Le aziende che gestiscono un sito di e-commerce sanno che l‘analisi dei dati degli utenti è fondamentale per migliorare le performance di vendita, per ottimizzare le scorte riducendo i costi di immobilizzazione e per implementare strategie di marketing personalizzate, in grado di conquistare nuovi consumatori e fidelizzare i clienti già acquisiti.
Il problema è che, a fronte di una quantità di dati raccolti sempre maggiore, non corrisponde un pari incremento della consapevolezza di come sfruttarli al meglio, delle opportunità di business che si nascondono nelle relazioni tra dati eterogenei e – solo in apparenza – di scarsa rilevanza.
Se l’analisi descrittiva disponibile in azienda sotto forma di grafici e diagrammi è utile per visualizzare in tempo reale l’andamento del business, è solo con la centralizzazione dei dati derivante dall’adozione di una CDP (Customer Data Platform) e dall’implementazione di tecniche di analisi predittiva che le aziende possono trarre dei benefici importanti dallo sfruttamento dei dati in proprio possesso. Maggiori saranno la granularità, la qualità del dato e la profondità delle serie storiche, migliore sarà la capacità di previsione.
L’analisi predittiva applicata a portali e-commerce consente di:
- Inviare ai clienti promozioni su nuovi prodotti e servizi in linea con gli interessi dimostrati nel passato, incrementando la percentuale di conversione e quindi il ritorno sull’investimento e al tempo stesso migliorando l’esperienza utente;
- Proporre viste personalizzate di home page e home di categoria, basate su cluster costruiti in base alle preferenze registrate dal sito durante la navigazione degli utenti (categorie e schede prodotto più consultate, periodi dell’anno con maggiore attività, scontrino medio, etc.);
- Ottimizzare automaticamente il prezzo di vendita ovvero ottenere il margine di guadagno più elevato in funzione di informazioni quali: pezzi in magazzino, prezzo proposto dai competitor, periodo dell’anno, capacità di spesa del cliente calcolata sugli acquisti effettuati in precedenza, etc.;
- Ridurre i costi di magazzino ottimizzando le scorte in funzione della previsione della domanda.
Passando dalla teoria alla pratica, è importante che le aziende si rendano conto che gli strumenti di analisi predittiva non sono soluzioni plug-and-play nelle quali caricare dati per generare automaticamente nuovo business.
È fondamentale affidarsi a partner esperti, come HPA con la suite Beyoond, per lo sviluppo di soluzioni professionali e customizzate sulle caratteristiche della piattaforma di commercio elettronico che si è adottata.