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Come evolvere un E-commerce grazie ai dati

Come evolvere il proprio E-commerce grazie ai dati

E-commerce: 2 milioni di acquirenti online

L'E-commerce e le attività di Digital Marketing hanno avuto una crescita dirompente: 2 milioni i nuovi consumatori post lockdown sulle piattaforme online.

+180% l'aumento della spesa online nel 2020 rispetto al 2019 (dati Shopify e IEM) con nuovi settori entrati nella vendita online come la farmaceutica, l'home fitness, il bricolage etc.

Il mercato diretto dell'E-commerce in Italia vale 28,8 miliardi di euro.
Anche il Digital Marketing, settore collaterale all'E-commerce, ha visto una crescita del 40%.

Come cogliere le opportunità dell'E-commerce?
Cosa deve fare un imprenditore?

Le crescite dell'E-commerce e del Marketing Digitale sono quindi esponenziali, ma per cogliere questa enorme opportunità, è indispensabile attivare processi Data Driven.

L'imprenditore non può più solo affidarsi al proprio istinto, alle scelte “di pancia”, ma deve potenziare la sua capacità di lettura oggettiva dei dati.

Come evolvere il proprio Ecommerce lasciando guidare i dati

Differenza tra dato e informazione

Raccogliamo dati, ma per interpretarli dobbiamo trasformali in informazioni.
Per farlo servono strumenti, processi standardizzati, metodologie per far sì che i dati, che ci arrivano da più sorgenti, vengano letti, uniti e armonizzati.

I dati non sono ancora informazioni ma possono diventarlo: è necessario raccoglierli, creare procedure per farlo sistematicamente (algoritmi) e poi analizzarli, così da trasformarli in informazioni.

Data science in E-commerce

Data science in E-commerce è lo studio che identifica e monitora le informazioni significative da varie sorgenti, per uno scopo, tramite l'ausilio di metodi e algoritmi scientifici.

Come leggere le informazioni del tuo E-commerce?

  • Tieni traccia dei dati e crea su di essi una finestra ampia: se c'è uno storico dati devi capirne l'andamento, la crescita nel tempo, i picchi etc.
  • Tutti dati sono importanti, nessuno escluso
  • Sfrutta anche i dati dei competitor e del tuo settore di riferimento
  • Le grandi moli di dati sono importanti: un volume notevole di dati diventa un dato statistico in grado di darti una rappresentazione accurata della realtà, il dato diventa informazione
  • Vai verso i Big Data: capendo i dati, hai le informazioni che ti servono per prendere le giuste scelte per il tuo Business, per vendere, crescere, superare i competitor che i dati non li guardano.

Data Driven

Serve una cultura Data Driven!

  • Il dato è informazione
  • La conoscenza dei dati è fondamentale
  • Lo step successivo è iniziare a prendere decisioni consultando i dati
  • L'ultimo passaggio, quando hai i dati e un processo automatico per gestirli, è andare verso il Data Driven: standardizzare dei processi guidati dai dati.

Dati per il Marketing e lo Sviluppo

I dati contano non solo per il Marketing, ma anche per lo sviluppo.

Il dato singolo, prima di diventare info, è una visione parziale e frammentata dello scenario, un punto di vista.
La visione a 360 gradi si ha con tanti punti di vista, per questo parliamo di multi sorgente, per raccogliere molteplici dati.

In ogni contesto strategico data driven, bisogna quindi maneggiare ed interpretare i dati con attenzione.
Solo l’analisi di più punti di vista, e la creazione di ipotesi strategiche supportate da misurazioni, portano a una strategia efficace, che tende al miglior compromesso costo/efficacia.

La formula dell'E-commerce

L'E-commerce è matematica, statistica, non è una scelta a sentimento, per cui va sempre misurato con i dati.

La formula dell'E-commerce:

Volume utenti (tutte le strategie attuate per attirare gli utenti) + Tasso di conversione (meccanismi, strategie, integrazioni, ottimizzazioni verso un tasso di conversione) + Scontrino medio (ordini) = Fatturato.

Ecommerce gestione dati statistici


Dati fondamentali per....

I dati sono fondamentali per dimensionare l'infrastruttura

L'infrastruttura va monitorata.
Quali dati devi considerare per gestire e scegliere l'infrastruttura migliore?

  • Traffico utenti
  • Utilizzo delle risorse (CPU, RAM, Banda)
  • Sincronizzazioni con sistemi esterni
  • Attività di Marketing
  • Riconoscimento di traffico malevolo
  • Riconoscimento di pattern di carico


I dati sono fondamentali per misurare l'esperienza d'acquisto

Come progettare l'Esperienza d'acquisto?

Tutto va tracciato, misurato, dagli obiettivi base (pagine visitate, referral, carrelli abbandonati, ordini conclusi e da chi, utilizzo di coupon, iscrizione alla neswletter, creazione account etc.), a quelli avanzati (apertura chat, chiusura popoup, stato di avanzamento di un configuratore, ho investito su un configuratore, viene usato? Come? etc.). Tutti questi dati concorrono alla segmentazione dei clienti, ma anche a misurare l'efficacia della piattaforma.

Per misurare i dati serve una piattaforma multi-sorgente, perché?
Perché i Report in piattaforma non bastano, sono basici, devono essere potenziati: Google Tag Manager e Analytics EH, ad esempio, sono ottimi strumenti di base, ma esistono altri sorgenti che completano lo scenario (es. gestionale ERP, sistemi esterni, informazioni di omnicanalità, dati dai negozi fisici etc.).

I dati sono fondamentali per il testing e lo sviluppo

Pensare che un programmatore sviluppi solo, è sbagliato, perché il ciclo di sviluppo è molto più complesso.
Lo sviluppo di un Software si basa su molteplici fasi: analisi e progettazione, non si può sviluppare senza aver prima realizzato un'analisi; capire gli obiettivi dello sviluppo; sviluppo; alfa testing; beta testing; rilascio; manutenzione.

Una volta terminato lo sviluppo:
Come fai a capire se hai centrato l'obiettivo? Come fai sapere se un Software è efficace? Quali sono le KPI da monitorare? Quando devi decidere come verificare il tuo lavoro? Lo devi sapere prima di iniziare a sviluppare, in fase di analisi.

Gli obiettivi e i KPI vanno decisi durante la fase di analisi, ancor prima dello sviluppo.
Prima di sviluppare devi già sapere come misurare la soluzione che proporrai.
Alcuni obiettivi sono numerici, altri booleani (vero o falso, funziona o non funziona), altri ancora euristici, ma comunque legati a risultati misurabili.

I dati sono importanti per ottimizzare l'esperienza d'acquisto (CRO)

L'E-commerce è un sistema vivo e pulsante che si evolve: si basa sulle interazioni degli utenti, segue il mercato, i trend, le abitudini dei consumatori etc.
Per questo è necessario misurare i dati e gli obiettivi per migliorarti: ciò che ti porta risultati oggi, potrebbe non farlo domani.

Automatizzando la misurazione degli obiettivi, puoi formulare ipotesi e pianificare miglioramenti, tenendo sempre traccia dell'efficacia della tua strategia.

In futuro l'Intelligenza Artificiale potrà suggerirci come migliorare analizzando i dati.
Magento Commerce ha integrato Adobe Sensei (l'intelligenza artificiale di Adobe); Amazon AWS ha integrato nello stack Magento Commerce una serie di tool di AI come Rekognition per automatizzare l'analisi di immagini e video con il machine learning.

Come evolvere il tuo E-commerce

L'unico modo per evolvere il proprio E-commerce è misurare.

La crescita è un processo costante e necessario, che deve essere guidata da processi che analizzano i dati.
Deve crescere l'infrastruttura, deve essere assicurata l'efficacia dei componenti per limitare gli sprechi (testing), deve migliorare l'efficacia dei componenti (CRO) e devono essere messi in campo Software specializzati, se necessario.

Ogni sistema ha un solo obiettivo primario: l’obiettivo primario dell’e-commerce è creare percorsi acquisto (vendere).

L'Ecommerce ha anche altre funzionalità secondarie: gestione del catalogo, gestione degli ordini, invio mail transazionali, dashboard di controllo.
Queste funzionalità secondarie potrebbero non bastare: nella crescita, bisogna integrare sistemi e software che abbiano come obiettivo primario quella funzionalità che cerchi.
Nasce quindi un Ecosistema E-commerce con sistemi specializzati.

Verso un Ecosistema E-commerce (misurabile)

Ecosistema E-commerce con tanti sistemi specializzati:



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