Big data ecommerce: presente e futuro

Big data ed ecommerce sono due concetti strettamente collegati nel settore retail,  le aziende e-commerce possono sfruttare i big data per comprendere il comportamento dei clienti e anticipare le tendenze di acquisto.

Utilizzando dati storici e analisi predittive è possibile ottimizzare le strategie di marketing e personalizzare l’esperienza del cliente, i big data possono aiutare a prevedere la domanda, impostare i prezzi in tempo reale, gestione della supply chain in modo efficiente, in modo da migliorare la customer experience aumentando le vendite.

Dai nostri PC, laptop, tablets e smartphones non facciamo altro che lasciare tracce.

I big data rappresentano un presente che deve essere razionalizzato e un futuro prossimo che mette nelle condizioni le aziende, di trovarsi a tu per tu con il cliente è necessario farsi trovare preparati con le giuste competenze e risorse altrimenti rischi di rimanere indietro rispetto ai tuoi concorrenti, per farlo è necessario frequentare dei corsi di aggiornamento., come per esempio il corso per ecommerce specialist.

Come i Big data influenzano ecommerce

I Big Data utilizzati nelle piattaforme di  e-commerce stanno rivoluzionando il settore delle vendite, che siano beni o servizi il consumatore finale troverà esattamente quello che sta cercando e sarà stimolato anche nel acquisto di ciò che non sapeva di volere.

Ma cosa sono i Big data e che potere hanno? 

I big data sono quell’enorme mole di dati che viene accumulata da tutti i dispositivi che si collegano ad internet. Se pensiamo che fino a pochi anni fa ci connettevamo solo da computer, mentre oggi siamo sistematicamente connessi con molteplici dispositivi, si capisce come le tracce che lasciamo durante la nostra navigazione si siano moltiplicate a dismisura.

Evoluzione dei big data ecommerce

La nascita dell’e-commerce è una storia di innovazione tecnologica e cambiamenti culturali che hanno portato alla trasformazione del modo in cui le persone comprano e vendono beni e servizi. 

Partiamo dagli anni 60 con EDI (Elettronic Date Interchange) passando agli anni 90 con il world wide web fini ad arrivare al 2010 con l’introduzione dei Big Data, Intelligenza Artificiale ma il futuro è alle porte con Blockchain, realtà virtuale e realtà aumentata.

Ma cosa effettivamente sta cambiando nell’e-commerce? Attraverso l’analisi dei dati viene personalizzata l’esperienza del cliente, vediamo ora una panoramica generale:

• Previsioni della domanda: mappare e analizzare il percorso dei clienti sul sito per comprendere l’interazione con i prodotti e i punti di frizione, ad esempio i tassi di abbandono del carrello, risolvere problemi nel processo di checkout o utilizzare l’analisi dei dati di recensioni e feedback per capire l’opinione dei clienti sui prodotti per migliorare l’esperienza e la fidelizzazione.
• Ottimizzare i prezzi: adattare i prezzi in tempo reale basandosi su vari fattori come le tendenze del mercato, concorrenza, comportamento del cliente e stagionalità.
• Miglioramento servizio cliente: utilizzo di chatbot e analisi del sentiment per comprendere le esigenze dei clienti ed i loro comportamenti di acquisto, esempio quali metodi di pagamento funzionano meglio.
• Prevenzioni delle frodi: i big data permettono di monitorare e analizzare i tentativi di accesso ai dati sensibili, migliorando la sicurezza complessiva del sistema e proteggendo le informazioni dei clienti.
• Ottimizzazione della gestione dell’Inventario: utilizzare modelli predittivi per anticipare la domanda di prodotti e pianificare i livelli delle scorta per anticipare i periodi di alte vendite, giacenze e riordini automatici.

Casi di successo di big data ecommerce

Le grandi piattaforme di e-commerce hanno immediatamente introdotto gli algoritmi di big data all’interno dei processi aziendali e questa tecnologia gli ha permesso di raggiungere numerosi vantaggi competitivi. 

Amazon ha introdotto modelli di raccomandazioni su big data per prezzi dinamici, prevenzione delle frodi e dei resi, questo gli ha permesso di aumentare le sue vendite annue fino al 35%.

Ebay, ha implementato modelli di pricing dinamico basati sui big data, che hanno portato ad un aumento delle vendite grazie alla capacità di adattare rapidamente i prezzi oltre ad un’ottimizzazione delle ricerche da parte degli utenti con un algoritmo che è in grado di affinare le ricerche.
Netflix, ha introdotto le raccomandazioni personalizzate basate sui dati portando ad un aumento significativo nel consumo di contenuti (fino al 75%), contribuendo all’incremento del valore a lungo termine dei proprio clienti.

L’uso dei big data nell’ecommerce per prevedere la domanda ha aiutato Walmart a ridurre i costi di inventario fino al 10% e ad migliorare la disponibilità dei prodotti sia online che in negozio. L’uso intensivo dei big data ha permesso ad Alibaba di aumentare le vendite del 10-15% attraverso la personalizzazione e l’efficienza operativa attraverso modelli di machine learning.

Questi esempi dimostrano come i big data consentono nei negozi di e-commerce di  portare a significativi aumenti delle vendite, migliorando l’efficienza operativa, personalizzando l’esperienza del cliente e ottimizzando le campagne di digital marketing.

Cosa fare per utilizzare Big data in un ecommerce

Gli step per effettuare l’analisi dei big data sono numerosi e sicuramente il percorso non è semplice, ecco perché conviene affidarti ad un team di esperti o puoi sceglierlo di diventarlo tu stesso, frequentando un corso specializzato.

Ma vediamo ora in cosa consiste il data analytics.

Raccolta dei dati

Primo step necessario è quello del reperire tutte le informazioni che ti servono, per cui, necessiti di una serie di strumenti come Web Analytics (Google Analytics, Adobe Analytics), CRM Systems (Salesforce, HubSpot), Social Media Monitoring (Hootsuite, Brandwatch) e piattaforme e-commerce (Shopify, Magento, WooCommerce) per raccogliere le fonti dei diversi modelli di dati:

• Navigazione: raccogli i dati sulle pagine visitate, il tempo trascorso su ciascuna pagina, i clic, i movimenti del mouse e le ricerche effettuate dagli utenti.
• Transazione: registra dettagli sugli acquisti, inclusi prodotti acquistati, quantità, prezzi e metodi di pagamento.
• Clienti: Informazioni demografiche, preferenze, cronologia degli acquisti e feedback.
• Social Media: interazioni, menzioni, sentiment e attività sui social network.
•  Dispositivi Mobile: comportamento degli utenti su applicazioni mobili e siti ottimizzati per mobile.
• Sensori IoT: per i rivenditori con punti vendita fisici, i sensori possono fornire dati sul comportamento degli acquirenti in-store.

Archiviazione dati

Archiviazione dei big data aiutano i rivenditori nel a giocare un ruolo cruciale nel settore dell’e-commerce, dove la quantità di dati generati dai siti web e dalle attività di acquisto dei clienti è enorme, per cui si necessità di strumenti come:

• Database Relazionali: MySQL, PostgreSQL per dati strutturati.
• Data Warehouses: Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake per l’archiviazione centralizzata di grandi volumi di dati.
• Soluzioni di Archiviazione: Hadoop, Amazon S3, Azure Data Lake per dati strutturati e non strutturati.
• Framework di Elaborazione: Apache Spark per l’elaborazione distribuita di grandi dataset.

Elaborazione dei dati

Questi enormi quantità di dati una volta ottenuti devono essere pre-elaborati per evitare duplicati o dati mancanti, successivamente si procede nel trasformare questi dati eterogenei in dati significativi, per fare ciò è necessitiamo utilizzare infrastrutture e tecniche avanzate come:

• Strumenti ETL (Extract, Transform, Load): ovvero trasformazione di dati grezzi in informazioni utili,  Apache Nifi, Talend.
• Streaming Platforms: Apache Kafka, Amazon Kinesis per l’elaborazione in tempo reale di flussi di dati.
• In-Memory Computing: Apache Flink, Spark Streaming per analisi in tempo reale.

Analisi dei dati

Raccogliendo dati in tempo reale da varie fonti (transazioni, comportamento di navigazione, social media, ecc.), è possibile ottenere una visione completa del comportamento dei clienti, questa fase comporta lo studio dei big data  per estrarre informazioni utili attraverso varie tecniche come l’analisi predittiva, analitica, descrittiva e prescrittive.
I tool più utilizzati sono:

• Python (Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch): per machine learning and deep learning.
• R: analisi statistica avanzata.
• Apache Spark MLlib: machine learning su larga scala.

Visualizzazione dei dati

I risultati delle analisi devono essere presentati in modo chiaro e comprensibile in modo che il manager sia in grado di prendere decisioni in tempi brevi, questa fase implica la creazione di grafici, dashboard e report interattivi che permettano di semplificare le operazioni aziendali complessive con strumenti come:

• Tableau: per la creazione di dashboard interattivi.
• Microsoft Power BI: per la creazione di report e visualizzazioni.
• D3.js: per visualizzazioni personalizzate e interattive.

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Monitoraggio e Manutenzione

Verificare le performance dei modelli e dei sistemi analitici, apportando aggiornamenti e modifiche per garantire l’accuratezza e la rilevanza, identificando quanto prima i problemi e correggendo in tempi brevi la strategia, in modo da migliorare l’esperienza del cliente con qualsiasi attività di e-commerce.

Gli strumenti utilizzati possono essere:

• Prometheus:  monitoraggio delle performance dei sistemi.
• Grafana: visualizzare le metriche di monitoraggio.
• New Relic:  monitoraggio delle applicazioni.

Governance e Sicurezza dei Dati 

Garantire che i dati siano gestiti in modo sicuro e conforme alle normative sulla privacy e sulla protezione dei dati in modo che  la reputazione aziendale e la percezioni che i clienti hanno su di essa sia elevata e degna di fiducia. 

L’applicazione dei Big Data anche nella fase del pagamento online può portare a significativi miglioramenti ed offrire un’esperienza di acquisto in termini di sicurezza, efficienza operativa e conformità.

Gli e-commerce possono prevenire frodi, personalizzare l’esperienza di pagamento, prevedere i volumi di transazione e ottimizzare il processo complessivo di pagamento, ottenendo così un netto vantaggio.

Strumenti Utilizzati:

• Apache Ranger: per la gestione della sicurezza dei dati in Hadoop.
• AWS IAM: per la gestione delle identità e degli accessi.
• OneTrust: per la conformità al GDPR.

Quanto costa implementare i Big Data in un e-commerce

Il costo di utilizzare strumenti di Big Data in un e-commerce può variare notevolmente a seconda delle dimensioni dell’azienda, del volume dei dati, degli strumenti specifici utilizzati e delle esigenze di elaborazione.

Maggiori sono i dati, più alti saranno i costi ma ci sono a disposizione molti strumenti open source che ti permettono di ottimizzare le risorse come Python e Apache ma richiedono competenze specifiche oltre ad infrastrutture di hardware.

Costo annuale stimato in $

Quali sono i vantaggi dell’utilizzo dei Big Data nell’ecommerce

L’adozione di strumenti Big Data nell’e-commerce può comportare costi significativi, ma i benefici in termini di efficienza operativa, personalizzazione dell’esperienza del cliente e miglioramento delle strategie di marketing possono superare ampiamente l’investimento iniziale.

La scelta di strumenti open-source rispetto a soluzioni commerciali e l’ottimizzazione dell’infrastruttura possono aiutare a contenere i costi complessivi.

L’uso di AI e machine learning per automatizzare processi complessi come la gestione delle scorte, la logistica, il customer service e il marketing, la capacità di elaborare e analizzare grandi volumi di dati in tempo reale per prendere decisioni immediate su pricing, promozioni e gestione delle scorte, monitoraggio continuo delle prestazioni dei siti web, del comportamento degli utenti e delle metriche di vendita per ottimizzare l’esperienza utente, utilizzo della tecnologia blockchain per garantire la trasparenza e la tracciabilità della catena di fornitura, migliorando la fiducia dei consumatori.

Implementazione di chatbot e assistenti virtuali più avanzati, in grado di comprendere e rispondere alle esigenze dei clienti in modo più naturale e accurato, implementazione di tecnologie di prova virtuale per abbigliamento, accessori e arredamento.
In sintesi, il futuro dell’utilizzo dei big data nell’e-commerce sarà caratterizzato da un’ulteriore integrazione delle tecnologie avanzate, una personalizzazione estrema delle esperienze di acquisto e un’attenzione crescente alla trasparenza, alla sostenibilità e alla sicurezza dei dati.

Per avere un’idea di seguito un esempio di un azienda e-commerce media, i dati sono basati su casi di studio di McKinsey, Forrester, Gartner, e altre società di consulenza che analizzano le performance degli e-commerce e l’impatto delle tecnologie Big Data.

Conclusioni

L’utilizzo dei Big Data in un e-commerce è vantaggioso quando l’azienda deve affrontare sfide complesse legate alla gestione e all’analisi di grandi quantità di dati o quando desidera migliorare vari aspetti del business attraverso decisioni basate su questi algoritmi.

Implementare soluzioni Big Data nell’ecommerce può portare a un miglioramento significativo della personalizzazione, dell’efficienza operativa e della competitività sul mercato.

Le previsioni per il futuro dell’utilizzo dei big data nell’e-commerce indicano un’evoluzione continua e significativa, con diverse tendenze chiave che probabilmente domineranno il settore.

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valeria petruzzelli

Determinazione e passione sono le peculiarità che mi caratterizzano, dal lavoro nel fashion all’innovazione nel marketing digitale.

Ancora curiosa di scoprire come funziona il mondo e cosa mi attende nel futuro, perché puoi sempre cambiare il finale dipende solo da te.

Web Analytics & Seo Specialist.