Blog > Big Data > Poste

6 beneficios de Big Data Analytics para el comercio electrónico

Monday, March 16, 2020

El número de compradores digitales en todo el mundo alcanzó 1.92 mil millones en 2019, que es una cuarta parte de la población mundial. Solo en Amazon, había 120 millones de productos a partir de 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 directorio

  • ¿Qué es Big Data Analytics?
  • Seguir el recorrido de compra del comprador
  • Experiencia personalizada
  • Análisis mejorado del sentimiento del comprador
  • Mejor servicio al cliente
  • Precios optimizados
  • Previsión de la demanda

 

big data analytics ecommerce

Photo de Bench Accounting en Unsplash

 

 

1 ¿Qué es Big Data Analytics?


El análisis de big data significa el proceso de aprovechar estos grandes conjuntos de datos para revelar patrones ocultos, tendencias del mercado, preferencias de los clientes, etc. Con la ayuda de la analítica 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 propietarios de negocios a comprender bien a los clientes, sino que también predice las tendencias del mercado y ayuda a aumentar los ingresos. Permítanme analizar las ventajas que el análisis de big data aporta a la industria del comercio electrónico.

 

 

2 Seguir el recorrido 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 las personas solo compraban en tiendas, no era posible rastrear la información de fondo de cada cliente. Hoy en día, hay alrededor de 2.05 mil millones de personas que compran productos en línea. Aunque tienden a cambiar entre sitios antes de realizar una compra, los datos de la actividad de navegación pueden ser rastreados y analizados.

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 pasadas, etc. Los datos permiten a los propietarios de negocios obtener la información de los compradores y comprender a los compradores en profundidad: qué les gusta y qué no les gusta, qué productos son recientemente, en qué época del año aumenta la demanda de ciertos productos, etc.

 

 

3 Experiencia personalizada


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


Las estrategias de experiencia personalizadas incluyen el envío de correos electrónicos personalizados a los usuarios proporcionando descuentos y ofertas especiales, mostrando anuncios dirigidos a diferentes grupos de personas, implementando estrategias de actualización de ventas o venta cruzada a 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 listas de recomendaciones atraen a las personas con frecuencia, como "los clientes que vieron este artículo también vieron", "inspirado en su historial de navegación", "productos populares inspirados en este artículo". Estas listas de recomendaciones se generaron en base a las millones de bases de datos de compradores en línea de Amazon. Según el historial de navegación, Amazon ofrece recomendaciones personalizadas a cada comprador y esto aumenta enormemente la posibilidad de ventas exitosas. Parece una pequeña estrategia, pero el resultado es sorprendente: en total, el algoritmo de recomendación del producto genera el 35% de los ingresos acumulados de la compañía de Amazon.


amazon recommendation lists

 

 

Análisis mejorado del sentimiento del comprador


Existe una tendencia emergente de utilizar el servicio 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 opiniones y realiza análisis de sentimientos para grandes grupos como Unilever, Huawei, Haier. Estas compañías poseen docenas de líneas de productos y venden millones de productos a nivel mundial a través de sitios de comercio electrónico. Mediante la minería de textos y el análisis de los sentimientos subyacentes utilizando la tecnología de procesamiento del lenguaje natural, las empresas pueden saber exactamente cómo piensan los compradores de su producto. Por ejemplo, los especialistas en marketing de Huawei saben si los consumidores tienen sentimientos positivos, neutrales o negativos hacia el diseño, la duración de la batería, el tamaño del botón, 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. Desarrolladas por las dos compañías de comercio electrónico más grandes de China: Alibaba y JingDong, estas plataformas de comunicación se construyeron como herramientas de análisis de grandes datos para que los propietarios de tiendas electrónicas se conecten mejor con los compradores. Al extraer los datos del chat, los propietarios de tiendas electrónicas pueden tener una idea inmediata de cuán 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.

 

5 Mejor servicio al cliente


¿Alguna vez ha pasado por esta situación? Tenía dudas sobre un producto que acaba de encontrar en BestBuy. Se contactó 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, existe un enorme potencial comercial. Según las estadísticas de Business.com, los clientes fieles gastan un 67% más que los nuevos clientes, y el 72% de los que tuvieron una experiencia positiva lo 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 el tiempo de respuesta general; Al enviar cuestionarios y recopilar 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 tiendas electrónicas pueden identificar problemas en el proceso de entrega y evitar posibles problemas de transporte.

 

 

6 Precios optimizados


El precio es otro factor importante que impulsa las decisiones de compra en el comercio electrónico. 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 marcado de costo más. 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 propietarios de negocios pueden ver la imagen más amplia y controlar 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 del mercado siempre está cambiando. Las herramientas de extracción de grandes datos como Octoparse pueden extraer los detalles del producto de sitios de comercio electrónico como Amazon, eBay, BestBuy, Walmart, Flipkart, JD.com, Taobao, etc. y exportar los datos a formatos Excel, CSV, JSON, HTML o en su sitio base de datos analíticos a través de API. Con eCommerce web scraping templates de Octoparse, solo hace clic en unos pocos clics, puede extraer información esencial del producto, incluido el nombre del producto, el precio, el color, la calificación, la descripción, el peso del envío, las URL de las imágenes.


amazon web scraping templates ecommerce

Octoparse Amazon web scraping templates

 

7 Previsión de la demanda


Además de atender el negocio actual, es importante atrapar e incluso crear nuevas oportunidades en el futuro. El negocio de comercio electrónico depende en gran medida de las Inventario. Demasiado menos existencias conducirá a una deficiencia del producto e impactará en la satisfacción del cliente, mientras que un exceso de existencias 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 las futuras existencias 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. Utilizando la escucha social, pueden descubrir nuevas palabras de moda y reaccionar rápidamente para aprovechar las oportunidades de oro para hacer más ventas.

¡Descargue Octoparse para iniciar el web scraping o contáctenos para cualquier pregunta sobre el extracción de datos!

Contáctenos Descargarse