Big Data eCommerce es un término que describe el uso de tecnologías de big data para mejorar la eficiencia, la eficacia y la rentabilidad de las empresas de comercio electrónico. Es un concepto relativamente nuevo en el comercio, pero está creciendo exponencialmente. La recopilación de cantidades masivas de datos ha permitido a las empresas tomar mejores decisiones sobre sus clientes y productos sin depender de intuiciones o conjeturas.
Las ventajas son numerosas: el big data puede ayudarle a averiguar qué quiere la gente antes incluso de que ellos mismos lo sepan; puede indicarle qué campañas de marketing funcionan mejor para su negocio; puede darle una idea de cuánto dinero gana su empresa con cada cliente, y puede ayudarle a predecir cuándo van mal las cosas para poder solucionarlas antes de que se conviertan en problemas graves. Todo esto ha ayudado a muchas empresas a aumentar sus ingresos y reducir costes, mejorando sus operaciones y aumentando sus beneficios.
¿Cómo ayudan los macrodatos al comercio electrónico?
Existen varias formas en las que los macrodatos ayudan a crecer a las empresas de comercio electrónico, entre ellas:
1. Los macrodatos le ayudan a predecir el comportamiento de los clientes
Cuando se dirige un negocio, es esencial saber qué hacen los clientes para asegurarse de que obtienen la mejor experiencia posible de su empresa. El problema es que la mayoría de las empresas no disponen de datos suficientes sobre sus clientes para predecir cómo se comportarán en el futuro. Esto significa que si un cliente compra un producto y luego decide no comprar nada más de su empresa, no hay forma de que usted lo sepa a menos que él se lo diga o que alguien se lo comunique (lo que podría dar lugar a mala publicidad).
Mediante el análisis de big data, las empresas pueden saber exactamente qué hacen sus clientes sin tener ninguna información sobre ellos de antemano. También pueden utilizar este conocimiento del comportamiento de los clientes para tomar decisiones más informadas sobre qué campañas de marketing funcionan mejor y qué productos deben promocionarse en momentos concretos del año.
2. Big Data aumenta sus beneficios al mejorar la productividad
Another benefit of big data analytics is that it allows companies to increase productivity while reducing costs by improving operations and increasing profits through better decision-making processes. For example, many eCommerce stores use predictive modeling software such as Google Analytics or Shopify Insights because these tools allow them to track all sorts of metrics related to their website traffic, including bounce rate, time on site; average session duration; conversion rates; etc.
Estas herramientas permiten a los minoristas en línea saber de dónde proceden los visitantes (motores de búsqueda), cuándo llegan (por horas), cuánto tiempo permanecen en el sitio antes de abandonarlo (duración de la sesión), etc.
Con esta información se puede decidir cuál es la mejor forma de comercializar la tienda y qué productos promocionar.
3. El análisis de big data puede ayudarle a predecir tendencias futuras
Uno de los beneficios más significativos del análisis de big data es que permite a las empresas predecir tendencias futuras observando datos pasados, lo que se denomina modelado predictivo. Por ejemplo, un minorista en línea podría querer saber si la gente entra en su sitio web desde motores de búsqueda o desde sitios de redes sociales como Facebook y Twitter. Si es así, podría utilizar este conocimiento para decidir si su sitio web debe optimizarse para las páginas de resultados de los motores de búsqueda (SERPs).
Además, si los clientes proceden de redes sociales como Facebook en lugar de motores de búsqueda, es probable que estén más interesados en navegar por las imágenes que en leer el contenido de texto de su sitio. Por lo tanto, puede diseñar su sitio con muchas imágenes y vídeos en lugar de enlaces de texto; esto también ayudará a aumentar las tasas de conversión porque los visitantes tendrán una mejor experiencia cuando visiten su sitio.
El software de modelado predictivo puede ayudar a los minoristas a determinar qué campañas de marketing funcionan mejor en función de los patrones de comportamiento de sus clientes, y estos algoritmos pueden incluso indicarle dónde se encuentran los clientes que han visitado otras tiendas antes de comprar cosas por Internet.
4. Big Data Analytics le ayuda a encontrar nuevos mercados y clientes
La capacidad de una empresa para analizar grandes cantidades de datos de clientes le permite encontrar nuevos mercados y clientes en todo el mundo, ¡sin tener ningún contacto previo con ellos!
Por ejemplo, una cadena minorista puede decidir que hay un gran mercado de ropa de bebé en el Reino Unido, por lo que puede abrir una tienda allí. A continuación, pueden utilizar un software de análisis de big data para averiguar qué clientes que compran ropa de bebé por Internet también la compran en tiendas físicas y dirigirles campañas publicitarias.
5. Big Data Analytics le ayuda a encontrar nuevos productos y servicios
El software de análisis de big data puede ayudarle a encontrar nuevos productos y servicios que su empresa podría ofrecer sin tener ningún contacto previo con clientes potenciales.
Por ejemplo, una empresa puede querer introducir un tipo de producto o servicio totalmente nuevo en su gama, pero no sabe cómo funcionará. Así que, en lugar de realizar un amplio estudio de mercado sobre este artículo único, simplemente lo introducen en su software de análisis de big data y ¡a ver qué pasa! De este modo, podrán tomar decisiones informadas sobre si merece la pena o no gastar dinero en este producto, ¡sin perder tiempo investigando primero sobre el tema!
Cómo obtener big data para el comercio electrónico.
Web Scraping Big Data eCommerce consiste en extraer datos de un sitio web. El objetivo principal de este proceso es recopilar información que se puede utilizar para fines de marketing. Con la ayuda de web scraping big data eCommerce, puede extraer información sobre sus clientes y prospectos. Esto no sólo le ayudará a crear una base de datos, sino que también le proporcionará información útil.
¿Por qué utilizar Web Scraping Big Data eCommerce?
El web scraping tiene muchas ventajas sobre otros métodos de recogida de datos, como la introducción manual o las herramientas informáticas. Proporciona resultados más precisos que otros métodos. Son muchos los beneficios asociados al web scraping big data eCommerce. Entre ellos se incluyen:
Seguro
Los raspadores web son seguros porque no acceden a ninguna información privada de los sitios web que raspan, por lo que no hay riesgo de que el propietario del sitio web te bloquee o suspenda tu cuenta si utilizas un raspador web en tu nombre de dominio.
Rápido
The speed of web scrapers depends on how many requests they can send at once to different websites. Using proxy rotation with residential proxies allows you to run thousands of requests simultaneously without getting banned from the websites.
Eficaz
La mayoría de la gente piensa que recopilar big data en el comercio electrónico implica equipos de hardware caros. Esto no es cierto siempre y cuando elijas herramientas de buena calidad para el scraping en lugar de las gratuitas. Los raspadores web gratuitos o de baja calidad pueden no funcionar correctamente debido a las consultas limitadas.
Fácil de usar
El web scraping es un proceso sencillo y puede realizarlo cualquier persona con conocimientos básicos de programación informática. Además, también puede ser utilizado por principiantes. Muchas empresas ya han desarrollado y lanzado su propio software de web scraping, lo que facilita el trabajo de los usuarios sin necesidad de grandes conocimientos técnicos para empezar.
Rentable
Muchas empresas ofrecen servicios gratuitos para recopilar datos de distintos sitios web de Internet, como Facebook, Twitter, etc. Aun así, estos servicios gratuitos tienen limitaciones, como un número limitado de consultas diarias o incluso límites horarios, que los hacen menos eficaces que los de pago a largo plazo.
Rotación de proxies residenciales para el scraping de big data de comercio electrónico.
When starting your big-data expedition, don’t leave home without a rotating residential proxy management system. Preferably, you’d want one that’s easy to use and allows you to change locations on a dime. That way, you can quickly collect data locally from anywhere worldwide.
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