E-commerce y Ciencia de Datos: una dupla imbatible

Ciencia de Datos | Los beneficios de acceder y analizar los datos en e-commerce son infinitos.  Sin embargo, para tener éxito es crucial comprender las percepciones del comportamiento del cliente y su interacción con el sitio web. Al recopilar datos, se mejora la atención al cliente y se brinda una experiencia personalizada, permitiendo aumentar las ventas, optimizar el precio del producto e, incluso, incidir sobre la ubicación de una nueva tienda.

La tecnología, en continua evolución, se pone al alcance de todos y el mundo del comercio no es la excepción. Los comerciantes minoristas pueden tener acceso hoy en día a una amplia gama de herramientas de análisis y datos, y las marcas recurren cada vez más a distintas formas de utilizar la inteligencia artificial para su e-commerce.

La otra cara de esta moneda es que cada vez más compañías tienen datos del comportamiento del cliente. Es por ello que la competencia se recrudece en este aspecto y es crucial contar con las mejores herramientas.

Tener los datos al alcance de la mano es una cosa, pero comprenderlos, diseñar una estrategia e implementar mejoras concretas basadas en esos datos, es otra. En 7Puentes entendemos las particularidades de esta industria, y, en ese sentido, a continuación analizaremos los usos de la ciencia de datos en el comercio electrónico y por qué es vital no quedarse afuera.

Sistema de recomendación y personalización

Como sugiere su nombre, es un sistema que filtra la información y predice las preferencias del usuario mientras navega por Internet. Analiza las búsquedas anteriores de las personas y sus compras para poder encontrar productos relevantes. Hay tres técnicas principales de recomendación:

Filtrado colaborativo: la técnica más popular utilizada en el comercio electrónico. Recopila datos y encuentra similitudes entre las actividades y los intereses de diferentes usuarios.

Filtrado basado en contenido: esta técnica encuentra recomendaciones basadas en descripciones de productos de artículos que les gustan a los usuarios.

Filtrado híbrido de recomendaciones: utiliza las 2 técnicas descritas anteriormente y combina sus resultados o usa los resultados de una técnica como entrada para la otra.

En 7Puentes, hemos desarrollado modelos de personalización y un sistema de recomendación de avisos para Mercado Libre, sobre un conjunto de más de 100 millones de usuarios y más de 1 millón de ítems, con más de 1 billón de eventos en 14 países.

Customer Lifetime Value

Es una predicción de cuánto puede aportar un cliente a los ingresos de una empresa durante su vida. Se calcula por compras anteriores del comprador y su interacción con un sitio de comercio electrónico específico. ¿Cómo calcular el valor de vida del cliente? Esta es una fórmula simple:

(Valor promedio de la orden) x (Número de órdenes repetidas) x (Vida promedio del cliente)

Valor medio del pedido basado en pedidos anteriores.

Número de ventas repetidas: número de veces que se realizó el pedido.

Tiempo promedio de vida del cliente: cuánto tiempo ha permanecido una persona como su cliente.

Mejoras en atención al cliente

Una de las claves del éxito del e-commerce es el servicio al cliente. La ciencia de datos ayuda a las empresas a mejorarlo, extrayendo calificaciones y comentarios, no solo del sitio web sino también de redes sociales y archivos de call centers. Después de la extracción, es posible segregarlos y hacer un análisis de sentimiento para comprender mejor por qué se dieron malas críticas a un producto o servicio. Esto permite a las empresas analizar el comportamiento del cliente y los insights del mercado.

Análisis predictivo para mejorar la experiencia del cliente

Hoy en día, los consumidores buscan experiencias más personalizadas y cada marca debe poder predecir lo que los usuarios buscan en su plataforma de comercio electrónico. Cada cliente interactúa con un sitio web de una manera diferente y tiene preferencias individuales. Al igual que en sistemas de recomendaciones, predictive analytics analiza los patrones de compra de los consumidores y su interacción con el sitio, brindando acceso a todas las ideas. Los negocios de comercio electrónico pueden ofrecer una mejor experiencia al cliente y decidir los precios mínimos y máximos de sus productos.

En ese sentido, 7Puentes desarrolló un sistema de predicción de ventas para Juana Bonita, empresa de fabricación y comercialización de indumentaria con distribución a través de venta por catálogo.

En síntesis, los consumidores demandan personalización, elasticidad y mayor adaptación a sus necesidades. Es el desafío de las empresas de e-commerce entender esta necesidad y recurrir a la Ciencia de Datos y la Inteligencia Artificial para transformarlo en óptimos resultados y mayores ganancias.


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