16 Apr Come i Big Data stanno cambiando l’e-commerce
Secondo un rapporto IDC, si stima che l’universo digitale dei dati crescerà del 61% fino a 175 zettabyte entro il 2025. L’e-commerce rappresenta una grande fetta di questo universo digitale: accumula attività dei clienti sui social media, servizi di geolocalizzazione, cronologia dei browser Web, e carrelli della spesa online abbandonati.
Sebbene la raccolta dei dati sui consumatori sia già un elemento importante, è l’analisi dei dati ciò che offre ai proprietari e/o marketer di e-commerce un netto vantaggio. Le aziende che sfruttano l’analisi dei big data possono comprendere il comportamento di acquisto dei propri clienti nel contesto delle attuali tendenze del mercato. A loro volta, queste aziende adattano il loro marketing direttamente alle preferenze dei clienti, creano nuovi prodotti che soddisfano le esigenze dei clienti e assicurano che i dipendenti forniscano il livello di servizio che i clienti si aspettano.
Chiaramente, i big data possono avere un effetto significativo sull’e-commerce.
Questo articolo evidenzierà sette modi in cui i big data possono favorire un cambiamento positivo in qualsiasi attività di e-commerce:
- Esperienza di acquisto elevata
- Pagamento online più sicuro
- Personalizzazione aumentata
- Prezzi ottimizzati e aumento delle vendite
- Servizio clienti dinamico
- Genera un aumento delle vendite
- Prevedere le tendenze, prevedere la domanda
1. Esperienza di acquisto elevata
Le aziende di e-commerce hanno una scorta infinita di dati per poter effettuare analisi predittive che anticipano come si comporteranno i clienti in futuro. I siti web di vendita al dettaglio tengono traccia del numero di clic per pagina, del numero medio di prodotti che le persone aggiungono al carrello prima del check-out e del tempo medio tra una visita alla home page e un acquisto. Se i clienti si iscrivono a un programma di premi o abbonamento, le aziende possono analizzare informazioni demografiche, età, stile, dimensioni e socioeconomiche.
L’analisi predittiva può aiutare le aziende a sviluppare nuove strategie per prevenire l’abbandono del carrello degli acquisti, ridurre i tempi di acquisto e soddisfare le tendenze in erba. Allo stesso modo, le società di e-commerce utilizzano questi dati per prevedere con precisione le esigenze di inventario con i cambiamenti della stagionalità o dell’economia.
Lenovo, il più grande fornitore di PC al mondo, serve clienti in oltre 160 paesi. Cercando di migliorare l’esperienza del cliente e differenziare l’azienda dalla concorrenza, Lenovo doveva comprendere le esigenze, le preferenze e i comportamenti di acquisto dei clienti. Raccogliendo set di dati da una varietà di punti di contatto, Lenovo ha utilizzato l’analisi predittiva in tempo reale per migliorare l’esperienza del cliente e ottenere un aumento dell’11% delle entrate per unità di vendita al dettaglio.
2. Pagamenti online più sicuri
Per offrire un’esperienza di acquisto ottimale, i clienti devono sapere che i loro pagamenti sono sicuri. L’analisi dei big data può riconoscere comportamenti di spesa atipici e avvisare i clienti non appena si verificano. Le aziende possono impostare avvisi per varie attività fraudolente, come una serie di acquisti diversi sulla stessa carta di credito in un breve lasso di tempo o più metodi di pagamento provenienti dallo stesso indirizzo IP.
Allo stesso modo, molti siti di e-commerce ora offrono diversi metodi di pagamento su un’unica piattaforma centralizzata. L’analisi dei big data può determinare quali metodi di pagamento funzionano meglio per quali clienti e può misurare l’efficacia di nuove opzioni di pagamento come “fatturazione più tardi”. Alcuni siti di e-commerce hanno implementato un’esperienza di pagamento semplice per ridurre le possibilità di un carrello abbandonato. La pagina di pagamento offre ai clienti la possibilità di inserire un articolo in una lista dei desideri, scegliere un’opzione “fatturazione più tardi” o pagare con più carte di credito.
3. Maggiore personalizzazione
Oltre a consentire ai clienti di effettuare pagamenti semplici e sicuri, i big data possono creare un’esperienza di acquisto più personalizzata. L’86% dei consumatori afferma che la personalizzazione gioca un ruolo importante nelle decisioni di acquisto. I millennial sono particolarmente interessati agli acquisti online e presumono che riceveranno suggerimenti personalizzati.
Utilizzando l’analisi dei big data, le aziende di e-commerce possono stabilire una visione a 360 gradi del cliente. Questa visualizzazione consente alle aziende di e-commerce di segmentare i clienti in base al sesso, alla posizione e alla presenza sui social media. Con queste informazioni, le aziende possono creare e inviare e-mail con sconti personalizzati, utilizzare diverse strategie di marketing per diversi target di pubblico e lanciare prodotti che si rivolgono direttamente a gruppi specifici di consumatori.
In effetti, molti rivenditori incassano questa strategia, offrendo ai membri punti fedeltà che possono essere utilizzati per acquisti futuri. A volte, le società di e-commerce sceglieranno diverse date durante l’anno per offrire ai membri fedeltà punti bonus extra su tutti gli acquisti. In genere, questo viene fatto durante una stagione lenta e aumenta il coinvolgimento, l’interesse e la spesa dei clienti. I membri fedeltà non solo si sentono VIP, ma forniscono informazioni che le aziende possono utilizzare per fornire consigli di acquisto personalizzati.
4. Prezzi ottimizzati e aumento delle vendite
Oltre ai programmi fedeltà, ai pagamenti sicuri e alle esperienze di acquisto senza interruzioni, i clienti apprezzano i buoni affari. Le aziende di e-commerce stanno iniziando a utilizzare l’analisi dei big data per individuare il prezzo più equo per clienti specifici per aumentare le vendite dagli acquisti online. I consumatori con una fedeltà di lunga data a un’azienda possono ricevere un accesso anticipato alle vendite e i clienti possono pagare prezzi più alti o più bassi a seconda di dove vivono e lavorano.
Otto, il più grande rivenditore online tedesco di prodotti per l’arredamento della casa, è una delle società di e-commerce di maggior successo in Europa. Per mantenere quel titolo, Otto deve competere contro giganti come Amazon. Otto ha riunito i suoi numerosi silos di dati in un unico database, semplificando lo sviluppo di profili dei clienti a 360 gradi, l’analisi dei dati della concorrenza e la determinazione dei canali di vendita più performanti. Otto ora può utilizzare facilmente i big data per ottimizzare i prezzi, produrre campagne di marketing più personalizzate e affinare la propria strategia per le offerte pubblicitarie in loco.
5. Servizio clienti dinamico
La soddisfazione del cliente è la chiave per la fidelizzazione del cliente. Anche le aziende con i prezzi e i prodotti più competitivi soffrono senza un servizio clienti eccezionale. Business.com afferma che acquisire nuovi clienti costa da 5 a 10 volte di più rispetto alla vendita a un nuovo cliente. Inoltre, i clienti fedeli spendono fino al 67% in più rispetto ai nuovi clienti.
Le aziende focalizzate sulla fornitura del miglior servizio clienti aumentano le loro possibilità di buoni referral e sostengono entrate ricorrenti. Mantenere i clienti felici e soddisfatti dovrebbe essere una priorità per ogni azienda di e-commerce. Quindi, in che modo i big data migliorano il servizio clienti? I big data possono rivelare problemi nella consegna dei prodotti, nei livelli di soddisfazione dei clienti e persino nella percezione del marchio nei social media. In effetti, l’analisi dei big data può identificare i momenti esatti in cui la percezione o la soddisfazione del cliente è cambiata. È più facile apportare cambiamenti sostenibili al servizio clienti quando le aziende hanno definito aree di miglioramento.
Il rivenditore di scarpe ALDO ha riconosciuto che la generazione dei millennial, che guida gran parte delle loro vendite, riconosce l’importanza del servizio clienti. Non solo i clienti ALDO vogliono interagire sui siti di e-commerce, i consumatori vogliono anche ascoltare e leggere di ALDO sui social media e altri canali. ALDO aveva bisogno di sfruttare i big data per comprendere il comportamento dei clienti e fornire un servizio clienti eccellente.
Sebbene ALDO stesse già raccogliendo dati sui clienti, era difficile collegare i profili dei clienti alle transazioni e alle interazioni su tutti i canali. Utilizzando uno strumento per big data agile, veloce, scalabile e flessibile per capitalizzare sui costi variabili, ALDO ora può espandere facilmente la portata globale, fornendo un’esperienza localizzata per ogni cliente. ALDO continua a utilizzare i big data per creare prodotti innovativi e offrire una piacevole esperienza al cliente.
6. Genera un aumento delle vendite
I big data aiutano i rivenditori online a personalizzare i loro consigli e coupon per soddisfare i desideri dei clienti. Il traffico elevato risulta da questa esperienza cliente personalizzata, con un profitto maggiore. I big data sui consumatori possono anche aiutare le aziende di e-commerce a condurre campagne di marketing precise, fornire coupon appropriati e ricordare alle persone che hanno ancora qualcosa nel carrello.
Domino’s Pizza è uno straordinario esempio di e-commerce che utilizza i big data per aumentare le vendite. Il programma di ordinazione “AnyWare” di Domino consente ai clienti di acquistare la pizza tramite smartwatch, TV, auto e social media. Rendere le vendite così facili e convenienti è stato un vantaggio fondamentale per le vendite di pizza di Domino. Tuttavia, la combinazione di dati provenienti da canali di vendita disparati in tempo reale era inconcepibile senza la tecnologia moderna.
Utilizzando una piattaforma Big Data, le informazioni di Domino sono facilmente integrabili da 85.000 origini dati non strutturate e strutturate. Con un’unica visione dei clienti e delle operazioni globali, Domino’s può ora raccogliere, ripulire e standardizzare i dati da tutti i sistemi di punti vendita e dai centri di approvvigionamento. Questi dati vengono inseriti nel data warehouse di Domino, dove vengono combinati con USPS, concorrenti e informazioni demografiche.
7. Prevedere le tendenze e prevedere la domanda
Soddisfare le esigenze di un cliente non è solo un problema dello stato attuale. L’e-commerce dipende dallo stoccaggio dell’inventario corretto per il futuro. I big data possono aiutare le aziende a prepararsi alle tendenze emergenti, a parti dell’anno lente o potenzialmente in forte espansione, o a pianificare campagne di marketing attorno a grandi eventi.
Le aziende di e-commerce compilano enormi set di dati. Valutando i dati degli anni precedenti, i rivenditori online possono pianificare l’inventario di conseguenza, fare scorta per anticipare i periodi di picco, semplificare le operazioni aziendali complessive e prevedere la domanda. Ad esempio, i siti di e-commerce possono pubblicizzare grandi sconti sui social media durante le ore di punta degli acquisti per sbarazzarsi del prodotto in eccesso.
Per ottimizzare le decisioni sui prezzi, i siti di e-commerce possono anche offrire sconti estremamente limitati. Capire quando offrire sconti, quanto tempo dovrebbero durare gli sconti e quale prezzo scontato offrire è molto più accurato e preciso con l’analisi dei big data e l’apprendimento automatico.
Inizia con i big data nell’e-commerce
I big data hanno già avuto un grande impatto sul settore dell’e-commerce e probabilmente continueranno a farlo. 99 Le aziende prevedono che il 95% di tutti gli acquisti sarà effettuato tramite e-commerce entro il 2040. Per prepararsi, le aziende possono utilizzare l’analisi dei big data per aggiornare la propria copia, rafforzare i propri articoli di assistenza clienti self-service e interpretare i sondaggi. Non solo, le aziende di e-commerce possono prepararsi ai flussi stagionali, alle nuove tendenze e alle preferenze dei clienti.
Fonte: Talend
