. Ezek minden létező adatot begyűjtenek egy adott vásárlóról, beleértve annak márkapreferenciáit, a látogatások gyakoriságát, a termékekkel kapcsolatos érdeklődési köreit stb. Ezek az adatok különféle forrásokból érkezhetnek, például a közösségi médiából, apphasználati mintázatokból vagy akár a fizikai üzletben történt vásárlásokból. Egy CDP ezeket az információkat segít egy tető alá hozni, így nagy felbontású képet adva a vásárlók preferenciáiról.

Ugyanezen adatok ismerete nélkülözhetetlen ahhoz is, hogy igazán személyre szabott vásárlói élményt tudjunk kínálni látogatóinknak. Különösen a fiatalokra jellemző, hogy elvárják a személyre szabott akciókat és üzeneteket vásárlásaik során. A megfelelő adatok, és persze a belőlük bányászott érdemi információk birtokában kisebb elemekre bonthatjuk célcsoportunkat, és minden elemre célzott marketingkampányokat indíthatunk. A kampányok sikerességéről kapott adatokat persze szintén kielemezzük, így egyre finomodhat technikánk, és egyre jobban teljesítő kampányokat és termékajánlókat építhetünk.

Ha pedig már igazán dörzsölt adatvezérelt e-kereskedőkként működünk, kiterjeszthetjük az adatok felhasználását: külön árazást szabhatunk meg például egyes vásárlók vagy vásárlói csoportok preferenciái szerint, így elősegítve, hogy minél több vásárlás valósuljon meg. De az ügyfélszolgálat teljesítményét is jelentősen javíthatja, ha megfelelő információkat kapnak a vásárlóról, aki épp segítséget kér tőlük. Sőt, múltbéli adatok alapján jövőbeni trendeket és a kereslet változását is előrejelezhetjük, ezzel tovább optimalizálva e-commerce weboldalunk működését!