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  • 12 Dicembre 2020

Big Data per incrementare le vendite degli e-commerce: tecniche e strumenti

Big Data per incrementare le vendite degli e-commerce: tecniche e strumenti

Big Data per incrementare le vendite degli e-commerce: tecniche e strumenti 940 443 3rdPlace

di Marco Belmondo (Chief Marketing Officer del gruppo Datrix)

Siamo ormai circondati dai big data, dati che generiamo anche noi quotidianamente, nell’interazione con i nostri pc e i nostri smartphone, su siti web e social network. Secondo IDC, l’universo digitale di big data crescerà del 61% entro il 2025 arrivando a una quantità di 175 zettabyte a livello globale. Nel mentre, l’emergenza sanitaria ha incrementato la necessità per tutti i brand di essere presenti online e anche le aziende più tradizionali si sono avvicinate alla vendita online. 

Ma come incrementare le vendite del proprio e-commerce attraverso i big data? Partiamo dal principio, i dati da utilizzare. Le aziende hanno solitamente tanti dati a disposizione ma non sanno come trarne valore. È necessario iniziare quindi a raccogliere in maniera strutturata, attraverso piattaforme dedicate, tutti i dati relativi al sito web – dalle azioni degli utenti agli acquisti fatti tramite eCommerce -, ma per sfruttare davvero il valore dei Big Data questo non è sufficiente. È difatti importante integrare queste informazioni con i dati provenienti da eventuali canali offline, da altri canali (si pensi al mobile o più in generale a touchpoint differenti dal sito web) o anche da altre funzioni aziendali (logistica ad esempio). L’obiettivo è la costruzione di un e-commerce profondamente omnicanale che, attraverso il potenziale abilitante dei dati, possa anche offrire nuovi servizi ai propri clienti.

In questo articolo, ripercorriamo le principali applicazioni dei big data web per l’e-commerce.

Visione a 360° del cliente e clustering

L’obiettivo di una progettualità di Analytics per un’attività di e-commerce è monitorare in maniera continuativa le azioni del cliente e di conseguenza conoscerlo meglio, prevedendone bisogni, necessità e desideri. Grazie ai big data web, quest’obiettivo non soltanto potrà essere raggiunto sul singolo canale di contatto, ma potrà trasformarsi in una vera e propria conoscenza a 360° del cliente. Il bravo venditore conosce tutto del suo cliente o prospect, non soltanto l’interesse che ha o potrebbe avere verso lo specifico prodotto ma anche, in più in generale, i suoi gusti, le sue passioni e i suoi bisogni. Attraverso i Big Data, si risponde a questa esigenza di conoscenza, e quindi personalizzazione, su larga scala, in modo molto più efficiente.

I dati abilitano poi la creazione di audience simili, di fatto dei gruppi di clienti in un’ottica di iper-targeting. Ciò può tradursi nella creazione di comunicazioni personalizzate, nella proposta di offerte differenti o, nei casi più evoluti, nello sviluppo di pagine e prezzi dinamici. Cosa significa pagina dinamica? Si tratta di siti web che cambiano i contenuti o i prodotti mostrati a seconda dell’utente. Si pensi al motore di raccomandazione delle serie tv utilizzato da Netflix, ad esempio.

Previsione del tasso di churn

Quali sono i clienti che più probabilmente potrebbero smettere di acquistare dal tuo eCommerce? Quali sono le pagine o le problematiche di user experience che bloccano il funnel di vendite? Dopo quanto tempo è opportuno agire con una comunicazione personalizzata? Rispondere a queste domande può avere un impatto molto rilevante sulla capacità dell’azienda di mantenere i propri clienti, incrementando la fidelizzazione e di conseguenza il Customer Lifetime Value.

Scopri la soluzione per “Attivare” i tuoi dati

Ottimizzazione degli investimenti in advertising

L’advertising non è più sparare nel mucchio. La pubblicità, così come la comunicazione, soprattutto online, è e deve essere estremamente personalizzata. I big data web abilitano l’utilizzo mirato del Programmatic Advertising, ossia aste automatizzate degli spazi pubblicitari online, ma non solo. 

Pagine e prezzi dinamici

Chi decide il prezzo di un prodotto? Chi decide su un contenuto è rilevante o meno? Si dirà, il mercato. Ma la verità è che ogni cliente o prospect può avere un interesse specifico e assegnare un differente valore ad un prodotto. Per questo motivo le aziende più mature o legate ad alcuni ambiti (ad esempio il trasporto aereo) si sono mosse per sviluppare progettualità basate sui big data web di automatizzazione del prezzo del prodotto o dei contenuti del proprio sito, legandole alle informazioni raccolte sull’utente che visualizza la pagina.

Le soluzioni di 3rdPlace: big data, artificial intelligence ed e-commerce

I big data web giocano dunque un ruolo cruciale per migliorare l’efficienza e l’efficacia del proprio e-commerce. Ma come sviluppare le applicazioni appena raccontate e raggiungere gli obiettivi di business? La tecnologia a supporto è evoluta molto negli anni ed è sempre più semplice, anche per figure non esperte, svolgere attività di analisi dei dati in ambito marketing.

Con DataLysm, la piattaforma di marketing predittivo sviluppata da 3rdPlace, conoscere i propri clienti è molto più semplice. DataLysm permette di avere una visione completa dei clienti e profilarli in maniera estremamente granulare, individuando cluster di propensione all’acquisto o di probabilità di abbandono. La piattaforma utilizza dati di prima parte e intelligenza artificiale per attivare il valore dei big data grazie a messaggi immediatamente azionali per il business.

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