Mineração de dados no e-commerce: como otimizar sua loja online

A mineração de dados é uma estratégia de análise, cuja execução pode ser bastante demorada. Especialmente para os operadores de loja, isso traz muitas vantagens, razão pela qual o Data Mining é uma das melhores estratégias de otimização no comércio eletrônico.

Do que se trata a mineração de dados? Como você pode tirar o melhor proveito de sua própria loja online, mesmo se você apenas operar uma pequena empresa? O que você deve considerar ao fazer a mineração de dados? Entramos em todas essas perguntas neste artigo do blog.

O que é mineração de dados?

A mineração de dados é uma estratégia útil com a qual dados e informações são pesquisados ​​sem ter um determinado foco ou um objetivo específico em mente.

O objetivo é descobrir coisas que forneçam novos conhecimentos e ajudem a melhorar sua própria estratégia de negócios.

Com o Data Mining, por exemplo, você pode pesquisar as conexões que existem entre os diferentes produtos que compram seus clientes. Com esse conhecimento, por exemplo, você pode usar vendas cruzadas eficazes.

Como a mineração de dados pode ajudar sua loja online?

Na Mineração de Dados, você inicia a análise sem ter definido um problema ou objetivo específico. Você não sabe o que vai encontrar ou se vai descobrir alguma coisa útil.

Se você fizer uma avaliação de seus dados, normalmente você procuraria certas informações ou um determinado registro de dados (por exemplo, para descobrir quando seus clientes compram com mais frequência em sua loja online).

Por outro lado, se você aplicar mineração de dados, trata-se basicamente de encontrar respostas para perguntas que você não conhecia.

A mineração de dados é menos sobre encontrar a resposta para uma pergunta específica do que descobrir correlações e padrões úteis em seus dados, dos quais o comportamento de compra de seus clientes pode ser derivado.

Dependendo das informações que você encontra na Mineração de Dados, existem várias maneiras de usá-las para sua empresa.

Uma vantagem importante é que o conhecimento adquirido o ajudará a planejar uma aplicação aprimorada e mais direcionada de seus produtos.

Tomemos o exemplo da rede de supermercados e a correlação entre fraldas e cerveja: Se você vendesse ambos os artigos em sua loja online, você poderia usar a informação de forma sutil, mas inteligente e uma oferta ou pop-up para cerveja Coloque o página do produto de fraldas (e vice-versa).

Outro exemplo: o fato é que muitos clientes preferem fazer compras online no final de semana. Portanto, a maioria dos seus pedidos estão sendo feitos neste momento, o que significa que muitos pacotes devem ser enviados ao mesmo tempo.

Se você quiser compensar essa tempestade logística, poderá oferecer campanhas especiais para os produtos mais populares no fim de semana durante a semana.

Se você fizer isso, no entanto, certifique-se de anunciar e aplicar a campanha de vendas com antecedência (por exemplo, em várias plataformas de mídia social e em seu boletim informativo).

Se os clientes interessados ​​souberem da campanha de desconto, é melhor esperar alguns dias até querer fazer uma compra em vez de encomendar o produto de seu interesse nos finais de semana.

Como você pode usar seu conhecimento da análise efetivamente depende muito das informações que você pode encontrar.

Na maioria dos casos, seu conhecimento sobre como melhorar sua estratégia de publicidade serve. Vamos pegar o exemplo de fraldas e cerveja: suponha que você venda ambos os artigos em sua loja online, então seria sensato usar essas descobertas para medidas de publicidade direcionadas.

Exemplo de mineração de dados

Com nosso exemplo, relacionamos uma experiência que é discutida no livro “Criando valor com análise de big data” (de Verhoef, Koogle e Walk).

Um exemplo é uma grande rede de supermercados britânica Tesco. A Tesco lidava com seus próprios dados e buscava compras feitas com o Tesco Club Card.

No decorrer da análise, no entanto, os analistas da Tucos descobriram que os clientes que compravam fraldas tendiam a comprar cerveja além das fraldas.

Outro conhecimento da análise: cerveja e batatas fritas foram vendidas principalmente na sexta-feira à noite.

As descobertas que a rede de supermercados obteve ajudaram, entre outras coisas, a operar um marketing mais direcionado.

Nota: Este exemplo deve lhe dar uma ideia aproximada do que você pode descobrir com a Mineração de Dados. Não está claro se a empresa em nosso exemplo era realmente a Tesco, pois esse exemplo pode ser encontrado em outras fontes e, em vez disso, essas fontes se referem à rede de supermercados americana Walmart.

Noções básicas de mineração de dados

Agora você conhece a mineração de dados e as vantagens para os operadores de loja. Agora é hora de você aprender como começar com o melhor de sua avaliação de dados.

Infelizmente, Data Mining é muito demorado, especialmente se você quiser fazê-lo manualmente.

No entanto, recomendamos que você analise seus dados passo a passo. Por exemplo, se você deseja se concentrar em produtos, deve observar todos os pedidos em que mais de um produto foi comprado em sua loja online.

Qual produto é o mais popular? Quais produtos colocam clientes que compraram mais de cinco produtos no carrinho de compras?

Você também pode se concentrar em determinadas categorias de produtos: se um cliente comprou um artigo da categoria de brinquedos, quais produtos de outras categorias de produtos também são pedidos?

Além disso, dê uma olhada nas preferências e correlações em diferentes momentos do dia. Quais produtos são particularmente populares na hora do almoço e quais à noite?

Em vez de se concentrar em seus produtos, você também pode levar em consideração as várias subpáginas do seu site: Quais páginas são mais populares em que hora do dia?

Compare seus resultados com suas vendas. Existe uma conexão? Essas informações podem ajudá-lo com suas campanhas de marketing ou suas estratégias de lances no Google Ads ou no Microsoft Ads.

Ferramentas úteis para mineração de dados

É bom saber: Existem algumas ferramentas úteis que ajudam você na mineração de dados. Dessa forma, você não precisa realizar a análise manualmente.

No entanto, muitas ferramentas são bastante caras. Claro, você pode simplesmente transferir todos os dados que encontrar para um arquivo do Excel, mas é mais fácil (e menos demorado) usar ferramentas especiais de mineração de dados.

Avalie se você deseja investir um orçamento em ferramentas de mineração de dados que economizam tempo.

A maioria das ferramentas oferece uma fase de teste gratuita de qualquer maneira, então você tem a oportunidade de experimentar ferramentas diferentes

Por exemplo, a Oracle oferece um teste gratuito de 30 dias para sua ferramenta de mineração de dados. Orange, por outro lado, é uma ferramenta de código aberto 100% gratuita (disponível apenas em inglês).

Você tem que prestar atenção a isso na mineração de dados

O processo de mineração de dados e o resultado são imprevisíveis. Às vezes, o que você encontra não pode ser classificado tão facilmente. Além disso, pode levar muito tempo para você reconhecer um padrão.

Você também deve considerar o seguinte:

Mesmo que você encontre uma semelhança nos dados, isso não significa necessariamente que uma coisa afete a outra. Isso soa muito complicado, então damos um exemplo.

No site Tylervigen.com há toda uma série de dados que correspondem a um padrão semelhante, mas no final não há conexão. Dê uma olhada no diagrama a seguir.

No diagrama, você pode ver que o número de divórcios no estado americano do Maine está relacionado ao consumo per capita de margarina.

Você pode, portanto, deduzir que apenas as pessoas no Maine que se divorciam comem margarina? Ou talvez até: as pessoas no Maine comem margarina?

Ou você assume uma coincidência em vez disso?

É claro que não há correlação real entre esses dois registros de dados. Portanto, você deve ter cuidado com a forma como interpreta seus resultados!

Você deve sempre incluir vários fatores em sua avaliação – e não se referir apenas ao que a análise cuspiu.

Suponha que eles pudessem descobrir que um número particularmente grande de produtos da área de utensílios domésticos foi encomendado em um determinado momento.

Então, ao analisar seus dados, você deve considerar quais campanhas de desconto você pode ter oferecido no momento ou se ofereceu um preço melhor do que a concorrência em um determinado momento.

Além disso, fatores externos como a pandemia de corona também devem ser levados em consideração. Se de repente você encontrou um aumento nos jogos de tabuleiro, foi devido às suas campanhas de desconto ou certas medidas publicitárias ou às consequências da pandemia de Corona? Ou talvez até os dois?

Suas avaliações também são dados úteis. Você pode dar uma boa ideia do motivo pelo qual seus clientes fizeram uma compra.

Conclusão

A mineração de dados pode fornecer informações surpreendentes das quais sua empresa certamente se beneficiará. Não só as grandes empresas podem ajudar nessa estratégia de medidas de otimização, mas também para as PMEs, a mineração de dados é extremamente útil!

O mais importante é que você encontre a maneira mais eficiente de analisar seus dados. A mineração de dados pode não colocá-lo no caminho certo, ou o que você encontra apenas confirma sua suspeita.

Além disso, certifique-se de processar as respostas corretamente e não tire conclusões precipitadas. Você pode ter que experimentar diferentes abordagens ou ferramentas para encontrar o método mais eficiente para analisar seus dados.

A melhor coisa sobre mineração de dados é que você não tem nenhum problema específico que queira resolver. Em outras palavras, você não tem nada a perder e só pode ganhar!