Aunque en todos los negocios se generan cantidades enormes de datos (sin entrar en si son Big Data, Small Data, Smart Data…), las plataformas de comercio electrónico tienen características que lo hacen muy interesante desde el punto de vista del análisis de datos, ya que existen múltiples fuentes que son un reflejo de lo bien o menos bien que funciona la compañía, de lo mucho o poco que conseguimos atraer a nuestros usuarios y clientes.
Los datos que primero nos vienen a la cabeza, y donde se pone muchísimo foco desde el punto de vista del marketing digital por su impacto, son los que provienen de la navegación de los usuarios por la plataforma. Típicamente, estos datos son tratados a nivel de analítica web con las innumerables y valiosas métricas que existen para calcular nuestros funnel de conversión o detectar que los contenidos y servicios que ofrecemos están funcionando de una u otra manera. Sin embargo, aunque todas estas métricas son clave para el rendimiento del eCommerce, las técnicas de análisis de datos nos permiten ir más allá y conocer a cada uno de nuestros clientes íntimamente y de forma personalizada a partir de logs de navegación o de los datos en bruto que los Tag Managers generan. Pero la verdadera potencia del análisis de datos reside en cruzar la información de esta navegación con otras fuentes de datos:
- Utilizando los datos de inversión en campañas de SEO o de Redes Sociales, podemos analizar el retorno de esta inversión a un nivel individual y analizar qué ha sucedido con los usuarios que llegaron a convertirse y los que no.
- Con los datos históricos de ventas y distribución a cada uno de nuestros clientes, podemos calcular fielmente cuánto margen estamos obteniendo de cada uno, pudiendo seleccionar exactamente los usuarios que queremos fidelizar, reactivar, hacer cross y upselling, etc.
- Podemos analizar qué usuarios han dejado de comprarnos pero todavía tienen un cierto grado de engagement con nuestra plataforma ya que pueden seguir visitando nuestro blog, compartiendo nuestros contenidos en redes sociales, visitando nuestro portal, etc. Por tanto, podemos segmentar cuidadosamente a los clientes, mejorando la efectividad de nuestras campañas y la percepción de marca, ya que no hacemos spam.
- Adelantarnos a las bajas potenciales de clientes ya que pueden haber tenido incidencias en el reparto, retrasos, dobles entregas y otras circunstancias que disminuyen la opinión sobre la calidad del cliente final hacia nuestra marca.
Un ejemplo: el análisis de datos nos permite analizar cómo los usuarios (cada línea horizontal de la gráfica representa cuándo se han logueado) interactúan con nuestra plataforma. El crecimiento tan grande es debido a una campaña, pero vemos que los usuarios no perduran en el tiempo tras visitar el resultado de la misma (puntos verdes), salvo algunos que siguen interactuando con nuestros contenidos y a los que debe ser más probable reactivar y convertir en leads.
Y es que es precisamente el mundo eCommerce el que mejor reúne e integra los tres principales focos que son el motivo de existir de PiperLab: el marketing digital, las redes sociales, y la logística. Tres patas con un claro impacto en cualquier negocio que tenga una división de comercio electrónico y donde el análisis de los datos tiene un retorno directo tanto en el aumento de ingresos como en la reducción de costes de la compañía.
Precisamente el pasado 30 de septiembre y 1 de octubre participamos en The eShow Madrid, la feria internacional dedicada al mundo de eCommerce, donde hablamos sobre el impacto de los datos en el marketing digital.
Si quieres conocernos y darnos tu opinión sobre cómo ves el mundo del Big Data y el análisis de datos en este entorno, te animamos a que nos contactes!
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