El futuro del análisis de datos de comercio electrónico para vendedores de Marketplace

Introducción

En el mundo del comercio electrónico en rápida evolución, el éxito depende de la capacidad de aprovechar los datos de forma eficaz. Durante años, las marcas y los revendedores han dependido de métodos tradicionales para recopilar, almacenar y analizar datos. Sin embargo, estos métodos tienen sus propias limitaciones, que van desde la falta de propiedad de los datos hasta paneles de control inflexibles. En este blog, profundizamos en el futuro de la analítica del comercio electrónico, explorando las desventajas de los enfoques tradicionales y las tendencias emergentes que están remodelando la industria. También analizaremos por qué los profesionales del comercio electrónico deberían considerar el almacenamiento de datos, las soluciones de visualización de datos y la integración de conocimientos basados ​​en IA en sus operaciones para mantenerse por delante de sus pares.

Formas tradicionales de recopilación, almacenamiento y análisis de datos

Para comprender hacia dónde se dirige el análisis del comercio electrónico, es fundamental reconocer dónde ha estado. Los métodos tradicionales de recopilación, almacenamiento y análisis de datos han implicado seguimiento manual, hojas de cálculo fragmentadas y dependencia de conjuntos de datos limitados. Aquí hay una mirada más cercana:

Seguimiento manual de datos

En el pasado, las marcas y los revendedores solían recopilar datos manualmente, una práctica que presentaba varias desventajas. En particular, introdujo un riesgo considerable de error humano e inconsistencias. La participación humana en la entrada de datos dejó lugar a errores tipográficos y malas interpretaciones, que podrían comprometer la precisión de los datos. Además, el seguimiento manual de datos resultó consumir demasiado tiempo, desviando horas valiosas de tareas que realmente contribuyen a una operación de comercio electrónico. Lograr actualizaciones en tiempo real, una necesidad crítica en el comercio electrónico, a menudo resultó difícil de alcanzar con el seguimiento manual, lo que podría resultar en oportunidades perdidas y respuestas retrasadas a los cambios del mercado. Además, el seguimiento manual de datos con frecuencia daba lugar a silos de datos, lo que obstruía una visión unificada del negocio y provocaba fragmentación. A medida que una organización de comercio electrónico se expandía, las limitaciones de escalabilidad del seguimiento manual se hicieron evidentes, lo que lo hacía inadecuado para administrar conjuntos de datos más grandes y, en última instancia, dificultaba la toma de decisiones en tiempo real.

Hojas de cálculo fragmentadas

Muchos profesionales del comercio electrónico han confiado en hojas de cálculo para gestionar datos. Sin embargo, este método rápidamente se volvió inmanejable a medida que crecieron los volúmenes de datos, lo que hizo cada vez más difícil extraer información significativa. La organización de datos en hojas de cálculo se volvió engorrosa debido a las diferencias en los formatos y las convenciones de nomenclatura seguidas por los diferentes equipos, lo que resultó en datos confusos y difíciles de interpretar. El control de versiones presentaba su propio conjunto de desafíos, ya que varias personas trabajando en diferentes versiones de una hoja de cálculo dificultaban determinar cuál estaba actualizada. Esto a menudo llevó a decisiones basadas en datos obsoletos o incorrectos. Si bien las hojas de cálculo en línea solucionaron en parte este problema, no fueron una solución infalible. La colaboración, aunque posible, resultaba incómoda. Las fórmulas complejas, aunque poderosas, presentaban posibilidades de errores, especialmente cuando los datos estaban distribuidos en varias hojas. La ampliación planteó otra limitación; A medida que las empresas se expandieron, las hojas de cálculo tuvieron dificultades para mantenerse al día, lo que generó problemas de rendimiento y capacidad de respuesta. Los datos, si bien son esenciales para tomar decisiones informadas, adquieren un impacto significativo cuando se combinan con elementos visuales que permiten a los equipos captar la información de un vistazo. Las hojas de cálculo generalmente carecían de la capacidad para cuadros y gráficos extensos para la visualización de datos, lo que dificultaba transmitir conocimientos de manera efectiva a otros.

Conjuntos de datos limitados

La limitación de la escalabilidad tuvo otras implicaciones, ya que obligó a los profesionales a analizar una muestra o un conjunto limitado de puntos de datos, impidiéndoles obtener una visión integral de sus operaciones. Cuando los profesionales se ven confinados a un pequeño conjunto de datos, a menudo pierden información valiosa y terminan con una imagen incompleta de sus operaciones de comercio electrónico.

Esta limitación frecuentemente da como resultado oportunidades perdidas y posibles puntos ciegos. Con acceso solo a una parte de los datos, resulta fácil pasar por alto las tendencias emergentes, identificar las líneas de productos más rentables o comprender las complejidades del comportamiento del cliente. Además, esta perspectiva restringida puede obstaculizar la capacidad de un equipo para adaptarse a las condiciones del mercado que cambian rápidamente. Es posible que no capture los cambios en las preferencias de los clientes ni permita respuestas efectivas a las maniobras competitivas.

Además de las limitaciones del seguimiento manual de datos, las hojas de cálculo fragmentadas y los conjuntos de datos limitados, el análisis de datos tradicional presentaba otros desafíos en el comercio electrónico.

Falta de propiedad de los datos

Uno de los inconvenientes importantes de los métodos de datos tradicionales en el comercio electrónico fue la falta de propiedad de los datos. En términos más simples, significa que las empresas no tenían control total sobre sus propios datos. Puede que esto no parezca un gran problema al principio, pero profundizar revela varios desafíos, uno de los cuales es la seguridad de los datos. Sin la propiedad total de los datos, es un desafío proteger la información confidencial de manera efectiva. No siempre puedes controlar quién tiene acceso a tus datos, y esta falta de control puede provocar filtraciones y compromisos de datos. Otro aspecto a considerar es la falta de flexibilidad a la hora de gestionar los datos. La propiedad de los datos proporciona la flexibilidad para determinar cómo se recopilan, almacenan y utilizan los datos, un elemento crucial para adaptar las prácticas de datos para satisfacer necesidades comerciales específicas. Esta flexibilidad es crucial para adaptar sus prácticas de datos a las necesidades de su negocio. Sin la propiedad de los datos, las empresas pueden verse restringidas en su capacidad para adaptarse a los requisitos de datos en evolución.

Paneles de control rígidos y no personalizables

Hablando de flexibilidad, las herramientas de análisis más antiguas proporcionaban paneles de control estandarizados que carecían de la adaptabilidad necesaria para cumplir con los requisitos únicos de las empresas de comercio electrónico. Cada empresa posee necesidades, requisitos previos de datos y objetivos distintos. Los tableros rígidos no logran flexionar ni acomodar estas individualidades. La incapacidad de personalizar los paneles limita y sofoca la creatividad en el análisis de datos, lo que impide que las empresas adapten realmente sus conocimientos sobre los datos. Esta adaptabilidad no es sólo una ventaja; es una necesidad absoluta.

No hace falta decir que estos enfoques tradicionales de datos ya no se mantienen firmes. Sus deficiencias obstaculizan la adaptabilidad, la toma de decisiones basada en datos y la capacidad de competir de manera efectiva. Es por eso que muchas empresas están adoptando soluciones de análisis de datos nuevas y más completas, como almacenamiento de datos, visualización de datos e información basada en inteligencia artificial, para prosperar en el panorama del comercio electrónico en constante cambio.

El auge de las soluciones de visualización y almacenamiento de datos

El aumento de la popularidad del almacenamiento de datos se puede atribuir a la necesidad apremiante de gestionar grandes conjuntos de datos procedentes de diversas fuentes, consolidándolos de forma eficaz en una ubicación central. Las empresas generan continuamente grandes cantidades de datos, que abarcan interacciones con clientes, transacciones de ventas y más. Esto dejó obsoletos los métodos tradicionales de almacenamiento y recuperación de datos. El almacenamiento de datos simplifica este proceso al ofrecer un depósito centralizado para esta extensa información, procedente de múltiples fuentes. Proporciona una solución estructurada para gestionar y dar sentido a la sobrecarga de datos, actuando como la única fuente definitiva de verdad. Esto garantiza la precisión y coherencia de los datos para los responsables de la toma de decisiones. En una industria altamente competitiva como el mercado del comercio electrónico, destacarse es un desafío formidable. Se ha vuelto más crítico que nunca tomar decisiones basadas en datos, obtener información en tiempo real y adaptarse rápidamente a un mercado que cambia rápidamente. El almacenamiento de datos facilita esto al ofrecer una plataforma donde se pueden actualizar y acceder a los datos al instante, lo que mejora la adaptabilidad. Además, agiliza la recuperación de datos al consolidar datos de diversas fuentes, haciéndolos fácilmente accesibles para los usuarios sin la necesidad de una integración de datos compleja, lo que en última instancia facilita la propiedad de los datos a un nivel sin precedentes. Su escalabilidad, integración con herramientas de inteligencia empresarial y sólidas funciones de seguridad de datos hacen del almacenamiento de datos un activo estratégico.

El ascenso de las soluciones de visualización de datos, por otro lado, puede atribuirse a una combinación de factores que las hicieron indispensables en el panorama empresarial moderno. El progreso tecnológico, particularmente en informática y software, proporcionó la base muy necesaria para el crecimiento de la visualización de datos. Con la capacidad de procesar y mostrar rápidamente conjuntos de datos extensos, estas soluciones se convirtieron en una opción práctica para extraer conocimientos del mundo en constante expansión de los macrodatos. Además, el desarrollo de herramientas fáciles de usar marcó un importante punto de inflexión. La visualización de datos ya no se limitaba al ámbito de los científicos de datos; Las interfaces intuitivas lo hicieron accesible a una audiencia más amplia dentro de las organizaciones.

Estas soluciones ofrecían algo más que un atractivo estético; desbloquearon nuevos niveles de comprensión al revelar patrones y tendencias ocultos dentro de conjuntos de datos complejos. Las funciones interactivas permitieron a los usuarios explorar datos de forma independiente y obtener información útil. Las capacidades de análisis en tiempo real fueron otro punto de inflexión, ya que permitieron a las empresas monitorear y responder a los datos rápidamente, especialmente en industrias de ritmo rápido como el comercio electrónico. Además, el poder de la visualización de datos para servir como lenguaje común fomentó la colaboración entre departamentos, alineando a los equipos y a las partes interesadas hacia la toma de decisiones basada en datos.

La democratización de los datos fue un cambio fundamental, que otorgó a los profesionales de toda la organización la capacidad de aprovechar el potencial de los datos. En última instancia, la adopción de la visualización de datos fue impulsada por su capacidad para ayudar a las empresas a extraer información de manera más eficiente, adaptarse rápidamente a los cambios del mercado y mantener una ventaja competitiva con las ventajas adicionales de imágenes de datos presentables. El auge de estas soluciones es parte integral de las operaciones comerciales modernas y ofrece una herramienta valiosa para navegar en el mundo impulsado por los datos.

La nueva era del comercio electrónico

La capacidad de adaptarse y prosperar en un entorno competitivo como los mercados de comercio electrónico depende del enfoque empresarial hacia el análisis de datos.

Este enfoque gira en torno a un ecosistema interconectado impulsado por datos compuesto por cuatro componentes vitales que funcionan en armonía: un sólido sistema de enriquecimiento y recopilación de datos, un almacén de datos de comercio electrónico, herramientas de inteligencia empresarial dedicadas e información basada en inteligencia artificial. Exploremos por qué este panorama de datos unificados es crucial y cómo da forma al futuro del comercio electrónico.

En esencia, un sistema sólido de recopilación y enriquecimiento de datos desempeña el papel de cazador-recolector de datos. Sus responsabilidades van más allá de la mera recopilación de datos; enriquece los datos, mejorando su calidad y relevancia. En el vasto panorama del comercio electrónico, donde los datos fluyen continuamente, este sistema agiliza el proceso de recopilación, garantizando que los datos recopilados sean una fuente valiosa de información, lista para un análisis detallado. Esto significa no depender únicamente de los datos del mercado proporcionados por Amazon, Walmart, Shopify, etc., sino encontrar una solución que combine múltiples fuentes, incluidas fuentes disponibles públicamente, para brindar una visión integral.

Estos datos enriquecidos encuentran su hogar en el almacén de datos de comercio electrónico, que actúa como una biblioteca bien organizada donde cada pieza de información tiene su lugar designado. Consolida datos de diversas fuentes y los formatea en una estructura unificada, ofreciendo una única fuente de verdad. Este repositorio garantiza que los datos sigan siendo consistentes, confiables y actualizados, y sirve como piedra angular para la toma de decisiones basada en datos.

Sin embargo, los datos por sí solos no son suficientes. Las herramientas dedicadas de inteligencia empresarial y de visualización de datos entran en juego como intérpretes de los datos. Estas herramientas ofrecen interfaces fáciles de usar para la exploración, visualización y generación de informes de datos. Sirven como paleta de los artistas, transformando datos sin procesar en conocimientos prácticos. En un mundo impulsado por datos, estas herramientas permiten a los profesionales profundizar en sus datos, descubrir patrones y tendencias ocultos y convertir datos en acciones estratégicas.

La última pieza del rompecabezas es la Inteligencia Artificial, que aprovecha los modelos de aprendizaje automático para analizar patrones de datos y generar conocimientos predictivos. Estos conocimientos van desde la previsión de la demanda hasta la entrega de contenido personalizado para listados de productos. La IA agrega una capa de proactividad a la toma de decisiones, lo que permite a las empresas anticipar riesgos o predecir posibles flujos de ganancias, algo particularmente valioso en mercados de comercio electrónico como Amazon, Walmart, Shopify, donde los vendedores ya no necesitan revisar manualmente su extensa cartera de productos para identificar posibles errores. . Soluciones como DataHawk Anomaly Detector ayudan a las organizaciones a administrar productos de manera eficiente al arrojar luz sobre valores atípicos en sus datos y notificarles sobre cambios inesperados, liberando tiempo para decisiones más importantes. El redactor de IA de DataHawk, por otro lado, puede ayudar a crear listados de productos a escala combinando el poder de la última tecnología GPT con las sólidas sugerencias de palabras clave de Amazon de DataHawk para crear listados de productos perfectos al instante.

En este ecosistema interconectado impulsado por datos, estos componentes operan en sinergia. El sólido sistema de recopilación de datos introduce datos enriquecidos en el almacén de datos, donde se organizan y se hacen fácilmente accesibles. Luego, las herramientas de BI dedicadas interpretan estos datos y producen información útil. La IA enriquece aún más estos conocimientos o escala las operaciones, lo que ayuda a ahorrar tiempo y liberar recursos.

El futuro del análisis del comercio electrónico radica en liberarse de las limitaciones de los métodos tradicionales y adoptar un enfoque holístico que incluya almacenamiento de datos, visualización de datos e información basada en inteligencia artificial. Este enfoque unificado garantiza que las empresas puedan navegar en el dinámico terreno del comercio electrónico, aprovechando los datos de manera efectiva para asegurar su lugar en el futuro.

En el ámbito de este viaje transformador, lograr una verdadera eficiencia y unidad en cada paso requiere una solución rectora. Si bien existen muchas herramientas para abordar aspectos individuales, para aquellos que buscan un enfoque unificado e integrado sin problemas, DataHawk se destaca como un modelo de éxito. Con un historial de numerosas historias de éxito, nuestra plataforma ofrece una solución integral para sus necesidades de análisis de comercio electrónico. Su camino hacia la excelencia basada en datos comienza con una sola conversación.