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E-COMMERCE

MÁS PERSONALES CON LA RECOLECCIÓN DE DATOS

Antes de comenzar a hablar de ecommerce debemos hablar acerca de los modelos predictivos de consumo y también de segmentación, que se dan actualmente en las técnicas ecommerce a través de técnicas analíticas de big data


En primer lugar, hay que distinguir entre modelos descriptivos y modelos predictivos, la principal diferencia entre ambos modelos está en que intentemos estar describiendo los datos e intentar describir los datos desde el tiempo de inicio de que tengamos recogidos hasta un instante actual, siempre que intentamos describir esa información estamos utilizando técnicas puramente descriptivas, pero si intentamos describir los datos adelantándose a su comportamiento a partir de un histórico, desde un instante de tiempo actual hacia el futuro, entonces estaremos hablando ya de técnicas predictivas. 


Uno de los casos típicos de personalización de ecommerce, son las sugerencias de productos cuando agregamos productos en el carrito de compra de amazon por ejemplo dónde nos muestran que los usuarios que estuvieron interesados en “x” producto también estuvieron interesados en tales otros, ahí realmente el objetivo que tienen desde el punto de vista de personalización de compra es encontrar los patrones de los productos que han sido más demandados simultáneamente en una misma sesión de navegación, estamos ante un tipo de análisis puramente descriptivo, ahí hay distintos tipos de algoritmos un background que son el a priori a priori tease y otros que se encargan de encontrar esos patrones,, esas combinaciones de navegación o de selección de productos más recurrentes en ese portal y mostrar a los usuarios que están navegando en el sitio web para hacer de esta una experiencia de compra mucho más personalizable. 




El segundo que realmente más impacto tiene en el mundo del ecommerce es la segmentación de usuarios, segmentación de usuarios de clientes de lo que quieras. Lo que se pretende es crear grupos de usuarios según hayan sido o estén haciendo en tiempo real sus perfiles de navegación, perfiles de compra y demás. En este caso recurrimos a la típica representación bidimensional o tridimensional de nubes de puntos




de manera según tienes aquí en la gráfica pues son los puntos de color rojo que corresponden a usuarios que han gastando un elevado número de dólares en pocos minutos de navegación, mientras los que están en verde son los que han gastado mucho dinero en mucho tiempo navegando.

De esta forma puedes personalizar ofertas dentro de tu sitio web de compras para diferentes usuarios según su nivel de gasto previamente analizado. 

El tercer punto del uso de los datos en el ecommerce es intentar de disparar alertas tempranas previas al abandono de la página sin compra es decir el cliente tiene un determinado perfil de navegación y podemos inferir a partir de cuál está siendo su patrón de navegación por el portal podemos predecir cuándo va a abandonar la página sin compra a partir de que datos de los que estemos registrando en cada momento 




Estos son unos breves ejemplos en el que les he querido contar cómo pueden personalizar sus websites de compra utilizando los procesos y tendencias actuales. 




Augusto Sempero

Media Intelligence

augusto@brandy.la