L'approccio di analisi a tre livelli per l'eCommerce: descrittivo, predittivo e prescrittivo

I dati analitici descrittivi, predittivi e prescrittivi sono i tre pilastri dello sviluppo stabile del business dell'eCommerce. Potresti non utilizzare queste definizioni particolari, ma sicuramente utilizzi già almeno due tipi di questi dati per migliorare l'efficienza del tuo sito web.

In poche parole, l'analisi descrittiva è progettata per analizzare i dati storici, l'analisi predittiva - per prevedere le prestazioni future e prescrittiva - per sviluppare una strategia per lo scenario previsto.

Diamo un'occhiata più da vicino a ciascun tipo di analisi e definiamo per quali scopi specifici vengono impiegati.

Dati analitici come un modo per migliorare l'esperienza del cliente

L'obiettivo globale dell'analisi è:

• identificare e migliorare le debolezze aziendali
• identificare e valorizzare i suoi punti di forza
• identificare nuove soluzioni efficaci e trovare idee su come implementarle.

Nell'eCommerce, gli strumenti di analisi ora possono misurare tutti gli aspetti del business: dai processi operativi al comportamento dei clienti su un sito web. Ma soprattutto quando si tratta di esperienza del cliente, l'analisi dei dati è oggi la scienza più eccitante. Innanzitutto, il motivo risiede in una cultura incentrata sul cliente che le società di vendita al dettaglio classificano come il fattore più cruciale del loro successo (superiore al management), secondo l' Harvard Business Review .

La maggior parte delle grandi aziende crea un dipartimento separato incentrato solo sull'esperienza digitale. Ad esempio, un tale dipartimento di ASOS ha cinque team: gestione dei prodotti, esperienza utente, analisi e analisi, strategia e analisi dei clienti e scienza dei dati. I loro algoritmi di deep learning per consigli o identificare i dati del Customer Lifetime Value sono davvero impressionanti.

Nonostante la legge GDPR , i dati dei clienti vengono raccolti da quasi tutti i siti di eCommerce. Il 40% delle aziende lo utilizza per personalizzare o personalizzare le esperienze, il 37% per prevedere o anticipare le esigenze dei consumatori e il 20% delle aziende lo utilizza per creare un'esperienza omnicanale. Tutti questi si riferiscono all'analisi prescrittiva che include sempre l'analisi descrittiva e predittiva.

Che cos'è l'analisi descrittiva?

È facile definire il termine ' Analisi descrittiva ' solo perché deriva dalla parola 'Descrivi'. Fondamentalmente, questa è la statistica della tua performance in un periodo specifico nel passato. Nell'eCommerce, questi possono essere tutti gli indicatori nel tuo account Google Analytics, come il tasso di conversione, il tasso di abbandono, il CPC all'interno di una specifica campagna pubblicitaria, il valore medio dell'ordine o il numero di vendite ripetute, qualunque cosa. Oppure potrebbero essere i tuoi dati CRM: entrate o vendite totali a maggio 2018 e così via.

L'analisi descrittiva ti consente di monitorare quali delle tue implementazioni funzionano meglio e generano maggiori entrate, e quali dimostrano scarsi risultati e portano la tua attività al ribasso. Pertanto, questo tipo di analisi comprende due fasi principali:

• aggregazione dati;
• Estrazione dei dati.

Alcuni degli scopi per i quali è possibile utilizzare l'analisi descrittiva:

• Esamina il tuo pubblico reale;
• Ottieni approfondimenti sui modelli comportamentali dei consumatori;
• Comprendi la domanda complessiva dei tuoi prodotti e analizza la domanda all'interno di una categoria/segmento/tempo specifico, ecc.
• Stimare l'efficacia delle campagne di marketing;
• Controlla la domanda di prodotti tramite la popolarità delle query di ricerca;
• Valuta i costi e i tempi di consegna effettivi.
• Confronta gli indicatori tra diversi periodi e così via.

I moderni software di analisi sono progettati principalmente per analisi descrittive. Con l'aiuto di strumenti di misurazione, puoi ricevere rapporti su quasi tutte le azioni dei clienti non solo sul tuo sito Web ma anche in un negozio fisico. Ad esempio, puoi tenere traccia di una mappa di calore con le aree più visualizzate sia sulla pagina di un prodotto che sullo scaffale del negozio fisico. Tuttavia, la moda sta cambiando e molti strumenti ora cercano di migliorare i propri servizi con funzionalità di analisi predittiva.

Il successo dell'analisi descrittiva dipende in modo significativo dalla governance dei tuoi KPI. Gli obiettivi accuratamente impostati e organizzati sono una solida base per ulteriori analisi predittive e prescrittive efficienti.

Che cos'è l'analisi predittiva?

Tutte le principali società di e-commerce evidenziano le tattiche predittive come un must per i processi decisionali, i prezzi, la spedizione, il marketing e la personalizzazione. Per quanto riguarda la definizione, l'analisi predittiva è un'analisi del sito Web attuale e storico e delle prestazioni di marketing, del comportamento dei consumatori e dei modelli di acquisto per prevedere le tendenze delle vendite ed escludere i rischi.

Se l'analisi descrittiva richiede competenze per "leggere" figure e grafici, l'analisi predittiva richiede una conoscenza approfondita nell'interpretazione di queste cifre in una risposta alla domanda "Cosa accadrà?".

I dati storici che sei riuscito a raccogliere ed elaborare consentono di:

• Determinare il miglior prezzo sul mercato;
• Migliora l'esperienza utente del sito web;
• Personalizza le promozioni;
• Prevedi quali prodotti saranno richiesti per ogni stagione;
• Prevedi quanti manager dovrebbero supportare i clienti durante il Black Friday;
• Identificare i prodotti correlati per i best-seller;
• Trova idee per test A/B;
• Ottimizza le scorte;
• Migliora le tue azioni in ogni fase del funnel di vendita e così via.

La recente ricerca di Dresner Advisory Services mostra che solo il 23% delle aziende utilizza l'analisi predittiva quando il 26% delle aziende non prevede nemmeno di utilizzarla.

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Che cos'è l'analisi prescrittiva?

L'analisi prescrittiva, che è diventata una parola d'ordine nel mondo del marketing, è l'automazione dei risultati statistici al fine di semplificare le decisioni operative e migliorare la futura esperienza di acquisto senza interruzioni.

Ecco che arrivano gli algoritmi. Rendono possibili trucchi di eCommerce come:

• Consigliare ai visitatori il prodotto più adatto sul tuo sito web, che ha interessato altri visitatori con modelli comportamentali simili;
• Mostra prezzi diversi ai visitatori con un assegno medio alto e basso;
• Controlla le scorte e ti avvisa quando qualcosa sta finendo;
• Determina cosa acquisterebbe un utente dopo.

In altre parole, la terza fase dell'analisi aziendale consente di trovare soluzioni concrete per problemi esistenti, previsti durante l'analisi dei dati storici e in tempo reale.

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Hai bisogno di analisi per automatizzare i processi che richiedono tempo

Il futuro dell'analisi dell'e-commerce si collega alle tecnologie di intelligenza artificiale. Secondo la Transparency Market Research, nel 2019 il software di analisi predittiva ha raggiunto i 6,5 miliardi di dollari a livello globale.

Uno dei software multifunzionali di prim'ordine che funziona all'incrocio tra analisi predittiva e prescrittiva è il motore Google Cloud ML (Machine Learning) . Offre ai rivenditori queste cinque soluzioni:

• La ricerca visiva dei prodotti consente ai negozi online di integrare le funzionalità di tipo lunghezza di Google nelle loro app mobili. IKEA. Ad esempio, ha permesso agli utenti di scattare una foto di un articolo per la casa per trovarlo o uno simile nel catalogo online.

• Raccomandazioni AI consente ai rivenditori di migliorare l'esperienza dell'utente con il sistema di raccomandazione dei prodotti, che offre prodotti personalizzati in base alle preferenze e ai gusti di un particolare cliente.

• Contact Center AI è progettato per creare un'esperienza di assistenza moderna con il riconoscimento vocale e la tecnologia di ricerca di Google

• AutoML Table aiuta a prevedere la domanda dei clienti.

• La gestione e l'analisi dell'inventario in tempo reale consentono di monitorare la disponibilità dei prodotti su scaffali, corsie e magazzino.

Un altro strumento per l'analisi predittiva è il software internazionale di primo piano Microsoft R Open . Potrebbero essere utilizzate tecniche aggiuntive, come il rilevamento avanzato delle modifiche, la tecnologia core-and-chip, ecc. Il servizio di analisi viene utilizzato per l'analisi del sentiment dei clienti, il rilevamento dello spam e l'instradamento delle richieste dei clienti.

La piattaforma di analisi prescrittiva Profitect utilizza algoritmi che elaborano 7 tipi di dati:

• movimento di inventario;
• Attività su ogni punto vendita;
• Consegna e ricezione;
• Logistica e magazzino;
• Pianificazione e acquisto;
• prestazioni di marketing;
• Commercio circolare.

Lo strumento crea i propri scenari quali azioni intraprendere in diverse situazioni. Ad esempio, il sistema informa una persona responsabile di uno SKU che è esaurito. Gli scenari possono essere modificati in base alle proprie esigenze. L'azienda promette che il loro software di analisi prescrittiva può aiutare i rivenditori a generare un ROI migliore del 300%.

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In che modo i rivenditori utilizzano analisi predittive e prescrittive

Uno dei casi di studio più popolari sull'utilizzo di algoritmi di analisi è il modello " Spedizione anticipata " del brevetto di Amazon . Elabora i dati sugli acquisti precedenti dei clienti, la frequenza degli ordini, il contenuto del carrello e la cronologia delle ricerche per garantire che un prodotto pertinente venga spedito all'hub del consumatore più vicino. Questo software migliora i tempi di consegna e ottimizza i costi di spedizione, aiutando il mercato ad aumentare le vendite e l'esperienza del cliente.

ASOS ha presentato un altro esempio di utilizzo di un software di determinazione dei prezzi basato sui dati. Il programma tiene traccia dei prezzi sui siti Web della concorrenza e su altri dati di mercato per informare i dirigenti dell'azienda su quali prodotti immagazzinare, quale prezzo scegliere, nonché quando e quanto dovrebbero essere scontati. Il rivenditore di moda afferma che con questo strumento sono riusciti ad aumentare le vendite del 33% per un anno.

Conclusioni

L'approccio qualitativo a tre livelli nell'analisi mostra sempre risultati eccellenti nello sviluppo del business dell'eCommerce.

L'analisi descrittiva richiede la maggior parte del tempo: dal 60% al 75% dell'intero processo. Questa fase richiede decisioni ponderate su quali dati raccoglierai, come e dove verranno utilizzate queste informazioni e quali vantaggi possono apportare per migliorare l'esperienza del cliente sul tuo sito web. Utilizzati principalmente per i report, i dati storici sono una solida base per l'analisi predittiva e prescrittiva grazie a informazioni dettagliate sui modelli di acquisto dei clienti e sulla produttività operativa.

L'analisi predittiva richiede il 20%-30% del processo. Secondo i risultati, consente di prevedere e modellare eventi futuri. Questi dati vengono utilizzati per l'apprendimento automatico per fare una previsione per la spesa media all'interno del tuo pubblico chiave, i costi CPC, la fluttuazione dei prezzi, la domanda di prodotti e così via.

Infine, l'analisi prescrittiva, che richiede il 5-20% del processo, è progettata per trovare soluzioni automatizzate per i problemi previsti. Gli algoritmi di BI che si stanno attivamente sviluppando e migliorando ora consentono ai proprietari di eCommerce di evitare errori umani, delegando numerose attività. I robot ora possono controllare grandi aziende e garantire approcci personalizzati a ogni cliente. Senza l'analisi prescrittiva, non avremmo Amazon o il gruppo Alibaba, che promulgano l'idea di una cultura incentrata sul consumatore, come trendsetter in questo mercato.