Cómo aprovechar el big data en e-commerce

El e-commerce no deja de crecer y, con él, la necesidad de profesionales que sepan sacar provecho de los datos. Por eso, tecnologías como el big data han supuesto una auténtica revolución en este ámbito.

Dominar los ecosistemas de datos y los CRM puede ser un factor diferencial para la competitividad de las empresas, razón por la que el Curso en Big Data, el Curso en E-Commerce y el Curso en E-commerce y Marketing Digital en Canarias centran buena parte de su plan de estudios en estas áreas. A continuación, veremos cuáles son las claves del big data en el comercio digital.

Qué es el big data y cómo ayuda al comercio electrónico

En primer lugar, ¿qué es el big data? Este término hace referencia a conjuntos de datos extremadamente grandes y complejos que son difíciles de gestionar con las técnicas habituales de procesamiento. Su aprovechamiento se ha convertido en una de las tendencias de e-commerce que han experimentado mayor auge en los últimos años.

Según Statista, una cuarta parte de las compras que se realizan en España ya son a través de Internet. Esto supone una cantidad ingente de datos que los comercios pueden utilizar para extraer información relevante de sus clientes y, con ella, tomar decisiones comerciales de cara a mejorar la experiencia de usuario, la oferta y la gestión. Estas son algunas de las ventajas de su uso:

• Personalización de la experiencia del cliente: la información que se obtiene a través del análisis de datos permite al comercio personalizar la experiencia del cliente con recomendaciones de productos, ofertas específicas y contenido relevante en función de sus intereses.
• Optimización de precios y promociones: al analizar datos sobre los precios de los productos, la demanda del mercado o las tendencias de los competidores, se pueden fijar los precios dinámicamente y ofrecer promociones estratégicas.
• Gestión de inventario y cadena de suministro: esto implica analizar datos sobre la demanda del producto, los patrones de compra, los tiempos de entrega o los niveles de inventario para predecir la demanda futura, optimizar los niveles de inventario y minimizar los costes de almacenamiento y logística.
• Prevención de fraudes y seguridad: a través del análisis de patrones de comportamiento se detectan actividades sospechosas, como transacciones fraudulentas, cuentas comprometidas o actividades de hacking.
• Optimización de la experiencia del usuario: los datos también permiten optimizar el diseño del sitio web de la marca, la estructura de la información y los procesos de compra para mejorar la experiencia del usuario y aumentar las conversiones.

Cómo aprovechar los datos generados por una tienda online

Para que un comercio electrónico pueda beneficiarse del big data, hay dos aspectos fundamentales a tener en cuenta:

De dónde extraer los datos

En un mercado de e-commerce, los datos se obtienen de diversas fuentes y puntos de interacción con los clientes.

• Registro de usuarios: cuando los usuarios se registran en el sitio web o la aplicación móvil de e-commerce, proporcionan información básica como su nombre, su dirección de correo electrónico, su ubicación, etc.
• Compras y transacciones: cada vez que un cliente realiza una compra se recopilan datos sobre los productos adquiridos, el precio, la forma de pago, la fecha y la hora de la transacción. Estos sirven para comprender el comportamiento del cliente, gestionar el inventario y prever la demanda.
• Interacción del usuario con el sitio web: puede incluir información sobre las páginas visitadas, el tiempo que este pasa en el sitio, las acciones realizadas (como hacer clic en un producto o agregarlo a su cesta), etc.
• Interacciones en redes sociales: se pueden recopilar datos sobre las interacciones de los clientes con el contenido compartido en estas plataformas, como "me gusta", comentarios, etc.
• Formularios de contacto y comentarios: son secciones donde los clientes pueden dejar sus opiniones, hacer preguntas o proporcionar feedback sobre su experiencia.
• Cookies y seguimiento del comportamiento en línea: utilizar cookies y tecnologías de seguimiento permite recopilar datos sobre los sitios web visitados, las búsquedas realizadas, los anuncios vistos, etc. Estos datos se utilizan para adaptar la experiencia al usuario, ofrecerle anuncios personalizados y realizar análisis de mercado.

Cómo analizar los datos extraídos

Los datos recopilados en un e-commerce pueden tratarse de varias maneras para extraer información relevante para la empresa. Estas son algunas de las técnicas más comunes:

• Análisis descriptivo: con esta técnica los datos se resumen de manera que se puedan comprender fácilmente patrones y tendencias, como métricas de ventas, tasas de conversión, análisis de segmentación de clientes, etc.
• Análisis de cohortes: agrupa a los clientes según ciertas características o comportamientos y analiza su comportamiento a lo largo del tiempo.
• Análisis de embudo de conversión: implica el seguimiento de los pasos que los usuarios realizan desde que visitan el sitio web hasta que completan una compra (u otras acciones deseadas, como suscribirse a un boletín).
• Análisis predictivo: utiliza modelos estadísticos y algoritmos de aprendizaje automático para predecir eventos futuros o comportamientos de los clientes.
• Análisis de sentimientos: con esta técnica se analizan los comentarios y opiniones de los usuarios para identificar tendencias y patrones en sus sentimientos hacia la empresa y sus productos.
• Análisis de la competencia: se usa para monitorear y analizar el rendimiento de la competencia en el mercado: compara precios, ofertas y ventas, entre otros aspectos.

El análisis de datos está cada vez más al alcance de empresas de todos los tamaños gracias a la disponibilidad de herramientas accesibles y servicios de consultoría especializados. Con la combinación adecuada de herramientas y conocimientos, las organizaciones pueden aprovechar al máximo sus datos para tomar decisiones informadas y mejorar su rendimiento.