La continua crescita dell'industria dell'e-commerce ha portato all'adozione graduale di pratiche che si sono dimostrate efficaci in altri settori. Con pratiche, intendiamo molti processi, report, metriche, approcci e altro ancora.
La Business Intelligence è definita come il processo di raccolta, analisi e interpretazione dei dati per utilizzare i risultati nel processo decisionale. Nel contesto dell'e-commerce, la business intelligence mira a sfruttare i dati disponibili per fornire approfondimenti e adattare le strategie per l'ottimizzazione e la crescita delle attività di e-commerce.
La Business Intelligence implica la raccolta, analisi e interpretazione dei dati per informare il processo decisionale.
Sebbene la Business Intelligence possa sembrare astratta, nel caso dell'e-commerce, le sue attività si riducono a supportare ogni aspetto delle operazioni di un negozio online:
- Vendite
- Clienti
- Marketing
- Inventario e logistica
- Tendenze di mercato
Business Intelligence (BI) e Business Analytics (BA)
Negli interpretazioni generali di questi termini, la differenza tra questi due concetti è significativa. Tuttavia, nel contesto dell'e-commerce, la distinzione è meno pronunciata e può essere ristretta a diverse definizioni:
- La BI si concentra tipicamente sugli attuali Indicatori Chiave di Prestazione (KPI) e sul calcolo di numerose metriche, aiutando così il processo decisionale basato su dati attuali e storici;
- La BA, d'altra parte, si concentra su analisi più approfondite, identificando tendenze e modelli, costruendo modelli comportamentali e altro ancora.
- La BI influisce in gran parte sulle attività correnti o operative di un negozio online;
- La BA, al contrario, ha più influenza sugli aspetti strategici poiché studia tendenze a lungo termine.
Report di Business Intelligence Tipici per l'Ecommerce
Nell'e-commerce, la BI è utilizzata per generare un'ampia gamma di Report Shopify. Poiché il pieno utilizzo delle capacità della BI implica lavorare con un ampio spettro di dati, creare un data warehouse personalizzato è un modo per ottenere approfondimenti utili e accurati dalla BI.
I dati sono il nuovo petrolio. Sono preziosi, ma se non raffinati, non possono essere realmente utilizzati.
Sebbene non esista un elenco definitivo di report, poiché possono variare in base al tipo di prodotti venduti e ai fornitori, è possibile enumerare report di base.
Report di Vendita
Report di Vendita Shopify sono l'esempio più comune:
- Vendite generali per un periodo specifico: Un report tipico che mostra le vendite per giorno/settimana/mese su un periodo fisso;
- Report di Vendita per Prodotto Shopify: Identificazione dei prodotti più popolari;
- Report di Vendita per Collezione Shopify: Scoprire i gruppi di prodotti più popolari;
- Report ABC: Segmentazione di tutti i prodotti in tre gruppi
(A - che contribuisce al 70% delle vendite, B - 15%, C - tutti gli altri prodotti).
Tutti questi report possono essere collegati ai dati delle analisi web, consentendo di comprendere la conversione per ciascun prodotto. In questo modo, è possibile identificare le ragioni fondamentali per buone o scarse vendite di specifici prodotti.
Report di Conversione (Web Analytics)
Questo insieme di report consente un tracciamento dettagliato del comportamento degli utenti durante le visite a un negozio online.
Il tasso di conversione stesso determina quanto efficacemente un negozio online trasforma i visitatori in clienti.
Poiché gli utenti attraversano diverse fasi durante il processo di selezione e acquisto, l'attenzione principale è rivolta all'esplorazione dell'intero funnel di vendita e alla conversione delle transizioni alla fase successiva.
Il risultato del lavoro con i report di conversione è il miglioramento di parti specifiche del negozio online, come l'elenco dei prodotti, la pagina del prodotto, i filtri, la ricerca, l'elaborazione degli ordini, la posizione delle FAQ e elementi simili.
Report sui Clienti
Questo gruppo di report BI include un insieme di report che analizzano il comportamento dei clienti. Esempi tipici includono il calcolo del Valore del Cliente nel Tempo (CLV), analisi RFM e segmentazione basata su vari parametri. Report di Vendita per Cliente Shopify, a loro volta, formano la base per costruire o migliorare le iniziative di marketing.
Report di Marketing e Pubblicità
Questo ampio gruppo di report calcola dozzine di indicatori, con il ROI che è uno dei principali. Il ROI può essere calcolato sia complessivamente che per ciascun canale di marketing specifico per scopi di ottimizzazione.
Vale la pena notare che per costruire questo gruppo di report, i dati memorizzati solo nel database del negozio (Shopify, Magento o altre piattaforme) sarebbero insufficienti.
I dati provenienti da varie piattaforme di marketing e pubblicità in uso devono anche essere integrati.
A questo punto, considerare la creazione di un data warehouse personalizzato, dove vengono memorizzate informazioni provenienti da diverse fonti, diventa essenziale. Il cosiddetto processo ETL (Extract, Transform, Load) diventa utile qui.
Report Finanziari
L'analisi dei profitti e delle spese, dei margini e della redditività nell'e-commerce è un pilastro della gestione aziendale efficace. Questi sono anche elementi della BI.
I report possono avere sia una visione generale che concentrarsi su gruppi di prodotti specifici, fornitori, ecc.
Vale la pena menzionare che un'intera gamma di report fiscali rientra anche in questo gruppo, che dovrebbe ricevere particolare attenzione.
Report di Inventario e Previsioni
Questo gruppo di report copre l'inventario disponibile e la sua gestione efficace (se l'e-commerce opera con il proprio inventario). Esempi includono Report sul Valore dell'Inventario Shopify, Report sui Costi, Inventario per Località e Report di Pianificazione dell'Inventario Shopify, tra gli altri.
Report di Supporto
Il livello di soddisfazione del cliente con il servizio è cruciale nella definizione di un marchio e nell'ottimizzazione delle attività di marketing. Pertanto, i report che forniscono indicatori di soddisfazione del cliente con la comunicazione con il servizio di supporto, NPS o metriche simili devono essere nella lista di monitoraggio.
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E i Dati?
Poiché la Business Intelligence (BI) comprende varie aree, un'analisi di qualità richiede anche una quantità sostanziale di dati.
Fare affidamento esclusivamente sui dati memorizzati nel database del negozio non è sufficiente.
Inoltre, è essenziale consolidare i dati provenienti da vari servizi analitici e di marketing sotto un unico tetto. Nella BI, questo viene realizzato attraverso un Data Warehouse.
Un Data Warehouse funge da principale fornitore di dati per la BI, incorporando dati dal negozio (clienti, ordini, carrelli, prodotti, inventario) e servizi di terze parti come Mailchimp, Facebook, Google Ads, Google Analytics e Search Console, Twilio, Help Scout, Zendesk e piattaforme simili.
Un Data Warehouse è il principale fornitore di dati per la Business Intelligence, contenente informazioni da varie fonti di dati disponibili.
Una volta che i dati sono unificati in un unico database, diventano fattibili sia report semplici che report misti, dove i dati provengono da più canali.
Strumenti BI per l'Ecommerce
Prima di tutto, è importante notare che la maggior parte dei sistemi di e-commerce (Shopify, Magento, Shopware, Bigcommerce) ha capacità di reporting integrate, spesso soddisfacendo i requisiti di base per la BI. Per ulteriori miglioramenti, si può ricorrere a soluzioni specificamente progettate per queste piattaforme:
- Ad esempio, per Shopify, sfruttare il Report Personalizzato Shopify di Mipler sarebbe un notevole passo avanti nella Business Intelligence;
- Gli utenti di Magento possono considerare un'estensione simile come Mirasvit Advanced Reports.
I vantaggi di queste soluzioni includono costi relativamente bassi, integrazione senza soluzione di continuità con i sistemi di e-commerce e configurazioni e report di base pronti all'uso. Questi sistemi offrono anche funzionalità aggiuntive come Dashboard Shopify personalizzabili, notifiche via email, condivisione di report e integrazione con Google Sheets.
Se è richiesta una soluzione più completa (e costosa), dovrebbe essere considerata la costruzione di un Data Warehouse personalizzato utilizzando processi di Estrazione, Trasformazione e Caricamento (ETL) e l'integrazione di sistemi di analisi BI professionali come Microsoft Power BI o Google Looker Studio. Lavorare con questi sistemi richiede un maggiore investimento nella fase di lancio e nella costruzione di un set di report fondamentale. Tuttavia, a lungo termine, si ottiene una soluzione che soddisfa quasi completamente le esigenze di analisi dei dati (BI).
Considerazioni Finali
La BI riguarda i dati, le risposte e le decisioni basate sui dati. Ogni attività di e-commerce utilizza la BI in una certa misura, ma per una crescita continua, le decisioni dovrebbero essere sempre più guidate dai dati. Questo è raggiungibile con l'implementazione di un approccio BI completo.
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