5 ползи от data analytics за онлайн магазините

Посещения, посетители, събития, конверсии, поръчки, време на сайта, отворени страници, e-mail абонаменти, средна стойност на поръчката и т.н. са само част от безбройните индикатори и метрики, които един онлайн търговец трябва да следи. И всички те са перфектни за аналитично моделиране и прогнозиране.

Големите данни и техния анализ могат да бъдат използвани, за да прогнозират бъдещото потребителско търсене и цялостното представяне на един онлайн търговец. Точната прогноза води до ключови ползи по отношение на ефективност, печалба и финансови резултати.

Ценово оптимиране

Оптималната цена за един търговец е тази, която му носи най-висока печалба при минимум пропуснати продажби. Т.е. математическото моделиране може да даде отговор на въпроса, с колко ще паднат продажбите на (например) дъвки, ако средно дневно продаваме 20 пакетчета за 1 лв. и увеличим тяхната цена до 1,20 лв. Ако резултатът с по-високата цена е 18 пакетчета дъвки, това означава по-добра печалба от този продукт. Но ако той е още по-нисък, да речем 15 пакетчета на ден, това означава, че 1,20 лв. не е оптималната цена за този продукт в нашия магазин.

Моделът е силно използван от Amazon, един от най-големите онлайн търговци, който успешно свързва ценови тенденции с исторически данни от продажбите и извлича взаимовръзките, за да постигне оптималната възможна печалба от пазарите, на които оперира. Нещо повече, Amazon са способни да определят оптималната цена на ниво отделен клиент и да му я предложат. И го правят.

Прогнозиране на приходите

Ако знаете с относително добра точност колко точно ще продадете през следващ период, имате възможност да управлявате бизнеса си много по-добре. Така не само ще бъдете подготвени за неочаквани пикове и спадове, но ще имате възможност да планирате много по-добре различните елементи от бизнеса на онлайн търговеца – финанси, продажби, маркетинг, реклама, персонал и т.н. Всяко едно от тези направления може да генерира ненужен разход, ако не са перфектно оптимизирани. Качественото прогнозиране на приходите чрез моделиране на данни решава точно този проблем и допринася за цялостната ефективност на бизнеса.

А4Retail Stores е създадено в България решение, което прави именно това.

По-добро управление на ресурсите и складовото пространство

Тази практическа полза за онлайн търговците е пряко свързана с прогнозирането на продажбите и потребителското търсене. Презапасяването със стока ще напълни складовите площи и ще заключи капитал. Недостатъчните складови наличности означава по-бавни доставки, пропуснати продажби и в крайна сметка – по-ниска степен на потребителското удоволетворение. То от своя страна ще доведе до по-ниска стойност на customer life time value или средната сума, която един клиент харчи при съответния онлайн търговец.

А това е в пряка връзка с разходите за маркетинг и реклама, тъй като задържането на съществуващ клиент е с 6 пъти по-евтино от привличането на нов.

Ефективни промоции

Нека предположим, че сте онлайн търговец на конфекция, чийто най-продаван продукт са тениските. По всичко изглежда, че асортиментът е достатъчно добър и именно тениските са главната причина за потребителските посещения. Знаете, че пикът в поръчките на тениски е през последните седмици на април и първите на май.

От друга страна, вашият онлайн магазин предлага и много други продукти, като къси панталони, блузи, костюми, къси панталони, поли, ризи, жилетки, спортни дрехи, суичъри и т.н. Анализирането на историческите данни от продажбите може да посочи кои биха били най-атрактивните за клиентите промо комбинации за даден период, напр. тениски и къси панталони или тениски и спортни дрехи. Така спестявате време и разходи от маркетингови експерименти и реклама на промоционалното предложение.

Продуктови препоръки и свързани продукти

Когато посетите онлайн магазин, често пъти в страницата на даден продукт виждате поле с текст „Препоръчано за вас“, „Често купувани заедно“, „Клиентите, които купуват този продукт често комбинират с тези“ или „Клиентите ни избират и това“. Това са т.нар. продуктови препоръки, които са много повече от вътрешни реклами на случаен принцип.

След като успее да привлече посетител в своя онлайн магазин, добрият търговец трябва да го изкуши с продукт, който отговаря в максимална степен на неговите вкусове и нужди. В тази ситуация, анализът на данни е изключително полезен. Чрез т.нар. text mining или машинна обработка на текст се прави съдържателен анализ, който открива причинно следствени връзки и корелации между продукти, продуктови групи и категории.

Ако използваме за пример онлайн книжарница и разглеждате книга на Джон Гришам е много вероятно да получите препоръка за друг негов юридически трилър, за трилър от друг жанр, за друга юридическа литература или научна фантастика, тъй като text mining анализът показва голямо съвпадение на думите, използвани в синопсисите на различните книги.

Този текст е предоставен на SocialEvo от А4Е, български стартъп с фокус върху анализирането и моделирането на големи данни