E-commerce: una miniera d’oro di dati

Ne abbiamo parlato in questo articolo: la pandemia ha accelerato la digitalizzazione di molte aziende retail, che han deciso di aggiornare la loro presenza online aprendo o modernizzando il loro e-commerce. Facendo leva sui canali digitali si riesce infatti a raggiungere un pubblico più ampio e profilato, aumentando le opportunità di vendita. Quello che talvolta sfugge ai retailer è come l’e-commerce sia da considerare una sorgente di dati e quindi una miniera da sfruttare.

Nell’epoca del data driven marketing diventa infatti fondamentale avvalersi di analisi volte a sfruttare il contenuto informativo delle piattaforme che attiviamo e quando il volume di dati cresce, sono opportuni mezzi avanzati per estrarre informazioni significative e valore per le nostre strategie.

Prendiamo l’esempio di un e-commerce costruito con Shopify, piattaforma e-commerce di cui siamo partner e che negli ultimi anni ha spiccato nel quadrante di Gartner tra i “challengers”, ossia quei player con grande potenziale oltre che capacità di esecuzione: Shopify rende disponibili tramite API i dati di vendita, in modo da consentire un collegamento snello e diretto al dato granulare che per diversi nostri clienti viene trasformato in metriche di business fruibili tramite dashboard intuitive con cui monitorare le performance e estrarre insights utili all’ottimizzazione della comunicazione.

Per altri clienti, ci appoggiamo alle chiamate API per poter effettuare analisi ricorrenti nel tempo, volte a studiare i dataset di ordini, clientela e prodotto. Facciamo qualche esempio di analisi utile per chi dispone di un e-commerce.

Dai prodotti a carrello alla Basket Analysis

La Market Basket Analysis consente di identificare associazioni esistenti fra i prodotti acquistati dai consumatori, appoggiandosi a un modello probabilistico. In un negozio fisico, il risultato di un’analisi di questo tipo ci spingerebbe a posizionare gli articoli associati tra loro in scaffali vicini, nei negozi digitali questa informazione diventa una leva di raccomandazione e di comunicazione per attivare strategie di cross selling. Arricchendo i carrelli con informazioni socio demografiche della clientela possiamo attivare l’informazione con espansioni adv targettizzate.

Foto di Karolina Grabowska da Pexels

Clustering e Customerbase: nuove frontiere per prevedere la loyalty della clientela

L’integrazione tra il dataset delle vendite, i prodotti acquistati e il dato della customerbase offre spunti importanti per quanto riguarda la comprensione del comportamento di riordino laddove gli e-commerce prevedano un business ricorsivo. In questi casi, la modellizzazione del Customer Lifetime Value applicata anche su cluster definiti da algoritmi di Machine Learning è un dato da cui partire per costruire una comunicazione personalizzata e, perché no, intervenire direttamente su quei clienti con strategie ad hoc sui clienti che sembrano essere sul punto di abbandonarci, come sui più fedeli.

Foto di Anastasia Shuraeva da Pexels

Couponistica: un trigger per il riordino?

Non solo il profilo dell’utente: l’analisi delle tempistiche medie di riordino deve tenere in considerazione l’impatto dei codici sconto sul riacquisto ma anche valutare la percentuale di riordino sono tutte informazioni fondamentali per ottimizzare l’esperienza della customer base.

Prodotti in inventario

Sono diversi i modelli che si possono applicare alle serie storiche, come lo sono i dati di vendita, per ottenere una stima predittiva. Entro opportuni livelli di confidenza, individuare prodotti con trend in crescita spinge verso un controllo sul fronte del rifornimento; prodotti invece con trend in calo possono essere spinti dalla comunicazione o da offerte ad hoc.

Catalogo e Query Search

Il tuo e-commerce ha una buca di ricerca? Non te lo aspetti forse, ma analizzare le query di ricerca dell’e-commerce può aiutarci a comprendere esigenze e aspettative dei nostri clienti: dall’analisi dei comportamenti di ricerca possiamo intervenire o sui contenuti del sito come ad esempio gli articoli presenti sul sito ma non facilmente raggiungibili o sui prodotti che non sono presenti a catalogo ma che possiamo inserire nel nostro e-commerce.

Se invece siete interessati a capire quali intenti di ricerca portano posizionamenti e traffico al vostro sito o e-commerce, date un occhio anche a quanto abbiamo scritto riguardo a Hint, la soluzione che abbiamo sviluppato in H-Farm Digital Marketing a supporto degli analisti SEO.

Una miniera con tante pietre preziose

Poter effettuare data mining sui diversi dataset che restituisce l’e-commerce rispetto alle vendite e alla clientela permette di recuperare ulteriormente valore dell’investimento fatto per l’apertura del negozio digitale: è un’opportunità da non sprecare, mettici alla prova!

Immagine copertina: Foto di alleksana da Pexels

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