Data Science para ecommerce

Data Science
Data Science en España

¿La extracción de datos a partir del análisis de una  gran cantidad de información tiene nombre? La respuesta es Data Science. Sigamos leyendo para seguir aprendiendo.

Por si no lo sabías a esta ciencia se le conoce como Data Science o ciencia de los datos. La relación que existe entre la estadística, la informática y la programación nunca fue más fácil de entender con esta ciencia. 

Ahora imagina poder aplicar data science para ecommerce a tu negocio en línea. La oportunidad de surgir aumenta vertiginosamente.

La data science tiene un objetivo fundamental que se debe conocer; conseguir datos relevantes de un negocio.

Estos sirven como soporte para la toma de decisiones correctas. Todo esto en función de utilizar redes sociales y cualquier media electrónica que sirva para compra y venta de productos.

Esto con el fin de saber qué producto conviene desarrollar o qué nuevas oportunidades serían interesantes explorar y/o explotar.

Así pues, dado a la amplia gama de datos existentes, estos se clasifican como; Smart data, Identity data y Open data.

¿CÓMO SE CLASIFICA LA DATA SCIENCE PARA ECOMMERCE?

Existen distintos tipos de datos que se pueden extraer a partir de las herramientas que componen la Data Science; Google Analytics o Amplitude  son dos de las principales herramientas. Asimismo, la data science se clasifica en:

  • Smart data (datos inteligentes): Se refiere a los datos exclusivos de un negocio. Desde la facturación, las compras y las ventas; hasta información como nombre completo, dirección, DNI o cualquier otro dato que completen en el cierre de la compra. Cabe destacar que estos datos hacen referencia al cliente.
  • Identity data (datos de identidad): Esta información es más que valiosa. Abarca desde preferencias, hábitos e historial de compras de clientes y potenciales clientes, hasta el tipo de interacción con ellos. 

 

En el caso de las redes sociales; este tipo de interacción es cuando el usuario entra a la tienda online a través de una publicidad de Facebook.

Estos datos sirven principalmente para observar a los potenciales clientes; conocer su comportamiento y sus expectativas para atraerlos al ecommerce, y fidelizar a los usuarios que ya son clientes. 

Todo ello desemboca en una excelente personalización de la oferta de productos y promociones.

Por ejemplo, si el usuario ya hizo una compra, se le puede ofrecer un envío gratis para la próxima. A diferencia de quien aún no compró en la tienda, donde convendría ofrecer un descuento para incentivar su primera conversión.

  • Open data (datos abiertos): Este grupo de datos engloba a todos los datos externos de un negocio; como tal, son accesibles para toda persona que quiera conocerlos. 

 

Por ejemplo, en el caso de España, existe una base de datos abierta llamada donde se puede consultar información de interés para los negocios; tal como el riesgo fiscal, información exclusiva para emprendedores, etc.

En empresas de gran envergadura, existe un profesional llamado Data Scientist

Este es un profesional que investiga y analiza datos de múltiples fuentes de información y desde distintos ángulos; con el fin de encontrar patrones entre ellos y predecir comportamientos.

Todo esto se hace basándose en elegir uno de los tres tipos de Data science explicados y empleando estrategias ecommerce.

Por tal motivo, los Data Scientists suelen ser personas curiosas, con gran capacidad analítica; formadas con las herramientas necesarias para crear significado y valor sobre los datos que investigan.

CONOCE LAS VENTAJAS DE APLICAR DATA SCIENCE PARA ECOMMERCE

De acuerdo a lo leído, quizás te estés preguntando “¿Cómo data Science se relaciona con una tienda online?”.

La respuesta es más sencilla de lo que crees y tiene una amplia relación que conocerás en breve.

La excesiva cantidad de información disponible le permite a los especialistas del ecommerce hacer uso de la Data science. Además de esto, consiguen:

    1. Contar con una base de datos eficiente: la Data Science permite rastrear y entender fácilmente la información que proviene de distintas fuentes. Como por ejemplo planillas de control de stock, resultados de campañas en Ads, estadísticas de email marketing, entre otras.
    2. Más control sobre el stock de la tienda: uno de los datos más importantes que brinda la Data Science es saber qué es lo que los usuarios compran. Por lo que Data science para ecommerce puede ayudar a controlar mejor el stock y a contar siempre con ese producto que los clientes prefieren.

 

  • Tomar decisiones basadas exclusivamente en datos: las decisiones tomadas a partir de información específica reducen los márgenes de error de un negocio y evitan gastos innecesarios. Un ejemplo claro si un especialista del ecommerce analiza ciertos datos. Este puede llegar a la conclusión que tiene algunos productos que los usuarios visitan pero no compran. Basado en esto, puede determinar que se trata de un producto para poner en promoción hasta eliminar su stock.
  • Personalizar la experiencia del cliente: El objetivo de aplicar data science para ecommerce es estar un paso delante de los usuarios. Y cuanto más personalizadas sean las acciones que implementen, más oportunidades de conversión vas a tener. Un ejemplo fácil es la de hacer recomendaciones de productos similares a los que visitaron. Incluso el aconsejar productos que complementen su compra o incluso mostrar ofertas de productos que hayan navegado antes puede ayudar. Para lograr obtener este tipo de información, es indispensable que el cliente inicie sesión en tu tienda online.
  • Mejorar la atención al cliente: En este caso, la data science para ecommerce sirve para ayudar a identificar un problema; reclamo sobre un producto, problemas de envió o de solicitud, entre otros. Basados en esta problemática, se busca brindar una solución eficaz y eficiente. Teniendo presente este historial de los clientes, la atención hacia ellos va a mejorar. Por otra parte, esto generará más seguridad y confianza en tu tienda online.

 

  1. Estar al tanto de lo que hace la competencia: El análisis de datos en tiempo real es posible a través de herramientas como Minderest o Netrivals. Estos permiten saber sobre los precios y productos de determinado sector en el mundo del ecommerce. De esta manera, evitarás perder clientes ofreciéndoles un excelente precio competitivo y un producto de calidad.

COMIENZA POR APLICAR LA CIENCIA DE LOS DATOS EN TU ECOMMERCE

No desaproveches la información que tu propio negocio te ofrece. De esta manera, toma nota de las siguientes recomendaciones que te haremos:

    • Analiza cuáles son los productos de tu tienda que tus clientes suelen comprar y dales la mayor prioridad posible. De esta manera lograrás que futuros consumidores decidan comprarlo.
  • Investiga qué productos de tu negocio son los que más se venden para tener un stock suficiente. 
  • Estudia el perfil de tus visitantes (edad, sexo, si vienen de alguna red social en particular, etc). Esto te va a ayudar a armar campañas de email marketing bien segmentadas y más efectivas.

La data science para ecommerce  un gran poder en recolección de datos para establecer estrategias ecommerce óptimas.

Solo tienes que aprender a sacarle provecho a las diferentes herramientas que existen. Tomar decisiones basadas en información específica puede mejorar los procesos internos de un negocio.

Quizá te interese leer: 21 trucos para Facebook en 2020

Dejar respuesta

Por favor introduce tu comentario
Por favor introduce tu nombre aquí

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.