Data mining nell'e-commerce: come ottimizzare il tuo negozio online

Il data mining è una strategia di analisi, la cui esecuzione può richiedere molto tempo. Soprattutto per gli operatori dei negozi, questo comporta molti vantaggi, motivo per cui il Data Mining è una delle migliori strategie di ottimizzazione nell'e-commerce.

Di cosa tratta il data mining? Come puoi ottenere il meglio dal tuo negozio online, anche se gestisci solo una piccola azienda? Cosa devi considerare durante il DATA mining? Entriamo in tutte queste domande in questo articolo del blog.

Che cos'è il data mining?

Il data mining è una strategia utile con cui i dati e le informazioni vengono ricercati senza avere in mente un determinato focus o un obiettivo specifico.

L'obiettivo è scoprire cose che forniscono nuove conoscenze e aiutano a migliorare la propria strategia aziendale.

Con il Data Mining, ad esempio, puoi cercare le connessioni che esistono tra i diversi prodotti che acquistano i tuoi clienti. Con questa conoscenza, ad esempio, potresti utilizzare un cross-selling efficace.

In che modo il data mining può aiutare il tuo negozio online?

Quando si esegue il Data Mining, si avvia l'analisi senza aver definito un problema o un obiettivo specifico. Non sai cosa troverai o se scoprirai qualcosa di utile.

Se hai effettuato una valutazione dei tuoi dati, normalmente dovresti cercare determinate informazioni o un determinato record di dati (ad esempio per scoprire quando i tuoi clienti acquistano più frequentemente nel tuo negozio online).

D'altra parte, se applichi il data mining, si tratta fondamentalmente di trovare risposte a domande di cui non sapevi affatto.

Il data mining non riguarda tanto la ricerca della risposta a una domanda specifica quanto la scoperta di utili correlazioni e modelli nei dati, da cui è possibile ricavare il comportamento di acquisto dei clienti.

A seconda delle informazioni che trovi in ​​Data Mining, ci sono vari modi per utilizzarle per la tua azienda.

Un importante vantaggio è che le conoscenze acquisite ti aiuteranno a pianificare un'applicazione migliore e più mirata dei tuoi prodotti.

Prendiamo l'esempio della catena di supermercati e della correlazione tra pannolini e birra: se vendessi entrambi gli articoli nel tuo negozio online, potresti utilizzare le informazioni in modo sottile ma intelligente e un'offerta o un pop-up per la birra Posiziona il pagina del prodotto dei pannolini (e viceversa).

Un altro esempio: il fatto è che molti clienti preferiscono fare acquisti online nel fine settimana. Pertanto, la maggior parte dei tuoi ordini viene attualmente effettuata durante questo periodo, il che significa che molti pacchi devono essere inviati contemporaneamente.

Se vuoi compensare questa tempesta logistica, potresti offrire campagne speciali per i prodotti che sono più popolari durante il fine settimana durante la settimana.

Se lo fai, tuttavia, dovresti assicurarti di annunciare e applicare la campagna di vendita in anticipo (ad esempio su varie piattaforme di social media e nella tua newsletter).

Se i clienti interessati vengono a conoscenza della campagna di sconti, è meglio attendere qualche giorno prima di voler effettuare un acquisto invece di ordinare il prodotto che ti interessa nei fine settimana.

Il modo in cui puoi utilizzare le tue conoscenze dall'analisi in modo efficace dipende fortemente dalle informazioni che potresti trovare.

Nella maggior parte dei casi, serve la tua conoscenza del miglioramento della tua strategia pubblicitaria. Prendiamo l'esempio dei pannolini e della birra: supponiamo che tu venda entrambi gli articoli nel tuo negozio online, sarebbe saggio utilizzare questi risultati per misure pubblicitarie mirate.

Esempio di data mining

Con il nostro esempio, ci riferiamo a un'esperienza che viene discussa nel libro "Creating Value with big data analysis" (di Verhoef, Koogle e Walk).

Un esempio è una grande catena di supermercati britannica Tesco. Tesco ha gestito i propri dati e cercato gli acquisti effettuati con la Tesco Club Card.

Nel corso dell'analisi, tuttavia, gli analisti di Tucos hanno scoperto che i clienti che acquistavano pannolini tendevano ad acquistare birra oltre ai pannolini.

Un'altra conoscenza dell'analisi: birra e patatine sono state vendute principalmente venerdì sera.

I risultati ottenuti dalla catena di supermercati hanno aiutato, tra le altre cose, a operare un marketing più mirato.

Nota: questo esempio dovrebbe darti un'idea approssimativa di cosa puoi scoprire con il Data Mining. Non è chiaro se l'azienda nel nostro esempio fosse effettivamente Tesco poiché questo esempio può essere trovato in altre fonti e invece queste fonti si riferiscono alla catena di supermercati americana Walmart.

Nozioni di base sul data mining

Ora devi conoscere il data mining e i vantaggi per gli operatori di negozio. Ora è il momento per te di imparare come iniziare con il meglio della tua valutazione dei dati.

Sfortunatamente, il data mining richiede molto tempo, soprattutto se vuoi farlo manualmente.

Tuttavia, ti consigliamo di esaminare i tuoi dati passo dopo passo. Ad esempio, se vuoi concentrarti sui prodotti, dovresti guardare tutti gli ordini in cui è stato acquistato più di un prodotto nel tuo negozio online.

Qual è il prodotto più popolare? Quali prodotti mettono nel carrello i clienti che hanno acquistato più di cinque prodotti?

Puoi anche concentrarti su determinate categorie di prodotti: se un cliente ha acquistato un articolo della categoria giocattoli, quali prodotti vengono ordinati anche da altre categorie di prodotti?

Inoltre, dai un'occhiata alle preferenze e alle correlazioni in diversi momenti della giornata. Quali prodotti sono particolarmente apprezzati a pranzo, quali la sera?

Invece di concentrarti sui tuoi prodotti, potresti anche prendere in considerazione le varie sottopagine del tuo sito web: quali pagine sono più popolari a quale ora del giorno?

Confronta i tuoi risultati con le tue vendite. C'è una connessione? Queste informazioni possono aiutarti con le tue campagne di marketing o le tue strategie di offerta su Google Ads o Microsoft Ads.

Strumenti utili per il data mining

Buono a sapersi: ci sono alcuni strumenti utili che ti supportano nel data mining. In questo modo non è necessario eseguire manualmente l'analisi.

Tuttavia, molti strumenti sono piuttosto costosi. Naturalmente, puoi semplicemente trasferire tu stesso tutti i dati che riesci a trovare in un file Excel, ma è invece più semplice (e meno dispendioso in termini di tempo) utilizzare speciali strumenti di data mining.

Valuta se vuoi investire un budget per strumenti di data mining che fanno risparmiare tempo.

La maggior parte degli strumenti offre comunque una fase di test gratuita, quindi hai l'opportunità di provare diversi strumenti

Ad esempio, Oracle offre un test gratuito di 30 giorni per il suo strumento di data mining. Orange, invece, è uno strumento open source gratuito al 100% (disponibile solo in inglese).

Devi prestare attenzione a questo nel data mining

Il processo di data mining e il risultato sono imprevedibili. A volte ciò che trovi non può essere classificato così facilmente. Inoltre, potrebbe essere necessario molto tempo per riconoscere uno schema.

Devi anche considerare quanto segue:

Anche se trovi una somiglianza nei dati, ciò non significa necessariamente che una cosa influisca sull'altra. Sembra molto complicato, quindi diamo un esempio.

Sul sito web Tylervigen.com c'è tutta una serie di dati che corrispondono a uno schema simile, ma alla fine non c'è connessione. Dai un'occhiata al diagramma seguente.

Nel diagramma, puoi vedere che il numero di divorzi nello stato americano del Maine è correlato al consumo pro capite di Margarina.

Puoi quindi dedurre che solo le persone nel Maine che divorziano mangiano la margarina? O forse anche: le persone nel Maine, mangiano la margarina?

O supponi invece una coincidenza?

Naturalmente, non esiste una reale correlazione tra questi due record di dati. Pertanto, devi stare attento a come interpreti i tuoi risultati!

Dovresti sempre includere diversi fattori nella tua valutazione e non fare riferimento solo a ciò che l'analisi ha sputato fuori.

Supponiamo che siano stati in grado di scoprire che un numero particolarmente elevato di prodotti del settore degli articoli per la casa è stato ordinato in un determinato momento.

Quindi, quando esamini i tuoi dati, dovresti considerare quali campagne di sconti potresti aver offerto in questo momento o se hai offerto un prezzo migliore rispetto alla concorrenza in un determinato momento.

Inoltre, dovrebbero essere presi in considerazione anche fattori esterni come la pandemia di corona. Se improvvisamente hai riscontrato un aumento dei giochi da tavolo, è stato a causa delle tue campagne di sconti o di alcune misure pubblicitarie o delle conseguenze della pandemia di Corona? O forse anche entrambi?

Anche le tue recensioni sono dati utili. Puoi darti una buona idea del motivo per cui i tuoi clienti hanno effettuato un acquisto.

Conclusione

Il data mining può fornirti informazioni sorprendenti da cui la tua azienda trarrà sicuramente vantaggio. Non solo le grandi aziende possono aiutare con questa strategia per le misure di ottimizzazione, ma anche per le PMI il data mining è estremamente utile!

La cosa più importante è trovare il modo più efficiente per analizzare i dati. Il data mining potrebbe non metterti sulla strada giusta o ciò che trovi conferma solo il tuo sospetto.

Inoltre, assicurati di elaborare le risposte correttamente e di non trarre conclusioni affrettate. Potrebbe essere necessario provare diversi approcci o strumenti per trovare il metodo più efficiente per analizzare i dati.

La cosa migliore del data mining è che non hai problemi specifici che vuoi risolvere. In altre parole, non hai niente da perdere e puoi solo vincere!