La utilidad real del Big Data en Ecommerce

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El impacto de todo lo que se encuentra bajo el paraguas del Big Data en Internet abarca múltiples aplicaciones. En la mayor parte de las ocasiones se relacionan sus usos con las redes sociales, donde la riqueza de las interacciones entre los usuarios genera cantidades ingentes de información que puede ser procesada con diferentes fines. Sin embargo, las aplicaciones en comercio electrónico también pueden resultar muy jugosas, siempre y cuando se cuente con la tecnología y la visión adecuadas.

En el caso del ecommerce el principal factor a tener en cuenta es que el objetivo siempre está muy claro: La conversión añade un elemento de concreción que no es tan fácil de encontrar en otros actores de Internet (p.ej. en el caso de las redes sociales los objetivos pueden ser diversos, pero nunca tan concretos). Este punto se alinea perfectamente con una toma de decisiones basada en datos bien estructurados, y cuantos más mejor. La organización de la información proveniente de los diversos agentes involucrados en el negocio (sistema de gestión de inventario, CRM, proveedor de email, sistema de recomendaciones, datos offline, campañas de marketing…) resulta clave, así como su correcta integración y análisis. Tratándose en el caso más normal de cantidades grandes de datos, las tecnologías de almacenamiento y análisis asociadas al Big Data pueden ser de gran ayuda.

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¿Cuál es la utilidad real del Big Data en Ecommerce?

Todo esto lleva a una toma de decisiones basada en los datos, una característica deseable en cualquier negocio, pero que cobra especial interés cuando se goza de una cantidad elevada de información que incluso puede ser visualizada y analizada en tiempo real, y que se actualiza constantemente a alta velocidad. En muchos casos, las decisiones de los retailers online se basan en impulsos o intuiciones basadas en la experiencia que, aunque en muchos casos puedan resultar acertadas, resultarían mucho más efectivas si pudieran contrastarse con los verdaderos datos del negocio. La posibilidad de realizar analítica de Big Data en el tiempo adecuado permite ahorrar costes y muchos ensayos de tipo «prueba y error» como los test A/B.

Aunque se encuentra dentro de la analítica de negocio mencionada anteriormente, la Analítica Web merece una distinción aparte por tratarse de una aplicación puramente Big Data y que tan relacionada está con el núcleo del Ecommerce. El registro de los datos de navegación de los usuarios ofrece unas posibilidades fuera de toda duda para el conocimiento del negocio. Sin embargo, aún puede avanzarse mucho más en la explotación que se hace de estos datos, que actualmente se limita a el almacenamiento y la visualización (normalmente KPIs contenidos en dashboards e informes). Si se empiezan a aplicar en este dominio las herramientas de análisis automático e integración de datos asociadas al Big Data las posibilidades son infinitas.

Una de las aplicaciones inteligentes derivada de la Analítica Web que ya se está aplicando con éxito en Ecommerce son los Sistemas de Recomendación. Tomando como base la navegación de los usuarios, complementada con las diversas acciones que pueden realzarse en la web (añadir al carrito, compra, like, comentarios…) se generan perfiles personalizados para adecuar la oferta de productos en las diferentes componentes del sitio de tal manera que se aumente la probabilidad de conversión. Hoy en día casi todos las tiendas online importantes cuentan con tecnología inteligente de recomendación.

Existen otras aplicaciones del Big Data relacionadas con el comercio electrónico, sobre todo en lo relativo a la explotación de los datos de navegación de los usuarios (Behavioral Targeting, emails personalizados, seguimiento del abandono de carrito, retargeting…). Estas y otras muchas aún por llegar ofrecen un espectro de aplicación muy interesante para mejorar el negocio. El Ecommerce basado en un análisis avanzado de los datos es hoy una realidad para muchos actores de éxito, y se acentuará su protagonismo en los próximos años a medida que las tecnologías de Big Data se vayan implantando como servicios asequibles para la mayoría.

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