3 formas de aprovechar la analítica web para potenciar un ecommerce

 en la sección Posicionamiento SEO

El uso de grandes volúmenes de datos de las empresas de comercio electrónico es cada vez más común. Para mantenerse competitivas, muchas, especialmente las más grandes, utilizan extensos conjuntos de datos para entender mejor a sus clientes, analizando sus necesidades en función del rastro que generan en su navegación por una web.

Así, pueden ofrecer servicios, recomendaciones y experiencias a la medida de cada individuo. Para muchos ecommerce, por lo tanto, no es una cuestión de si se debe usar soluciones Big Data. Es más una cuestión de qué herramientas desplegar y cuánto gastar en ellas.

En otros artículos te contábamos 7 errores de SEO a evitar en un e-commerce. En este artículo, vamos a ofrecer una visión general de las opciones de Big Data para las ecommerce, con una aproximación al coste de cada opción.

Opción 1: Contratar un equipo especializado

Un e-tailer (vendedor online) puede optar por contratar a una especialista para gestionar los datos de una empresa. Interpretar lo que quiere un cliente, por ejemplo, requiere de tres cosas: la recogida de datos, el análisis comparativo y presentación de la información para detectar tendencias que permitan a la empresa a optimizar sus recursos de marketing.

Todas estas tareas no se suelen ser llevadas a cabo por una sola persona, por lo que probablemente será necesario disponer de un equipo de especialistas en la gestión de datos para cubrir todas las necesidades, como un analista web, un analista SEO, un programador web, un experto en Marketing Digital, y un gestor de Adwords.

¿Cuánto costaría esta opción? Si tenemos en cuenta que un sueldo medio para estos puestos en España es de unos 20.000 € al año, esta será una gran inversión para cualquier PYME con un difícil ROI (Retorno de inversión).

Además de los empleados, habría que tener en cuenta los sistemas, por lo que sería necesario contar con una infraestructura para alojar servidores o contratar el espacio a un proveedor de servicios, cuya gestión también deberá ser llevada a cabo por un especialista. Por eso, sería esencial contratar a alguien que pueda diseñar un sistema sólido para la gestión de los datos de la empresa.

Opción 2: Externalizar sus la gestión de los datos (Outsourcing)

Para externalizar los servicios de Big Data, una PYME puede buscar la ayuda de empresas especializadas y así centrarse en su negocio: la venta de productos, el cuidado de los clientes, y el crecimiento en su sector.

El Outsourcing es generalmente más asequible que la contratación de un equipo de especialistas; y puede ser la mejor opción para una Startup que arranca en el mundo del ecommerce.

El coste de esta opción dependerá en gran medida de los tipos de datos que genera la empresa, y la información para analizar. ¿Está analizando su lista de suscriptores de correo electrónico? ¿Está realizando el seguimiento del tráfico de su web? ¿Necesita datos sobre sus redes sociales? Estas son las primeras cuestiones que debe plantearse un emprendedor y luego encontrar una empresa que pueda satisfacerlas.

Por ejemplo, la consultora VOZIQ, se centra en el seguimiento de las conversaciones y los datos de los medios sociales, ofreciendo paquetes mensuales de 1000 $ a 5000 $.

DataSet Go ofrece tarifas mensuales que varían en función del tamaño de los datos y requisitos del negocio. Su trabajo se centra en el análisis de marketing cuantitativo, incluyendo Google Analytics, analítica SEO, y la gestión de AdWords. En total estos servicios costarían alrededor de 4500 $ por mes. La gestión de datos, incluyendo la limpieza y ETL (Extract Transfer Load) costaría 3500 $ por mes; mientras que la presentación de informes y análisis con cuadros de mando interactivos costaría 4500 $ por mes.

Opción 3: Herramientas gratuitas o de bajo coste

Las Startup con un presupuesto más limitado pueden optar por la opción del “Do it yourself”, haciendo uso de herramientas como Google Analytics, Crazy Egg, y KISSmetrics. Estas soluciones permiten rastrear a los visitantes y clientes, para crear campañas de marketing digital más efectivas.

Una desventaja de esta opción es que la mayoría de las herramientas de análisis, aunque simples y asequibles, pueden ser limitadas y pueden no proporcionar suficientes datos para entender a los compradores en un nivel más avanzado. Además, la creación de campañas de marketing que incorporan datos de diversas fuentes, por ejemplo, correo electrónico, móvil, social o comercio electrónico pueden llegar a ser un reto sin tener los conocimientos digitales suficientes.

Por ejemplo, digamos que confías en los análisis de datos proporcionados por el envío de una newsletter para obtener información acerca de sus compradores. Este servicio puede proporcionar datos sobre las tasas de apertura y de clics, que predicen el comportamiento del cliente o la automatización de las campañas a nivel individual. Pero el dato verdaderamente interesante es el de los suscriptores con más alto porcentaje de clics que vinieron de los anuncios de Facebook o de la búsqueda orgánica en Google.

Este tipo de visión requeriría herramientas más sofisticadas y un experto que sepa interpretar los datos. Aun así, el uso de estas herramientas puede ser un buen punto de partida y es inmensamente mejor que no hacer nada.

Conclusión: Controla los datos de tu ecommerce

Aunque el coste de la analítica de los datos puede parecer ser costoso, el precio por no entender qué está sucediendo en una web o un ecommerce puede ser mayor.

Así, las empresas que no toman las medidas necesarias para conocer que ocurre con el flujo de visitantes de su web, pueden perder su ventaja competitiva, por no ser capaces de identificar eficazmente las necesidades e intereses de los principales clientes de su negocio, perdiendo cuota de mercado.

Por tanto, invertir en analítica y gestión eficaz del marketing digital puede compensar ampliamente en términos totales, ya que obtendrá mejores resultados y por tanto un ROI favorable.

Este artículo es una adaptación de 3 Ways to Harness Big Data, for Ecommerce

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