El análisis de datos se presenta como una tarea imprescindible en las empresas para hallar la información de valor que se encuentra entre la gran cantidad de registros disponibles actualmente.

De esta forma, pueden detectar oportunidades de mejora que le permitan entregar un servicio de mayor calidad a sus clientes.

Importancia del análisis de datos orientado a la personalización

Hoy en día, otorgar un servicio satisfactorio a tus clientes es una de las llaves maestras para abrir la puerta del éxito a tu negocio.

De hecho, estudios recientes han revelado que el 61% de los consumidores tiene mayor disposición en gastar en empresas que le otorgaron una experiencia positiva.

En particular, lograr un eficiente flujo de clientes en tu e-commerce puede marcar una significativa diferencia entre tener éxito o fracasar, por tanto, es de gran importancia que optimices al máximo este proceso.

Pero ¿cómo puede el análisis de datos ayudar a optimizar las operaciones?

Cómo el análisis de datos te ayuda a optimizar las prestaciones a tus clientes

El flujo de clientes tiene relación con el proceso de interacción entre un consumidor y una empresa, ya sea de forma física o virtual por medio de un sitio de ventas online. Es decir, abarca el recorrido completo de la experiencia de compra de los consumidores.

En este sentido, elementos como la dificultad para ubicar los productos disponibles en tienda, escasa información sobre sus características y beneficios, excesiva solicitud de datos personales y limitadas opciones de pago pueden afectar gravemente el proceso de compra, por lo que es de especial relevancia controlar estas y otras variables para optimizar el flujo de clientes.

Por esta razón, la correcta clasificación de datos e información a partir de un detallado análisis se vuelve indispensable para entregar una experiencia más satisfactoria a tus clientes. En este aspecto, es necesario evaluar variables como, por ejemplo:

• Métodos de pago más utilizados.
• Porcentaje de reclamos por problemas en el despacho a domicilio.
• Productos más vendidos y cotizados.
• Tasa de conversión.
• Número de visitas diarias.
• Tiempo promedio de envío de productos.

Así, mediante el control y análisis estadístico de los datos relacionados con estas variables, será más fácil implementar medidas que apunten a un flujo de clientes de mayor calidad en tu e-commerce que permita, por ejemplo, reducir la tasa de abandono de los carritos de compra (estudios indican que este porcentaje se acerca al 70% en promedio).

Técnicas de análisis de datos

Para optimizar las tareas de evaluación y análisis de tu e-commerce, es necesario que conozcas diferentes técnicas de análisis de datos que puedes utilizar para hallar información de valor, entre las que destacan:

• Técnicas de descripción: Se buscan interpretar los datos por medio de herramientas como tablas o gráficos que faciliten el análisis para obtener información de valor.
• Técnicas de correlación o asociación: Consiste en establecer qué tan relacionadas se encuentran dos o más características en estudio.
• Técnicas comparativas: Se comparan dos o más conjuntos de datos. Por ejemplo, puedes confrontar el nivel de ventas de los productos de tu tienda.
• Técnicas de regresión o causa-efecto: Se investiga la relación de dependencia entre una variable dependiente y una o más variables independientes para buscar explicar el comportamiento de un conjunto de datos.
• Modelos predictivos: Se pretende proyectar comportamientos en función de los datos históricos. Así, por ejemplo, puedes estimar las ventas de tu e-commerce en un mes determinado.

Como puedes ver, las tareas de análisis y clasificación de datos e información resulta clave para comprender la situación actual de tu e-commerce y mejorar la experiencia de compra de tus clientes para ganar su confianza y fidelidad que represente un mayor nivel de ventas en el futuro.

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