“Thương mại điện tử dựa trên Dữ liệu lớn” là thuật ngữ dùng để chỉ việc ứng dụng các công nghệ dữ liệu lớn nhằm nâng cao hiệu quả, hiệu suất và lợi nhuận của các doanh nghiệp thương mại điện tử. Đây là một khái niệm tương đối mới trong lĩnh vực thương mại, nhưng đang phát triển với tốc độ bùng nổ. Việc thu thập lượng dữ liệu khổng lồ đã giúp các doanh nghiệp đưa ra những quyết định sáng suốt hơn về khách hàng và sản phẩm của mình mà không cần dựa vào trực giác hay phỏng đoán.
Lợi ích là vô cùng đa dạng: dữ liệu lớn có thể giúp bạn tìm ra những gì mọi người mong muốn ngay cả trước khi chính họ nhận ra điều đó; nó có thể chỉ ra những chiến dịch tiếp thị nào mang lại hiệu quả cao nhất cho doanh nghiệp của bạn; nó có thể cung cấp cái nhìn sâu sắc về số tiền công ty bạn thu được từ mỗi khách hàng, và nó có thể giúp bạn dự đoán khi nào tình hình bắt đầu có vấn đề để bạn có thể khắc phục trước khi chúng trở thành những vấn đề nghiêm trọng. Tất cả những điều này đã giúp nhiều doanh nghiệp tăng doanh thu đồng thời giảm chi phí thông qua việc cải thiện hoạt động và nâng cao lợi nhuận.
Dữ liệu lớn hỗ trợ thương mại điện tử như thế nào?
Có một số cách mà dữ liệu lớn giúp các doanh nghiệp thương mại điện tử phát triển, bao gồm:
1. Dữ liệu lớn giúp bạn dự đoán hành vi của khách hàng
Khi điều hành một doanh nghiệp, điều quan trọng là phải nắm rõ hành vi của khách hàng để đảm bảo họ có được trải nghiệm tốt nhất từ công ty của bạn. Vấn đề là phần lớn các doanh nghiệp không có đủ dữ liệu về khách hàng để dự đoán hành vi của họ trong tương lai. Điều này có nghĩa là nếu một khách hàng mua một sản phẩm rồi sau đó quyết định không mua thêm bất kỳ sản phẩm nào khác từ công ty của bạn, bạn sẽ không thể biết được điều này trừ khi chính khách hàng đó thông báo cho bạn hoặc có người khác báo cáo lại (điều này có thể dẫn đến những phản hồi tiêu cực).
Bằng cách sử dụng phân tích dữ liệu lớn, các doanh nghiệp có thể xác định chính xác hành vi của khách hàng mà không cần có bất kỳ thông tin nào về họ từ trước. Họ cũng có thể tận dụng những hiểu biết về hành vi khách hàng này để đưa ra các quyết định sáng suốt hơn về chiến dịch tiếp thị nào mang lại hiệu quả cao nhất và sản phẩm nào nên được quảng bá vào những thời điểm cụ thể trong năm.
2. Dữ liệu lớn giúp tăng lợi nhuận của bạn thông qua việc nâng cao năng suất
Một lợi ích khác của phân tích dữ liệu lớn là nó cho phép các doanh nghiệp nâng cao năng suất đồng thời giảm chi phí bằng cách tối ưu hóa hoạt động và tăng lợi nhuận thông qua các quy trình ra quyết định hiệu quả hơn. Ví dụ, nhiều cửa hàng thương mại điện tử sử dụng phần mềm mô hình hóa dự đoán như Google Analytics hoặc Shopify Insights vì những công cụ này cho phép họ theo dõi mọi loại chỉ số liên quan đến lưu lượng truy cập trang web, bao gồm tỷ lệ thoát, thời gian ở lại trang web, thời lượng phiên trung bình, tỷ lệ chuyển đổi, v.v.
Những công cụ này giúp các nhà bán lẻ trực tuyến có thể biết được nguồn truy cập của khách truy cập (từ các công cụ tìm kiếm), thời điểm họ truy cập (theo giờ), thời gian họ ở lại trang web trước khi rời đi (thời lượng phiên truy cập), v.v.
Thông tin này có thể giúp quyết định cách tiếp thị hiệu quả nhất cho cửa hàng và những sản phẩm nào cần quảng bá.
3. Phân tích Dữ liệu Lớn có thể giúp bạn dự đoán các xu hướng trong tương lai
Một trong những lợi ích quan trọng nhất của phân tích dữ liệu lớn là nó cho phép các doanh nghiệp dự đoán các xu hướng trong tương lai thông qua việc phân tích dữ liệu quá khứ, được gọi là mô hình hóa dự đoán. Ví dụ, một nhà bán lẻ trực tuyến có thể muốn biết liệu người dùng truy cập trang web của họ thông qua các công cụ tìm kiếm hay các nền tảng mạng xã hội như Facebook và Twitter. Nếu đúng như vậy, họ có thể sử dụng thông tin này để quyết định liệu trang web của mình có nên được tối ưu hóa cho các trang kết quả tìm kiếm (SERPs) hay không.
Ngoài ra, nếu khách hàng truy cập từ các nền tảng mạng xã hội như Facebook thay vì các công cụ tìm kiếm, thì rất có thể họ quan tâm đến việc xem hình ảnh hơn là đọc nội dung văn bản trên trang web của bạn. Do đó, bạn nên thiết kế trang web với nhiều hình ảnh và video thay vì các liên kết văn bản; điều này cũng sẽ giúp tăng tỷ lệ chuyển đổi vì người truy cập sẽ có trải nghiệm tốt hơn khi ghé thăm trang web của bạn!
Phần mềm mô hình hóa dự đoán có thể giúp các nhà bán lẻ xác định chiến dịch tiếp thị nào mang lại hiệu quả cao nhất dựa trên các mẫu hành vi của khách hàng — và các thuật toán này thậm chí còn có thể cho bạn biết những khách hàng đã ghé thăm các cửa hàng khác trước khi mua hàng trực tuyến!
4. Phân tích Dữ liệu Lớn giúp bạn tìm kiếm các thị trường và khách hàng mới
Khả năng phân tích lượng lớn dữ liệu khách hàng giúp các doanh nghiệp có thể tìm kiếm các thị trường và khách hàng mới trên toàn thế giới — mà trước đó chưa từng có bất kỳ liên hệ nào với họ!
Ví dụ, một chuỗi cửa hàng bán lẻ có thể nhận thấy rằng thị trường quần áo trẻ em tại Vương quốc Anh rất tiềm năng, nên họ có thể quyết định mở một cửa hàng tại đó. Sau đó, họ có thể sử dụng phần mềm phân tích dữ liệu lớn để xác định những khách hàng nào vừa mua quần áo trẻ em trực tuyến vừa mua tại các cửa hàng truyền thống, từ đó nhắm mục tiêu đến họ thông qua các chiến dịch quảng cáo!
5. Phân tích dữ liệu lớn giúp bạn tìm ra các sản phẩm và dịch vụ mới
Phần mềm phân tích dữ liệu lớn có thể giúp bạn tìm ra những sản phẩm và dịch vụ mới mà doanh nghiệp của bạn có thể cung cấp mà không cần phải có bất kỳ liên hệ nào trước đó với khách hàng tiềm năng!
Ví dụ, một công ty có thể muốn đưa một loại sản phẩm hoặc dịch vụ hoàn toàn mới vào danh mục sản phẩm của mình, nhưng họ không biết sản phẩm đó sẽ hoạt động ra sao. Vì vậy, thay vì tiến hành nghiên cứu thị trường quy mô lớn về mặt hàng độc đáo này, họ chỉ cần nhập dữ liệu vào phần mềm phân tích dữ liệu lớn của mình và xem kết quả thế nào! Bằng cách này, họ sẽ có thể đưa ra quyết định sáng suốt về việc liệu sản phẩm này có đáng để đầu tư hay không — mà không cần phải tốn thời gian nghiên cứu trước về vấn đề đó!
Cách thu thập dữ liệu lớn cho thương mại điện tử.
“Web Scraping Big Data eCommerce” là quá trình trích xuất dữ liệu từ một trang web. Mục tiêu chính của quy trình này là thu thập thông tin có thể được sử dụng cho các mục đích tiếp thị. Với sự hỗ trợ của “Web Scraping Big Data eCommerce”, bạn có thể trích xuất thông tin về khách hàng hiện tại và khách hàng tiềm năng. Điều này không chỉ giúp xây dựng cơ sở dữ liệu mà còn cung cấp cho bạn những thông tin phân tích hữu ích.
Tại sao tôi nên sử dụng công nghệ thu thập dữ liệu web (Web Scraping) cho dữ liệu lớn trong thương mại điện tử?
Việc thu thập dữ liệu từ web có nhiều ưu điểm so với các phương pháp thu thập dữ liệu khác, chẳng hạn như nhập liệu thủ công hoặc sử dụng các công cụ phần mềm. Phương pháp này mang lại kết quả chính xác hơn so với các phương pháp khác. Việc thu thập dữ liệu từ web trong lĩnh vực thương mại điện tử với khối lượng dữ liệu lớn mang lại nhiều lợi ích. Trong đó bao gồm:
An toàn
Các công cụ thu thập dữ liệu web là an toàn vì chúng không truy cập bất kỳ thông tin cá nhân nào từ các trang web mà chúng thu thập dữ liệu, do đó không có nguy cơ bị chủ sở hữu trang web cấm truy cập hoặc tài khoản của bạn bị tạm ngưng nếu bạn sử dụng công cụ thu thập dữ liệu web trên tên miền của mình.
Nhanh
Tốc độ của các công cụ thu thập dữ liệu web phụ thuộc vào số lượng yêu cầu mà chúng có thể gửi cùng lúc đến các trang web khác nhau. Việc sử dụng cơ chế luân phiên proxy với các proxy dân dụng cho phép bạn thực hiện hàng nghìn yêu cầu đồng thời mà không bị các trang web chặn truy cập.
Hiệu quả
Hầu hết mọi người đều cho rằng việc thu thập dữ liệu lớn trong thương mại điện tử đòi hỏi phải có các thiết bị phần cứng đắt tiền. Điều này không đúng, miễn là bạn chọn các công cụ thu thập dữ liệu chất lượng tốt thay vì các công cụ miễn phí. Các công cụ thu thập dữ liệu web miễn phí hoặc chất lượng thấp có thể không hoạt động đúng cách do số lượng truy vấn bị giới hạn.
Dễ sử dụng
Trích xuất dữ liệu từ web là một quy trình đơn giản và bất kỳ ai có kiến thức cơ bản về lập trình máy tính đều có thể thực hiện được. Hơn nữa, ngay cả những người mới bắt đầu cũng có thể sử dụng phương pháp này. Nhiều công ty đã phát triển và phát hành phần mềm trích xuất dữ liệu từ web của riêng mình, giúp người dùng dễ dàng thực hiện công việc mà không cần nhiều kiến thức kỹ thuật để bắt đầu.
Hiệu quả về chi phí
Nhiều công ty cung cấp các dịch vụ miễn phí để thu thập dữ liệu từ các trang web khác nhau trên internet, bao gồm Facebook, Twitter, v.v. Tuy nhiên, các dịch vụ miễn phí này có những hạn chế, chẳng hạn như số lượng truy vấn hàng ngày bị giới hạn hoặc thậm chí có giới hạn theo giờ, khiến chúng kém hiệu quả hơn so với các dịch vụ trả phí về lâu dài.
Luân phiên sử dụng các proxy dân cư để thu thập dữ liệu lớn từ các trang thương mại điện tử.
Khi bắt đầu hành trình khám phá dữ liệu lớn, đừng quên trang bị cho mình một hệ thống quản lý proxy dân dụng luân phiên. Tốt nhất, bạn nên chọn một hệ thống dễ sử dụng và cho phép bạn thay đổi vị trí ngay lập tức. Nhờ đó, bạn có thể nhanh chóng thu thập dữ liệu tại chỗ từ bất kỳ đâu trên thế giới.
Hãy truy cập trang sản phẩm proxy dành cho người dùng cá nhân của IPBurger và sẵn sàng khai thác dữ liệu lớn ngay hôm nay.
