En la actualidad, los propietarios de negocios utilizan solo el 0.5% de todos los datos disponibles. La mayor parte de los datos permanece en software propietario y herramientas externas. Sin embargo, gracias a los avances en tecnologías de aprendizaje automático, las empresas de comercio electrónico están comenzando a desbloquear el potencial de sus datos. A continuación, se presentan algunos beneficios que surgen como resultado.
Mayores ingresos a través de campañas de venta cruzada y venta adicional
El viaje típico de compra del cliente ya no es lineal: cambian entre sitios web, buscan códigos promocionales en Google y consultan fuentes en línea confiables para leer reseñas antes de regresar a tu sitio web y realizar una compra desde otro dispositivo. Capturar y analizar todas esas interacciones es una tarea desafiante para los analistas humanos, pero no presenta dificultades para un algoritmo inteligente. Las herramientas de análisis de nueva generación pueden compilar perfiles de usuario completos, que van más allá de los datos demográficos generales. Estos perfiles capturan todas las interacciones que un usuario ha tenido previamente con una marca, como productos vistos, clics y compras anteriores, y ofrecen recomendaciones de productos personalizadas basadas en todo lo que el sistema sabe sobre un cliente en particular. Las recomendaciones de inteligencia predictiva pueden mejorar significativamente los resultados de tu negocio. El motor de recomendación de productos de Amazon genera el 35% de los ingresos acumulativos de la empresa. Lo mejor de todo es que los resultados llegan rápidamente: las empresas que han adoptado una solución de inteligencia predictiva han informado de una influencia del 40.38% en los ingresos después de solo 36 meses de adopción.
Investigación de productos y desarrollo de productos basados en datos
Decidir qué nuevos productos vender o desarrollar nunca es una tarea fácil para las marcas de comercio electrónico. La idea puede parecer buena en “papel”, pero puede fracasar debido a una investigación de mercado deficiente y una mala posición del producto. Según Hubspot, el 66% de los productos fracasan en los primeros dos años y el 80% de los nuevos productos permanecen en los estantes durante menos de dos años. “Muchos nuevos emprendedores de comercio electrónico tienden a capitalizar las tendencias de productos del momento, en lugar de desarrollar una perspectiva de la industria a 360 grados y planificar con anticipación”, dijo Nahar Geva, CEO de Zik Analytics, quien afirma que su empresa ha ayudado a más de 20,000 vendedores de eBay en el último año. “Pero cada intuición debe respaldarse con datos sólidos, que te muestren exactamente lo que las personas están comprando, a qué precio están dispuestas a pagar en promedio, y así sucesivamente. Muchos creen que necesitas pagar al menos cinco cifras a una empresa de consultoría para realizar esta investigación. Pero eso ya no es necesario. Las plataformas de análisis de datos pueden proporcionarte todos esos conocimientos por una fracción del costo. Solo necesitas aprender a interpretar esos datos”.
Estrategia de precios mejorada
El análisis de big data te permite acceder a información más detallada, lo que te permite aumentar o reducir los precios según la tolerancia de cada cliente individual, al igual que hace Uber. Las iniciativas de gestión de precios respaldadas por datos brindan resultados significativos a corto plazo: un aumento del 2% al 7% en los márgenes comerciales y un crecimiento promedio del 200% al 350% en el ROI durante un período de 12 meses, según datos de Deloitte.
En resumen, el uso inteligente de los datos en el comercio electrónico puede generar beneficios significativos, como mayores ingresos, mejores decisiones de desarrollo de productos y una estrategia de precios más efectiva. No subestimes el poder de los datos y aprende a aprovecharlos para impulsar el éxito de tu negocio en línea.
