Seguramente ha oído hablar y quizás ya utiliza el Big Data en su empresa. Pero, ¿sabe usted qué es Small Data? Aunque tenga la palabra pequeño (small) en su nombre, este tipo de recolección y análisis de datos puede aportar grandes resultados cuando se aplica en una tienda virtual.
En este artículo, explicaremos qué significa este concepto y mostraremos por qué el Small Data es una herramienta poderosa para el éxito y crecimiento de su negocio de e-commerce. ¿Está listo?
Comenzaremos explicando el concepto de Small Data y cómo se puede incluir en su estrategia de negocio. A diferencia de la interpretación general de una gran cantidad de datos (o Big Data), el Small Data se refiere a recortes de información de este pastel y ofrece una visión más profunda sobre quién es el cliente y de qué manera se comporta.
Este tipo de contenido se puede obtener a través de la observación de sólo una persona, o cuántas sean necesarias para definir los buyer o compradores más relevantes para su negocio. Junto con las herramientas que realizan un seguimiento y analizan el uso del e-commerce, se pueden obtener insights estratégicos para mejorar la experiencia del usuario.
Mientras que el Big Data permite conocer la cantidad y el comportamiento de masa, el Small Data garantiza la calidad de los datos y una interpretación más personal de las necesidades de su público.
En la actualidad, la investigación de datos sobre los clientes con calidad y en cantidad marca la diferencia entre las tiendas virtuales exitosas y las que tienen mucha dificultad para lograr convertir. Allí puede estar la respuesta a todos sus problemas en el e-commerce. Por eso, prestarle atención a estos dos tipos de recolección es esencial para conseguir una estrategia más firme de mercado y una mejor preparación para el futuro.
Existen varias formas de recolectar el Small Data para la comprensión e interpretación de estos datos, ya sea con entrevistas, encuestas directas o incluso con una herramienta específica para filtrar sus contenidos de Big Data.
Sin embargo, para garantizar el éxito de esta estrategia, es necesario descubrir de qué manera la información puede mejorar en la práctica la capacidad de conversión, el aumento del ticket promedio y la disminución de los abandonos en el proceso. Veamos algunos ejemplos sobre cómo aplicar el Small Data:
Recomendar productos en un e-commerce se puede transformar en una herramienta efectiva para aumentar el ticket promedio o puede volverse un motivo para que sus clientes tengan una imagen negativa y se alejen.
En este caso, la diferencia se debe a “qué”, “cuándo” y “cómo”. La cuestión es recomendar el producto adecuado, en el momento preciso y de la forma más práctica para el cliente.
Para responder a todas estas preguntas y lograr una compra de más valor, no basta con tener una idea general sobre el comportamiento. El Small Data garantiza el conocimiento específico del uso de cada tipo de usuario: los sitios web que visitan, las redes sociales que utilizan más, y las formas que eligen para comunicarse. Para conquistar al cliente, es necesario planificar una estrategia según sus características.
La practicidad es un aspecto que los usuarios valoran mucho al ingresar por primera vez en una tienda virtual. Quieren encontrar el producto que desean mediante un proceso simple y pagar de la manera más conveniente.
Para brindar todos estos beneficios en un solo e-commerce, no basta con trabajar con datos generales de comportamiento. El director que pretenda darle más notoriedad al sitio web de la tienda virtual debe ir más allá, conocer a fondo las dificultades y los deseos de los perfiles más representativos de su público.
Al obtener un conocimiento más personal del usuario, se pueden realizar cambios relevantes y que proporcionen excelentes resultados, como modificar el proceso de registro, hacer ajustes en la búsqueda del producto o incluso ofrecer los medios de pago más convenientes para cada cliente.
Uno de los principales intereses de las empresas que deciden invertir en el e-commerce, es trabajar con los clientes que abandonan el proceso de compra. Se trata de personas que tuvieron interés en el producto, se dispusieron a comprar, pero por alguna razón no concluyeron el proceso.
El Small Data le puede brindar más insights específicos en esta cuestión: mostrarle el motivo por el que el cliente abandonó la compra. Observar y analizar el comportamiento individual de los usuarios es una forma de identificar las dificultades del proceso, e incluso la información insuficiente que genera confusión, o los pasos que no parecen muy seguros.
Además, al entender la razón por la que los perfiles específicos no completaron la conversión, contamos con más argumentos para entender cómo hacerlos regresar para que finalicen su compra, al igual que los productos recomendados en el primer ítem.
La conquista y la reconquista en el e-commerce son victorias que no se obtienen sólo con el volumen de datos, sino con un mejor conocimiento de las características de cada persona.
Por lo tanto, no sólo el Big Data cumple un papel importante para lograr el éxito de un e-commerce. La unión de Big y Small, cada uno en su ámbito y con su metodología de análisis precisa, es la solución estratégica para convertir más y obtener más visibilidad. Esto será así, siempre que el proceso de recopilación y estudio se encuentre correctamente integrado al sistema ERP de la empresa.
La creación y el estudio de los buyer son un ejemplo sobre cómo el análisis de Small Data puede ser el inicio de una planificación más enfocada en el futuro, con un objetivo definido y una idea adecuada del camino para alcanzarlo.
Este conocimiento, cuando se utiliza junto con el área de marketing y de ventas, se convierte en una ventaja poderosa para atraer a su público de la manera más correcta y darle todas las herramientas para completar la compra en un camino sin obstáculos.
En resumidas cuentas, el uso de Small Data en el e-commerce es una búsqueda de oportunidades. Al entender mejor al público, conocer sus deseos, frustraciones y hábitos de compra, surgen nuevos productos, servicios e incluso otros nichos de mercado.
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