Como a ciência de dados pode aumentar a lucratividade dos negócios de comércio eletrônico

Os varejistas de comércio eletrônico têm uma enorme vantagem sobre os proprietários de empresas físicas: acesso fácil a dados críticos. 97% dos executivos de dados acreditam que os dados são cruciais para manter a lucratividade de uma empresa. Isso porque os dados podem aprimorar seu processo de tomada de decisão e, consequentemente, ajudar a melhorar seus resultados. No entanto, capitalizar os enormes volumes de dados disponíveis exige um gerenciamento de dados eficaz e continua sendo um dos principais desafios enfrentados pelos comerciantes de comércio eletrônico atualmente.

As metodologias de ciência de dados podem ajudar os comerciantes de comércio eletrônico a enfrentar esse problema, permitindo que eles agilizem seus processos de negócios e melhorem a receita. Este artigo demonstrará como a ciência de dados pode impulsionar o crescimento de uma empresa de comércio eletrônico e melhorar sua lucratividade.

Ciência de dados: uma força que promete aumento de receita

Os dados não são mais uma opção para empresas de comércio eletrônico. Acessá-lo, interpretá-lo e usá-lo efetivamente se tornou a diferença entre a vida e a morte para o varejo on-line moderno. O início da generation virtual e sua proliferação levaram à produção excessiva de dados. De acordo com alguns recursos, 2,5 quintilhões de bytes de dados é produzido todos os dias. Esse número reflete o quantity de insights e valor de geração de lucro que você poderá obter se conseguir explorar esses dados.

A ciência de dados pode ajudá-lo a fazer isso. Ajudando as pessoas a interpretar dados, a ciência de dados permite que profissionais de advertising and marketing e empresários obtenham informações críticas sobre o desempenho de seus negócios, comportamento do cliente e dados demográficos, inventário e concorrentes. Ele converte dados brutos e sem sentido em insights valiosos e significativos e orienta todos os processos de negócios, desde a tomada de decisões até a criação de estratégias.

As empresas estão adotando rapidamente a ciência de dados, com investimentos constantes em iniciativas de IA e ML. Como resultado, espera-se que a ciência de dados cresça 300% nos próximos anos. Aqui estão algumas das muitas áreas em que a ciência de dados trabalha para aumentar a lucratividade do seu negócio:

Aumento das vendas

Como proprietário de uma empresa, seja ecommerce ou loja física, você não se importaria de ter mais vendas, não é? Claro que não. Na verdade, você gostaria de gerar o máximo de vendas possível, porque mais vendas se traduzem em maior receita.

A psicologia desempenha um papel importante no processo de compra e a ciência de dados pode ajudar explicitamente a aumentar as vendas do seu negócio, ajudando você a aprender comportamento do consumidor. Como seres humanos, tendemos a comprar coisas em pares ou grupos. Se saímos para comprar pão, podemos comprar leite e ovos também. Quando compramos telefones celulares, tendemos a comprar outros acessórios móveis, como fones de ouvido ou fones de ouvido, carregadores, protetores de tela and so forth.

A ciência de dados ajuda você a capitalizar esse aspecto da natureza humana e maximizar suas vendas. A análise de cesta de mercado, também conhecida como análise de afinidade, é uma técnica de mineração e análise de dados que ajuda a identificar relacionamentos entre certos itens comuns. Ele funciona analisando grandes conjuntos de dados e descobrindo uma combinação de itens que geralmente são comprados juntos em transações. Isso ajuda os varejistas progressivos a entender os padrões de compra e usar esse entendimento para aumentar as vendas.

Como?

Quando você sabe que pão e ovos são comprados juntos, você pode colocar ofertas de ovos na página do pão para lembrar as pessoas de que elas podem gostar de comprar ovos com o pão. Análise da cesta de mercado é considerado um dos melhores aplicativos de aprendizado de máquina no varejo. Ele ajuda você a obter insights sobre a afinidade do produto e permite que você faça as recomendações corretas do produto. E é essa abordagem que levou ao sucesso dos mecanismos de recomendação no espaço de comércio eletrônico.

Os mecanismos de recomendação também se baseiam na análise da cesta de mercado e geram recomendações relevantes para as pessoas. Por exemplo, na Amazon, quando você está olhando para algo, também vê as seções “compre com” e “os clientes também visualizaram esses produtos” que exibem outros produtos relevantes. 35% da receita da Amazon vem desses mecanismos de recomendação de produtos personalizados. Além disso, a Very best Purchase, varejista de tecnologia com sede nos EUA, registrou um 23,7% aumento nas vendas usando recomendações de produtos.

UMA empresa de consultoria e análise de dados world ajudou um varejista de alimentos a aumentar suas vendas trimestrais em 50% e reduziu os custos de advertising and marketing em 15% usando a análise de cesta de mercado. Assim, podemos concluir com segurança que entender as categorias de produtos que muitas vezes são compradas juntas pode ajudar a aumentar as vendas.

Além de aumentar as vendas com base em insights humanos, os mecanismos de recomendação orientados por análise de cesta de mercado também criam uma experiência positiva do cliente, que, por sua vez, promete receita, pois os clientes podem estar dispostos a gastar até 17% a mais por uma boa experiência. [NOTE: Citation for this stat?]

Otimização de preços

O preço é a primeira característica 60% dos compradores online em todo o mundo consideram ao tomar uma decisão de compra. Se o seu preço for muito baixo, você perde a confiança dos clientes. E se for muito alto, você empurra o cliente em direção ao seu concorrente de preço mais baixo. Portanto, obter o preço certo é basic para a lucratividade do negócio.

O preço que você escolhe para seus produtos ou serviços depende de muitas variáveis, como comportamento do cliente, dados psicográficos e demográficos, geografia do mercado, custos operacionais, LTV e taxa de churn, and so forth. A presença de dados e a necessidade de uma análise de dados eficaz exigem ciência de dados .

A otimização de preços orientada por tecnologia considera efetivamente todos os fatores que determinam o preço certo e lê os dados disponíveis para gerar um preço superb. A otimização de preços habilitada para aprendizado de máquina aproveita dados qualitativos e quantitativos, conectando-os a algoritmos pré-desenvolvidos que fornecem aos varejistas uma abordagem granular e bem informada para definir preços ideais.

É mais provável que os clientes escolham seus produtos se estiverem com preços ideais, o que inevitavelmente aumenta as vendas que refletem em sua receita. É por isso que uma melhoria de 1% no preço pode trazer até um 11,1% aumento do lucro.

Gerenciamento e otimização de estoque

O gerenciamento de estoque é o processo de gerenciar o estoque de uma empresa para evitar escassez, pois pode resultar em lucro diferido. Estar fora de estoque significa potencialmente perder seus clientes, pois 31% dos compradores online tendem a mudar para um concorrente se um produto não estiver disponível em seu website preferido. Por outro lado, o excesso de estoque pode levar ao aumento dos custos de armazenamento e logística, pois o espaço do armazém tem um preço e, nos EUA, isso é cerca de US$ 5,08 por m².

Saber quanto manter em estoque, o que e quando pedir e prever a demanda é um desafio que assola muitas áreas de negócios, e o comércio eletrônico não é exceção. 75% de todos os profissionais de gerenciamento da cadeia de suprimentos desejam melhorar suas práticas de gerenciamento de estoque. E não há melhor maneira de fazer isso do que implementar a ciência de dados.

A cadeia de suprimentos, assim como a maioria das áreas de comércio eletrônico, está repleta de dados. Você pode ignorá-lo ou capitalizá-lo e usá-lo a seu desire com os métodos corretos de análise de dados. Existem muitos programas e aplicativos modernos de gerenciamento de inventário que estão enraizados na ciência de dados e usam dados históricos e atuais para manter seu inventário preciso.

Esses programas aproveitam dados de vendas anteriores e sazonalidade, entre outros fatores, para antecipar a demanda futura. Isso pode ajudá-lo a determinar quanto estoque é necessário, mantendo os estoques em um nível mínimo.

Segmentação e personalização de clientes

A segmentação de clientes é o processo que divide os clientes de uma empresa que possuem características comuns em grupos distintos. Isso ajuda os profissionais de advertising and marketing a desenvolver campanhas de advertising and marketing direcionadas que ressoam mais com o público e prometem melhores resultados. Pode ser por isso 77% dos retornos gerados pelas campanhas de advertising and marketing vêm daqueles construídos com a segmentação de clientes. Portanto, essa abordagem ajuda você a otimizar seus gastos com advertising and marketing, aumentar seu ROI e, eventualmente, obter melhores lucros.

Os dados dos seus clientes estão espalhados por toda a web.

A ciência de dados ajuda você a coletar todos esses dados, limpá-los e usá-los para dividir seus clientes em segmentos. Dessa forma, a ciência de dados é o que está por trás da eficácia da segmentação de clientes, porque a segmentação eficaz decorre de uma análise de dados eficiente. Assim que seus clientes estiverem divididos em segmentos discretos, você poderá direcioná-los com mensagens personalizadas em seus canais preferidos.

Por exemplo, para uma marca de saúde e health, você pode alcançar seu público da Geração Z no TikTok e no Instagram com mensagens para parecer em forma e fabulosa. Ao mesmo pace, você pode se comunicar com os Child Boomers em seu público através de e-mails ou Fb com mensagens enunciando a importância e os benefícios de manter a forma em uma idade avançada.

Quando as pessoas se deparam com mensagens personalizadas de marcas, elas se sentem conectadas a elas e estão mais inclinadas a comprar delas. Na verdade, 49% dos compradores fizeram compras por impulso por causa de uma experiência mais personalizada, enquanto 59% a personalização do pedido influencia as decisões de compra. Então, novamente, a ciência de dados ajuda na segmentação eficaz de clientes, permitindo que você desenvolva mensagens de advertising and marketing mais direcionadas, gere mais vendas e aumente suas margens de lucro.

Previsão de CLTV

Você gasta dinheiro na aquisição de clientes e seu modelo de negócios só pode ser lucrativo se os clientes que você adquirir contribuírem mais do que foi gasto na aquisição deles. O dinheiro que seu cliente gasta em seu negócio, desde a primeira transação até a última, é chamado de valor vitalício do cliente ou CLTV.

Normalmente, as empresas calculam o CLTV depois de adquirirem clientes. Mas essa não é uma abordagem muito eficiente porque é mais reativa e você pode gastar mais na aquisição de um cliente de baixo valor e impactar sua lucratividade. Você precisa ser proativo para garantir que seu modelo de negócios sustente um bom progresso e gere lucros apreciáveis.

A ciência de dados pode ajudá-lo a ser proativo com o uso de análises preditivas para calcular seu CLTV. Ele ajuda a coletar, limpar e gerar insights importantes dos dados do cliente, como preferências, comportamento, frequência, recência e quantidade de compras. Com base nesses dados, os algoritmos de aprendizado de máquina produzem uma apresentação sobre o possível valor da vida útil de cada cliente.

Com essas informações em mãos, você está mais bem equipado para concentrar seus gastos de advertising and marketing em clientes que prometem mais retornos e construir um modelo de negócios mais sustentável e lucrativo. Por exemplo, a análise preditiva informou que o CLTV do cliente tipo A é de cerca de US$ 200, enquanto o do cliente tipo B é de cerca de US$ 1.000. Agora você sabe que precisa gastar menos de US$ 200 na tentativa de adquirir clientes do grupo A e pode gastar um pouco mais com clientes do tipo B.

Ao prever o CLTV, a ciência de dados pode ajudar a construir uma estratégia de advertising and marketing com um ROI positivo.

Palavra ultimate

A ciência de dados é a ferramenta que as empresas devem usar para obter sucesso no ambiente moderno de comércio eletrônico. Ele pode influenciar explicitamente as vendas de negócios, ajudando os profissionais de advertising and marketing a otimizar suas estratégias e permitindo que as partes interessadas tomem decisões mais eficientes e informadas. No entanto, a implementação correta dos princípios da ciência de dados é o most important impulsionador de todos os benefícios que ele promete. Portanto, você terá que investir em alguns excelentes recursos de análise de dados antes de poder aproveitar as vantagens que o acompanham.

Atul Jindal é um especialista em internet design e advertising and marketing.