Sommario

Migliorare le performance dell'e-commerce è uno degli obbiettivi fondamentali degli ecommerce manager e dei titolari di azienda che hanno deciso di espandere il business anche sui canali online. Tuttavia, al momento, la maggior parte dei proprietari di aziende utilizza solo lo 0,5% di tutti i big data in loro possesso. La parte più grande dei dati rimane invisibile nel software proprietario e negli strumenti esterni.

Poiché le tecnologie di apprendimento automatico (Machine learning) stanno migliorando in modo significativo nel recupero e nella trasformazione di dati sparsi in informazioni fruibili, le aziende di e-commerce stanno finalmente iniziando a sbloccare la propria data pipeline.

Di seguito sono riportati alcuni benefici che emergono come conseguenza di questa best practice, sopratutto nel settore e-commerce.


Maggiori entrate da campagne di cross-sell e up-sell


Il tipico percorso di acquisto dei clienti non è più lineare: passa da un sito all'altro, cerca i codici promozionali di Google e, secondo un post sul blog di Konstruct Digital, l'utente cerca fonti online attendibili di recensioni del prodotto prima di tornare sul sito web ed effettuare un acquisto tramite un altro dispositivo.

Catturare e analizzare tutte quelle interazioni è un compito impegnativo per gli analisti umani, non lo è, invece, per un algoritmo intelligentemente progettato allo scopo.

Misurando e analizzando tutti i comportamenti online, gli strumenti di analisi new-gen possono compilare profili utente completi: profili ricchi di dati di segmenti di pubblico diversi. La profondità di tali profili va oltre i dati demografici generali. Catturano tutte le interazioni che un utente aveva in precedenza con un marchio (prodotti visualizzati, clic, acquisti precedenti ecc.) E forniscono consigli personalizzati sui prodotti in base a tutto ciò che il sistema conosce su un determinato cliente.


Le raccomandazioni di prodotti basate sull'intelligenza predittiva possono migliorare significativamente i profitti aziendali.

 

Uomo Capannonico: NO, ENRICO. IO VOGLIO CHE MI INSTALLI UN'APPLICATIVO DOVE DECIDO IO QUALI PRODOTTI RACCOMANDARE PER OGNI SINGOLO PRODOTTO DEL MIO STORE. IL CAPANNONE È MIO E DECIDO IO DOVE VANNO LE COSE PERCHÈ UN COMPUTER NON POTRA MAI FARE MEGLIO DI ME.

Io: Caro Uomo Capannonico con la passione del caps-lock, ma non capisci che alla lunga questa è una strategia perdente? Credi che il motore di raccomandazione sui prodotti di Amazon sia governato da degli esseri umani? Eppure guida il 35% delle entrate cumulative dell'azienda. Cosa ancora migliore, i risultati arrivano velocemente: le aziende che hanno già scelto di adottare una soluzione di intelligence predittiva hanno registrato un'influenza del 40,38% sulle entrate dopo soli 36 mesi dall'adozione.


Ricerca sui prodotti guidata dai dati e sviluppo del prodotto


Decidere i nuovi prodotti da vendere o da sviluppare non è mai un compito facile per i marchi di e-commerce. L'idea può sembrare buona su "carta", ma alla fine molti fanno flop a causa della scarsa ricerca di mercato e del posizionamento del prodotto.

Secondo Hubspot, il 66% dei prodotti fallisce entro i primi due anni e l'80% dei nuovi prodotti rimane sugli scaffali per meno di due anni.

"Il 66% dei prodotti fallisce entro i primi due anni e l'80% dei nuovi prodotti rimane sugli scaffali per meno di due anni"


"Un sacco di nuovi imprenditori dell'e-commerce tendono a capitalizzare le tendenze del prodotto al momento, piuttosto che sviluppare una prospettiva industriale a 360 gradi e pianificare in anticipo", ha detto Nahar Geva, CEO di Zik Analytics , che sostiene che la sua azienda ha aiutato oltre 20.000 venditori eBay nell'ultimo anno.

"Ma ogni intuizione dovrebbe essere supportata da dati solidi, che mostrano esattamente ciò che le persone stanno comprando, quale prezzo sono pronti a pagare in media e così via. La maggior parte crede che sia necessario pagare almeno cinque cifre ad una società di consulenza per tale ricerca. Ma non è più così. Le piattaforme di analisi dei dati possono fornirti tutte queste informazioni per una frazione del costo. Hai solo bisogno di imparare come interpretare quei dati."

"I consumatori sono in linea con le loro richieste e preferenze", ha dichiarato Vlad Dobrynin, CEO di Humans.net , una comunità sociale di terza generazione che applica l'intelligenza artificiale (AI) per rivoluzionare il modo in cui i lavoratori e le imprese si connettono. "I marchi che riescono a catturare tali dati e ad applicarli allo sviluppo del prodotto e al modo in cui assumono il personale, riescono meglio a lungo termine."


Strategia prezzi migliorata


L'analisi dei big data consente di accedere a informazioni più dettagliate, consentendo di aumentare o diminuire i prezzi in base alla tolleranza del singolo cliente, proprio come fa Uber. Le iniziative di gestione dei prezzi supportate dai dati portano risultati significativi nella prospettiva a breve termine: aumento del 2% -7% dei margini aziendali e una crescita media del 200-350% del ROI nell'arco di 12 mesi secondo i dati di Deloitte.


Gli strumenti di automazione possono anche consentire un migliore processo decisionale, ad esempio mostrando ai team di vendita come l'attualizzazione di una determinata linea di prodotti influirà sulla redditività o su come il segmento di clienti A risponderà ad uno sconto del 15%.

L'analisi dei big data consente alle aziende di diventare più agili e rispondere istantaneamente ai cambiamenti del mercato - aumentare il prezzo delle pale durante le abbondanti nevicate.


Gli scrittori di Jerry Useem affermano che i grandi player e-commerce hanno già avuto successo nel creare strategie di prezzo elaborate e derivate dalle interazioni di acquisto dei clienti registrate dalle loro piattaforme.

"Il motore software [di Amazon] è progettato per gestire la percezione del prezzo da parte dei consumatori. Il software identifica i beni i cui prezzi incombono maggiormente nella percezione dei consumatori e mantiene i loro prezzi attentamente in linea con i prezzi della concorrenza, se non inferiore. Il prezzo di tutto il resto è permesso di andare verso l'alto".

Chiaramente, non tutti gli acquirenti sono entusiasti di tali tattiche. Pertanto, i marchi che devono ancora avventurarsi nell'ottimizzazione dei prezzi algoritmica dovrebbero bilanciare attentamente il loro desiderio di massimizzare i ricavi con la crescente domanda dei clienti di trasparenza e corrette pratiche di mercato.


I big data possono portare sostanziali vantaggi competitivi. Ma per ottenere i maggiori benefici a lungo termine, i tuoi dati dovrebbero essere raccolti solo con i migliori programmi, costruiti attorno al valore che potrebbero portare per i tuoi clienti (oltre alla tua bottom line) e ottimizzati con un programma di gestione dei log che organizza è il modo più utile per rilevare e comprendere i problemi che insorgono nel software e nell'infrastruttura.

 

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