Il futuro dell'analisi dei dati eCommerce per i venditori del Marketplace

introduzione

Nel mondo in rapida evoluzione dell’eCommerce, il successo dipende dalla capacità di sfruttare i dati in modo efficace. Per anni, marchi e rivenditori si sono affidati a metodi tradizionali per raccogliere, archiviare e analizzare i dati. Tuttavia, questi metodi presentano una serie di limitazioni, che vanno dalla mancanza di proprietà dei dati a dashboard inflessibili. In questo blog approfondiamo il futuro dell'analisi dell'eCommerce, esplorando gli svantaggi degli approcci tradizionali e le tendenze emergenti che stanno rimodellando il settore. Discuteremo anche perché i professionisti dell'eCommerce dovrebbero prendere in considerazione il data warehousing, le soluzioni di visualizzazione dei dati e l'integrazione di approfondimenti basati sull'intelligenza artificiale nelle loro operazioni per stare al passo con i loro colleghi.

Modi tradizionali di raccolta, archiviazione e analisi dei dati

Per capire dove sta andando l'analisi dell'eCommerce, è fondamentale riconoscere dove è stata. I metodi tradizionali di raccolta, archiviazione e analisi dei dati implicano il tracciamento manuale, fogli di calcolo frammentati e la dipendenza da set di dati limitati. Ecco uno sguardo più attento:

Monitoraggio manuale dei dati

In passato, i marchi e i rivenditori raccoglievano comunemente i dati manualmente, una pratica che presentava numerosi svantaggi. In particolare, introduceva un notevole rischio di errori umani e incoerenze. Il coinvolgimento umano nell’immissione dei dati lasciava spazio a errori tipografici e interpretazioni errate, che potevano compromettere l’accuratezza dei dati. Inoltre, il monitoraggio manuale dei dati si è rivelato eccessivamente dispendioso in termini di tempo, distogliendo ore preziose da attività che contribuiscono realmente a un’operazione di e-commerce. Ottenere aggiornamenti in tempo reale, una necessità fondamentale nell’eCommerce, spesso si è rivelato sfuggente con il monitoraggio manuale, con il rischio di perdere opportunità e risposte ritardate ai cambiamenti del mercato. Inoltre, il tracciamento manuale dei dati ha spesso portato alla creazione di silos di dati, che ostacolano una visione unificata dell’azienda e portano alla frammentazione. Con l'espansione di un'organizzazione di e-commerce, i limiti di scalabilità del monitoraggio manuale sono diventati evidenti, rendendolo inadatto alla gestione di set di dati più grandi, ostacolando in definitiva il processo decisionale in tempo reale.

Fogli di calcolo frammentati

Molti professionisti dell'e-commerce si sono affidati ai fogli di calcolo per gestire i dati. Tuttavia, questo metodo è diventato rapidamente ingestibile con la crescita dei volumi di dati, rendendo sempre più difficile l’estrazione di informazioni significative. L'organizzazione dei dati all'interno dei fogli di calcolo è diventata complicata a causa delle differenze nei formati e nelle convenzioni di denominazione seguite dai diversi team, con il risultato di dati disordinati e difficili da interpretare. Il controllo delle versioni presentava una serie di sfide, poiché più persone che lavoravano su versioni diverse di un foglio di calcolo rendevano difficile determinare quale fosse aggiornata. Ciò spesso portava a decisioni basate su dati obsoleti o errati. Anche se i fogli di calcolo online risolvevano in parte questo problema, non rappresentavano una soluzione infallibile. La collaborazione, sebbene possibile, sembrava imbarazzante. Le formule complesse, sebbene potenti, introducevano un potenziale di errori, soprattutto quando i dati venivano distribuiti su più fogli. Il ridimensionamento poneva un'altra limitazione; con l'espansione delle aziende, i fogli di calcolo faticavano a tenere il passo, con conseguenti problemi di prestazioni e reattività. I dati, pur essendo essenziali per prendere decisioni informate, acquisiscono un impatto significativo se abbinati a elementi visivi che consentono ai team di cogliere le informazioni a colpo d'occhio. I fogli di calcolo in genere non avevano la capacità di visualizzare grafici e grafici estesi per la visualizzazione dei dati, rendendo difficile trasmettere informazioni in modo efficace agli altri.

Set di dati limitati

Il vincolo di scalabilità aveva ulteriori implicazioni, costringendo i professionisti ad analizzare un campione o un insieme limitato di dati, impedendo loro di ottenere una visione completa delle loro operazioni. Quando i professionisti sono confinati in un set di dati di piccole dimensioni, spesso perdono informazioni preziose e si ritrovano con un quadro incompleto delle loro operazioni di e-commerce.

Questo vincolo si traduce spesso in opportunità mancate e potenziali punti ciechi. Avendo accesso solo a una parte dei dati, diventa facile trascurare le tendenze emergenti, identificare le linee di prodotti più redditizi o comprendere le complessità del comportamento dei clienti. Inoltre, questa prospettiva limitata può ostacolare la capacità di una squadra di adattarsi alle condizioni di mercato in rapido cambiamento. Potrebbe non cogliere i cambiamenti nelle preferenze dei clienti o consentire risposte efficaci alle manovre competitive.

Oltre alle limitazioni del tracciamento manuale dei dati, dei fogli di calcolo frammentati e dei set di dati limitati, l’analisi tradizionale dei dati presentava altre sfide nell’eCommerce.

Mancanza di proprietà dei dati

Uno degli svantaggi significativi dei metodi tradizionali di gestione dei dati nell’eCommerce era la mancanza di proprietà dei dati. In termini più semplici, significa che le aziende non avevano il pieno controllo sui propri dati. A prima vista questo potrebbe non sembrare un grosso problema, ma un’analisi più approfondita rivela diverse sfide, una delle quali è la sicurezza dei dati. Senza la proprietà completa dei dati, è difficile proteggere in modo efficace le informazioni sensibili. Non è sempre possibile controllare chi ha accesso ai tuoi dati e questa mancanza di controllo può portare a violazioni e compromissioni dei dati. Un altro aspetto da considerare è la mancanza di flessibilità in termini di gestione dei dati. La proprietà dei dati offre la flessibilità necessaria per determinare come i dati vengono raccolti, archiviati e utilizzati, un elemento cruciale nella personalizzazione delle pratiche relative ai dati per soddisfare esigenze aziendali specifiche. Questa flessibilità è fondamentale per adattare le pratiche relative ai dati alle esigenze aziendali. Senza la proprietà dei dati, le aziende potrebbero trovarsi limitate nella capacità di adattarsi all’evoluzione dei requisiti relativi ai dati.

Dashboard rigide e non personalizzabili

Parlando di flessibilità, i vecchi strumenti di analisi fornivano dashboard standardizzate prive dell’adattabilità necessaria per soddisfare i requisiti specifici delle attività di e-commerce. Ogni azienda possiede esigenze, prerequisiti di dati e obiettivi distinti. I cruscotti rigidi non riescono a flettersi e ad accogliere queste individualità. L’incapacità di personalizzare le dashboard limita e soffoca la creatività nell’analisi dei dati, impedendo alle aziende di personalizzare realmente le proprie informazioni sui dati. Questa adattabilità non è solo un vantaggio; è una necessità assoluta.

Inutile dire che questi approcci tradizionali ai dati non reggono più. Le loro carenze ostacolano l’adattabilità, il processo decisionale basato sui dati e la capacità di competere in modo efficace. Ecco perché molte aziende stanno adottando soluzioni di analisi dei dati nuove e più complete, come data warehousing, visualizzazione dei dati e insight basati sull'intelligenza artificiale, per prosperare nel panorama in continua evoluzione dell'e-commerce.

L'ascesa delle soluzioni di data warehousing e visualizzazione dei dati

L’impennata della popolarità del data warehousing può essere attribuita alla pressante necessità di gestire grandi set di dati provenienti da varie fonti, consolidandoli efficacemente in un’unica posizione centrale. Le aziende generano continuamente grandi quantità di dati, che comprendono interazioni con i clienti, transazioni di vendita e altro ancora. Ciò ha reso obsoleti i metodi tradizionali di archiviazione e recupero dei dati. Il data warehousing semplifica questo processo offrendo un repository centralizzato per queste informazioni estese, provenienti da più fonti. Fornisce una soluzione strutturata per gestire e dare un senso al sovraccarico di dati, agendo come unica fonte di verità definitiva. Ciò garantisce l’accuratezza e la coerenza dei dati per i decisori. In un settore altamente competitivo come quello dell’eCommerce, distinguersi è una sfida ardua. È diventato più importante che mai prendere decisioni basate sui dati, ottenere approfondimenti in tempo reale e adattarsi rapidamente a un mercato in rapida evoluzione. Il data warehousing facilita tutto ciò offrendo una piattaforma in cui i dati possono essere aggiornati e accessibili istantaneamente, migliorando l’adattabilità. Inoltre, semplifica il recupero dei dati consolidando i dati provenienti da varie fonti, rendendoli facilmente accessibili agli utenti senza la necessità di una complessa integrazione dei dati, facilitando in definitiva la proprietà dei dati a un livello senza precedenti. La sua scalabilità, l'integrazione con strumenti di business intelligence e le robuste funzionalità di sicurezza dei dati rendono il data warehousing una risorsa strategica.

L’ascesa delle soluzioni di visualizzazione dei dati, d’altro canto, può essere attribuita a una combinazione di fattori che le hanno rese indispensabili nel panorama aziendale moderno. Il progresso tecnologico, in particolare nel campo dell'informatica e del software, ha fornito le basi tanto necessarie per la crescita della visualizzazione dei dati. Grazie alla capacità di elaborare e visualizzare rapidamente set di dati estesi, queste soluzioni sono diventate una scelta pratica per estrarre informazioni dal mondo in continua espansione dei big data. Inoltre, lo sviluppo di strumenti di facile utilizzo ha segnato un punto di svolta significativo. La visualizzazione dei dati non era più limitata al regno dei data scientist; le interfacce intuitive lo hanno reso accessibile a un pubblico più ampio all'interno delle organizzazioni.

Queste soluzioni offrivano qualcosa di più del semplice fascino estetico; hanno sbloccato nuovi livelli di comprensione rivelando modelli e tendenze nascosti all’interno di set di dati complessi. Le funzionalità interattive hanno consentito agli utenti di esplorare i dati in modo indipendente e ricavare informazioni utili. Le funzionalità di analisi in tempo reale hanno rappresentato un altro punto di svolta, consentendo alle aziende di monitorare e rispondere rapidamente ai dati, soprattutto in settori frenetici come l’eCommerce. Inoltre, il potere della visualizzazione dei dati di fungere da linguaggio comune ha favorito la collaborazione tra dipartimenti, allineando i team e le parti interessate verso un processo decisionale basato sui dati.

La democratizzazione dei dati ha rappresentato un cambiamento fondamentale, garantendo ai professionisti di tutta l'organizzazione la capacità di sfruttare il potenziale dei dati. In definitiva, l’adozione della visualizzazione dei dati è stata guidata dalla sua capacità di aiutare le aziende a estrarre informazioni in modo più efficiente, ad adattarsi rapidamente ai cambiamenti del mercato e a mantenere un vantaggio competitivo con i vantaggi aggiuntivi della visualizzazione dei dati presentabili. L’ascesa di queste soluzioni è parte integrante delle moderne operazioni aziendali, poiché offre uno strumento prezioso per navigare nel mondo basato sui dati.

La nuova era dell'e-commerce

La capacità di adattarsi e prosperare in un ambiente competitivo come i mercati dell'e-commerce dipende dall'approccio di un'azienda all'analisi dei dati.

Questo approccio ruota attorno a un ecosistema interconnesso basato sui dati composto da quattro componenti vitali che lavorano in armonia: un solido sistema di raccolta e arricchimento dei dati, un data warehouse di eCommerce, strumenti di business intelligence dedicati e approfondimenti basati sull'intelligenza artificiale. Esploriamo perché questo panorama di dati unificati è cruciale e come modella il futuro dell'eCommerce.

Fondamentalmente, un solido sistema di raccolta e arricchimento dei dati svolge il ruolo di cacciatore-raccoglitore di dati. Le sue responsabilità vanno oltre la semplice raccolta di dati; arricchisce i dati, migliorandone la qualità e la pertinenza. Nel vasto panorama dell’eCommerce, dove i dati fluiscono continuamente, questo sistema semplifica il processo di raccolta, garantendo che i dati raccolti siano una preziosa fonte di informazioni, pronta per un’analisi approfondita. Ciò significa non fare affidamento esclusivamente sui dati del mercato forniti da Amazon, Walmart, Shopify, ecc., ma piuttosto trovare una soluzione che combini più fonti, comprese quelle disponibili al pubblico, per fornire una visione completa.

Questi dati arricchiti trovano casa nel data warehouse dell'eCommerce, che funge da biblioteca ben organizzata in cui ogni informazione ha il suo posto designato. Consolida i dati provenienti da varie fonti e li formatta in una struttura unificata, offrendo un'unica fonte di verità. Questo repository garantisce che i dati rimangano coerenti, affidabili e aggiornati, fungendo da pietra angolare per il processo decisionale basato sui dati.

Tuttavia, i dati da soli non sono sufficienti. Strumenti dedicati di business intelligence e strumenti di visualizzazione dei dati entrano in gioco come interpreti dei dati. Questi strumenti offrono interfacce intuitive per l'esplorazione, la visualizzazione e la generazione di report dei dati. Fungono da tavolozza degli artisti, trasformando i dati grezzi in informazioni fruibili. In un mondo basato sui dati, questi strumenti consentono ai professionisti di approfondire i propri dati, scoprire modelli e tendenze nascosti e convertire i dati in azioni strategiche.

L’ultimo pezzo del puzzle è l’intelligenza artificiale, che sfrutta i modelli di apprendimento automatico per analizzare modelli di dati e generare intuizioni predittive. Queste informazioni spaziano dalla previsione della domanda alla fornitura di contenuti personalizzati per le schede di prodotto. L’intelligenza artificiale aggiunge un livello di proattività al processo decisionale, consentendo alle aziende di anticipare i rischi o prevedere potenziali flussi di profitto, particolarmente prezioso nei mercati di e-commerce come Amazon, Walmart, Shopify, dove i venditori non hanno più bisogno di rivedere manualmente il loro ampio portafoglio di prodotti per identificare potenziali passi falsi . Soluzioni come DataHawk Anomaly Detector aiutano le organizzazioni a gestire in modo efficiente i prodotti facendo luce sui valori anomali nei loro dati e notificando loro cambiamenti imprevisti, liberando tempo per decisioni più significative. Il copywriter AI di DataHawk, d'altra parte, può aiutare a creare elenchi di prodotti su larga scala combinando la potenza della più recente tecnologia GPT con i robusti suggerimenti di parole chiave Amazon di DataHawk per creare istantaneamente elenchi di prodotti perfetti.

In questo ecosistema interconnesso alimentato dai dati, questi componenti operano in sinergia. Il robusto sistema di raccolta dati inserisce dati arricchiti nel Data Warehouse, dove vengono organizzati e resi facilmente accessibili. Strumenti BI dedicati interpretano quindi questi dati, producendo informazioni utili. L’intelligenza artificiale arricchisce ulteriormente queste informazioni o ridimensiona le operazioni, aiutando a risparmiare tempo e a liberare risorse.

Il futuro dell'analisi dell'eCommerce sta nel liberarsi dai limiti dei metodi tradizionali e nell'abbracciare un approccio olistico che includa data warehousing, visualizzazione dei dati e approfondimenti basati sull'intelligenza artificiale. Questo approccio unificato garantisce che le aziende possano navigare nel terreno dinamico dell’eCommerce, sfruttando i dati in modo efficace per assicurarsi il proprio posto in futuro.

Nell’ambito di questo viaggio di trasformazione, raggiungere la vera efficienza e unità in ogni fase richiede una soluzione guida. Sebbene esistano molti strumenti per affrontare aspetti individuali, per coloro che cercano un approccio perfettamente integrato e unificato, DataHawk si distingue come un faro di successo. Con un track record di numerose storie di successo, la nostra piattaforma offre una soluzione completa per le tue esigenze di analisi dell'e-commerce. Il tuo percorso verso l'eccellenza basata sui dati inizia con una singola conversazione.