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Cómo aprovechar el Big Data en tu estrategia eCommerce

Publicado el 16 enero de 2019 por MarTech Forum

Vivimos en un mundo data-driven (dirigido y orientado a datos) y no hace falta más que ver la cantidad de decisiones que se toman a diario que involucran el uso y conocimiento, cómo no, del concepto de Big data. Pero, ¿realmente sabemos cómo aprovechar el Big Data?

Conviene saber qué es el big Data, cómo se analiza y qué aplicaciones existen para uno de los campos que más demandan los clientes: el eCommerce.

Porque el Big data no es una hoja de Excel gigante como todavía muchos creen. Son datos que solo cobran sentido cuando los encontramos de forma masiva. Hablamos de metadatos. Aplicado al comercio electrónico puede ser por ejemplo la hora a la que un usuario ha convertido, el precio que ha pagado o cuánto tiempo ha estado en la web. Pero esta información adquiere valor cuando se contrasta con otra. Es decir, se trata de información que por sí sola tiene poco sentido (o ninguno), hasta que se cruza con millones de tendencias individuales.

Y lo cierto es que hoy en día se generan enormes cantidades de información que se puede (y debe) utilizar para sacar el máximo partido de tu negocio. Así pues, ¿qué puede aportar el Big Data a nuestra estrategia eCommerce? ¿Lo necesitamos? ¿Sabemos cómo aprovechar el Big Data?

¿Cómo aprovechar el Big Data y qué puede aportar?

La realidad es que este paradigma tecnológico dirige las decisiones de las multinacionales y lo mejor es que hoy en día cualquier empresa puede aprovechar su potencia.

A continuación repasamos para qué podemos utilizar el Big Data y de qué apps te puedes beneficiar.

#1 Inventario y optimización del mismo

Uno de los desafíos al que se enfrentan las empresas de eCommerce es su propio inventario. Conocer con exactitud los productos que tenemos, solicitarlos cuando es necesario, mantenerlos organizados y hacer frente a la demanda variable es precisamente de lo que se encarga el Big Data.

Aplicaciones como InFlow se encargan de esta tarea. Asignan códigos únicos a nuestros productos y hacen todos los cálculos por nosotros.

Emplear esta tecnología también puede servir para aplicar una política acertada de repricing. Consiste en adecuar los precios al mercado de forma dinámica.

Esto se logra analizando datos sobre el nivel de stock, porcentaje de conversión de un determinado artículo, predicciones de venta…, al igual que acciones de la competencia, intención de búsqueda, engagement o tendencias, entre otras cosas.

#2 Darle “sentido” a nuestra base de datos

Frameworks (marcos de trabajo) como Hadoop o Cassandra son los encargados de hacer que las aplicaciones basadas en Big Data puedan funcionar. No importa lo grande que sea nuestra base de datos si no podemos hacer nada con ella. No importa cuántos datos seamos capaces de capturar si no podemos almacenarlos y darles sentido.

Aquí es donde entran en juego bases de datos NoSQL (aquellas que no solo emplean lenguaje SQL sino otros lenguajes) como MongoDB. Trabajan con datos estructurados, esto es, que tengan sentido, como una fecha, un número, etc.

#3 Ponernos por delante de la competencia

Muchas grandes empresas utilizan Big Data para la toma de decisiones y la Inteligencia de Negocio o Business Intelligence. Pero eso no quiere decir que las Pymes no puedan aprovecharlo. De hecho, hacerlo les ayudará a posicionarse por delante de la competencia.

Entre las apps que pueden utilizarse destaca Majestic, que diariamente rastrea miles de URLs con el objetivo de saber quién enlaza a quién, etc. Otra solución es Tableau, que cuenta con una versión en la nube más económica. Y no requiere tener que instalarla on-premise (en nuestras instalaciones).

#4 Visualización de datos y predicción de tendencias

Algo fundamental cuando hablamos de Big Data sin duda es la visualización en dashboards o cuadros de mando de nuestros datos. Aquí podremos combinar información que se genera en los motores de búsqueda, resultados de campañas publicitarias, información interna como la que se genera desde el propio buscador de la tienda.

Conectar todos los datos es fundamental. Permitirá dar respuesta a preguntas como ¿qué productos satisface mejor las necesidades de nuestros clientes? o ¿qué producto debería incorporarse al stock?

Herramientas como Zeus o BIME permiten ver los datos. Esto les hace capaces de descubrir tendencias, por ejemplo, sobre las ventas de un producto determinado, cómo sube o baja el CTR (click through rate o tasa de clics) o cómo aumenta el tiempo de permanencia en nuestro portal.

#5 Anticipación al cliente

Sin duda, la clave es que brinda la posibilidad de anticiparse al deseo del cliente, analizando su comportamiento dentro de nuestro portal. Esto casi se puede englobar dentro del SEO, pero el Big Data también resulta de mucha ayuda para obtener un perfil detallado de un usuario casi anónimo.

Hoy en día podemos conocer información sobre qué ha comprado un usuario en nuestra tienda, cuando se realizó su última compra o qué otros productos ha visitado. Extrapolando esta información se hace posible conocer el sentimiento hacia la marca o cuáles son los intereses y temas que le motivan.

Apparatus por ejemplo puede servir para controlar todas las decisiones basándote en datos de analítica manejables.

#6 Personalizar la experiencia

Cada vez es más popular, posiblemente porque grandes compañías como Amazon o Netflix lo usan con bastante éxito. Emplean el contenido conductual (behavioural content) creado a partir del comportamiento del usuario en su portal.

Hacer uso de la tecnología en este apartado en una tienda virtual permite por ejemplo optimizar la generación de recomendaciones. Conjuntando los datos adecuados sobre búsquedas, horarios, geolocalización, preferencias o hábitos diversos, es posible ajustar las ofertas paralelas para optimizar la conversión.

Herramientas que pueden ayudar en esta tarea son por ejemplo InsightSquared, Watson de IBM o KISSMetrics.

 

Estos son algunos ejemplos de cómo puedes aprovechar el Big Data en tu eCommerce. Su relación con el marketing digital es muy estrecha así que si te interesa este tema te recomendamos leer nuestro post sobre las herramientas que se ponen al servicio de Big Data y marketing.

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