O que é Data Warehouse de comércio eletrônico

Os comerciantes e comerciantes de e-commerce têm uma grande vantagem sobre os varejistas tradicionais: dados.

Quando seus compradores vêm da Internet, você pode medir quase todos os aspectos de suas interações com eles. No entanto, essa vantagem não conta muito sem um sistema para dar sentido aos seus dados.

O que é um data warehouse de comércio eletrônico?

Um data warehouse, neste contexto, é um sistema baseado em nuvem para coletar, organizar e armazenar informações sobre seus clientes. O nome tem um toque de tijolo e argamassa, mas é um conceito moderno. “Armazém” é um termo apropriado. Um data warehouse cria um único local digital para você revisar suas informações. Você pode então usar esse warehouse para executar análises, relatórios e medir o que está acontecendo na empresa.

Os benefícios do armazenamento de dados para empresas de comércio eletrônico

Tempo mais rápido para obter informações

A análise de dados sempre requer a coleta de dados primeiro. Se você já tem um sistema para coletar e armazenar todos os dados relevantes, pode executar análises sempre que desejar.

Reduza o efeito silo

Você pode receber dados de lugares como Shopify, Google Analytics e Klaviyo. Os dados ainda podem ser armazenados em redes de anúncios pagos, como Facebook, Google e Taboola. O problema? Você não pode ter uma ideia do quadro geral, porque os dados estão presos nesses sistemas.

Sempre que você tenta medir seus dados em vários canais, as coisas ficam complicadas. Seus dados isolados podem ser úteis, mas se você puder ver apenas uma fração do quadro geral de cada vez, esses dados, por definição, serão apenas parcialmente útil para você. Um data warehouse reduz problemas de silo e ajuda a visualizar tendências gerais.

Propriedade total dos dados

Quando você separa seus dados, falta uma única fonte confiável para as informações de negócios. Pior ainda: a menos que você armazene seus próprios dados, você está à mercê da política de retenção de dados de cada plataforma em que estiver. Se eles decidirem se livrar dos seus dados e você ainda não os tiver, você está sem sorte.

Com o data warehousing, você pode migrar esses dados para sua própria fonte de referência. Se você quiser consultar modelos preditivos (como recomendações de produtos customizados), todos os dados históricos de que você precisa estão prontos e esperando.

Armazenamento de dados flexível e acessível

Verdadeiro: há custos iniciais associados ao armazenamento de dados. Você irá configurar seus próprios pipelines para alimentar dados para seu novo armazém digital.

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Fizemos uma análise dos custos do pipeline de dados e encontramos:

  • Com cultivado em casa pipelines de dados, você está buscando US $ 15.000 / ano para modelagem de dados e US $ 10.000 para cada fonte de dados conectada.
  • Com terceirizado pipelines de dados, um provedor com sede nos EUA poderia cobrar de você entre $ 20.000 e $ 50.000 por conector, com gerenciamento de projeto interno de até $ 1.400 por semana.

Isso não parece um benefício “acessível”, mas esses custos iniciais podem ser reduzidos com pipelines de dados gerenciados. Trabalhando com Supermetrics, por exemplo, você pode gerenciar suas transferências de dados diárias com apenas alguns cliques. Isso aumenta a flexibilidade e a acessibilidade muito além do que você poderia esperar alcançar com as alternativas.

O que você pode fazer com um data warehouse de comércio eletrônico?

Modelagem de atribuição

Um modelo de atribuição significa que você “marca” sua receita de entrada com a fonte adequada. Você define as regras aqui. Você atribui crédito parcial ou total para uma venda a pontos de contato individuais em seu canal de vendas.

Como resultado, você terá uma medida mais clara do ROI interno. Quem vende? Quais canais oferecem os melhores resultados? Para a maioria das lojas tradicionais de tijolo e argamassa, isso é quase impossível. Mas em um ambiente de armazenamento de dados de e-commerce, esses insights são inestimáveis.

Análise preditiva

No e-commerce, sua análise preditiva não serve apenas para adivinhar as vendas do próximo trimestre. Eles ajudam a criar recomendações de produtos e conteúdos reais e acionáveis ​​para seus segmentos de clientes.

PARA Estudo Forrester 2015 descobriram que a “pontuação de leads” preditiva era um dos principais casos de uso aqui. Com a pontuação de leads, você pode aproveitar os dados para prever quais leads têm mais probabilidade de se tornar clientes. Isso cria uma alavancagem imediata no marketing – você sabe para quem fazer o marketing, onde investir e que tipo de ROI esperar.

Ou veja outro exemplo: Netflix. Quando a empresa de streaming criou “House of Cards”, não estava jogando dardos na parede. Ele usou análises preditivas por meio de dados históricos para determinar o tipo de programa que os clientes já haviam mostrado que queriam. A Netflix simplesmente passou a criar esse programa.

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Segmentação de clientes

É um simples fato econômico, conforme definido pelo princípio de Pareto: uma pequena parte de seus clientes provavelmente terá o maior impacto em seus resultados financeiros. A segmentação de clientes consiste em identificar esse impacto e usá-lo em seu benefício.

Normalmente, a segmentação de clientes concentra-se em variáveis ​​tradicionais, como dados demográficos do cliente. Mas um data warehouse de comércio eletrônico abre todos os tipos de possibilidades. Você pode identificar e diferenciar os clientes pelos produtos adquiridos, a probabilidade de eles abrirem seus emails e o comportamento deles em uma visita anterior. Alguns estabelecimentos de comércio eletrônico até oferecem recomendações meteorológicas específicas com base em geolocalização.

Otimização de anúncios pagos e gastos com marketing de campanha

Depois de ter uma visão mais precisa de seus segmentos de clientes, você terá alvos mais precisos para seus anúncios pagos. E com seus pipelines transferindo dados para seu data warehouse, cada nova campanha de anúncios funciona como uma nova experiência de aprendizado.

Por exemplo, os testes de divisão A / B permitem que você segmente diferentes variáveis ​​em suas campanhas. Isso inclui a seleção de canais de anúncios, mensagens de alto nível, segmentação por público-alvo e até mesmo a cópia específica que você usa em seus anúncios. Se for canalizado para seu data warehouse corretamente, você terá os resultados de cada campanha prontos para comparar. O que funciona e o que não funciona? Agora você saberá.

Introdução ao seu armazém de dados de comércio eletrônico

Quando você estiver pronto para começar com seu data warehouse de comércio eletrônico, aqui estão as etapas que você precisará seguir. Não vá muito longe na sua decisão de pipeline antes de determinar quais dados você deseja mover e para onde.

1. Defina as fontes de dados e as métricas que deseja mover

Antes de escolher uma plataforma, você precisa saber o que ela precisa alcançar. Pergunte a si mesmo:

  • Quais são as fontes de dados e métricas que você deseja mover?
  • Quais dados precisam ser realocados para o data warehouse?
  • Como a transferência de dados ajudará sua operação de e-commerce?

2. Escolha o destino de seus dados

Em seguida, você deve decidir para onde deseja mover seus dados.

Por exemplo, você vai para Supermetrics? Você terceiriza o trabalho para um parceiro externo? Considere diferentes opções de exibição e análise para descobrir qual delas se adapta melhor à sua operação de comércio eletrônico. Tudo começa com sua infraestrutura e a plataforma certa para seus objetivos.

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Mas como saber qual plataforma realmente atende às suas necessidades?

  • Procure por integrações que atendam às suas necessidades de painel. Por exemplo, Supermetrics torna possível ter todos os seus dados em um armazém digital. Em seguida, você pode criar painéis em ferramentas como Google Data Studio, Tableau e Power BI. Supermetrics ainda oferece um conector direto do Snowflake para o Google Data Studio, ajudando a automatizar o feed de dados.
  • Encontre ferramentas de automação para um warehouse baseado em nuvem. Se você não consegue automatizar o fluxo de dados, está apenas fazendo mais trabalho para si mesmo. Supermetrics, por exemplo, pode ajudar a automatizar as transferências de dados de comércio eletrônico para qualquer data warehouse baseado em nuvem, como Google BigQuery, Snowflake, Azure Synapse Analytics e Amazon Redshift. Aqui está um exemplo de como uma empresa automatizou seu pipeline de dados para o Google BigQuery.
  • Defina seus objetivos de armazenamento de dados. Você deve estar procurando por uma plataforma que migre os dados para o seu negócio, atualizando-os automaticamente para um local central que você possa ver e acessar a qualquer momento. Isso lhe dá acesso contínuo a dados novos e limpos. Agora, esses dados estão prontos para orientar todos os aspectos de seus negócios.

3. Escolha o seu método de transferência de dados

Finalmente, você precisará refinar seu método de transferência de dados. Isso pode ser por meio de um pipeline gerenciado como Supermetrics, por meio de uma conexão de API personalizada local ou até mesmo uma conexão de API personalizada terceirizada. Escolha um método que mova seus dados com segurança e risco mínimo durante a migração.

Sucesso no armazenamento de dados

O armazenamento de dados funciona. Basta olhar para este exemplo da Flying Tiger Copenhagen, uma empresa de varejo com mais de 5.000 funcionários que tinha o objetivo de criar um data warehouse escalável que facilitaria seus planos de crescimento. Eles escolheram Supermetrics para BigQuery.

Com essa infraestrutura instalada, a empresa passou a usar dados da mídia dinamarquesa em todas as suas campanhas. Eles viram imediatamente o novo potencial nas percepções que os dados lhes forneciam continuamente. Esses dados revelaram novas oportunidades para gerar mais Relatórios multicanais para identificar quais esforços de marketing estavam tendo o maior impacto nos leads.

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