En Darwoft, conocemos y acompañamos las necesidades de nuestros clientes con soluciones acordes a las tendencias tech del momento. Nuestra experiencia en análisis de datos aplicado al comercio electrónico, nos ha permitido ser testigos del poder transformador de los datos, para impulsar el crecimiento empresarial y mejorar las experiencias de los clientes.
El journey de los datos involucra diferentes estadíos necesarios para pasar de su obtención al procesamiento y obtención de información de valor. Ese es el modo de ayudar a los decision-makers a optimizar sus estrategias basadas en datos.
- Recopilación e Integración de Datos: La primera instancia para un correcto análisis de datos, se vincula con la recolección de conjuntos de datos diversos de múltiples fuentes, incluido el tráfico del sitio web, el comportamiento de los clientes, las transacciones de ventas y las campañas de marketing. Toda la información obtenida debe integrarse para obtener una visión completa de las operaciones de comercio electrónico de la empresa.
- Análisis Exploratorio de Datos (EDA): Con los datos se debe realizar un EDA para obtener conocimientos sobre patrones, tendencias y anomalías dentro de sus datos. Idealmente para esto se utilizarán herramientas como Power BI, Tableau o diferentes tipos de dashboards amigables con el usuario, a fines de informar decisiones estratégicas.
- Análisis Predictivo: El diseño e implementación de modelos predictivos para pronosticar el comportamiento el cliente, las tendencias de demanda y las necesidades de inventario son un gran aliado. Pueden emplearse modelos de Machine Learning para ello, procurando predecir resultados futuros y optimizar los procesos comerciales.
- Segmentación de Clientes: Una adecuada segmentación de su base instalada de clientes según la demografía, el comportamiento y las preferencias es elemental para la adaptación de las estrategias de marketing a emplear, además de la posibilidad de generar recomendaciones de productos y ofertas personalizadas para aumentar el consumo y retención de los clientes.
- Definir plan de seguimiento: Se planifica un enfoque sistemático que implica el monitoreo constante y la evaluación de los resultados generados por las acciones y estrategias implementadas. A partir de los análisis de datos previos, se desarrollan indicadores clave de rendimiento (KPIs) que permiten medir el impacto y la efectividad de las decisiones empresariales. Este plan no solo ayuda a verificar si se están alcanzando los objetivos establecidos, sino que también ofrece información valiosa sobre cómo mejorar y ajustar las estrategias en tiempo real.
En el mismo marco, es importante tener en cuenta cuales son los Objetivos por los que una empresa comienza su vinculación con la analítica de datos, siendo los principales:
- Mejorar la Personalización: El uso de analítica de datos permite mejorar la experiencia del cliente ofreciendo recomendaciones, ofertas y contenido personalizado basado en ideas impulsadas por datos, obtenidos de comportamientos previos. De este modo se obtiene una mayor participación y la lealtad del cliente a través de una comunicación dirigida a sus gustos y tendencias.
- Optimizar Estrategias de Precios: El conocimiento proporcionado por la inteligencia de negocios permite aplicar modelos de precios dinámicos y análisis de competidores para optimizar estrategias de precios en tiempo real. En la actividad empresarial diario esto permite ajustar los precios según la demanda del mercado, el comportamiento del cliente y los niveles de inventario para maximizar la rentabilidad.
- Mejorar la Gestión de Inventarios: El uso del análisis predictivo puede pronosticar la demanda, optimizar los niveles de inventario y minimizar las faltas de stock, es decir que genera un impacto directo en la eficiencia productiva de la compañía.
- Aumentar las Tasas de Conversión: Las empresas familiarizadas con el uso de analítica de datos pueden realizar un análisis de tráfico de su sitio web, las interacciones de los usuarios y los funnel de conversión para identificar puntos críticos y optimizar la experiencia del usuario.
Por todo lo mencionado, parece evidente que cualquier empresa que decida incursionar en data, deberá tener en cuenta:
- Invertir en Infraestructura de Datos: el primer estadio es tener los datos, para ello lo primordial es construir una infraestructura de datos sólida que admita la recopilación, el almacenamiento, el procesamiento y el análisis de datos.
- Alfabetización de Datos: Educar a los colaboradores de su empresa en la importancia de tener una cultura basada en datos dentro de su organización.
- Agilismo e iteración: Aplicar, revisar y cambiar en caso de necesidad las iniciativas de análisis de datos, refinando continuamente los modelos y estrategias en función de los comentarios y las nuevas perspectivas de datos. La adaptabilidad es clave para mantenerse adelante en el dinámico panorama del comercio electrónico.
Si quieres conocer más sobre cómo en Darwoft trabaja nuestro equipo de analítica de datos, ponte en contacto con nosotros.
