Home » FSx-Connector » Cómo utilizar “Big Data” para su Tienda Online

Se habla mucho de “Big data” y de la gran oportunidad que es para las empresas ya que gracias a herramientas de análisis específicos pueden implementar estrategias para conocer y fidelizar mejor a los clientes, reducir costos operacionales y mejorar sus productos. Pero en un negocio de comercio electrónico, en una tienda online, ¿cómo se puede aprovechar y hacer del “Big data” una ventaja competitiva?

De entrada no hay consenso en la definición de “Big Data”. Hace referencia a grandes volúmenes de información, de gran variedad, que se originan de diversas fuentes de datos generados a alta velocidad y que pueden obtenerse en el instante en que se crean. Las tres ‘Vs’ del Big Data: Volumen, Variedad y Velocidad

Pero no importa cuál es su personal definición, lo cierto es que es un término general para referirse a cualquier conjunto de datos demasiado grande para procesar mediante métodos convencionales, ya que superan los límites y capacidades de las herramientas de software habitualmente utilizadas para la captura, gestión y procesamiento de datos. Vamos, que es algo demasiado grande como para tratar en una hoja de cálculo de Excel.

“Yo tengo simplemente una Tienda online, ¿qué significa todo esto que ver con mi negocio?”, probablemente se pregunte usted. En realidad, muchas aplicaciones para Big Data están en cosas que ya estamos haciendo. Si usted hace investigación de palabras clave, el mercado a través de medios de comunicación social, o seguir las tendencias en búsquedas relacionadas con su negocio, usted ya está usando Big Data.

Internet, en su conjunto, está hecho de grandes volúmenes de datos. Si usted usa el Internet, lo cual es obvio que lo hace, está ya interactuando con “Big Data”. Uno de las mayores fuentes que contribuyen a los crecientes volúmenes de datos que las empresas tratan de entender, son los medios sociales. Las personas pasan una gran parte de su tiempo en los medios sociales, en micro blogs y escribiendo en blogs, con lo que se crea una gran cantidad de datos que las empresas pueden utilizar para mejorar la experiencia del cliente. El reto que enfrentamos las Pymes es cómo aprovechar estos datos y aplicarlos en nuestras operaciones comerciales para ampliar el negocio. Usar los medios sociales de forma activa es crucial para que las Pymes analicen las opiniones que los consumidores pueden ofrecer sobre sus productos, servicios y su marca. Una Tienda online se puede beneficiar de la información que circula y que se capta en los medios sociales: aspectos como la demografía, las tendencias y “escuchar” lo que los consumidores están diciendo, puede ser fundamental para estar al frente de un mercado en constante cambio y al frente de las preferencias del consumidor.

Esto significa que se pueda no solo satisfacer la demanda de los consumidores, sino que esta información puede también permitir que las Pymes construyan una marca con la audiencia adecuada, comercialicen sus servicios de forma eficaz y atiendan las quejas y las consultas de los clientes de forma más rápida. Con esta información pueden reaccionar frente a su mercado objetivo, moldear sus ofertas para coincidir con la demanda del mercado y dar forma al futuro de sus negocios al ser más adaptados, reaccionando y relacionándose con las personas adecuadas.

Tengo los datos, y ahora qué

El objetivo de Big Data, al igual que los sistemas analíticos convencionales, es convertir el Dato en información que facilita la toma de decisiones, incluso en tiempo real. Sin embargo, más que una cuestión de tamaño, es una oportunidad de negocio. Las empresas ya están utilizando Big Data para entender el perfil, las necesidades y el sentir de sus clientes respecto a los productos y/o servicios vendidos. Esto adquiere especial relevancia ya que permite adecuar la forma en la que interactúa la empresa con sus clientes y en cómo les prestan servicio.

Desde el punto de vista empresarial, la gran oportunidad que las empresas tienen, es la de extraer inteligencia efectiva para los negocios a partir de estos datos, es decir, la extracción de informaciones útiles que permitan detectar tendencias y oportunidades de negocio, mejorar la experiencia de los consumidores y generar fidelidad en el cliente.

Las herramientas de análisis específicos, también conocidas como “Analytics”, permiten implementar estrategias para conocer y fidelizar mejor a los clientes, reducir costos operacionales y mejorar sus productos.

A modo de ejemplo, las empresas de comercio electrónico utilizan los datos del perfil de sus consumidores, así como el perfil de navegación, para definir en tiempo real los productos que ofrecerán a sus clientes. Por ejemplo, Netflix aproximadamente dos terceras partes de sus ventas son realizadas a través de recomendaciones personalizadas. Las grandes operadoras de Telecom correlacionan los datos del perfil de uso de sus clientes y del perfil de tarifas para definir las estrategias que reduzcan la deserción de clientes. Las empresas del mercado financiero correlacionan también los datos públicos de múltiples fuentes de sus clientes con el fin de auxiliar en la construcción del perfil de crédito. Mientras tanto, las empresas del sector minorista buscan sus puntos de venta utilizando herramientas que relacionan datos complejos de demografía, flujo de personas y de consumo sectorial.

Por lo tanto, vamos a repasar algunas maneras de hacerlo de manera más efectiva.

Explorar tendencias de búsqueda en Google

Google Trends es uno de los servicios más simples y más conocidos relacionados con el Big Data, así que es una buena introducción al tema.

Google Trends recopila información acerca de quiénes y qué están buscando. Esto puede no parecer mucho, pero es un excelente indicador de qué está despertando la curiosidad pública, y se ha comprobado que es un poderoso predictor de tendencias.

Para un comercio electrónico, la capacidad de comparar el volumen y la popularidad de las consultas de búsqueda le puede dar una buena idea general de la oferta y la demanda en su sector.

Medir el retorno de los Social Media (monitorear)

A través de la compra de productos en las tiendas online, o de los “me gusta” de Facebook, así como por los seguidores de Twitter o los “pins” de Pinterest, muchos son los datos de los consumidores de los que disponemos, más si lo hacen desde diferentes dispositivos y ubicaciones. El secreto de empresas como Amazon ha sido que sus recomendaciones o promociones estaban basadas en los Big Data. Pero ahora le ha llegado el momento a las Pymes y las Tiendas online, que pueden utilizar estos datos para sus estrategia de negocio. La cuestión es que necesitan saber cómo hacerlo, o de lo contrario verán reducida la velocidad de su site, algo que lleva tiempo y dinero. Por tanto, para tomar decisiones basadas en datos efectivos hay que controlar el tipo de información que afecta a la tasa de conversión, desechando aquella que tiene un impacto muy bajo. Uno de ellas es el número de visitantes y su procedencia. El marketing online es una herramienta barata de la que se obtienen respuestas, tras monitorear a los visitantes.

Se puede hacer mediante Google Analytics, una herramienta que le da una visión general sobre sus fuentes de tráfico y circulación. Si además se quiere profundizar en la información obtenida, se pueden crear campañas personalizadas y agregar etiquetas especiales de URL para cada una de ellas. De esta forma podrá conocer el tráfico de referencia. Otra de las herramientas son las campañas en línea. Una página de destino diferente para cada invitado le permitirá conocer quién envía tráfico a su tienda virtual. El seguimiento de las páginas vistas por los usuarios, las acciones que realizaron, y los puntos de salida, le facilitan un conocimiento muy amplio sobre su público potencial, y por tanto cuáles son los aspectos a explotar y cuáles a potenciar. Pero todos estos datos necesitan un seguimiento, o de lo contrario no servirían para nada. Se puede estudiar el transcurso del tráfico de salida, la reacción a elementos específicos de la Web (tamaño del texto, formularios, botones…) o el comportamiento dentro del site. De todos, el seguimiento de las ventas es la clave. Aparte de conocer las cifras de ventas básicas, o calcular el valor medio de los pedidos, a través de Big Data se puede ver cuánto gasta cada cliente en total y cuánto gasta en su Web, ayudándole a retenerlo y fidelizarlo. También se pueden determinar las ofertas o promociones futuras, pudiendo enviar “promociones a medida” a los usuarios, dado el conocimiento de los mismos.

Hay herramientas que permiten buscar en redes sociales por palabra clave proporcionando en esencia, una foto permanentemente actualizada de lo que dice la gente acerca de su negocio y su mercado. Se puede tener un flujo constante de ideas y opiniones que complementen estudios de investigación de marketing, indicarle modas o tendencias de su nicho de mercado, para saber cómo adaptarse a los cambios del mercado.

El más simple se puede encontrar en SocialMention.com .

Hay disponibles una gran cantidad de aplicaciones Big Data creadas para ayudar a dar sentido a los datos de los medios sociales, como Datameer que tiene todo un mercado de aplicaciones para este propósito. Más información en Hadoop – una herramienta analítica Big Data de código abierto de gran alcance – y sus usos en su relación con los medios sociales se puede encontrar en HootSuite . Hootsuite es una herramienta que permite gestionar de forma cómoda cuentas de distintas las Redes Sociales de tu empresa sin salir de la misma aplicación y desde un único interfaz.

Hacer un mejor seguimiento de su propio negocio

Si tiene una Tienda online seguro que en este punto, ya ve el interés de “Big Data” para analizar y predecir el comportamiento de los consumidores de su Tienda a partir del gran volumen de datos a los que tiene acceso, obteniendo además una ventaja sobre otros competidores.

La analítica de los datos relacionados con una Tienda online puede facilitar los esfuerzos comerciales y de marketing. Uno de sus problemas más acuciantes es la necesidad de aumentar las tasas de conversión. Como propietario del sitio web tiene que utilizar cualquier oportunidad para involucrar a los visitantes y convertirlos en compradores. La analítica de datos se puede utilizar para identificar a los consumidores que estarían más propensos a hacer una compra si se le ofrecen ciertas promociones o servicios adicionales de valor añadido.

Un buen ejemplo es de iniciativas de “Big Data” sobre Hadoop muy popular, es Amazon EMR (Amazon Elastic MapReduce), que es un servicio web de código abierto que facilita el procesamiento rápido y rentable de grandes cantidades de datos. Puede ayudar a gestionar campañas de marketing de forma más eficiente y concentrando los esfuerzos en los consumidores con una probabilidad mayor de que realicen una compra.

Con Amazon EMR, puede realizar un seguimiento de gastos, ingresos y recursos humanos hasta el más mínimo detalle. Las empresas que han incorporado a fondo Big Data han encontrado dos beneficios principales para sus operaciones.

La primera es una notable mejora en la toma de decisiones basada en hechos.

Por ejemplo, UPS ha instalado sensores en sus vehículos, lo que les permite hacer un seguimiento de cosas como la velocidad y dirección en un momento dado. Utilizan una enorme cantidad de datos para planificar las rutas más eficientes, y están trabajando en un sistema que rediseñar rutas y configurar pick-ups de los conductores y bajadas en tiempo real. El proyecto ya ha ahorrado enormes cantidades de combustible, y optimizado recorridos en sus rutas diarias. Ahora están trabajando en el uso de un sistema similar para analizar sus trayectorias de vuelo.

La segunda es en la mejora de la experiencia del cliente a partir de datos sobre las interacciones anteriores de los clientes. Uno de los valores principales en los Big data es en la agilización del tiempo de respuesta. Mediante el uso de las nuevas tecnologías de Big Data, las Tiendas online pueden crear mucho mejores bases de datos faq`s y de problemas comunes, permitiéndoles responder a las preguntas de los clientes en materia de segundos o minutos.

Rastrear las preferencias de las personas

El uso principal de los Big Data para los vendedores es en microtargeting. El microtargeting es, conceptualmente, un esfuerzo por identificar e individualizar a la mayor cantidad posible personas, para luego agruparlas en micro segmentos específicos, y llegar a cada uno de ellas con un mensaje específicamente diseñado. Cuantos más datos, mayor probabilidad de afinar resultados y obtener detalles más potencialmente cruciales que podrá obtener sobre sus clientes. Las compañías de crédito, por ejemplo, han encontrado algunas correlaciones extrañas y fascinantes sobre quién está dispuesto a pagar y quién no lo es. La gente que compra productos para reparar arañazos de sus muebles, han encontrado que son algunos de las personas más fiables a la hora de pagar sus facturas. ¿Quizá esté relacionado con una personalidad prudente? tal vez.

Recabar más información sobre sus clientes también puede traer a la luz información y métricas que nunca hubiera pensado poder hacer un seguimiento. También puede decirle qué tipo de tratamiento y qué segmento de clientes prefieren recibir, y qué otros productos que pueden interesarle. Un uso conocido de Big Data está en los “Motores de Recomendación” como usa Amazon para sugerir cosas en las que usted puede estar interesado en base a su historial de visualización.

Por ejemplo, empresas como SAS ofrecen servicios que permiten crear perfiles de clientes que le ayudarán a ofrecer experiencias mucho más personalizada a determinados clientes y bloques y grupos demográficos. También ofrecen automatización de marketing servicios para construir modelos predictivos y obtener rápidas respuestas a partir de los datos que recogen del Cliente.

Quantcast también tiene una herramienta gratuita que se nutre de big analytics data para dar información interesante acerca de la audiencia del cliente (base de usuarios).

Mediante la analítica predictiva, se puede predecir el comportamiento humano y aumentar las ventas. ¿Cómo? La predicción se alimenta del recurso no natural más potente y actual: la información. Información que se nutre de datos residuales, recopilados gracias a tareas rutinarias realizadas por los usuarios. Pero, ¡Sorpresa! Estos datos aparentemente inútiles son una mina de oro. Una fuente extraordinaria de experiencia de la que podemos obtener información. Ahí es donde el Big Data se muestra especialmente útil.

Conclusión

Hay un montón más opciones, y os animo a pasar más tiempo explorando e investigando por su cuenta. Usted encontrará que es digno de su tiempo: de acuerdo con MGI , un minorista utilizando “Big Data” a su potencial actual podría aumentar su margen de explotación hasta en un 60%.

Siempre es útil estudiar cómo hacen las cosas las grandes empresas y inspirarse con su forma de trabajar. Por ejemplo, puede leer el caso de Fast Company, sobre la relación innovadora de Amazon con “Big Data” , para ampliar información.

En general, es más fácil de aprender del pasado que nunca. Big Data es el futuro, y que sería conveniente empezar a investigar y adoptar tan pronto como sea posible.

Ahora a usted. ¿Tiene más consejos sobre el uso de grandes volúmenes de datos? Evolución de la situación en lo que tiene que emocionado? Las historias sobre cómo ha utilizado para su propio negocio en línea? Dime todo sobre ello en los comentarios.

Pero vayamos al turrón, es decir, a FSx-Connector para PrestaShop 1.5.

FSx-Connector para PrestaShop 1.5 sólo funcionará con esta versión de PrestaShop. En cuanto a FactuSOL, con todas las versiones desde 2008 (en el momento de escribir esto FactuSOL 2013 es la última actualización).

Primera impresión

En el primer vistazo a FSx-Connector me han llamado la atención tres novedades:

1.- Un menú a la izquierda para acceder más fácilmente a los distintos componentes del módulo. Incorpora, además, un enlace a la web con toda la documentación de FSx-Connector y una función para informar de errores al Equipo de Desarrollo.

Este menú da la sensación de que la navegabilidad y usabilidad se han mejorado. Y esta sensación se confirma al probar en profundidad el módulo.

2.- Un montón de cajas de colores con avisos diversos. Nada parecido había en versiones anteriores del conector.

FSx-Connector_15

En FSx-Connector para PrestaShop 1.4 y anteriores no existía ningún límite de acceso a las distintas opciones del conector, aunque no se hubiera configurado completamente. Por ejemplo, sin realizar ninguna configuración, era posible acceder a la opción de descarga de pedidos; si se ejecutaba, aparecían en el LOG mensajes de que no era posible descargar los pedidos porque no se había configurado la correspondencia de impuestos.

Si se intenta lo mismo en FSx-Connector para PrestaShop 1.5, en primer lugar encontraremos deshabilitada la opción de descarga de pedidos, y en su lugar una caja de aviso indicando la acción que debe realizarse.

Naturalmente los mensajes van desapareciendo a medida que se realizan las tareas necesarias, pero he de reconocer que es una gran ayuda para los que empiezan con FSx-Connector, ya que reduce sensiblemente el tiempo de puesta en operación del conector.

3.- La palabra “Ayuda” salpimentada por doquier. Se trata en realidad de enlaces que muestran ayuda sensible al contexto en una capa sobrepuesta (no es una ventana emergente). De esta forma se accede rápidamente a la ayuda específica sobre la parte que se necesita.

Toda la ayuda o documentación sobre FSx-Connector se ha colocado en un sitio web, fsxTutorial, al que se puede acceder directamente o mientras se utiliza FSx-Connector. Así tenemos además la seguridad de que siempre accedemos a la “última versión”. En mi opinión, este nuevo enfoque, que además permite captar sugerencias de usuarios, está muy por delante de los ficheros pdf de versiones anteriores de FSx-Connector.

Al detalle, componente por componente

Un par de consideraciones iniciales. FSx-Connector para PrestaShop 1.5 no es compatible con la opción Multi-Tienda de PrestaShop 1.5, y por tanto esta opción debe estar deshabilitada. Una pena, pero debido a que el enlace con Internet de FactuSOL está concebido para conectar una empresa de FactuSOL con una tienda en internet, habrá que pensarse mucho cómo manejar la multi-tienda, si es que fuera necesaria.

Debido a la configuración del enlace con Internet de FactuSOL (contempla sólo un Almacén), la Gestión Avanzada de Stock en PrestaShop 1.5 debe estar deshabilitada.

Tecnología

Parece que han tenido que reescribir una gran parte del código para adaptarlo a la nueva arquitectura, y buscar caminos satisfactorios para algunos “bugs” (sin especificar) que aún contiene PrestaShop 1.5. En esta apartado, lo que me parece más destacable es que ya no es necesario modificar ficheros de PrestaShop, ya que se utiliza de forma nativa el mecanismo estándar de Sobrecarga (Override) de Clases y Controladores de PrestaShop 1.5.

Componente FSx-Configuración

Este componente es ahora más explícito en las opciones de configuración, sobre todo en las compartidas o heredadas de FactuSOL, solucionando definitivamente el problema “egg-chicken” de que FSx-Connector necesita valores de configuración de FactuSOL, pero para recuperarlos necesita conocer la ruta del fichero, que a su vez es parte de la configuración de FactuSOL… (egg-chicken, ya dije).

Componente FSx-Diccionario

Me llama la atención cómo se ha mejorado el interface del Mapa de Categorías, con tecnología Ajax basada en jQuery. Esta funcionalidad no se usa mucho en el trabajo del día a día, pero es cierto que cuando se necesita utilizar, un buen interface es fundamental. La comprobación del diccionario de categorías para evitar inconsistencias tiene ahora una ubicación más clara dentro de las opciones del componente.

Componente FSx-Catálogo

La novedad, que sabrán apreciar los comerciantes con catálogos extensos (digamos sobre ochocientos productos o más), es el control interno del Tiempo de Ejecución para evitar timeout, y si sucede, puede continuar automáticamente el proceso de actualización del catálogo. De esta forma se evitan inconsistencias en la base de datos que pueden producirse si, por ejemplo, se alcanza el timeout (se detiene completamente el script) en mitad del proceso de creación de un producto. Esta es una función compleja, y podemos esperar que mejore con el tiempo, tal vez añadiendo utilidades para hacer “profiling”.

Componente FSx-Pedidos

Mejora la información que se proporciona al usuario para gestionar la descarga de Pedidos.

Componente FSx-LOG

Se ha mejorado el filtrado de mensajes y se informa específicamente de los errores. Muchos esperábamos algo así, ya que el LOG proporciona información detallada de lo que sucede, pero cuando se trabaja con catálogos extensos, el gran número de entradas hace difícil de manejar e interpretar los resultados.

Conclusión

FSx-Connector para PrestaShop 1.5 conserva las funcionalidades de versiones anteriores con algunos añadidos que las amplían, pero mejorando sustancialmente en usabilidad y ayuda al usuario. Espero que en futuras versiones incluyan también algún tipo de compatibilidad con multi-tienda de PrestaShop.

Más información:

NOTA: las imágenes de este artículo cuentan con el permiso expreso de sus propietarios.

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