Minería de datos en e-commerce: Cómo optimizar tu tienda online

La minería de datos es una estrategia de análisis, cuya ejecución puede llevar bastante tiempo. Especialmente para los operadores de tiendas, esto conlleva muchas ventajas, por lo que la minería de datos es una de las mejores estrategias de optimización en el comercio electrónico.

¿De qué se trata la minería de datos? ¿Cómo puede obtener lo mejor de su propia tienda en línea, incluso si solo opera una pequeña empresa? ¿Qué hay que tener en cuenta a la hora de hacer minería de DATOS? Abordamos todas estas preguntas en este artículo de blog.

¿Qué es la minería de datos?

La minería de datos es una estrategia útil con la que se buscan datos e información sin tener un enfoque determinado o un objetivo específico en mente.

El objetivo es descubrir cosas que aporten nuevos conocimientos y ayuden a mejorar la propia estrategia empresarial.

Con Data Mining, por ejemplo, podrías buscar las conexiones que existen entre los diferentes productos que compran tus clientes. Con este conocimiento, por ejemplo, podría utilizar una venta cruzada eficaz.

¿Cómo puede ayudar la minería de datos a su tienda online?

Al hacer minería de datos, se inicia el análisis sin haber definido un problema u objetivo específico. No sabes lo que encontrarás o si descubrirás algo útil.

Si realizó una evaluación de sus datos, normalmente buscaría cierta información o un determinado registro de datos (por ejemplo, para saber cuándo sus clientes compran con mayor frecuencia en su tienda en línea).

En cambio, si aplicas la minería de datos, se trata básicamente de encontrar respuestas a preguntas que no conocías en absoluto.

La minería de datos se trata menos de encontrar la respuesta a una pregunta específica que de descubrir correlaciones y patrones útiles en sus datos, de los cuales se puede derivar el comportamiento de compra de sus clientes.

Dependiendo de la información que encuentre en Data Mining, hay varias formas de usarla para su empresa.

Una ventaja importante es que los conocimientos adquiridos le ayudarán a planificar una aplicación mejorada y más específica de sus productos.

Tomemos el ejemplo de la cadena de supermercados y la correlación entre pañales y cerveza: si vendiera ambos artículos en su tienda en línea, podría usar la información de una manera sutil pero inteligente y una oferta o una ventana emergente para cerveza Coloque el página de producto de pañales (y al revés).

Otro ejemplo: El caso es que muchos clientes prefieren comprar online los fines de semana. Por lo tanto, la mayoría de sus pedidos se están realizando actualmente durante este tiempo, lo que significa que se deben enviar muchos paquetes al mismo tiempo.

Si quiere compensar esta tormenta logística, podría ofrecer campañas especiales para los productos que son más populares el fin de semana durante la semana.

Sin embargo, si hace esto, debe asegurarse de anunciar y aplicar la campaña de ventas con anticipación (por ejemplo, en varias plataformas de redes sociales y en su boletín informativo).

Si los clientes interesados ​​se enteran de la campaña de descuento, es mejor que espere unos días hasta que desee realizar una compra en lugar de pedir el producto que le interesa los fines de semana.

La forma en que puede usar su conocimiento del análisis de manera efectiva depende en gran medida de la información que pueda encontrar.

En la mayoría de los casos, su conocimiento para mejorar su estrategia publicitaria sirve. Tomemos el ejemplo de los pañales y la cerveza: supongamos que vende ambos artículos en su tienda en línea, entonces sería conveniente utilizar estos hallazgos para medidas publicitarias específicas.

Ejemplo de minería de datos

Con nuestro ejemplo, nos relacionamos con una experiencia que se analiza en el libro "Creación de valor con análisis de big data" (de Verhoef, Koogle y Walk).

Un ejemplo es una gran cadena de supermercados británica Tesco. Tesco se ocupaba de sus propios datos y buscaba compras realizadas con la Tesco Club Card.

Sin embargo, en el transcurso del análisis, los analistas de Tucos descubrieron que los clientes que compraban pañales tendían a comprar cerveza además de los pañales.

Otro conocimiento del análisis: la cerveza y las papas fritas se vendieron principalmente el viernes por la noche.

Los hallazgos que obtuvo la cadena de supermercados ayudaron, entre otras cosas, a operar un marketing más específico.

Nota: este ejemplo debería darle una idea aproximada de lo que puede averiguar con la minería de datos. No está claro si la empresa de nuestro ejemplo era en realidad Tesco, ya que este ejemplo se puede encontrar en otras fuentes y, en cambio, estas fuentes se refieren a la cadena de supermercados estadounidense Walmart.

Conceptos básicos de minería de datos

Ahora conoce la minería de datos y las ventajas para los operadores de tiendas. Ahora es el momento de que aprenda cómo comenzar con lo mejor de su evaluación de datos.

Desafortunadamente, la minería de datos requiere mucho tiempo, especialmente si desea hacerlo manualmente.

Sin embargo, le recomendamos que revise sus datos paso a paso. Por ejemplo, si desea concentrarse en los productos, debe mirar todos los pedidos en los que se compró más de un producto en su tienda en línea.

¿Qué producto es el más popular? ¿Qué productos colocan a los clientes que compraron más de cinco productos en el carrito de compras?

También puede concentrarse en ciertas categorías de productos: si un cliente ha comprado un artículo de la categoría de juguetes, ¿qué productos de otras categorías de productos también se piden?

Además, eche un vistazo a las preferencias y correlaciones en diferentes momentos del día. ¿Qué productos son especialmente populares a la hora del almuerzo y cuáles por la noche?

En lugar de concentrarse en sus productos, también podría tener en cuenta las diversas subpáginas de su sitio web: ¿Qué páginas son más populares a qué hora del día?

Compara tus resultados con tus ventas. ¿Hay una conexión? Esta información puede ayudarlo con sus campañas de marketing o sus estrategias de oferta en Google Ads o Microsoft Ads.

Herramientas útiles para la minería de datos

Es bueno saberlo: hay algunas herramientas útiles que lo ayudan en la minería de datos. De esta forma, no tiene que realizar manualmente el análisis.

Sin embargo, muchas herramientas son bastante caras. Por supuesto, usted mismo puede transferir todos los datos que pueda encontrar a un archivo de Excel, pero es más fácil (y requiere menos tiempo) utilizar herramientas especiales de extracción de datos.

Evalúe si desea invertir un presupuesto en herramientas de minería de datos que ahorran tiempo.

La mayoría de las herramientas ofrecen una fase de prueba gratuita de todos modos, por lo que tiene la oportunidad de probar diferentes herramientas

Por ejemplo, Oracle ofrece una prueba gratuita de 30 días para su herramienta de minería de datos. Orange, por otro lado, es una herramienta de código abierto 100% gratuita (solo disponible en inglés).

Tienes que prestar atención a esto en la minería de datos.

El proceso de minería de datos y el resultado son impredecibles. A veces lo que encuentras no se puede clasificar tan fácilmente. Además, es posible que le lleve mucho tiempo reconocer un patrón.

También tienes que considerar lo siguiente:

Incluso si encuentra una similitud en los datos, esto no significa necesariamente que una cosa afecte a la otra en absoluto. Eso suena muy complicado, así que damos un ejemplo.

En la web Tylervigen.com hay toda una serie de datos que corresponden a un patrón similar, pero al final no hay conexión. Echa un vistazo al siguiente diagrama.

En el diagrama, puede ver que el número de divorcios en el estado estadounidense de Maine está relacionado con el consumo per cápita de margarina.

¿Puedes, por lo tanto, deducir que solo las personas en Maine que se divorcian comen margarina? O tal vez incluso: la gente de Maine come margarina?

¿O asumes una coincidencia en su lugar?

Por supuesto, no existe una correlación real entre estos dos registros de datos. ¡Por lo tanto, debe tener cuidado con la interpretación de sus resultados!

Siempre debe incluir varios factores en su evaluación, y no solo referirse a lo que arroja el análisis.

Supongamos que pudieran descubrir que una cantidad particularmente grande de productos del campo de artículos para el hogar se ordenaron en un momento determinado.

Luego, cuando revise sus datos, debe considerar qué campañas de descuento puede haber ofrecido en este momento o si ofreció un mejor precio que su competencia en un momento determinado.

Además, también se deben tener en cuenta factores externos como la pandemia de la corona. Si de repente encontró un aumento en los juegos de mesa, ¿se debió a sus campañas de descuento o ciertas medidas publicitarias, o las consecuencias de la pandemia de Corona? ¿O tal vez incluso ambos?

Tus reseñas también son datos útiles. Puede darle una buena idea de por qué sus clientes han realizado una compra.

Conclusión

La minería de datos puede proporcionarle información sorprendente de la que su empresa sin duda se beneficiará. No solo las grandes empresas pueden ayudar con esta estrategia para las medidas de optimización, sino también para las PYMES, ¡la minería de datos es extremadamente útil!

Lo más importante es que encuentre la forma más eficiente de analizar sus datos. La extracción de datos puede no ponerlo en el camino correcto, o lo que encuentre solo confirma su sospecha.

Además, asegúrese de procesar las respuestas correctamente y no sacar conclusiones apresuradas. Es posible que deba probar diferentes enfoques o herramientas para encontrar el método más eficiente para analizar sus datos.

Lo mejor de la minería de datos es que no tienes ningún problema específico que quieras resolver. En otras palabras, ¡no tienes nada que perder y solo puedes ganar!