Grundsätzlich bezeichnet der Begriff „Big Data“ einerseits die riesige Menge an nutzbaren Daten, die zur Verfügung steht, und andererseits auch den Nutzen, der sich aus diesen Daten auch im E-Commerce ziehen lässt. Heutzutage lassen sich im E-Commerce viele nützliche Daten über die User generieren, dank Cloud-Lösungen problemlos speichern und u.a. durch KI-Funktionen interessant nutzen.

Doch welche Daten sind im E-Commerce besonders interessant und wie lässt sich Big Data so nutzen, dass Ihr Online-Shop erfolgreicher wird?

Big Data und Smart Data

Es genügt nicht, einfach nur Daten zu sammeln. Denn mit grossen Daten allein lässt sich noch nicht viel anstellen. Die Daten müssen so verarbeitet werden, dass sich Korrelationen und Muster erkennen lassen. Die zielgerichtete Analyse der Daten nennt man „Data Mining“, das Ergebnis daraus „Smart Data“. Auch Machine Learning kann dabei helfen, Big Data für relevante Use Cases im E-Commerce aufzubereiten.

Die jeweiligen Use Cases sind Ihnen als Konsument bestens bekannt. Wenn Ihnen in einem Online-Shop beispielsweise Empfehlungen für interessante Produkte gegeben werden, sind es aus dem gesammelten Big-Data-Komplex Informationen zu geklickten Links, in den Warenkorb gelegten Produkten und der Verweildauer des Users, die verwendet werden.

Weitere Use Cases im E-Commerce

In grösseren Online-Shops steht dem User in der Regel eine Filter-Funktion zur Verfügung. Der Kunde hat zum Beispiel die Möglichkeit, sich aus einer bestimmten Kategorie ausschliesslich rote Kleidungsstücke anzuzeigen. Auch für diese Funktion wird auf Big Data zurückgegriffen. Die grosse Datenmenge bezieht sich in diesem Fall auf die zahlreichen Produktbilder, die auf dem Server abgelegt sind. Hier lassen sich Farben und Farbanteile extrahieren, um in der Filter-Funktion mit Farbwerten arbeiten zu können.

Für eine sinnvolle Verwendung von Big Data sind also Verfahren wie Data Mining und Machine Learning ausgesprochen wichtig. Wenn Sie Fragen zu diesem Themenkomplex haben, können Sie gerne Kontakt mit uns aufnehmen!