Cómo la ciencia de datos puede aumentar la rentabilidad del negocio de comercio electrónico

How data science can increase ecommerce business profitability

Los minoristas de comercio electrónico tienen una gran ventaja sobre los propietarios de negocios tradicionales: fácil acceso a datos críticos. 97% de los ejecutivos de datos creen que los datos son cruciales para mantener la rentabilidad de una empresa. Esto se debe a que los datos pueden mejorar su proceso de toma de decisiones y, en consecuencia, ayudar a mejorar sus resultados. Sin embargo, capitalizar los enormes volúmenes de datos disponibles requiere gestión de datos y continúa estando entre los principales desafíos que enfrentan los comerciantes de comercio electrónico en la actualidad.

Las metodologías de ciencia de datos pueden ayudar a los comerciantes de comercio electrónico a abordar este problema, lo que les permite optimizar sus procesos comerciales y mejorar los ingresos. Este artículo demostrará cómo la ciencia de datos puede impulsar el crecimiento de un negocio de comercio electrónico y mejorar su rentabilidad.

Ciencia de datos: una fuerza que promete mayores ingresos

Los datos ya no son una opción para las empresas de comercio electrónico. Acceder, interpretarlo y usarlo de manera efectiva se ha convertido en la diferencia entre la vida y la muerte para el comercio minorista en línea moderno. El inicio de la era digital y su proliferación ha llevado a una producción excesiva de datos. Según algunos recursos, 2,5 quintillones de bytes de datos se produce todos los días. Este número refleja el volumen de información y el valor que genera ganancias que podría tener en sus manos si logra acceder a estos datos.

Ciencia de los datos puede ayudarte a hacer eso. Al ayudar a las personas a interpretar los datos, la ciencia de datos permite a los especialistas en marketing y propietarios de negocios obtener información crítica sobre el rendimiento de su negocio, el comportamiento del cliente y la demografía, el inventario y la competencia. Convierte datos sin procesar y sin sentido en información valiosa y significativa y guía todos los procesos comerciales, desde la toma de decisiones hasta la elaboración de estrategias.

Las empresas están adoptando rápidamente la ciencia de datos, con inversiones constantes en iniciativas de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Como resultado, se espera que la ciencia de datos crezca un 300% en los próximos años. Estas son algunas de las muchas áreas en las que trabaja la ciencia de datos para mejorar la rentabilidad de su negocio:

Ventas incrementadas

Como propietario de un negocio, ya sea de comercio electrónico o de tienda física, no le importaría tener más ventas, ¿verdad? Por supuesto que no. De hecho, le gustaría generar tantas ventas como sea posible porque más ventas se traducen en mayores ingresos.

La psicología juega un papel importante en el proceso de compra y la ciencia de datos puede ayudar explícitamente a aumentar las ventas de su negocio al ayudarlo a aprender comportamiento del consumidor. Como humanos, tendemos a comprar cosas en parejas o grupos. Si salimos a comprar pan, también podemos comprar leche y huevos. Cuando compramos teléfonos móviles, tendemos a comprar otros accesorios móviles como auriculares, cargadores, protectores de pantalla, etc.

La ciencia de datos lo ayuda a capitalizar este aspecto de la naturaleza humana y maximizar sus ventas. El análisis de la cesta de la compra, también conocido como análisis de afinidad, es una técnica de análisis y extracción de datos que ayuda a identificar las relaciones entre ciertos elementos comunes. Funciona analizando grandes conjuntos de datos y descubriendo una combinación de artículos que a menudo se compran juntos en transacciones. Esto ayuda a los minoristas progresistas a comprender los patrones de compra y utilizar esta comprensión para aumentar las ventas.

¿Cómo?

Cuando sepa que el pan y los huevos se compran juntos, puede publicar ofertas de huevos en la página del pan para recordar a las personas que les gustaría comprar huevos con el pan. Análisis de la cesta de la compra Se dice que es una de las mejores aplicaciones de aprendizaje automático en el comercio minorista. Le ayuda a obtener información sobre la afinidad del producto y le permite hacer las recomendaciones de productos correctas. Y es este enfoque el que ha llevado al éxito de los motores de recomendación en el espacio del comercio electrónico.

Los motores de recomendación también se basan en el análisis de la cesta de la compra y generan recomendaciones relevantes para las personas. Por ejemplo, en Amazon, cuando mira algo, también ve las secciones «cómprelo con» y «los clientes también vieron estos productos» que muestran otros productos relevantes. 35% de los ingresos de Amazon provienen de estos motores de recomendación de productos personalizados. Además, Best Buy, un minorista de tecnología con sede en EE. UU., registró un 23,7% aumento de las ventas mediante recomendaciones de productos.

A firma global de análisis y asesoría de datos ayudó a un minorista de alimentos a aumentar sus ventas trimestrales en un 50 % y redujo los costos de marketing en un 15 % mediante el análisis de la canasta de mercado. Por lo tanto, podemos concluir con seguridad que comprender las categorías de productos que a menudo se compran juntas puede ayudar a aumentar las ventas.

Además de aumentar las ventas al aprovechar los conocimientos humanos, los motores de recomendación impulsados ​​por el análisis de la cesta de la compra también crean una experiencia positiva para el cliente, lo que a su vez promete ingresos, ya que los clientes pueden estar dispuestos a gastar hasta un 17 % más por una buena experiencia. [NOTE: Citation for this stat?]

Optimización de precios

El precio es la primera característica. 60% de los compradores en línea de todo el mundo consideran cuando toman una decisión de compra. Si su precio es demasiado bajo, pierde la confianza de los clientes. Y si es demasiado alto, empuja al cliente hacia su competidor de menor precio. Por lo tanto, obtener el precio justo es fundamental para la rentabilidad del negocio.

El precio que elija para sus productos o servicios depende de muchas variables, como el comportamiento del cliente, los datos psicográficos y demográficos, la geografía del mercado, los costos operativos, el LTV y la tasa de abandono, etc. La presencia de datos y la necesidad de un análisis de datos efectivo requiere ciencia de datos. .

La optimización de precios impulsada por la tecnología considera efectivamente todos los factores que intervienen en el establecimiento del precio correcto y lee los datos disponibles para generar un precio óptimo. La optimización de precios habilitada para el aprendizaje automático aprovecha los datos cualitativos y cuantitativos, conectándolos a algoritmos predesarrollados que brindan a los minoristas un enfoque granular y bien informado para establecer precios óptimos.

Es más probable que los clientes elijan sus productos si tienen un precio óptimo, lo que inevitablemente aumenta las ventas que se reflejan en sus ingresos. Esta es la razón por la cual una mejora del 1% en los precios puede traer hasta un 11,1% aumento de la ganancia.

Gestión y optimización de inventario

La gestión de inventario es el proceso de administrar el inventario de una empresa para evitar la escasez, ya que puede generar ganancias diferidas. Estar agotado significa perder potencialmente a sus clientes, ya que 31% de los compradores en línea tienden a cambiarse a un competidor si un producto no está disponible en su sitio preferido. Por otro lado, el exceso de existencias puede generar mayores costos de almacenamiento y logística, ya que el espacio de almacenamiento tiene un precio, y en los EE. UU., eso es alrededor de $5.08 por pie cuadrado.

Saber cuánto mantener en stock, qué y cuándo ordenar, y pronosticar la demanda es un desafío que afecta a muchas áreas comerciales, y el comercio electrónico no es una excepción. 75% de todos los profesionales de la gestión de la cadena de suministro desean mejorar sus prácticas de gestión de inventario. Y no hay mejor manera de hacerlo que implementar la ciencia de datos.

La cadena de suministro, al igual que la mayoría de las áreas de comercio electrónico, se desborda de datos. Puede ignorarlo o capitalizarlo y usarlo a su favor con los métodos de análisis de datos correctos. Existen muchos programas y aplicaciones modernos de gestión de inventario que se basan en la ciencia de datos y utilizan datos históricos y actuales para mantener la precisión de su inventario.

Estos programas aprovechan los datos de ventas anteriores y la estacionalidad, entre otros factores, para anticipar la demanda futura. Esto puede ayudarlo a determinar cuánto inventario se necesita mientras mantiene las existencias en un nivel mínimo.

Segmentación y personalización de clientes

La segmentación de clientes es el proceso que divide a los clientes de una empresa que tienen características comunes en grupos discretos. Esto ayuda a los especialistas en marketing a desarrollar campañas de marketing dirigidas que resuenan más con la audiencia y prometen mejores resultados. Esta podría ser la razón 77% de los retornos generados por las campañas de marketing provienen de las construidas con la segmentación de clientes. Por lo tanto, este enfoque lo ayuda a optimizar su gasto en marketing, mejorar su ROI y, finalmente, disfrutar de mejores ganancias.

Los datos de sus clientes están dispersos por todo Internet.

La ciencia de datos lo ayuda a recopilar todos estos datos, limpiarlos y usarlos para dividir a sus clientes en segmentos. De esta manera, la ciencia de datos es lo que subyace a la eficacia de la segmentación de clientes porque la segmentación efectiva se deriva de un análisis de datos eficiente. Una vez que sus clientes estén divididos en segmentos discretos, puede dirigirse a ellos con mensajes personalizados en sus canales preferidos.

Por ejemplo, para una marca de salud y fitness, puede llegar a su audiencia Gen Z en TikTok e Instagram con mensajes para lucir en forma y fabulosa. Al mismo tiempo, puedes comunicarte con los Baby Boomers de tu audiencia a través de correos electrónicos o Facebook con mensajes enunciando la importancia y los beneficios de mantenerse en forma a una edad avanzada.

Cuando las personas se encuentran con mensajes personalizados de marcas, se sienten conectadas con ellas y están más inclinadas a comprarles. En realidad, 49% de los compradores han realizado compras impulsivas debido a una experiencia más personalizada, mientras que 59% la personalización del reclamo influye en las decisiones de compra. Entonces, nuevamente, la ciencia de datos ayuda con la segmentación efectiva de clientes, lo que le permite desarrollar mensajes de marketing más específicos, impulsar más ventas y aumentar sus márgenes de ganancias.

predicción CLTV

Usted gasta dinero en la adquisición de clientes, y su modelo de negocio puede ser rentable solo si los clientes que adquiere contribuyen más de lo que se gastó en adquirirlos. El dinero que su cliente gasta en su negocio, desde la primera transacción hasta la última, se denomina valor de por vida del cliente o CLTV.

Normalmente, las empresas calculan CLTV después de haber adquirido clientes. Pero ese no es un enfoque muy eficiente porque es más reactivo y podría gastar más en adquirir un cliente de bajo valor y afectar su rentabilidad. Debe ser proactivo para asegurarse de que su modelo de negocio mantenga un buen progreso y genere ganancias apreciables.

La ciencia de datos puede ayudarlo a ser proactivo con el uso de análisis predictivos para calcular su CLTV. Ayuda a recopilar, limpiar y generar información clave a partir de los datos de los clientes, como sus preferencias, comportamiento, frecuencia, actualidad y cantidad de compras. Con base en estos datos, los algoritmos de aprendizaje automático producen una presentación sobre el posible valor de por vida de cada cliente.

Con esta información a mano, estará mejor equipado para enfocar su inversión en marketing en clientes que prometen más retornos y construir un modelo comercial más sostenible y rentable. Por ejemplo, el análisis predictivo le ha informado que el CLTV del cliente tipo A es de alrededor de $200, mientras que el del cliente tipo B es de alrededor de $1000. Ahora sabe que tiene que gastar menos de $200 para tratar de adquirir clientes del grupo A y puede gastar un poco más en clientes del tipo B.

Al predecir CLTV, la ciencia de datos puede ayudar a construir una estrategia de marketing con un ROI positivo.

última palabra

La ciencia de datos es la herramienta que las empresas deben usar para forjar su éxito en el entorno moderno de comercio electrónico. Puede influir explícitamente en las ventas comerciales al ayudar a los especialistas en marketing a optimizar sus estrategias y permitir que las partes interesadas tomen decisiones más eficientes e informadas. Sin embargo, la implementación correcta de los principios de la ciencia de datos es el factor clave de todos los beneficios que promete. Por lo tanto, tendrá que invertir en excelentes recursos de análisis de datos antes de poder disfrutar de las ventajas que conlleva.

Atul Jindal es especialista en marketing y diseño web.

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