Gestión de datos y crecimiento del comercio electrónico

Los datos lo son todo, y los conocimientos de la interpretación de los datos pueden cambiar la cara de las empresas hoy en día. Sin embargo, las empresas, en general, han tardado en adaptarse e incorporar los beneficios de los datos. Si bien muchos han tenido éxito en generar, recopilar y almacenar grandes cantidades de datos, pocos han podido analizarlos y obtener información relevante para sus negocios.

El asunto tiene prioridad, especialmente en el contexto del comercio electrónico, donde se almacena una cantidad considerable de información de los clientes en los sistemas de CRM, análisis en la aplicación y conversaciones con chatbots, entre otras herramientas. Entonces, si bien las empresas han formateado formas bastante estructuradas para recopilar datos, poco ha sucedido en las esferas de interpretación y análisis de dichos datos.

Además, dada la naturaleza del negocio, el acceso directo a los datos de los consumidores le da al comercio electrónico la capacidad de aplicar de la manera más efectiva lo que ha aprendido de la gestión y el análisis de datos. Por lo tanto, cuando los datos no están estructurados y requieren una selección detallada, la tarea puede reducir en gran medida los costos de la empresa. Sin embargo, si las empresas pueden superar este obstáculo a través de la tecnología, los beneficios que pueden obtener son enormes.

¿Cómo pueden los datos acelerar el crecimiento? Aquí hay algunas maneras.

Un enfoque integral a través de Data Lakes

Para mejorar la previsión de la demanda

Uno de los mayores beneficios que pueden derivarse del análisis de datos es una mejor previsión de la demanda, que ayudará a los minoristas de comercio electrónico a gestionar su inventario y mercancías activas de forma más eficaz. Al crear perfiles de consumidores basados ​​en preferencias individuales, gastos y tiempo de compra, los minoristas podrán crear más valor para sus usuarios, así como racionalizar sus propios gastos.

Elimine la necesidad de jerarquías de datos

Algunos críticos consideran inútil recopilar datos sin estructurar y sin procesar y almacenarlos en forma de lagos de datos, hasta el momento en que se utilizan. Por su propia naturaleza, los lagos de datos recopilan datos sin crear jerarquías ni restricciones. Entonces, para algunos científicos de datos, esto presenta dos oportunidades clave:

• En primer lugar, los datos se pueden estudiar a fondo para seleccionar datos relevantes y útiles.
• Los datos se pueden analizar y probar para comprender los aspectos más finos del comportamiento del consumidor o el movimiento del tiempo.

Gestión de datos rentable

Para reducir los costos relacionados con la gestión de datos y las complejidades, algunas empresas recurrieron a los lagos de datos. Por ejemplo, Vicomi, una empresa de inteligencia emocional para servicios en línea, se enfrentó a una tarea ardua cuando se trataba de producir información adecuada. Sin embargo, una vez que cambió a una arquitectura de lago de datos impulsada por Upsolver, hubo una reducción significativa en los costos con el tiempo de desarrollo para nuevos modelos de análisis, la predicción de nuevas tendencias y la llegada a más clientes.

Elaborar esfuerzos de marketing centrados en el cliente

Para las empresas dinámicas que revisan constantemente los conocimientos de sus consumidores y su propio modelo de negocio para adaptarse a los cambios, los lagos de datos ofrecen flexibilidad. Dado que constituyen diversas campañas de marketing, los lagos de datos pueden ayudar a personalizar y orientar sus esfuerzos de marketing al producir nuevas formas de filtrar esos datos.

Los lagos de datos adoptan un enfoque más integral al permitir la personalización de modelos analíticos, en lugar de restringir los datos a modelos predefinidos. Esto ha llevado a que cada vez más empresas elijan los lagos de datos como la respuesta a sus necesidades comerciales.

La Inteligencia Artificial (IA) como agente de beneficio mutuo

Según una encuesta realizada por Tractica, la inteligencia artificial en el comercio electrónico está creciendo a un ritmo saludable y se espera que los ingresos mundiales alcancen los 36.800 millones de dólares para 2025. Uno de los mejores ejemplos de este crecimiento es el gigante del comercio electrónico global Amazon, cuya los ingresos anuales se miden en $ 100 mil millones.

El dinamismo en la estrategia y el ajuste producto-mercado ha llevado al comercio electrónico a la cima de su juego. Lo que comenzó como una librería en línea, se adaptó rápidamente y atendió todas las necesidades crecientes del consumidor, desde moda hasta electrónica y ahora incluso comestibles.

Aquí va más allá del simple análisis de datos. Detectar los problemas, vacíos y demandas subyacentes en el mercado implica la necesidad de un algoritmo superior. Para utilizar la inteligencia artificial y obtener sentido del lago de datos, debe haber un mejor enfoque que ponga de relieve los sistemas avanzados. Los procesos existentes deben combinarse con el aprendizaje automático y los sistemas que pueden proporcionar comentarios que se pueden aplicar a nivel empresarial. Esto se puede lograr a través del comercio electrónico de inteligencia artificial y el aprendizaje automático.

Un análisis de los patrones de compra del usuario, la plataforma, por su parte, es capaz de hacer predicciones sobre lo que comprará a continuación. Y estas predicciones funcionan en ventas adicionales y cruzadas, es decir, cuando un usuario mira un producto, verá una recomendación de producto en forma de: "los clientes que compraron este artículo también compraron" (en el caso de Amazon ) o ofertas combinadas, en las que se aplica un descuento en la compra de un artículo relacionado.

Esto sucede a través de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Por lo tanto, cuantas más transacciones, más personalizadas se vuelven las sugerencias, ya que la plataforma recopila información más relevante sobre el usuario. Esto beneficia tanto al comprador como al vendedor, donde la transacción del primero se hace más conveniente y el segundo puede realizar una venta adicional.

En un estudio de caso, se descubrió que la extracción de datos de los hábitos de compra de los clientes permitía a otro gigante minorista predecir que una mujer estaba embarazada. Al formular un conjunto de criterios, la tienda logró derivar un conjunto de mujeres que pronto estarían esperando un hijo y optimizaron sus esfuerzos de marketing y publicidad para fomentar la compra de artículos relevantes. Si bien algunos pueden percibir que esto es un paso demasiado lejos en la invasión de la privacidad del cliente, algunos lo consideran un marketing efectivo.

Pero la inteligencia artificial en el comercio electrónico no es elitista en sus formas e incluso ha encontrado aplicación a nivel de pequeñas empresas.

Conclusión

Al profundizar en el conocimiento de los datos, es importante tener en cuenta que no se trata solo de predecir problemas, sino también de ofrecer una plataforma para diseñar soluciones y crear más valor para el cliente. Dicho esto, las oportunidades que ofrece se vuelven ilimitadas para la aplicación de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en el océano del comercio electrónico.