Desde su aparición, Internet ha trasladado multitud de actividades que se realizaban presencialmente al ciberespacio. Las personas cada vez demandan servicios más cómodos y accesibles, por lo que el éxito de los e-commerce es una consecuencia natural de las tendencias actuales. Pero, a la vez, esta nueva vía de negocio ha sido el origen de nuevos problemas al enfriar la relación ‘vendedor-comprador’, hasta el punto de haber riesgo de que el cliente se convierta en un perfecto desconocido. Una cuestión que, por fortuna, empieza a encontrar solución gracias a la Ciencia de Datos.
En ActionsDATA sabemos que los datos mueven el mundo en pleno s.XXI. Y hoy vamos a contarte cómo participan del negocio del comercio electrónico y las razones por las que su adecuado análisis puede llevar al éxito a un proyecto de este tipo.
Por qué la Ciencia de Datos contribuirá al impulso del e-commerce
Según apunta Nasdaq, para 2040 el 95 % de las ventas que se realizarán en todo el mundo lo harán a través del e-commerce. Un avance imparable que ya en 2020 recibió un empujón enorme por la pandemia de Coronavirus. Se calcula que en ese año las ventas de este tipo en el comercio minorista crecieron un 27,6 % y alcanzaron a nivel global los 4.280 billones de dólares.
La crisis sanitaria que se vivió lastró al pequeño comercio y le obligó a buscar nuevas fórmulas para sobrevivir. Ante los problemas para vender sus productos en sus espacios físicos, acudieron a Internet para llevar a cabo sus procesos de negocio. Un salto de fe con enormes posibilidades de éxito – como está demostrando la propia industria-, pero que exige prestar atención a algunos detalles para ser rentable desde el primer momento.
Y uno de estos aspectos a tener en cuenta es la Data Science o Ciencia de Datos. Es decir, la ciencia que genera conocimientos de gran valor a partir de la obtención y del análisis de la información, generalmente en grandes volúmenes (Big Data). De esta forma, con todos estos datos en la mano, es posible crear y desarrollar estrategias, así como tomar decisiones fundamentales para el negocio.
Lo interesante aquí es que el Internet de las Cosas (IoT) es terreno abonado para la Ciencia de Datos. El simple hecho de conectarse a la ‘Red,’ a través de cualquiera de los dispositivos inteligentes que existen, genera una gran cantidad de información que luego las empresas pueden aprovechar. Siempre y cuando, claro, cuenten con las herramientas necesarias y tengan el propósito de averiguar detalles relevantes que condicionan su actividad, como los gustos y preferencias de sus clientes o los productos que tienen más éxito en su tienda digital.
Cómo la Ciencia de Datos puede convertir el e-commerce en una apuesta de éxito
Veamos cuáles son algunos de los beneficios directos más importantes que tiene la Ciencia de Datos para el e-commerce:
- Permite disponer de una base de datos sobre el negocio: Una empresa debe tener en cuenta multitud de factores y manejar gran variedad de fuentes de información. Así que hacer un esfuerzo por recopilar todos estos datos y por analizarlos posibilitará crear una base propia que será de gran utilidad a corto y largo plazo, y que también permitirá saber cómo funciona cada engranaje del proyecto de e-commerce.
- Diseño de perfiles 360 de los clientes: Para cualquier empresa que se dedica a vender un producto o servicio es fundamental el conocimiento de sus clientes. Y dado que aquí, de inicio, el e-commerce está en clara desventaja respecto a la venta presencial, la creación de perfiles 360 totalmente detallados facilitará la personalización del servicio, la unificación de la información procedente de los distintos canales de contacto y la segmentación de los targets.
- Capacidad para predecir el comportamiento de los consumidores: Es evidente que, para cualquier empresa, tener la capacidad de adivinar el futuro resolvería muchos de sus problemas. Pues bien, la Ciencia de Datos correctamente aplicada tiene la capacidad de predecirlo, o más bien de anticipar las probabilidades que hay de que algo suceda. Lo hace a través del análisis de patrones que se atisban en grandes cantidades de información, lo que tiene multitud de usos y aplicaciones para el día a día de las organizaciones.
- Llevar a cabo una adecuada gestión del stock disponible en la tienda: Precisamente, una de las posibilidades de la ventaja predictiva es controlar el stock disponible de sus productos. A través de la Data Science es posible averiguar a qué hora vende mejor un producto, o qué día de la semana es más adecuado para lanzar una oferta o una promoción. De esta manera, se hace más sencillo satisfacer la demanda y gestionar el inventario.
- Hacer un seguimiento de la competencia: Internet es una tecnología democratizadora que permite a cualquiera que tenga una conexión acceder a herramientas muy poderosas. Y como consecuencia de su auge, la competitividad ha crecido de forma evidente, por lo que ahora es vital conocer a la competencia como a uno mismo. Lo que ha llevado a la aparición de aplicaciones específicas para ello, como las que se encargan de la monitorización de precios y de productos en tiempo real.
- Venta cruzada de productos: Tener datos de los clientes lleva a conocerlos. Y conocerlos posibilita el aprovechamiento de sistemas de recomendación. Estos utilizan la información disponible de los usuarios para interpretar sus gustos y necesidades, de forma que, a través de algoritmos y técnicas de machine learning, les hacen recomendaciones y propuestas durante una búsqueda, una compra o incluso después de ella. Con lo cual, la Ciencia de Datos está detrás de estos procesos y es una estupenda manera de apostar por la venta cruzada de productos y, por tanto, de ampliar las vías de negocio.
- Análisis del feedback y de las valoraciones de los clientes: En el proceso de creación de una marca y de construcción del branding, el feedback de los usuarios y de los clientes cuenta. Por eso, lo habitual es ofrecer canales de opinión para que estos se expresen y transmitan su experiencia. Pero el problema llega cuando las opiniones son muy numerosas y se hacen difíciles de seguir y analizar para las empresas.
Así que, en estas situaciones, es posible automatizar esta parcela, para cribar los mensajes (positivos o negativos) que se reciben y extraer rápidamente conclusiones sobre las fortalezas y debilidades de los servicios o productos que son ofrecidos.
- Gestión de la publicidad: El marketing digital se encarga de dar notoriedad a las marcas a través de los canales digitales y puede encontrar múltiples maneras de sacar partido de la Data Science. En algunos casos, de la misma manera que el propio e-commerce, como a través de la creación de perfiles 360 o la obtención de información para mejorar la experiencia del cliente.
Y en otros, de forma específica, como a través de mecanismos de lead scoring para priorizar las comunicaciones con los usuarios que tienen más probabilidades de convertirse en clientes; así como en la utilización del análisis de datos para la segmentación de campañas y la creación de estrategias de mailing, de contenidos, etc.
En definitiva, apostar por el e-commerce sin destinar recursos a la Ciencia de Datos es un riesgo que no se debe correr. La venta a través de Internet exige controlar multitud de factores para poder responder a las expectativas de los clientes y estar a la altura del mercado. Por eso, la utilización de herramientas específicas para la recogida y el análisis de la información contribuye a hacer más fáciles todos estos procesos, y da a las empresas las claves necesarias para que crezcan y sean rentables en entornos enormemente competitivos.
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