El crecimiento constante de la industria del comercio electrónico ha llevado a la adopción gradual de prácticas que han demostrado ser exitosas en otros sectores. Por prácticas, nos referimos a muchos procesos, informes, métricas, enfoques y más.
La Inteligencia Empresarial se define como el proceso de recopilar, analizar e interpretar datos para utilizar los resultados en el proceso de toma de decisiones. En el contexto del comercio electrónico, la inteligencia empresarial tiene como objetivo aprovechar los datos disponibles para proporcionar información y ajustar estrategias para la optimización y el crecimiento de los negocios de comercio electrónico.
La Inteligencia Empresarial implica recopilar, analizar e interpretar datos para informar la toma de decisiones.
Si bien la Inteligencia Empresarial puede parecer abstracta, en el caso del comercio electrónico, sus tareas se reducen a apoyar cada aspecto de las operaciones de una tienda en línea:
- Ventas
- Clientes
- Marketing
- Inventario y logística
- Tendencias del mercado
Inteligencia Empresarial (BI) y Análisis Empresarial (BA)
En interpretaciones generales de estos términos, la diferencia entre estos dos conceptos es significativa. Sin embargo, en el contexto del comercio electrónico, la distinción es menos pronunciada y puede reducirse a varias definiciones:
- BI se centra típicamente en los Indicadores Clave de Desempeño (KPI) actuales y el cálculo de numerosas métricas, ayudando así a la toma de decisiones basada en datos actuales e históricos;
- BA, por otro lado, se concentra en análisis más profundos, identificando tendencias y patrones, construyendo modelos de comportamiento, y más.
- BI impacta en gran medida las actividades actuales u operativas de una tienda en línea;
- BA, en contraste, tiene más influencia en aspectos estratégicos ya que estudia tendencias a largo plazo.
Informes Típicos de Inteligencia Empresarial para Comercio Electrónico
En el comercio electrónico, se utiliza BI para generar una amplia gama de Informes de Shopify. Dado que la plena utilización de las capacidades de BI implica trabajar con un amplio espectro de datos, crear un almacén de datos personalizado es una forma de obtener información útil y precisa de BI.
Los datos son el nuevo petróleo. Son valiosos, pero si no están refinados, realmente no se pueden utilizar.
Si bien no existe una lista definitiva de informes, ya que pueden variar según el tipo de productos vendidos y proveedores, se pueden enumerar informes básicos.
Informes de Ventas
Informes de Ventas de Shopify son el ejemplo más común:
- Ventas generales para un período específico: Un informe típico que muestra ventas por día/semana/mes durante un período fijo;
- Informe de Ventas por Producto de Shopify: Identificando los productos más populares;
- Informe de Ventas por Colección de Shopify: Descubriendo los grupos de productos más populares;
- Informe ABC: Segmentando todos los productos en tres grupos
(A - contribuyendo con el 70% de las ventas, B - 15%, C - todos los demás productos).
Todos estos informes pueden estar vinculados a datos de análisis web, permitiendo entender la conversión de cada producto. De esta manera, se pueden identificar las razones fundamentales de las buenas o malas ventas de productos específicos.
Informes de Conversión (Análisis Web)
Este conjunto de informes permite un seguimiento detallado del comportamiento del usuario durante las visitas a una tienda en línea.
La tasa de conversión en sí misma determina cuán efectivamente una tienda en línea transforma visitantes en clientes.
Dado que los usuarios pasan por varias etapas durante el proceso de selección y compra, el enfoque principal es explorar todo el embudo de ventas y la conversión de transiciones a la siguiente etapa.
El resultado de trabajar con informes de conversión es la mejora de partes específicas de la tienda en línea, como la lista de productos, la página del producto, filtrado, búsqueda, procesamiento de pedidos, colocación de preguntas frecuentes y elementos similares.
Informes de Clientes
Este grupo de informes de BI incluye un conjunto de informes que analizan el comportamiento del cliente. Ejemplos típicos incluyen el cálculo del Valor de Vida del Cliente (CLV), análisis RFM y segmentación basada en varios parámetros. Informe de Ventas por Cliente de Shopify, a su vez, forman la base para construir o mejorar iniciativas de marketing.
Informes de Marketing y Publicidad
Este extenso grupo de informes calcula docenas de indicadores, siendo el ROI uno clave. El ROI puede calcularse tanto en general como para cada canal de marketing específico con fines de optimización.
Vale la pena mencionar que para construir este grupo de informes, los datos almacenados solo en la base de datos de la tienda (Shopify, Magento u otras plataformas) serían insuficientes.
También es necesario integrar datos de diversas plataformas de marketing y publicidad en uso.
En esta etapa, considerar la creación de un almacén de datos personalizado, donde se almacena información de diferentes fuentes, se vuelve esencial. El llamado proceso ETL (Extraer, Transformar, Cargar) se vuelve útil aquí.
Informes Financieros
El análisis de ganancias y gastos, márgenes y rentabilidad en el comercio electrónico es una piedra angular de la gestión empresarial efectiva. Estos también son elementos de BI.
Los informes pueden tener tanto una vista general como centrarse en grupos de productos específicos, proveedores, etc.
Es importante mencionar que toda una gama de informes fiscales también cae en este grupo, que debe recibir atención especial.
Informes de Inventario y Pronóstico
Este grupo de informes cubre el inventario disponible y su gestión efectiva (si el comercio electrónico opera con su propio inventario). Ejemplos incluyen Informes de Valor de Inventario de Shopify, Informes de Costos, Inventario por Ubicaciones, y Informes de Planificación de Inventario de Shopify, entre otros.
Informes de Soporte
El nivel de satisfacción del cliente con el servicio es crucial para dar forma a una marca y optimizar las actividades de marketing. Por lo tanto, los informes que generan indicadores de satisfacción del cliente con la comunicación con el servicio de soporte, NPS o métricas similares deben estar en la lista de monitoreo.
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¿Qué pasa con los Datos?
Como la Inteligencia Empresarial (BI) abarca diversas áreas, un análisis de calidad también requiere una cantidad sustancial de datos.
Confiar únicamente en los datos almacenados en la base de datos de la tienda no es suficiente.
Además, es esencial consolidar datos de varios servicios analíticos y de marketing bajo un mismo techo. En BI, esto se logra a través de un Almacén de Datos.
Un Almacén de Datos sirve como el principal proveedor de datos para BI, incorporando datos de la tienda (clientes, pedidos, carritos, productos, inventario) y servicios de terceros como Mailchimp, Facebook, Google Ads, Google Analytics y Search Console, Twilio, Help Scout, Zendesk y plataformas similares.
Un Almacén de Datos es el principal proveedor de datos para la Inteligencia Empresarial, conteniendo información de diversas fuentes de datos disponibles.
Una vez que los datos están unificados en una sola base de datos, tanto informes simples como informes combinados, donde los datos provienen de múltiples canales, se vuelven factibles.
Herramientas de BI para Comercio Electrónico
Primero y ante todo, es notable que la mayoría de los sistemas de comercio electrónico (Shopify, Magento, Shopware, Bigcommerce) tienen capacidades de informes integradas, cumpliendo a menudo con los requisitos básicos para BI. Para mejoras adicionales, se puede recurrir a soluciones diseñadas específicamente para estas plataformas:
- Por ejemplo, para Shopify, aprovechar Mipler Informe Personalizado de Shopify sería un gran avance en Inteligencia Empresarial;
- Los usuarios de Magento pueden considerar una extensión similar como Informes Avanzados de Mirasvit.
Las ventajas de estas soluciones incluyen un costo relativamente bajo, integración fluida con sistemas de comercio electrónico y configuraciones e informes básicos listos para usar. Estos sistemas también ofrecen características adicionales como Tableros de Shopify personalizables, notificaciones por correo electrónico, compartición de informes e integración con Google Sheets.
Si se requiere una solución más completa (y costosa), se debe considerar construir un Almacén de Datos personalizado utilizando procesos de Extracción, Transformación y Carga (ETL) e integrando sistemas de análisis de BI profesionales como Microsoft Power BI o Google Looker Studio. Trabajar con estos sistemas requiere más inversión en la fase de lanzamiento y en la construcción de un conjunto de informes fundamental. Sin embargo, a largo plazo, se obtiene una solución que aborda casi completamente las necesidades de análisis de datos (BI).
Reflexiones Finales
BI se trata de datos, respuestas y decisiones basadas en datos. Cada negocio de comercio electrónico utiliza BI hasta cierto punto, pero para un crecimiento continuo, las decisiones deben ser cada vez más impulsadas por datos. Esto es alcanzable con la implementación de un enfoque integral de BI.
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