Comprensión de los clientes con big data

¿Qué es exactamente Big Data y por qué es importante?

Big data es un término que se utiliza para describir grandes volúmenes de datos, tanto en formas estructuradas como no estructuradas. Este gran volumen de datos es recopilado por las empresas a diario pero más que el volumen de los mismos, lo que una organización decide hacer con estos datos es lo que es importante. Big data se puede analizar para obtener información que ayude a alcanzar mejores decisiones relacionadas con el negocio y permita a los profesionales de la empresa hacer movimientos empresariales estratégicos que conduzcan al crecimiento de la empresa.

Como se mencionó anteriormente, la importancia de los big data no se atribuye a la cantidad de datos que tiene su empresa, sino a cómo actúa en función de esos datos . Aquí es donde el big data es importante. Si se analiza correctamente, puede ayudarle a identificar las causas profundas de los fallos, problemas y defectos en tiempo real, o recalcular carteras de riesgo de una sola vez, o detectar comportamientos fraudulentos antes de que esto obstaculice la eficiencia de su empresa.

Amazonia y Big Data

¿Estás pensando por qué estamos hablando de Amazon aquí?

Bueno, la razón por la que nos estamos centrando en Amazon uso de big data es porque este es el gigante del comercio electrónico que tiene más de 2,5 millones de vendedores activos actualmentey venta en el mercado digital. Sus ventas netas en los EE.UU. fueron de $280,5 mil millones en el año 2019

Además, basado en un estudio de Episerver en 2019, se encontró que el 23% de los compradores en línea van primero en Amazon para encontrar inspiración para un producto con respecto al cual tienen una pequeña idea en mente, pero están dispuestos a comprar. Statista en su informe de 2019 llegó a la conclusión de que Amazon lidera el ranking de la aplicación de compras más popular en los EE.UU. con 150.6 millones de usuarios móviles accediendo a la aplicación de Amazon en septiembre de 2019!

Todas estas estadísticas sacan una pregunta en la mente de todos – “¿Qué es lo que Amazon está haciendo con sus datos recuperados por el análisis de clientes que está haciendo que se mantenga fuerte en el mercado?”

El éxito de este gigante del comercio electrónico no ocurrió por algún accidente. Era una parte de su estrategia bien pensado y ejecutado para aprovechar los datos de la mejor manera posible para obtener valor para la empresa.

En este artículo, ¡te diremos qué y cómo!

Cómo Amazon recopila datos de clientes y los utiliza

Cuando se enfrentan a una gran variedad de opciones, los clientes pueden sentirse abrumados. Pierden la perspectiva de lo que sería la compra ideal para ellos y aquí es donde Amazon interviene para resolver el problema. Con el fin de resolver el problema que se indica aquí, los ingenieros de Amazon han escrito programas sobre big data recopilados de los clientes mientras navegan y lo utilizan para ajustar su motor de recomendación. La idea aquí es obtener este enorme volumen de datos de los clientes para construir una “vista de 360 grados ” de cada cliente.

Amazon recopila amplia información sobre cómo los usuarios interactúan con los diversos elementos de su sitio web. Rastrea su viaje desde el tipo de productos que buscan en el sitio web y lo que finalmente compran. No sólo se detiene allí. Va un paso más allá y sigue el viaje del cliente en términos de la entrega final o devolución (si alguno) de los productos. Todo el proceso es capturado por el sitio web y estos datos se utiliza para ejecutar pruebas y refinar el sitio para un rendimiento mejorado que beneficia tanto a los clientes y vendedores en la plataforma electrónica.

Para los clientes, Amazon utiliza este gran grupo de datos para modificar el sitio y los algoritmos subyacentes para mostrar los productos más relevantes que el cliente puede necesitar. Hace uso de estos datos en la creación de un sistema de recomendación personalizado. Por ejemplo, su última compra en Amazon fue un libro basado en los principios de gestión. motor de filtrado integral y colaborativo de Amazon (CFE) mantiene un registro de libros similares comprados por otros clientes y le recomienda lo mismo para la compra.

Cuando se trata de los vendedores, Amazon les proporciona datos y otras métricas que pueden ayudarles a gestionar sus propias operaciones mientras mejoran en cómo muestran la información relativa a su producto en el sitio o mientras que la publicidad. Aparte de aprovechar los datos recogidos de interacciones funcionales con el sitio y el proceso de ventas, la empresa también hace uso de los grandes datos generados a través de las interacciones de los clientes, así como grabaciones de Alexa y Echo . Los conocimientos se utilizan entonces para refinar aún más los algoritmos, el sitio web, y el proceso de ventas en general.

Cómo Amazon utiliza el Big Data para aumentar su rendimiento

En los últimos años, Amazon ha cambiado de marcha. De ser un jugador de comercio electrónico puro a un gigante que ofrece más que sólo productos, Amazon ha evolucionado cada vez que un período de transformación en la tecnología ha llegado en la industria de la tecnología. Ahora, su enfoque principal es en los big data, procesamiento de big data, y está cambiando de un minorista en línea a una empresa de big data. Hace uso de múltiples tecnologías de big data.

Pero una pregunta que plantea la curiosidad de uno sigue siendo cómo Amazon utiliza los big data para aumentar su rendimiento?

Estas son algunas de las maneras:

  • Implementa precios dinámicos para permanecer en la competencia: Usted debe haber notado que los precios de los productos cambian con frecuencia en los sitios web. Una de las razones de esto es que las plataformas de big data evalúan la voluntad de una persona de comprar. Amazon es una empresa que utiliza esta acción de precios dinámicos agresivamente cambiando el costo de un producto promedio cada 10 minutos! Los precios dinámicos conduce al crecimiento de las ventas y también genera una gran cantidad de ingresos rentables.
  • Realiza la revisión de compras y devoluciones para posibles signos de fraude: la estatura de Amazon viene con una espada de doble filo, ya que también lo convierte en un objetivo para el fraude minorista. Amazon batalla esto al recoger más de 2000 puntos de datos históricos y en tiempo real en cada orden y también hace uso de algoritmos de aprendizaje automático para descubrir posibles transacciones fraudulentas.
  • Depende de la información para dirigir los centros de cumplimiento: los almacenes de Amazon tienen un nombre especial: ‘centros de cumplimiento’. La compañía utiliza los big data para rastrear qué artículos compran más a menudo y si las acciones se están agotando. La marca también tiene una patente para ‘transporte anticipado’ también que predice lo que la gente quiere comprar antes de incluso hacer sus pedidos.
  • Anima a la gente a comprar más con cada compra que hacen: El uso de Amazon de aplicaciones de big data a través de recomendaciones de productos es conocido por los usuarios de todos los días. Ahora, con el lanzamiento de Amazon Personalize , la compañía ha proporcionado a los desarrolladores una plataforma fácil de usar y escalable que proporciona una recomendación a los usuarios en todos los dominios. Esto permite a otras empresas aprovechar la tecnología de Amazon para su base de clientes, mostrándoles opciones de mercancía desde ropa a la electrónica y más.

Cuando Amazon es capaz de hacer estos llamamientos exitosos a los clientes con selecciones personalizadas y los empuja a gastar más, las ganancias de la compañía aumentan y la gente obtiene la percepción de que es el sitio web de la compañía donde pueden comprar prácticamente cualquier cosa que puedan requerir.

Conclusión

Siempre adoptando el enfoque centrado en el cliente, Amazon comenzó su viaje proporcionando la mejor experiencia al cliente que pudo. Para lograr este objetivo, apalancó los big data recopilando, refinando y analizando para mejorar la funcionalidad del sitio y el proceso de back end. El uso de big data en Amazon es el ejemplo principal del poder de la ciencia de los datos si se utiliza con precisión. Esto también explica el requisito constante de la empresa para contratar a los mejores científicos de datos.

Si usted también está buscando una carrera en ciencias de datos, o desea mejorarse, explore el Post Graduate Program in Data Science and Business Analytics de la Escuela de Negocios McCombs de la Universidad de Texas en Austin, entregado en colaboración con Great Learning. Teniendo en cuenta la alta demanda de mejores cursos de ciencia de datos en EE.UU., este programa es preferido por muchos profesionales que quieren comenzar su carrera en este campo.

Clasificado entre los mejores programas de análisis de negocios en EE.UU., PGP-DSBA sigue “aprende haciendo pedagogía” que le permitirá construir experiencia en las herramientas y tecnologías de análisis más utilizadas

Fuente:

Video: Comprensión de los clientes con Big Data

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