A importância da Análise de Dados no e-commerce

Aumentar suas vendas no e-commerce requer muito planejamento, e nós vamos ensinar como planejar esse crescimento com a ajuda de análise de dados. 

Por que os dados ajudam a ampliar o volume de vendas?

Você já deve ter ouvido falar sobre o Big Data alguns anos atrás, quando a massificação do uso de dados dos usuários sobre navegação, jornada de compra, e outros, levou o e-commerce ao maior crescimento já observado no Brasil.

Foi através da vantagem que o Big Data deu, somada ao potencial de visibilidade para empresas nas redes sociais, que o mercado de e-commerce obteve capacidade de investir e obter tração muito rápido. Tudo foi feito — e ainda é feito, mas de maneira muito melhor — através da gestão e análise de dados.

Os dados corretos, quando analisados, se transformam em informação e conseguem fornecer ao Estrategista e Gestor de E-commerce uma janela de oportunidade para potencializar seus investimentos em conversão, fidelização, visibilidade, dentre outros objetivos, ou seja, movimentam campanhas de mídia, campanhas sazonais e outras metas do Marketing e Vendas.

Com os dados sobre a progressão do cliente também foi possível criar métodos de upsell, cross sell, fidelização, diversidade de canais de compra e outras vantagens atreladas a vendas no mundo digital — inclusive com o surgimento de novas plataformas de e-commerce e outras ferramentas.

Além dos pontos acima, temos os dados de gestão de produto. Esses vão desde precificação e rentabilidade, LTV (lifetime value) até dados qualitativos que indicam comportamento do usuário e possíveis pontos de escape em sua jornada de compra.

Tudo isso está incluso no conceito de Data Analytics, que, aliás, vai muito além disso. É preciso saber interpretar os relatórios e definir quais dados são importantes para seu desenvolvimento, manutenção de fluxo de caixa, Marketing e outras aplicações da análise.

Alguns conceitos em uma linguagem mais didática sobre análise de dados:

• Arquitetura de Dados: é a disposição, ou seja, estrutura para organizar dados, ativos digitais e a relação entre eles. A arquitetura de dados inclui especificações para descrever o estado existente, definir requisitos de dados, orientar a integração e controlar ativos para atender o planejamento de gestão.
  Em resumo, algumas das estratégias e táticas da arquitetura são:
  • Seleção de Dados - quais conjuntos de dados são gerados dentro e quais são gerados fora da empresa;
  • Infraestrutura de Dados - seleção de plataformas, ferramentas e serviços - data centers físicos ou em cloud;
    
    
  • Onboarding e Integração - desenho da estrutura de input de fontes externas baseados em critérios de qualidade e tratativas para que os dados combinem com as regras dos sistemas internos.
• Engenharia de Dados: é a área ou atividade que trata da transformação dos dados brutos para que tenham utilidade prática à grande quantidade de informação disponível de diversas fontes. É a Engenharia de desenvolve a infraestrutura que a arquitetura de dados planejou, executa a coleta, organização e armazenamento de dados.
  
  
• Ciência de Dados: em sincronia com a Engenharia de Dados, esta atividade demanda alto conhecimento estatístico, lógico e de programação - linguagens como Python, Scala, Java, entre outras - para gerar insights valiosos, fazer previsões e predições e, até, criar algoritmos de machine learning para realizar os tratamentos de dados. A chamada Inteligência Artificial -  IA.
  
  
• Data Analytics: é o processo de explorar, analisar e transformar os dados em informações para identificar tendências e padrões a fim de dar suporte às tomadas de decisão. No processo de analytics permite que sistemas e organizações atuem com base em análises automatizadas, em tempo real.

Antigamente, os e-commerces buscavam um profissional de Business Intelligence - BI. Com a evolução das soluções e plataformas na geração de dados, BI tornou-se um departamento, com pessoas de diferentes skills.

Parece complexo para pequenos e médios e-commerces criarem e manterem uma estrutura com os recursos humanos e tecnológicos citados anteriormente. E é!

Mas, graças ao desenvolvimento de ferramentas tecnológicas, a análise de dados nunca esteve tão acessível — e você aprende sobre essas tecnologias acompanhando a seguir.

Como utilizar e escolher as ferramentas de análise de dados?

As ferramentas de análise de dados ajudam a coletar detalhes quantitativos, e até qualitativos, precisos sobre as preferências ou hábitos do consumo do cliente - e em tempo real. 

Aplicando as melhores ferramentas de análise de dados, um e-commerce pode correr menos riscos e tomar decisões estratégicas em vários setores, com apoio de informação precisa e originada de uma fonte segura. 

Os dados que passam por uma análise estratégica se tornam métricas; elas têm indicadores-chave de performance, os KPIs, constituídos pela sua análise. A análise de dados eficiente garante o apoio para o desenvolvimento de muitos setores da empresa, o que reflete diretamente no crescimento do negócio. 

Graças às ferramentas que você verá agora, será possível garantir que o fluxo de dados obtenha muito valor dentro da sua empresa, e fará os outros setores brilharem muito mais na produtividade e qualidade do serviço entregue:

• SQL: clássico código programacional, muito difundido e capaz de alinhar seus dados em tabelas para consulta e pesquisa relacional. Os veteranos e iniciantes devem utilizar o SQL, conhecido pela eficiência nas suas funções de “relações” entre as células, permitindo uma comparação muito eficaz na rotina de análise.
• Google Analytics: Um serviço do Google que fornece dados de monitoramento e análise. Essencial para monitorar o perfil de quem acessa seu site, como também as páginas mais acessadas, conversões, receitas, entre outros. É a ferramenta mais essencial para um e-commerce obter dados a respeito do sucesso da loja virtual e absolutamente indispensável — a ferramenta é altamente robusta, portanto, se atente a configurá-la propriamente.
• Microsoft Power BI: É uma ferramenta de Business Intelligence, desenvolvida pela gigante da computação Microsoft. Espera-se que seja uma plataforma destinada a veteranos. Muito complexa e cheia de funcionalidades destinadas à empresa.
• MatLab: Uma ferramenta focada no aperfeiçoamento de cálculo matemático de alta complexidade. Capaz de análises numéricas, cálculo em matrizes, processamento de sinais e representação gráfica. Problemas e soluções são expressos de forma bruta, ou seja, são escritos matematicamente para trabalhar melhor em volta das expressões, não da programação.

Que tal dar um passo à frente na sua análise de dados?

A PlanD enfatiza a você que o uso dessas ferramentas complexas, que requerem atenção manual frequentemente, pode ser aperfeiçoado com a integração. Algumas delas já integram diversas funcionalidades, como o MatLab e o PowerBI, mas não têm capacidade de gerir algumas tarefas de maneira automática e de simples integração.

Também não conseguem relacionar seus dados do e-commerce entre si, o que requer ainda mais atenção constante pela gestão. Com a sua análise de dados tendo de ser alimentada e exportada manualmente, a qualidade da gestão de processos dentro da sua empresa decai e a sua competitividade também.

A PlanD tem a solução certa para quem quer implementar rápido e não precisa de altos investimentos de integração e setup. Além de não precisar de profissionais certificados para manuseá-la.

Combinamos tecnologia com inteligência analítica orientada para e-commerces, a PlanD dispõe de ferramentas para análise de dados e opera integrando todas as suas fontes de dados em um único lugar — inclusive do Google Analytics, Canais de Mídia Paga, ERP e da própria plataforma de e-commerce,

A PlanD facilita a análise de dados dentro do seu negócio, dando a você a possibilidade de tomar decisões rápidas e precisas para mitigar riscos e potencializar canais e produtos de alta rentabilidade.

Faça um teste grátis por 15 dias, e veja a diferença no crescimento de suas vendas.

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