Conoce los niveles de analítica de datos de e-commerce que tu marca puede usar para mejorar el rendimiento online
La analítica de datos se ha convertido en una herramienta clave para el éxito de las empresas en el mundo digital. Con la cantidad de información disponible en línea, es esencial que las marcas de consumo cuenten con el conocimiento profundo de patrones y comportamientos de sus consumidores para tomar decisiones efectivas.
Cada vez más marcas de consumo que venden en línea empiezan a utilizar herramientas de inteligencia artificial, aprendizaje automático e integración de flujo de trabajo para acelerar los procesos, mejorar el soporte de decisiones y ejecutar a una velocidad y escala aún mayores.
Sin embargo, no todas las empresas tienen las mismas necesidades de análisis de datos. En este sentido, existen diferentes niveles de analítica de datos para el comercio electrónico que las marcas de consumo pueden usar para mejorar su rendimiento en línea:
Análisis descriptivo: Ve lo que sucedió en tu tienda digital
El análisis descriptivo se enfoca en mostrar lo que ha sucedido y utiliza herramientas como gráficos y tablas, o dashboards para resumir grandes cantidades de datos y ayudar a las marcas de consumo a identificar patrones.
Por ejemplo, podría mostrar cuántos productos se han vendido en un determinado período de tiempo, o qué categorías de productos son las más populares entre sus consumidores.
Puede responder a preguntas como:
¿Tu producto estaba en stock? ¿Cuál fue el precio? ¿Cuántas calificaciones y reseñas tiene? ¿Cómo se desempeñó en la búsqueda orgánica?
Análisis Diagnóstico: Conoce la causa del problema
El análisis diagnóstico se enfoca en determinar por qué han ocurrido ciertos patrones en el pasado y utiliza herramientas como la minería de datos y el análisis de correlación para examinar los datos y encontrar relaciones entre ellos.
Por ejemplo, podría profundizar en los datos y revelar que el contenido de la Página de Producto de un SKU en un retail X es deficiente y tiene un efecto negativo en la conversión.
Análisis Predictivo: Actúa ante lo que va a suceder
El tercer nivel de analítica de datos es el análisis predictivo. Este nivel se enfoca en predecir lo que sucederá en el futuro y utiliza herramientas como modelos estadísticos y algoritmos de aprendizaje automático para predecir el comportamiento futuro de los consumidores y las ventas.
Digamos que tu producto de temporada tiene un ciclo de vida limitado y deseas reducir las semanas de inventario en retail online, fabricando solo lo suficiente para satisfacer la demanda. Con este análisis podrás pronosticar las ventas y tomar importantes decisiones de distribución.
Análisis Prescriptivo: Ejecuta, Mide y Mejora
Por último, el nivel más avanzado de analítica de datos es el análisis prescriptivo. Este nivel se enfoca en recomendar qué acciones se deben tomar para lograr ciertos objetivos y utiliza herramientas como inteligencia artificial, aprendizaje automático e integración de flujo de trabajo para recomendar acciones específicas que mejoran el rendimiento, y empoderan a las marcas de consumo para que tomen mejores decisiones y reduzcan el esfuerzo humano.
En algunos casos, estos poderosos algoritmos también ejecutarán acciones, medirán el efecto y mejorarán continuamente.
Identificar el nivel de análisis de datos que tu marca de consumo requiere es crucial para optimizar la estrategia de venta en el canal digital. No olvides que en el entorno digital de hoy en día, el análisis de datos es un componente crítico para el éxito.
En eStoreMedia trabajamos para ayudar a tu marca de consumo a lograr sus objetivos e identificar oportunidades en sus estantes digitales. A través del monitoreo y análisis de estantes digitales ayudamos a tu marca a cerrar las brechas necesarias para convertirse en líder en el canal de ventas de retail online.
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