{"id":23329,"date":"2021-11-22T09:22:33","date_gmt":"2021-11-22T08:22:33","guid":{"rendered":"https:\/\/e-tailize.com\/blog\/einsatz-von-praediktiver-analytik-und-big-data-im-elektronischen-handel\/"},"modified":"2023-03-08T09:33:22","modified_gmt":"2023-03-08T08:33:22","slug":"einsatz-von-praediktiver-analytik-und-big-data-im-elektronischen-handel","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/e-tailize.com\/de\/blog\/einsatz-von-praediktiver-analytik-und-big-data-im-elektronischen-handel\/","title":{"rendered":"Einsatz von pr\u00e4diktiver Analytik und Big Data im elektronischen Handel"},"content":{"rendered":"\n
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Big Data hat die Welt der digitalen Intelligenz zweifelsohne revolutioniert. Das Sch\u00f6ne an Big Data, insbesondere in florierenden digitalen Branchen wie dem E-Commerce, ist, dass wir dadurch Zugang zu einer F\u00fclle von Informationen haben, die eine datengest\u00fctzte Entscheidungsfindung erm\u00f6glichen. Predictive Analytics und Big Data haben den E-Commerce ver\u00e4ndert, indem sie die Bed\u00fcrfnisse der Verbraucher in den Vordergrund stellen und den Marktpl\u00e4tzen helfen, immer einen Schritt voraus zu sein. Dies hat sich bei E-Commerce-Giganten wie Amazon und eBay als entscheidender Faktor erwiesen. In \u00e4hnlicher Weise k\u00f6nnen Big Data und pr\u00e4diktive Analysen eine wichtige Rolle bei der Umsatzgenerierung f\u00fcr Online-Unternehmen spielen.<\/p>\n\n\n\n

Was bedeutet das f\u00fcr die Zukunft der E-Retailer? Wie k\u00f6nnen Big Data genutzt werden, um bessere Gesch\u00e4ftsentscheidungen zu treffen und den Betrieb zu verbessern?<\/p>\n\n\n\n

Jeden Tag generieren wir bis zu 2,5 Quintillionen Bytes an Daten (das sind 18 Nullen!). In einem Markt, der auf Skalierung ausgelegt ist, m\u00fcssen E-Commerce-Plattformen Kunden aus verschiedenen demografischen Gruppen und geografischen Regionen anziehen. Es ist jedoch nahezu unm\u00f6glich, mit herk\u00f6mmlicher Datenverarbeitung Daten \u00fcber jeden einzelnen Kunden zu sammeln, geschweige denn zu analysieren. Hier kommt die Rolle von Big Data ins Spiel. Kurz gesagt: Big Data erm\u00f6glicht E-Commerce-Plattformen den Zugriff auf gro\u00dfe Datens\u00e4tze, die Aufschluss \u00fcber Verbraucherinformationen und -gewohnheiten geben. Diese k\u00f6nnen mithilfe innovativer Technologien und maschineller Lernverfahren analysiert werden, um Vorhersagemodelle zu erstellen.

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Was ist Big Data?<\/h2>\n\n\n\n

Unter Big Data versteht man gro\u00dfe, komplexe, unstrukturierte oder strukturierte Datenmengen, die mit herk\u00f6mmlichen Datenverarbeitungsmethoden nur schwer zu verarbeiten sind. Laut dem Branchenanalysten Doug Laney wird Big Data durch drei Komponenten definiert<\/a>: Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt. Unternehmen verlassen sich seit langem auf die Sammlung und Analyse von Daten, um ihre Gesch\u00e4fte zu f\u00fchren. Doch mit dem Wachstum des Internets der Dinge werden nun h\u00e4ufiger und detaillierter Daten gesammelt. <\/p>\n\n\n\n

Da Daten weiterhin in astronomischer Geschwindigkeit erzeugt werden, kann es kostspielig und ineffizient sein, solche gro\u00dfen Mengen an Informationen zu speichern, zu verwalten und abzurufen. Big Data behebt die Ineffizienzen in der herk\u00f6mmlichen Datenverwaltung und schlie\u00dft die L\u00fccke zwischen Unternehmen und ihren Verbraucherdaten. In der Vergangenheit hat die E-Commerce-Branche die Technologie nur z\u00f6gerlich angenommen, vielleicht weil sie noch nicht bekannt oder nicht erschwinglich war. Mit den technologischen Fortschritten in diesem Bereich haben sich Big Data jedoch zu einer praktikablen und wertvollen L\u00f6sung f\u00fcr Online-Marktpl\u00e4tze entwickelt.

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Was kann Big Data f\u00fcr den elektronischen Handel leisten?<\/h2>\n\n\n\n

Bevor die Vorteile von Big Data er\u00f6rtert werden, ist es von entscheidender Bedeutung, die Rolle der pr\u00e4diktiven Analytik auf dem Online-Marktplatz zu bestimmen. Predictive Analytics erm\u00f6glicht es E-Commerce-Plattformen, ein tieferes Verst\u00e4ndnis ihrer Kunden auf der Grundlage fr\u00fcherer Aktivit\u00e4ten und Vorlieben zu erlangen, um hochgradig personalisierte Erfahrungen und ma\u00dfgeschneiderte L\u00f6sungen zu bieten. <\/p>\n\n\n\n

Prognosemodelle basieren auf Echtzeit-Suchaktivit\u00e4ten, die das Klickverhalten, die Einkaufshistorie, Produktsuchen, Vorlieben und vieles mehr ber\u00fccksichtigen. All dies geschieht \u00fcber eine cloudbasierte Funktion, die Aktionen in Echtzeit und kontinuierlich analysiert. Auf diese Weise k\u00f6nnen die Einzelh\u00e4ndler im elektronischen Handel die aktuellsten Informationen \u00fcber ihre Verbraucher erhalten und ihre Strategien entsprechend anpassen. Mit Hilfe der Technologie des maschinellen Lernens sind diese Online-Plattformen in der Lage, den K\u00e4ufern relevante Ergebnisse und personalisierte Empfehlungen anzuzeigen.<\/p>\n\n\n\n

In einem hochdynamischen Umfeld wie dem des elektronischen Handels suchen t\u00e4glich Millionen von Nutzern nach neuen Produkten. Im vergangenen Jahr erzielte der weltweite E-Commerce-Markt einen Umsatz<\/a> von satten 4,28 Billionen Dollar<\/a>. Um gezielte Kampagnen mit Hilfe von pr\u00e4diktiven Analysen durchzuf\u00fchren, ben\u00f6tigen Unternehmen eine L\u00f6sung, die die Erfassung und Verarbeitung gro\u00dfer Mengen von Verbraucherdaten erm\u00f6glicht. Auf diese Weise k\u00f6nnen die Einzelh\u00e4ndler im elektronischen Handel einen gr\u00f6\u00dferen Markt bedienen und schneller auf neue M\u00f6glichkeiten reagieren. <\/p>\n\n\n\n

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