Por Pere Munar, publicado el 23 agosto 2023
El ROI o retorno de la inversión en un ecommerce es una métrica que indica la rentabilidad que está teniendo nuestra inversión en nuestro comercio electrónico. Es decir, las ganancias que estamos generando. Como podrás comprobar por su utilidad, es una de las métricas más interesantes y que más hay que tener en cuenta. A través del data science o ciencia de datos esta métrica puede mejorar enormemente, y en este artículo queremos contarte cómo. Una vez sepas las claves podrás mejorar tu ROI y llevar a tu ecommerce a otro nivel basándote únicamente en datos objetivos.
¿Qué es la ciencia de datos aplicada al ecommerce?
La ciencia de datos o data science es el estudio de los datos que genera un ecommerce con el objetivo de llegar a conclusiones sobre cómo está funcionando para mejorar resultados. En este estudio de datos entran en juego disciplinas como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, la estadística y la ingeniería computacional.
¿Por qué es importante?
La ciencia de datos aplicada al ecommerce puede ayudar a una marca a comprender el comportamiento de los clientes, así como sus preferencias y necesidades para poder darles lo que necesitan y aumentar el retorno de su inversión.
Limitaciones del data science
Pese a que el datas science es una técnica muy interesante y con la que, a día de hoy, es crucial trabajar si se tiene un ecommerce, hay que ser consciente de que no es perfecta.
Por un lado, la ciencia de datos, como su propio nombre indica, se basa completamente en los datos que genera una plataforma (en el caso del tema que nos atañe un ecommerce), y si estos son incompletos o no se entienden en su contexto pueden llevar a conclusiones incorrectas y, más tarde, a decisiones equivocadas.
Por otro lado, implementar la ciencia de datos requiere de profesionales altamente cualificados que tengan profundos conocimientos técnicos sobre el tema, así como la suficiente experiencia.
Por último, no hay que olvidar que el inevitable final de las cookies está ahí, lo cual va a limitar los datos con los que esta disciplina va a contar.
Consejos para sacarle partido a la ciencia de datos aplicada al ecommerce
Haz una segmentación de clientes
No es igual de útil tener datos generales de todos tus clientes, que específicos de cada grupo, porque los intereses de cada segmento no son iguales y, por tanto, las estrategias que lleves a cabo tampoco. Quizás con la audiencia de América del Sur aumentes tu ROI realizando x acciones, y con la de España tengas que hacer otro tipo de cosas. Y eso solo puedes saberlo si segmentas a tus clientes según diferentes factores.
Optimiza la opción de búsqueda de tu ecommerce
La barra de búsqueda de un ecommerce es uno de los elementos de los que más información sobre el comportamiento de los clientes se puede extraer a través del análisis de datos. Por ello, es importante que funcione a la perfección.
Fomenta en tu empresa una mentalidad de datos
Para que el análisis de datos funcione, todos los equipos de la empresa deben ser conscientes de su valor y acostumbrarse a integrarlo en sus dinámicas de trabajo.
Aprovecha el análisis predictivo
Con el análisis de datos también puedes llevar a cabo ejercicios predictivos y conocer patrones que te permitirán saber tendencias futuras y tomar mejores decisiones. Es decir, el data science no solo te ayuda a saber cómo va todo en el momento actual, sino también a saber cómo será tu futuro si sigues con las mismas dinámicas.
Analiza métricas clave
El ROI es una métrica muy importante, como ya hemos comentado, pero para mejorarla hay que tener en cuenta muchas otras como la tasa de abandono de carrito, las ventas totales o la tasa de conversión, entre otras. El análisis de datos te permitirá conocerlas y saber qué está mejorando o empeorando tu ROI.
Las técnicas de análisis de datos más útiles para mejorar el retorno de un ecommerce
- Mapeo de calor: esta técnica consiste en monitorizar los comportamientos del público al visitar el ecommerce, como los clics, los movimientos del ratón y los desplazamientos en la página, y en expresarlos con mapas de calor, es decir, coloreando aquellas zonas en las que el usuario presta más atención. De esta forma, se pueden saber cuáles son las áreas que más le interesan y optimizar su experiencia.
- Prueba A/B: las pruebas A/B consisten en hacer dos versiones de un mismo ecommerce y analizar los resultados que da cada uno para saber cuál funciona mejor y por qué.
- Análisis de embudo: en este caso, se monitoriza el proceso completo de conversión de un usuario para identificar en qué etapa o etapas ha tenido más dificultades o ha abandonado. Esto permite saber qué fase está fallando y está impidiendo que el ROI aumente para mejorarla.
Herramientas de data science para ecommerce
Para que puedas llevar a cabo tu análisis de datos te vamos a recomendar algunas de las herramientas más interesantes con esta funcionalidad:
- Google Enhanced Ecommerce: a diferencia de Google Analytics, registra los datos de todo el recorrido del usuario.
- Glew: lo mejor de Glew es que ofrece un análisis muy variado en el que engloba análisis de inventario, producto, clientes, suscripciones… Además te permite integrar tu ecommerce con otras herramientas comerciales y poder realizar así análisis más completos.
- Woopra: esta herramienta analiza el viaje del cliente y le da información a las empresas para que sepan cómo mejorar cada fase.
- Savvycube: te proporciona una vista general sobre tus ventas para que puedas tomar mejores decisiones respecto a ellas. En general, te permite aprender mucho sobre los hábitos de compra de tus clientes y aumentar así tanto la frecuencia como el volumen de pedidos.
Esperamos haberte abierto los ojos un poco más al mundo de la ciencia de datos y haberte animado a incorporar este tipo de técnicas y herramientas a la cultura de tu empresa.
