Exploatarea datelor în comerțul electronic: Cum să vă optimizați magazinul online

Miningul de date este o strategie de analiză, a cărei execuție poate consuma destul de mult timp. În special pentru operatorii de magazine, acest lucru oferă multe avantaje, motiv pentru care Data Mining este una dintre cele mai bune strategii de optimizare în comerțul electronic.

Despre ce este data mining-ul? Cum poți obține tot ce este mai bun din propriul tău magazin online, chiar dacă operezi doar o companie mică? Ce trebuie să luați în considerare atunci când extrageți DATA? Vom aborda toate aceste întrebări în acest articol de blog.

Ce este data mining?

Data mining-ul este o strategie utilă prin care datele și informațiile sunt căutate fără a avea în minte un anumit accent sau un anumit scop.

Scopul este de a descoperi lucruri care oferă noi cunoștințe și ajută la îmbunătățirea propriei strategii de afaceri.

Cu Data Mining, de exemplu, puteți căuta conexiuni care există între diferitele produse care vă cumpără clienții. Cu aceste cunoștințe, de exemplu, puteți utiliza vânzările încrucișate eficiente.

Cum poate minarea datelor să vă ajute magazinul online?

Când Data Mining, începeți analiza fără a fi definit o problemă sau un scop specific. Nu știi ce vei găsi sau dacă vei descoperi deloc ceva util.

Dacă ați face o evaluare a datelor dvs., ați căuta în mod normal anumite informații sau o anumită înregistrare de date (de exemplu, pentru a afla când clienții dvs. cumpără cel mai frecvent în magazinul dvs. online).

Pe de altă parte, dacă aplicați data mining, este, în principiu, să găsiți răspunsuri la întrebări despre care nu știați deloc.

Exploatarea datelor este mai puțin despre găsirea răspunsului la o întrebare specifică, decât despre descoperirea de corelații și modele utile în datele dvs., din care poate fi derivat comportamentul de cumpărare al clienților dvs.

În funcție de informațiile pe care le întâlniți la Data Mining, există diferite moduri de a le utiliza pentru compania dvs.

Un avantaj important este că cunoștințele acumulate vă vor ajuta să planificați o aplicare îmbunătățită și mai direcționată a produselor dumneavoastră.

Să luăm exemplul lanțului de supermarketuri și a corelației dintre scutece și bere: dacă ați vinde ambele articole în magazinul dvs. online, ați putea folosi informațiile într-un mod subtil, dar inteligent și o ofertă sau un pop-up pentru bere. pagina produsului de scutece (și invers).

Un alt exemplu: Faptul este că mulți clienți preferă să facă cumpărături online în weekend. Prin urmare, majoritatea comenzilor dvs. sunt efectuate în acest moment, ceea ce înseamnă că multe pachete trebuie trimise în același timp.

Dacă doriți să compensați această furtună logistică, puteți oferi campanii speciale pentru produsele care sunt cele mai populare în weekend în timpul săptămânii.

Dacă faceți acest lucru, totuși, ar trebui să vă asigurați că anunțați și aplicați campania de vânzări în avans (de exemplu, pe diverse platforme de socializare și în buletinul informativ).

Dacă clienții interesați află despre campania de reduceri, ar fi bine să așteptați câteva zile până când doriți să faceți o achiziție în loc să comandați produsul care vă interesează în weekend.

Modul în care vă puteți folosi cunoștințele din analiză depinde în mare măsură de informațiile pe care le puteți găsi.

În cele mai multe cazuri, cunoștințele dvs. despre îmbunătățirea strategiei dvs. de publicitate sunt utile. Să luăm exemplul scutecelor și al berii: Să presupunem că vindeți ambele articole în magazinul dvs. online, atunci ar fi înțelept să folosiți aceste constatări pentru măsuri de publicitate direcționate.

Exemplu de data mining

Cu exemplul nostru, ne raportăm la o experiență care este discutată în cartea „Crearea valorii cu analiza datelor mari” (de Verhoef, Koogle și Walk).

Un exemplu este un mare lanț britanic de supermarketuri Tesco. Tesco s-a ocupat de propriile sale date și a căutat achiziții care au fost făcute cu Tesco Club Card.

În cursul analizei, însă, analiștii Tucos au descoperit că clienții care cumpărau scutece aveau tendința de a cumpăra bere în plus față de scutece.

O altă cunoaștere a analizei: berea și chipsurile au fost vândute în principal vineri seara.

Descoperirile pe care le-a obținut lanțul de supermarketuri au ajutat, printre altele, la operarea unui marketing mai direcționat.

Notă: Acest exemplu ar trebui să vă ofere o idee aproximativă despre ceea ce puteți afla cu Data Mining. Nu este clar dacă compania din exemplul nostru a fost de fapt Tesco, deoarece acest exemplu poate fi găsit în alte surse și, în schimb, aceste surse se referă la lanțul american de supermarketuri Walmart.

Bazele extragerii de date

Acum ați ajuns să cunoașteți data mining-ul și avantajele pentru operatorii de magazine. Acum este timpul să înveți cum să începi cu cele mai bune rezultate din evaluarea datelor.

Din păcate, Data Mining necesită foarte mult timp, mai ales dacă doriți să o faceți manual.

Cu toate acestea, vă recomandăm să vă parcurgeți datele pas cu pas. De exemplu, dacă doriți să vă concentrați pe produse, ar trebui să vă uitați la toate comenzile la care a fost cumpărat mai mult de un produs din magazinul dvs. online.

Care produs este cel mai popular? Ce produse pun clienții care au cumpărat mai mult de cinci produse în coșul de cumpărături?

De asemenea, vă puteți concentra asupra anumitor categorii de produse: dacă un client a cumpărat un articol din categoria jucării, ce produse din alte categorii de produse sunt și comandate?

De asemenea, aruncați o privire asupra preferințelor și corelațiilor în diferite momente ale zilei. Ce produse sunt deosebit de populare la prânz, care seara?

În loc să vă concentrați asupra produselor dvs., puteți lua în considerare și diferitele subpagini ale site-ului dvs.: Care pagini sunt cele mai populare la ce oră a zilei?

Comparați rezultatele cu vânzările. Există vreo legătură? Aceste informații vă pot ajuta cu campaniile de marketing sau cu strategiile de licitare pe Google Ads sau Microsoft Ads.

Instrumente utile pentru extragerea datelor

Bine de știut: există câteva instrumente utile care vă sprijină în data mining. În acest fel, nu trebuie să efectuați manual analiza.

Cu toate acestea, multe instrumente sunt destul de scumpe. Desigur, puteți transfera pur și simplu toate datele pe care le puteți găsi într-un fișier Excel, dar este mai ușor (și mai puțin consumator de timp) să utilizați instrumente speciale de extragere a datelor.

Analizați dacă doriți să investiți un buget pentru instrumente de data mining care economisesc timp.

Majoritatea instrumentelor oferă oricum o fază de testare gratuită, așa că aveți ocazia să încercați diferite instrumente

De exemplu, Oracle oferă un test gratuit de 30 de zile pentru instrumentul său de data mining. Orange, pe de altă parte, este un instrument open-source 100% gratuit (disponibil doar în engleză).

Trebuie să acordați atenție acestui lucru în data mining

Procesul de extragere a datelor și rezultatul sunt imprevizibile. Uneori, ceea ce găsiți nu poate fi clasificat atât de ușor. În plus, poate dura mult timp pentru a recunoaște un model.

De asemenea, trebuie să luați în considerare următoarele:

Chiar dacă găsiți o similitudine în date, acest lucru nu înseamnă neapărat că un lucru îl afectează deloc pe celălalt. Sună foarte complicat, așa că dăm un exemplu.

Pe site-ul Tylervigen.com există o serie întreagă de date care corespund unui model similar, dar până la urmă nu există nicio legătură. Aruncă o privire la următoarea diagramă.

Pe diagramă, puteți vedea că numărul de divorțuri din statul american Maine este legat de consumul pe cap de locuitor al margarinei.

Puteți deduce, așadar, că doar oamenii din Maine care divorțează mănâncă margarină? Sau poate chiar: oamenii din Maine mananca margarina?

Sau presupui în schimb o coincidență?

Desigur, nu există o corelație reală între aceste două înregistrări de date. Prin urmare, trebuie să ai grijă cum interpretezi rezultatele!

Ar trebui să includeți întotdeauna mai mulți factori în evaluarea dvs. și nu vă referiți doar la ceea ce analiza analiza.

Să presupunem că au putut afla că un număr deosebit de mare de produse din domeniul bunurilor de uz casnic au fost comandate la un moment dat.

Apoi, când parcurgeți datele dvs., ar trebui să luați în considerare ce campanii de reduceri ați oferit în acest moment sau dacă ați oferit un preț mai bun decât concurența dvs. la un moment dat.

În plus, ar trebui luați în considerare și factori externi, cum ar fi pandemia corona. Dacă ați constatat brusc o creștere a jocurilor de societate, a fost din cauza campaniilor dvs. de reduceri sau a anumitor măsuri de publicitate, sau a consecințelor pandemiei Corona? Sau poate chiar ambele?

Recenziile dvs. sunt, de asemenea, date utile. Vă puteți oferi o idee bună despre motivul pentru care clienții dvs. au făcut o achiziție.

Concluzie

Data mining-ul vă poate oferi informații surprinzătoare de care compania dumneavoastră va beneficia cu siguranță. Nu doar companiile mari pot ajuta cu această strategie pentru măsuri de optimizare, ci și pentru IMM-uri, data mining-ul este extrem de util!

Cel mai important lucru este că găsești cel mai eficient mod de a-ți analiza datele. Exploatarea datelor poate să nu vă pună pe drumul cel bun sau ceea ce găsiți nu face decât să vă confirme suspiciunea.

De asemenea, asigurați-vă că procesați corect răspunsurile și nu trageți concluzii pripite. Poate fi necesar să încercați diferite abordări sau instrumente pentru a găsi cea mai eficientă metodă de analizare a datelor.

Cel mai bun lucru despre data mining este că nu aveți nicio problemă specifică pe care doriți să o rezolvați. Cu alte cuvinte, nu ai nimic de pierdut și poți doar să câștigi!