2020年大数据对电商的七大影响

结合顾客和潜在客户的搜索及购买历史，可以创造更加个性化的购物体验，提高转化率和交叉销售机会。

营销会变得越来越复杂。商家将根据客户群特点发送电子邮件。例如，如果顾客只想买T恤衫，那么发送裤子的推销广告没什么用处。同样，正价商品的优惠活动对那些只买打折商品的顾客大概也不起作用。要向这两类客户营销，就需要收集数据，进行区分。

重复性任务的自动化不仅可以节省人力资源，还能改善客户体验。比如让聊天机器人充当客服，可以提高准确性和回复速度。2020年，商家应该询问每位员工的重复性任务，寻找自动化的方法。不过需要注意的是，并非所有重复性任务都必须自动化，很多都需要人为的干预。

通过设置语言和货币自动切换、简化运输流程（包括海关）和添加本地化的支付选项，商家可以用低成本打入全球市场。人工翻译也变得越来越便宜。运输平台和插件可以在结账时计算出准确的全球运输成本。

商业智能工具现在可以预测销量、优化价格和详细预测市场需求。这样商家就可以根据产品需求减少库存，开展有针对性的促销。企业不用花大价钱也能加快发展速度。商家首先要做的是获取智能平台，或者雇佣一位能用R语言或Python进行预测的机器学习专家。

营销人员将利用社交媒体网站上的大量公共数据，了解客户及其消费行为。零售商将不再依靠净推荐值和用户调查做分析，而是使用定性和定量信息。商家可以从手动分类客户和潜在客户在产品、产品类型和整个业务方面的意见开始。随着时间的推移，这些数据的积累可以让商家具备持续的洞察力。

世界各国政府正在对消费者数据的收集和使用制定严格的法律法规，包括欧洲、韩国和美国加利福尼亚等。毫无疑问，采取类似举措的国家只会更多。商家将需要增加在法律服务、员工（如数据合规官）和顾问上的花费。这可能导致市场营销力下降，客户体验也会受到负面影响。