Маркетплейс как платформенный бизнес строит конкурентные преимущества не только на ассортименте и логистике, но и на способности превращать данные в управленческие решения и персонализированную ценность для пользователя. В условиях многостороннего рынка данные становятся «топливом» для алгоритмов, а также механизмом снижения неопределенности: платформа быстрее понимает спрос, управляет качеством предложения, выявляет мошенничество и оптимизирует издержки. При этом сами «большие данные» описываются через ключевые свойства масштаба, скорости и разнообразия: «описание больших данных основано на трех основных атрибутах данных: объеме, скорости и разнообразии» [12].
В экосистеме маркетплейса формируется несколько базовых контуров данных. Первый — поведенческие данные (clickstream): просмотры карточек, поисковые запросы, клики по фильтрам, добавления в корзину, сравнение товаров, время на странице, повторные визиты. Эти массивы отражают «намерение» пользователя и позволяют уточнять релевантность выдачи, формировать рекомендации и снижать трение в пути к покупке. На прикладном уровне для маркетплейсов Д.О. Гусевым и А.В. Батищевым фиксируется ценность таких массивов: «Продавцы используют различные источники данных, включая историю покупок, поведение пользователей на сайте, отзывы клиентов и рыночные тенденции» [4].
Второй контур — транзакционные данные: факты покупок и возвратов, цены и скидки, способы оплаты, частота и структура заказов, показатели конверсии и маржинальности. Они важны потому, что связывают интерес пользователя с экономическим результатом (выручка, валовая прибыль, LTV), а также создают основу для прогнозирования спроса и динамического управления ассортиментом. Платформенная специфика проявляется в том, что ценность создается через организацию взаимодействия разных групп участников, где данные и аналитика встроены в инфраструктуру: «Платформы опираются на облачные хранилища, возможности обработки больших данных, алгоритмы, машинное обучение для создания ценности» [14].