10 motivi per cui l'analisi dei Big Data può aiutare il vostro ecommerce

10 motivi per cui l’analisi dei Big Data può aiutare il vostro ecommerce

Tutto oggi funziona utilizzando i Big Data. Non vediamo più i dati in formato tabulare memorizzati in formato CSV. Vengono tutti inseriti in algoritmi e utilizzati dall’industria ecommerce, ed il cliente non se ne accorge nemmeno. Aziende come Amazon e Ebay hanno sviluppato algoritmi predittivi che lavorano in tempo reale su questi dati. Scopriamo come ci possono aiutare nella gestione di un ecommerce.

 

L’ecommerce, come la tecnologia che lo supporta, è un settore in continua evoluzione. Il termine “Big Data” viene utilizzato molto spesso al giorno d’oggi, ma non esiste una definizione universalmente accettata. La migliore definizione di Big Data proviene dall’analista Doug Laney, che nel 2001 ha dichiarato che i Big data sono definiti da “The 3Vs”: velocità, varietà e volume. Ciò significa che i Big Data sono una grande quantità di contenuti che varia e che viene prodotta rapidamente.

Il compito primario di chi gestisce un ecommerce è quello di rendere la user experience sui siti web piacevole. Se così non fosse gli ecommerce sarebbero semplicemente delle fredde piattaforme di interfaccia tra venditori ed acquirenti. Dovendosi concentrare sulla user experience, l’analisi dei dati diventa fondamentale. Analizzandoli accuratamente è possibile programmare gran parte delle attività di gestione di un ecommerce. Le azioni che si possono mettere in atto sono molteplici, andiamo a scoprire quali sono le principali.

 

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1.Gestione della supply chain

Si tratta di gestire i dati per i prodotti direttamente dal magazzino al cliente. Le aziende ecommerce utilizzano quest’analisi per gestire l’inventario del magazzino. Una parte significativa del lavoro fatto su questi dati consiste nell’ottimizzazione del trasporto e dei prezzi di consegna.

 

2. Analisi dei fornitori

I fornitori costituiscono il cuore dell’industria del commercio elettronico. Se il commerciante cresce, cresce anche il fornitore. Chi gestisce un sito ecommerce deve fare un’analisi approfondita dei fornitori presenti per entrare in nuovi mercati o impostare il giusto prezzo dei propri prodotti.

 

3. Utilizzo dei ”Reccomender system”

Un “Reccomender System” è un utility che suggerisce agli utenti quali elementi potrebbe trovare interessanti o cosa nello specifico dovrebbe fare. Questi sistemi collezionano dati sulle abitudini di navigazione degli utenti per poter fornire loro questi “suggerimenti”. Nel mondo ecommerce vengono utilizzati come guida per i clienti alla navigazione degli store aiutando nelle loro ricerche. Sono i sistemi che sfruttano più appieno l’analisi dei Big Data.

 

4. Analisi specifica del prodotto

Con quest’analisi si prendono in esame dettagli specifici del prodotto, ad esempio: tasso di soddisfazione dei clienti, previsioni di vendita, ecc. Un lavoro che si può utilizzare sia per una famiglia di prodotti che per un singolo prodotto.

 

5. Analisi delle attività di marketing online

L’ecommerce fornisce un ambiente dove poter acquistare prodotti ampiamente diffusi sul mercato virtuale. Chi si occupa di marketing online generalmente utilizza questi Big Data per promuovere i prodotti efficacemente con annunci su Google o altri siti web. Lo scopo è analizzare l’imbuto dei nuovi clienti potenziali e massimizzare la probabilità che un cliente faccia clic su un annuncio.

 

6. User Experience Analytics

È probabilmente il più grande compito di analisi nel settore ecommerce. Chi si occupa di questo lavora principalmente per creare la giusta architettura di un sito web. Si tratta di analizzare come viene cercato un prodotto tra tutto il portafoglio prodotti, cosa decide l’ordinamento dei prodotti per una particolare ricerca, qual è la migliore pagina di destinazione per un cliente proveniente da Facebook ecc. Inoltre si verifica quale tipo di layout funziona meglio in base al tipo di cliente obiettivo.

 

7. Esaminare Google Trends

L’analisi dei big data può aiutarvi offrendovi l’opportunità di esaminare le tendenze su Google. I dati sulle tendenze mostrano quale tipo di termini e parole chiave sono stati cercati, dove sono stati cercati e da chi sono stati cercati.

 

8. Prevenire frodi

È possibile identificare dove sono più diffusi i diversi tipi di frodi. Potreste ad esempio scoprire quali stati o quali sono i Paesi dove sono più comuni le frodi con carta di credito. Questo vi consentirà di adottare misure precauzionali, implementando misure antifrode in aree specifiche o evitando di fare affari in determinate aree.

 

9. Introduzione di nuovi prodotti

Se siete impegnati nello sviluppo e nella creazione di prodotti basati su nuove tendenze, l’analisi dei Big Data vi consente di esaminare le tendenze nuove e imminenti. Utilizzando dati raccolti da motori di ricerca, social media, sondaggi, forum e altre reti online, è possibile ottenere informazioni su ciò che i clienti potrebbero desiderare.

 

10. Migliorare il servizio clienti

Potete utilizzare i Big data per scoprire quali sono i servizi che potrebbero interessare al vostro pubblico. Utilizzando i dati relativi a ciascun cliente, al contrario di usare modelli generali, potete imparare cose estremamente preziose sul vostro servizio clienti. Leggendo i feedback dei clienti riuscirete a  riconoscere i problemi prima che diventino troppo difficili da gestire. Se tre dei vostri clienti riscontrano lo stesso problema, non formano certamente un modello generale, ma significa comunque che li potreste perdere. Per questo motivo, i Big data sono preziosi sia a livello di singolo cliente, sia a livello generale.

 

I big data possono sembrare inizialmente complessi e di difficile lettura, ma una volta che imparerete ad analizzarli i vantaggi diventeranno subito evidenti. Investite del tempo nell’esplorazione dei big data e la vostra attività otterrà ben presto dei benefici.

 

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