توظيف علم البيانات في التجارة الإلكترونية والتجزئة

0 682

الفهرس

  • تعريف مصطلح التجزئة
  • أهمية علم البيانات الضخمة
  • قواعد وأسس تحليل البيانات
  • أمثلة

 توظيف علم البيانات في التجارة الإلكترونية والتجزئة

ما المقصود بكلمة التجزئة؟

.التجزئة هي عبارة عن عملية الشراء المباشرة للمنتج من قبل المستهلك

– أهمية علم البيانات الكبيرة (Big Data):

إن تحليل البيانات الكبيرة التي تم الحصول عليها من خلال عمليات الشراء المتكررة للمستهلكين لها أهمية بالغة في القدرة على التنبؤ بالأشياء التي يحتاجها المستهلك والتي هو بحاجة لها بشكل أساسي فعلى سبيل المثال : العائلة التي لديها أطفال صغار , وكلنا يعلم أن مستلزمات الأطفال كثيرة كالحليب ,و الحفاضات  ,والمناديل ,والفيتامينات ..الخ

جميع المستلزمات التي ذكرناها سابقا هي حاجات أساسية لايمكن الاستغناء عنها والتي يقابلها صرف آلاف  الدولارات, وبالتالي فإن  كسب هذه العائلات كـ زبائن له أهمية بالغة , لذلك فإن  الشركات الرائدة والناجحة مثل الأمازون وجوجل وغيرها لديهم فريق محللين خاص يقوم بتحليل البيانات  الكبيرة  باستخدام خوارزميات خاصة تمكنهم من التنبؤ بحاجات المستهلكين , وعلى أساسها  يتم التسويق لبعض المنتجات وارسال عروض مناسبة للمستهلكين عبر بطاقات الشراء الخاصة بهم أو بإرسال رسائل نصية على أرقامهم.

وبالتالي نستنتج أن : علم البيانات له أهمية بالغة في زيادة الإمكانيات الربحية مما دفع أغلب الشركات إلى  الغوص في هذا المجال وتشكيل فريق محليين خبير ذو كفاءة علمية.

– قواعد وأسس تحليل البيانات:

  • التنبؤ باتجاهات الموضة والمنتجات الأكثر طلبا

إذا كنت تملك القدرة على التنبؤ باتجاهات الموضة في الموسم المقبل مثلا أو المنتجات الأكثر طلبا ,حيث يوجد هناك اوقات محددة يقبل فيها المستهلكين على شراء منتجات محددة بشكل كبير ,بالتالي سيكون بإمكانك  التحضير لذلك قبل وقت من خلال تأمين هذه المنتجات بأسعار مناسبة وعمل خصومات  والتسويق لها ,أما فيما يخص الموضة فهو أمر مهم جدا لما يترتب على ذلك من أرباح كبيرة.

 

  • التنبؤ بالطلب على السلع والخدمات

يجب أن تكون لديك القدرة على تحديد الأشخاص الذين يرغبون في شراء منتج معين فتقوم بوضعه في مكان تسهل عليهم مشاهدته عند عمليات الشراء .

وتحقيقا لهذه الغاية، يعمل علماء البيانات في تجارة التجزئة على جمع المعلومات عن المتسوقين لتحديد تفضيلات    الشراء الفردية وإجراء استقراء لتحديد ما قد يرغب هؤلاء المستهلكين إضافته إلى العربة.

  • تحديد المستهلكين المحتملين

التنبؤ بالمستهلكين الذين يقطنون بالقرب من مواقع البيع بالتجزئة، وتقديم صفقات لهم عبر القسيمة الإلكترونية مع إمكانية الدفع عبر الهواتف الذكية.

متاجر التجزئة تحاول بالعديد من الطرق أن تجمع أكبر قدر ممكن من المعلومات عن عمليات شراء زبائنها حتى أنها تمنح بطاقات تسمى

(loyalty card) وهي عبارة عن نقاط تضاف الى البطاقة مع كل عملية شراء ويمكن للزبون فيما بعد استبدالها  بمنتجات والهدف من هذه البطاقة هو جمع معلومات عن زبائنهم.

يساعد تجميع هذه البيانات على تحسين عملية التسويق والإعلان عن المنتجات لجذب انتباه المتسوقين .

  • تحسين التسعير

من خلال وضع العناصر ذات السعر الأعلى  في مواقع أكثر وضوحا، في حين قد يستغرق الأمر بعض البحث للعثور على شيء مشابه لمصنع أقل شهرة وبسعر أقل,هذه المحاولة الضعيفة نوعا ما تفيد في تحسين التسعير, وعلى اختلاف الزبائن فالبعض يبحث عن منتج بديل بسعر أرخص في حين أن آخرين تهمهم الجودة دون الاهتمام بالسعر .

تحسين الأسعار من السهل أن ينجز من جهة البيانات، ولكن أكثر صعوبة من جهة إرضاء الزبون.

من الشركات الشهيرة التي تعتمد مبدأ تحسين السعر في الولايات المتحدة (Staples, Home Depot, Discover, and Orbits)

أمثلة واقعية:

  • في نيويورك سلسلة محلات الآيس كريم ( Van Leeuwen’s)  تجذب الزبائن عندما تتنبأ بأنهم قريبين من المتجر, وقد ساهم  هذا البرنامج الناجح في زيادة الأرباح بنسبة  5 بالمئة.
  • طورت جوجل عدة أدوات وقامت باستخدام تقنية البلوتوث للعمل بالتنسيق مع أجهزة الإرسال المثبتة في مواقع معينة في مراكز البيع بالتجزئة التي لها دور في إرسال تنبيهات  وتقديم عروض خاصة عندما يكون الزبون على مقربة من هذه الأدوات .
  • أفضل الأمثلة في تحسين الأسعار هو  مقارنة أسعار أقراص الفيديو الرقمية التي تم بيعها من خلال موقع  أمازون الإلكتروني  حيث لاحظ مجموعة من الزبائن أن كل واحد منهم قد دفع ثمن مختلف، استنادا إلى متصفح الويب الذي كانوا يستخدمونه واعترفت شركة الأمازون بفوارق الأسعار، مدعية أنها ذلك كان جزءا من اختبار قابليتها للاستخدام، وعرضت رد الأموال لأولئك الذين دفعوا أكثر من غيرهم, ولكن الشركة  كان حريصة على أن تبقى الخوارزمية سرية.
  • بعض الذين يتلقون العروض على الانترنيت قد يدفع 70 دولارا لعنوان مباراة مهمة بالنسبة له ,في حين أن آخرين يهتمون فقط إذا كان السعر لايتجاوز 10 دولار.
  • مؤسسة (Wall Street Journal) كشفت في عام  2012 أن العمل الأهم الذي يمكن الاستفادة منه هو الموقع, بالاعتماد  على بيانات المستخدمين  الفرديين المتاحة من خلال التصفح والشراء، يتم  تهيئة  العروض المناسبة لهم.
  • صحيفة تيك تايمز : نشرت مقال لوصف خوارزمية كانت قادرة على التنبؤ بنسبة 65 % صحيحة فيما إذا كانت أغنية محددة ضمن أفضل 10 أغاني .
  • شركة جوجل تمكنت من خلال النظر في اتجاهات البحث والبيانات الجغرافية من توقع اتجاهات الموضة في الربيع لعام 2015 بدقة.

ترجمة: مهند إبراهيم ولو

 

Comments
Loading...