6 beneficios de Big Data Analytics para el comercio electrónico

El número de compradores digitales en todo el mundo alcanzó los 1920 millones en 2019, lo que representa una cuarta parte de la población mundial. Solo en Amazon, había 120 millones de productos en abril de 2019. Con un volumen tan grande de transacciones digitales en curso. No hace falta decir que el análisis de big data tiene una influencia significativa en la industria del comercio electrónico. En este artículo, destacaré 6 formas en que el comercio electrónico se beneficia del análisis de big data.

Tabla de contenidos

• ¿Qué es el análisis de grandes datos?
• Seguimiento del viaje de compra del comprador
• Experiencia personalizada
• Análisis de sentimiento del comprador mejorado
• Mejor servicio al cliente
• Precios optimizados
• Previsión de la demanda

¿Qué es el análisis de grandes datos?

El análisis de big data significa el proceso de aprovechar estos grandes conjuntos de datos para revelar patrones ocultos, tendencias de mercado, preferencias de los clientes, etc. Con la ayuda del análisis de big data, los dueños de negocios están facultados para derivar valores de la información y tomar decisiones comerciales óptimas.

En el comercio electrónico, el análisis de big data no solo ayuda a los dueños de negocios a comprender bien a los clientes. Pero también predice las tendencias del mercado y ayuda a aumentar los ingresos. Permítanme desglosar las ventajas que aporta el análisis de big data a la industria del comercio electrónico.

Seguimiento del viaje de compra del comprador

El negocio se trata de descubrir a las personas, especialmente a los clientes. En la época en que las transacciones en línea no prevalecían y la gente solo compraba en las tiendas. No era factible rastrear la información de fondo de cada cliente. Hoy en día, hay alrededor de 2.050 millones de personas que compran productos en línea. Aunque tienden a cambiar de sitio antes de realizar una compra, los datos de la actividad de navegación pueden rastrearse y analizarse.

Las herramientas de análisis de Big Data pueden rastrear el viaje de compra de los clientes. Capturan las interacciones que un usuario tuvo anteriormente con una marca, incluidos los productos vistos, los clics, las compras anteriores, etc. tienen una gran demanda recientemente, en qué época del año aumenta la demanda de ciertos productos, etc.

Experiencia personalizada

El 87% de los compradores dijo que cuando las tiendas en línea personalizan la experiencia de compra, están dispuestos a comprar más. Una vez que una empresa obtiene la información de los compradores, puede crear experiencias personalizadas que satisfagan sus necesidades.

Las estrategias de experiencia personalizada incluyen el envío de correos electrónicos personalizados a los usuarios que brindan descuentos y ofertas especiales, muestran anuncios dirigidos a diferentes grupos de personas, implementan estrategias de ventas adicionales o cruzadas para individuos, etc. El gigante de comercio electrónico más grande del mundo, Amazon, es un gran ejemplo. de utilizar el análisis de big data y la estrategia de venta cruzada para generar altos ingresos.

Al buscar productos en Amazon. las personas suelen sentirse atraídas por listas de recomendaciones como "clientes que vieron este artículo también vieron", "inspirado por su historial de navegación", "productos populares inspirados en este artículo". Estas listas de recomendaciones se generaron en base a las bases de datos de millones de compradores en línea de Amazon. Según el historial de navegación. Amazon proporciona recomendaciones personalizadas a cada comprador y esto aumenta enormemente las posibilidades de ventas exitosas. Parece una estrategia pequeña, pero el resultado es asombroso: en total, el algoritmo de recomendación de productos genera el 35 % de los ingresos acumulados de la empresa Amazon.

Análisis de sentimiento del comprador mejorado

Existe una tendencia emergente de utilizar el servicio de atención al cliente de comercio electrónico: recopilar y extraer los datos de las reseñas de los clientes. Una plataforma de análisis de datos de clientes, Yunting CEM, recopila reseñas y realiza análisis de opinión para grandes grupos. Como Unilever, Huawei, Haier. Estas empresas poseen docenas de líneas de productos y venden millones de productos en todo el mundo a través de sitios de comercio electrónico. A través de la extracción de textos y el análisis de los sentimientos subyacentes utilizando la tecnología de procesamiento de lenguaje natural, las empresas pueden saber exactamente cómo piensan los compradores sobre su producto. Por ejemplo, los especialistas en marketing de Huawei saben si los consumidores tienen opiniones positivas, neutrales o negativas sobre el diseño, la duración de la batería, el tamaño de los botones, la cámara, la funcionalidad general y muchas otras características del teléfono.

Yunting CEM también recopila datos de chat a través de plataformas de comunicación de comercio electrónico como Aliwangwang y JDdongdong. Desarrollado por las dos empresas de comercio electrónico más grandes de China: Alibaba y JingDong. Estas plataformas de comunicación se construyeron como herramientas de análisis de big data para que los propietarios de tiendas electrónicas se conecten mejor con los compradores. A través de la extracción de datos de chat, los propietarios de tiendas electrónicas pueden tener una idea inmediata de qué tan interesados ​​están sus clientes en ciertos productos, qué aspectos del producto les interesan más, etc. Por lo tanto, pueden descubrir el punto de venta de los productos y ajustar su estrategia de marketing.

Mejor servicio al cliente

¿Alguna vez has pasado por esta situación? Tenías una duda sobre un producto que acabas de encontrar en BestBuy. Se puso en contacto con el servicio de atención al cliente. Respondieron en segundos y respondieron perfectamente a su pregunta. Después de recibir el producto, quedó satisfecho y compartió esta experiencia en las redes sociales con su familia y amigos.

Parece una escena muy común, ¿verdad? Pero detrás de la superficie, se esconde un enorme potencial comercial. Según las estadísticas de Business.com, los clientes leales gastan un 67% más que los clientes nuevos, y el 72% de los que tuvieron una experiencia positiva la comparten con más de 6 personas. Un buen servicio al cliente conduce a una mayor tasa de retención, tasa de conversión y, por lo tanto, genera más ganancias.

El análisis de big data ayuda a mejorar el servicio al cliente de muchas maneras. Al monitorear la velocidad de respuesta promedio, el personal de servicio al cliente puede aumentar la puntualidad general de la respuesta; mediante el envío de cuestionarios y la recopilación de comentarios de los clientes. Proporciona información de primera mano para ayudar a mejorar la calidad del servicio y reduce la posibilidad de un mal servicio; al monitorear otros datos, como el tiempo de entrega de los productos, los propietarios de las tiendas electrónicas pueden identificar problemas en el proceso de entrega y evitar posibles problemas de transporte.

Precios optimizados

El precio es otro factor importante que impulsa las decisiones de compra en el comercio electrónico. Si los precios que establece lo mantienen competitivo o no, influyen directamente en las ventas de sus productos. En el pasado, las personas solían seguir estrategias de fijación de precios tradicionales como la regla general, el margen de beneficio de costo más margen. Sin embargo, estas estrategias de precios de la vieja escuela ya no funcionan cuando se trata de miles de millones de productos en línea.

Con las herramientas de análisis de big data, los dueños de negocios pueden ver una imagen más amplia y monitorear los precios de los competidores en tiempo real. Esto requiere un gran conjunto de datos con todos los precios de los competidores, que debe actualizarse de vez en cuando, ya que el precio de mercado siempre está cambiando.

Previsión de la demanda

Además de atender el negocio presente, es importante captar e incluso crear nuevas oportunidades en el futuro. El comercio electrónico depende en gran medida del almacenamiento. Un almacenamiento demasiado bajo conducirá a la deficiencia del producto y afectará la satisfacción del cliente, mientras que un almacenamiento excesivo puede causar costos excesivos. Para productos con una vida útil corta, esto es especialmente dañino porque el costo sería irreversible.

Big data puede ayudar a las empresas a estimar el almacenamiento futuro en función de la experiencia pasada y planificar campañas de marketing con anticipación. Según los datos históricos de ventas, los minoristas en línea pueden predecir las ventas futuras y preparar una cantidad adecuada de productos en el almacén. Usando la escucha social, pueden descubrir nuevas palabras de moda y reaccionar rápidamente para aprovechar las oportunidades de oro para hacer más ventas.

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