Лучшие статьи и кейсы стартапов
Включить уведомления
Дадим сигнал, когда появится
что-то суперстоящее.
Спасибо, не надо
Главное Свежее   Проекты
Рекомендуем
Продвинуть свой проект
163 0 В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем

Big Data в e-commerce: преимущества и сложности

Big Data — это технология обработки и анализа огромных массивов данных. Big Data позволяет интернет-магазинам понимать поведение Клиента. Разбираться в тенденциях рынка. Принимать более точные решения для развития онлайн-бизнеса. Как использовать силу Big Data в e-commerce?

Какие данные стоит анализировать интернет-магазину, чтобы увеличить выручку и снизить себестоимость процессов?

1. Реклама

Оптимизируйте рекламу, чтобы снизить затраты и привлекать целевую аудиторию. Смотрите на такие показатели:

  • стоимость рекламы;
  • конверсия;
  • стоимость заказа;
  • чистая прибыль.

Читайте о том, как правильно анализировать контекстную рекламу.

2. Мерчендайзинг и маржа

Изучайте потребности покупателей и свой товар. Используйте мерчендайзинг, чтобы увеличить маржу.

Что такое мерчендайзинг в онлайне? В супермаркете есть полка с товаром. В интернет-магазине — каталог. Что покажете пользователю на первых местах каталога, то в большинстве случаев он и купит. Что ваш консультант по телефону порекомендует, то вы скорее всего продадите.

Продвигайте те товары, на которых больше всего заработаете: рекомендуйте их на сайте, поднимайте в позициях, называйте бестселлерами. Используйте:

  • abc-анализ — чтобы понять, какие товары стоит продвигать.
  • выкладку товаров — чтобы продвигать нужные товары.
  • алгоритмы Cross-sell и Up-sell — чтобы допродавать и увеличивать средний чек.

3. Базы данных

Чтобы закрепиться на рынке, работайте на долгосрочную перспективу. Изучайте и постоянно работайте над:

  • вероятностью повторных продаж (когортный анализ, Life Cycle Grid);
  • удовлетворенностью Клиента.

Смотрите видео о том, как интернет-магазину получить 94% довольных Клиентов.

4. Каналы продаж и логистики

Оптимизируйте поток финансов. Кроме прямых вложений в рекламу, фиксируйте и считайте затраты на:

  • себестоимость упаковки;
  • доставки;
  • коммуникации.

Можно ли e-сommerce проекту обойтись без анализа данных? Можно. Но чтобы развиваться и расти, нужно оптимизировать процессы в компании. Хотите стать крупными? Анализируйте данные и внедряйте изменения в бизнес.

Какие сложности скрывает Big Data для e-commerce проекта?

Современная веб-аналитика мыслит преимущественно файлами cookie. У пользователя с мобильного один набор cookie. А с компьютера или планшета — другой. Это значит, что один человек с 3-х устройств будет посчитан аналитикой как 3 разных пользователя.

Как решить проблему неправильной маркировки посетителей?

  1. Авторизуйте пользователя стандартным способом. Тогда в Google Analytics с помощью User-id можно будет склеить активность с разных устройств. И увидеть «перетекание» между ними. Смотрите, как использовать User ID для аналитики интернет-бизнеса.
  2. Склеивайте пользователя по флагам в CRM. Для этого нужны алгоритмы «склейки» заказов по адресу, телефону, номеру скидочной карты.
  3. Используйте силы социальных сетей. Для этого нужно, чтобы авторизация на мобильном и на компьютере шла через профили соц. сетей. Из социальных сетей можно вытянуть данные о покупателе.
  4. Разбивайте сложную механику на части. Например, с мобильного пользователь может ввести номер телефона, на который придет sms. Сообщение нужно будет показать в точке продаж.

Используйте Big Data правильно и стройте успешный интернет-бизнес!

0
В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем
Подбираем рекоммендации...
Комментарии
Первые Новые Популярные
Комментариев еще не оставлено
Выбрать файл
Блог проекта
Расскажите историю о создании или развитии проекта, поиске команды, проблемах и решениях
Написать
Личный блог
Продвигайте свои услуги или личный бренд через интересные кейсы и статьи
Написать