Big Data en e-commerce

Cualquier empresa en la actualidad sabe que la información es una ventaja competitiva, dicho en otras palabras: “la información es poder”, y ahora más que nunca. Sin embargo, la cantidad de datos que se generan a diario dificulta su procesamiento mediante herramientas tradicionales. Por esta razón, una gran cantidad de organizaciones han optado por utilizar ciertas herramientas de Big Data en sus negocios, ya que le permite procesar y almacenar dicha información en tiempo real sin verse desbordados sus sistemas, lo que provocaría la pérdida de una gran cantidad de información.

El Big Data es un conjunto de software, hardware y otras herramientas encargadas de recolectar grandes conjuntos de datos, manipularlos, procesarlos y analizarlos, prácticamente en tiempo real. Gracias a esto las empresas pueden conocer a sus clientes y sus patrones de compras, descubrir el funcionamiento de sus competencias y del sector en el que se mueven, etc.

¿Por qué es tan importante el uso de datos?

Por cada minuto que pasa un usuario en Internet se generan miles de datos como compras, visitas a tiendas y a productos, gustos, etc. La generación de esta gran cantidad de información se ha visto como una gran oportunidad en los últimos años, por lo que si somos capaces de recopilarla, agruparla y analizarla podemos cambiar y mejorar estrategias de negocio, experiencias de usuarios en tu tienda online, recomendar productos similares, espiar los precios de otras empresas, etc.

¿Por qué aplicar Big Data en el e-commerce?

Si aplicar el Big Data en las empresas puede suponer un incremento notable en su potencial, los negocios e-commerce no son menos, ya que se han visto muy beneficiados por el uso del Big Data. Las tiendas online generan una gran cantidad de información y un buen análisis de esta ayuda notablemente a modificar la estrategia de negocio.

Entre sus mayores ventajas se encuentra:

• Bases de datos más organizadas: Es cierto que las empresas e-commerce generan una gran cantidad de información pero, antes de nada, es imprescindible disponer de unas bases de datos bien estructuradas para poder recoger y almacenar los datos desde múltiples fuentes.
• La toma de decisiones se realiza en base a datos: Una vez se tiene la información almacenada y bien estructurada es mucho más fácil poder analizar los datos. Posteriormente, tras este análisis, es posible obtener ciertas conclusiones para finalmente tomar unas decisiones fundamentadas en datos y no en suposiciones o experiencias pasadas.
• Mayor control del stock: Hay una gran cantidad de herramientas encargadas de gestionar el stock como Inflow, la cual tiene la capacidad de mantener actualizado el stock y organizar a todos los agentes del proceso logístico. Además, mediante una analítica predictiva es posible llegar a predecir la demanda de ciertos productos.
• Personalización según el usuario: El comercio electrónico permite analizar aquellos productos que han sido visitados por un usuario, pudiendo así ofertar estos productos o similares las próximas veces que entres en la web.
• Dinamización de precios: Los consumidores online normalmente buscan y comparan el mismo producto entre distintos vendedores para decantarse por el que más características cumpla. Por ello, el Big Data permite analizar los precios de tu competencia, siendo posible establecer una política de precios dinámicos.

Retos del Big Data en un e-commerce

• Acceder rápidamente a la información para poder tomar mejores decisiones basándose en datos.
• Manejar grandes volúmenes de datos: Cada día la cantidad de información que tenemos es mayor que el día anterior. Ya sean datos de productos, pedidos, bases de datos de clientes que se van haciendo cada vez más grandes y más complicadas de manejar, etc. Es por ello que debemos tener conciencia de la cantidad de datos con la que estamos trabajando y tener bajo control todos aquellos inconvenientes que se podrían generar en nuestro negocio y en los de los clientes si la información llegara a ser imposible de almacenar y procesar. Por ello no solo se deberían usar herramientas de Big Data  cuando los datos ya se han vuelto intratables sino que debemos preverlo y adentrarnos en este mundo cuanto antes, ya que a la larga será beneficioso para la empresa y te ahorrará problemas en el futuro.
• Personalizaciones según el cliente, como ofrecer descuentos, productos, ofertas, etc.
• Recopilar, almacenar y organizar información de múltiples fuentes de datos en tiempo real para su posterior análisis y toma de decisiones.

5 errores típicos a la hora de aplicar Big Data

• Estrategia poco clara. Aunque el término Big Data esté actualmente en boca de todos, hay que tener bastantes conocimientos para aplicarlo en nuestro negocio. Y es que una gran cantidad de empresas se lanzan a aplicar Big Data sin realizar una planificación mínima, tanto de trabajo como de objetivos.
• Personas poco formadas. Como se comentaba anteriormente, el término Big Data requiere de un gran conocimiento para poder aplicarlo de forma eficaz. Este es un error bastante común en las empresas ya que encargan un proyecto de Big Data a empleados sin formación o con muy poca experiencia. Esto se debe normalmente a que los máximos responsables no saben exactamente de la complejidad de este sector y creen erróneamente que cualquier persona con unos conocimientos mínimos puede llevar a cabo un proyecto de Big Data.
• Demasiada prisa para comenzar. Antes de empezar con un proyecto tan complejo debemos disponer de una base sólida, es decir, datos de buena calidad. Debemos asegurarnos de poseer buenos conjuntos de datos ya que de nada sirve tener un proyecto impecable de Big Data si los datos sobre los que se sustenta el mismo son erróneos, faltan bastantes datos, etc.
• Pensar que el Big Data es la solución a todos los problemas. A pesar de que hay opciones muy avanzadas, el Big Data necesita complementarse con Business Analytics, Inteligencia Artificial, Business Intelligence, etc. Por lo que, creer que el Big Data es la solución a todos los problemas de datos de un negocio es tener una noción muy limitada.
• Utilizar grandes conjuntos de datos innecesariamente. Muchas veces no nos paramos a pensar para qué queremos esos datos, cómo los vamos a utilizar y cuál es su utilidad. Por mayor cantidad de datos, el proyecto no será de mayor calidad, al contrario. Disponer de grandes conjuntos de datos da lugar en una gran cantidad de ocasiones a un ruido muy elevado, por lo que debemos cuestionarnos seriamente cuál es nuestro objetivo y seleccionar exclusivamente aquellos datos que nos ayuden a lograrlo.