Cómo puede el Big Data ayudar a tu ecommerce

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En una entrada anterior ya comentamos algunos de los usos más populares del Big Data de forma general. Este artículo ofrece una descripción más concreta centrada en los beneficios que las tecnologías de almacenamiento y análisis de grandes cantidades de datos pueden aportar al comercio electrónico. Los datos que componen los repositorios integrados en ecommerce tienen diferente naturaleza, bien sean clasificados según el modelado de sus relaciones o según el origen de los mismos.

Encontraremos normalmente una clara división entre datos estructurados, normalmente las bases de datos de CRM y ERP, y no estructurados, como el seguimiento del comportamiento de los usuarios, componentes 2.0 como comentarios o likes, o incluso externos a la propia tienda (email, tweets, likes en Facebook, etc). Aunque es un reto integrar y analizar toda esta diversidad de información, las posibles aplicaciones que derivan de este proceso pueden resultar tremendamente ventajosas para el negocio. Algunas de estos beneficios son los siguientes:

  • Analítica web: La analítica web en ecommerce puede ayudar principalmente en la optimización procesos de compra y de la conversión, pero también ayuda a realizar un seguimiento que ayude a conocer mejor el perfil del cliente. En este sentido pueden analizarse los comportamientos a cualquier nivel beneficioso para el negocio. Algunos ejemplos son los patrones de navegación, los logins, comportamiento previo a la compra o la aceptación de promociones. La mayor parte de las tiendas confían ciegamente en tests A/B mal guiados o que sencillamente obvian variables decisivas, cuando tienen los datos sobre los que tomar una decisión al alcance de la mano.
  • Optimización de stock: La información sobre la aceptación de unos productos frente a otros, junto con el análisis del funcionamiento de estrategias de cross-selling y up-selling, cruzada con los costes de almacenaje y proveedores pueden ofrecer un insight importantísimo sobre la cantidad de productos que deben tenerse en stock. Esta información provienen de diferentes fuentes y necesita ser integrada y analizada, pero el beneficio para el negocio es innegable.
  • Oferta personalizada: La adaptación de la web al comportamiento de cada usuario de manera individualizada empieza a ser una necesidad en la optimización de cualquier tienda online. Las recomendaciones de productos adaptados al comportamiento de los usuarios debe ir más allá de los criterios simples basados en características del catálogo (similar categoría, etc), y no siempre se cuenta con un volumen de información suficiente como para relacionar productos de forma inmediata (se suelen comprar juntos, etc). Más allá de la oferta de productos personalizada , también puede modificarse el comportamiento de la web para cada uno de los usuarios en base a sus intereses. Los posibles tipos de acciones a llevar a cabo abarcan desde pedir el correo a nuevos usuarios hasta recordar los productos de un carrito abandonado y ofrecer un descuento. A este tipo de técnicas se les denomina behavioral targeting, y su profundidad se ve tremendamente beneficiada por las técnicas de análisis asociadas al Big Data.

Además de estas aplicaciones, existen otras más tangenciales pero indudablemente relacionadas con la mejora del negocio, tales como la optimización logística o el análisis de compras, aunque quizá este tipo de procesos sólo esté al alcance de las grandes corporaciones. Sin embargo no conviene perder la pista a las posibilidades de unos datos cada vez más accesibles y sencillos de almacenar.

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Fuentes:

http://www.practicalecommerce.com/articles/3945-4-Ways-Big-Data-Can-Help-Ecommerce-Merchants-
http://www.practicalecommerce.com/articles/3876-Understanding-Big-Data-For-Ecommerce
http://www.bigdatalandscape.com/news/why-big-data-is-a-must-in-ecommerce
*Imagen bajo licencia cc por http://www.flickr.com/photos/pnnl

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