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5 ejercicios de ciencia de datos que todo e-commerce debería realizar – Datlas Manuales

En un e-commerce o tienda en línea cada click e interacción que se tiene con el sitio web es una oportunidad de almacenar datos para generar desarrollos que mejoren la experiencia del usuario. Y por ende, que puedan incrementar los ingresos o desarollar ahorros en la operación. Algunas preguntas que podrían salir al leer estadisticas en sistemas como google analytics serían:  ¿Por qué estarías cargando costos logísticos de un producto que ni si quiera se visualiza? ¿Si tu top 80% de ventas se concentra en 5 productos cómo te pudieras diversificar más? ó ¿Al usuario que adquiere zapatos cómo le recomiendo calcetines (productos similares?

**En la columna algunos términos están vinculados a otras columnas que hemos escrito que pueden apoyarte a incrementar tu conocimiento sobre el tema**

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Así como estos ejemplos, el E-commerce es uno de los sectores que más aplicaciones de ciencia de datos tiene por su abundancia de puntos de recolección de datos. En esta columna exploraremos algunas de las técnicas más utilizadas.

5 aplicaciones de ciencia de datos para e-commerce

1) Predicciones y pronósticos de venta en diferentes jerarquías de catálogo

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Los analistas y las personas en general somos buenos para pensar cómo podrían ser las cosas en el futuro, pero malos para puntualmente saber cuándo ocurrirá (¿Coronavirus o COVID-19? Imposible de predecir). Por otro lado la escuela de planeación de escenarios nos propone prepararnos para toda las posibles vetas que se abrirán al futuro dado nuestro contexto y las decisiones que tomamos.

Llevando esto al sentido del e-commerce, si buscamos una predicción de ventas para mejorar la toma de decisiones no solamente nos tenemos que basar en la venta de la última semana o mes. Podemos aprovechar todo el entorno digital, desde la lectura de tendencias que nos brinda plataformas como “google trends”, tendencias de facebook o platicas de twitter hasta la información interna del sitio como tiempo de estancia en sitio web, carritos sin pagar con ciertos artículos seleccionados, entre otros.

Es importante destacar, que la aplicación deberá aprovechar las bondades de ciencia de datos y capitalizar información a distintas jerarquías. Tradicionalmente en una oferta comercial se segmenta por: Categoría, subcategoría, segmento, subsegmento…. hasta llegar a producto. Esta estructura de datos nos permite aumentar la resolución al momento de generar análisis y predicciones. Entender si, por ejemplo ciertos “shorts o pantalones cortos” que vendemos en nuestra tienda están incrementando su venta porque toda la categoría de “ropa para verano” está creciendo o porque se trata de un comportamiento atípico.

2) Sistema de recomendaciones entre productos

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“Otros usuarios que compraron este producto también compraron…” ¿Te suena familiar? (También ocurre en netflix o en spotify cuando te recomiendan contenido de manera autónoma) Y es que en el mundo digital los sitios de e-commerce operan generan segmentos de manera dinámica. Esto significa que los comportamientos de compra entre grupos similares de de usuarios tienden a tener los mismos patrones.

En casos aplicados, almacenar los artículos que un usuario visualiza, qué tipo de correos electrónicos o campañas de marketing provocan clicks o usar sus cookies para aumentar la inteligencia en las recomendaciones son formas de pensar en algoritmos que nos puedan ayudar a generar un sistema de recomendación.

Es importante que en un inicio no queramos poner la vara tan alta si empezamos en cero.  Podemos comenzar trabajando en “batch”, es decir off-line, y cada 15 días actualizar el sistema de recomendación. A partir de los resultados podemos obtener mayor presupuesto y automatizar el flujo por completo.

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3) Modelado de valor por vida (lifetime value) de usuarios

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¿Cuál es la definición de “lifetime value”? Es una predicción del ingreso neto atributido a la relación futura con un cliente. En resumen, es el dinero que estimamos que un nuevo cliente nos pueda dejar a lo largo de la vida. Normalmente trabajamos este indicador de la mano del CAC (“Customer adquisition cost”). De esta manera una empresa como UBER o DIDI puede ofrecerte $150 MXN de viajes gratis porque sabe que hay una alta probabilidad de que en el primer año multipliquen por 10 el valor ($1,500 MXN de viajes en un año) una vez que descargues el app y sincronices tu tarjeta de crédito.

Fórmula:

(Valor de orden promedio) * (Número de ordenes repetidas) * (Tiempo que dura como cliente)

Este tipo de información puede ayudar para establecer objetivos de crecimiento de la página, optimizar estrategias de marketing, ajustar campañas y promocionales. Algunas empresas como Amazon o Rappi te proponen modelos como “prime” en donde te obsequian todas las entregas dado que eso representaría mayores incentivos para que seas su cliente durante más tiempo

4) Modelo de CHURN (identificar los clientes que puedes perder)

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Así cómo podemos identificar de qué clientes podemos incrementar más la venta, también podemos identificar qué clientes son los que estamos a punto de perder. Un buen e-commerce administra métricas como: Número de clientes perdidos, % de clientes perdidos, valor de la pérdida de negocio recurrente, entre otros.

Si queremos trabajar en campañas de retención para disminuir el CHURN hay que primeramente identificar a los clientes. Normalmente lo hacemos por usuarios, pero también puede ser por su IP, atributos de pago (cuenta de paypal o últimos dígitos de una tdc o tdd) , horarios, comportamientos, entre otros.

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5) Detección de fraudes

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Finalmente, el fraude y los hackeos están a la vuelta de la esquina cuando se trata de negocios digitales. En E-commerce, el aprovechamiento y uso de tarjetas de crédito robadas para pagos por internet es uno de los casos de los que hay que prevenirse ¿Por qué? Por los contracargos. Esto es, en pocas palabras, una reclamación interpuesta por un tarjetahabiente ante el banco emisor por un cargo no reconocido a sus tarjetas. Como consecuencia el banco no le paga al comercio.

En una situación donde un ladrón de tarjetas roba datos, compra en mercadolibre, por ejemplo, el cliente afectado levanta un reclamo al banco, el banco no le paga a mercadolibre, pero mercadolibre ya había enviado la mercancia ¿Quién pierde? La respuesta es mercado libre porque esa mercancía que envío no va a ser pagada.

Existen en el mercado muchos motores antifraudes, tarjetas y listas negras, pero como e-commerce una empresa puede trabajar en su propia lista y mejor aún colocar un “puntuaje” a cada usuario que realice actividades sospechosas.

**Te puede interesar este blog donde escribimos las aplicaciones y casos de uso que podemos lograr si BANXICO o el gobierno libera listas de tarjetas que se reclaman por fraudes**

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Hasta aqui la columna de hoy. Esperamos te haya servido y si estás considerando abrir un e-commerce o quieres conocer más sobre aplicaciones de analítica en estos canales de venta no dudes visitar nuestro marketplace y contactarnos para una llamada de brief.

Equipo Datlas

-Keep it weird-

 

Fuente de motivación:

https://towardsdatascience.com/5-data-science-project-every-e-commerce-company-should-do-8746c5ab4604

A/B Testing y métodos de experimentación en aplicaciones comerciales – Datlas Research

En recientes columnas hemos estado introduciendo métodos de negocios que han sido alterados por la analítica de datos. Tales como: Go-To-Market, Digitalización de anaqueles en E-commerce, Clustering para Segmentos de cliente y en esta ocasión queremos darle apertura al A/B Testing (Experimentación A/B).

A/B Testing es un método de experimentación que se puede utilizar en aplicaciones comerciales como promociones, programas de lealtad y descuentos. Este tipo de pruebas se conocen en otras ciencias como prueba aleatoria de control y es una herramienta poderosa para desarrollo de productos, iniciativas comerciales o de marketing.

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Esta columna te va a interesar si eres alguien que activamente está buscando validar si una campaña comercial o de marketing tiene éxito o no.

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Definición de A/B Testing

Es una herramienta útil para estimar el ROI (retorno sobre inversión) así como proveernos de un panorama de causalidad que nos ayude a justificar si un proyecto debe o no debe ser escalado dado los resultados de ciertas pruebas de hipótesis.

Normalmente contrastamos la conducta entre 2 tipos de grupos con características similares: Grupo de control y grupo de tratamiento. En realidad pueden ser más, pero el punto es tener grupos a los que se les aplica distintos tratamientos que son contrastantes entre sí. Por ejemplo,en un experimento para bajar de peso, al grupo A ( De control) se le controló su dieta y al grupo B (De tratamiento) además de su dieta se le aplicó una rutina de ejercicios. Al final, si el grupo B tuvo un resultado más cercano al objetivo de bajar de peso podríamos concluir que el tratamiento aplicado al grupo B es más exitoso que el del grupo A.

Errores comunes a considerar

Siguiendo con el ejemplo los datos se podrían ver de esta manera

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Con la mano en la cintura vamos a reportar que los tratamientos al grupo B hacen que bajes más kilos. Pero… un momento ¿Pudieran existir errores si concluimos algo así?

  • Error Tipo 1 – Conclusión fallida donde decimos que la intervención fue exitosa, cuando en realidad no lo fue.  Erróneamente asociamos el plan de alimentación como factor causal cuando algunos integrantes bajaron de peso porque, por ejemplo, su tipo de ejercicio en esa hora fue funcional o HIT mientras otros integrantes sólo caminaban. A esto se le llama también falsos positivos.
  • Error tipo 2 – Falsamente concluir que la intervención fue no exitosa.  A algunos miembros el plan de alimentación no les funcionó. Pero hay factores externos como el tipo de aceites que usan en la preparación o las bebidas que toman para poder llegar a una conclusión completa.

Estos errores van a suceder cuando queremos sacar conclusiones para toda una población a partir de una muestra. Sólo hasta que entendemos el verdadero dimensionamiento de nuestros resultados deberíamos de estar tomando decisiones de impacto de negocio.

Ejemplo de casos de uso

  • Campañas de marketing por correo o mensajes de texto (SMS)
  • Programas de lealtad optimizando las promociones para lograr mayor redención
  • Medicina para entender si funciona o no una prueba
  • E-commerce para saber si algún cambio al aparador digital generaría mayor compra

Caso de estudio

El orden será primero establecer un ejercicio hipótesis acompañado de su diseño de experimento. Después trabajaremos en métodos aleatorios para generar muestras, justificar tamaños de muestras y finalmente seleccionar un método de mejoras.

 

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Como otros problemas de negocios, este proceso inicia generando hipótesis considerando la población de estudio, la intervención a realizar, los indicadores para comparar entre grupos, el resultado de lo que estás midiendo y la selección del tiempo en el que se va a realizar la medición. Por sus siglas en inglés PICOT (Population, Intervention, comparison, outcome, time).

Por ejemplo, si tenemos un sitio de e-commerce donde queremos experimentar para lograr mayor conversión (visitantes que terminando comprando en el sitio)  generando cambios la visualización de nuestro “anaquel virtual”. Para esto activaremos 2 anaqueles, el actual y el nuevo.  La hipótesis nula (H0) sería que las personas que vean el nuevo aparador virtual en nuestro sitio de e-commerce no tendrán mayor conversión comparados con los que vean el aparador actual. Por otro lado la hipótesis alternativa (H1) establece que los visitantes al sitio de e-commerce que vean el nuevo anaquel tendrán tasas de conversión más alta que  quienes vean el aparador actual.

Una vez concluido el ejercicio de formular hipótesis pasamos a generar muestras aleatorias. Buscaremos que las muestras sean balanceadas, donde ningún segmento este sobre-representado (usuarios que entran de móvil vs. usuarios que entran desde ordenador de escritorio).  Después será estimar el tamaño correcto de los grupos. Existen distintos métodos estadísticos para el cumplimiento de estas pruebas que puedes revisar como clustering, ICT o aplicar random a variables en R o Python. Claro, después de esto se recomienda validar que las distribuciones sean normales para comprobar aleatoriedad.

Finalmente la etapa más crítica será la de medición. Donde desde muchos ángulos tendremos que pensar bajo qué criterios evaluar el experimento. Considerar todas las excepciones o pormenores. En seguimiento al ejemplo del e-commerce: Grupos de edad relacionadas a la conversión, medios de pago, tiempos de entrega, entre otros para verdaderamente concluir el caso de éxito

Conclusión

Normalmente cuando concluimos accionables sólo con información descriptiva nos vemos limitados para llegar a conclusiones globales. En el negocio, a veces le invertimos a una prueba 3 semanas para una decisión que podría tener impacto sobre más de $1M o la existencia misma del negocio. Seguir los pasos del método de A/B testing te ayudará para reportar si una iniciativa es o no exitosa. Te recomendamos asesorarte con expertos para manejar adecuadamente los datos y sobre todo generar métricas que puedan abrir la conversación de cómo mejorar las iniciativas. Y así, finalmente, poder calcular un valor como retorno de inversión con una consideración de errores robusta.

Platica con nosotros y contáctanos en ventas@datlas.mx o en nuestro sitio web mediante el marketplace: https://www.datlas.mx/marketplace/

Fuentes:

E-commerce: Digitalización de anaqueles y analítica de datos

A inicios de abril del 2020, en pleno comienzo de la pandemia mundial del COVID-19 escribimos una columna introductoria al tema de comercio electrónico donde establecimos un plan muy sencillo para iniciar tu e-commerce, atendiendo las típicas dudas de inicio como ¿es mejor usar un canal existente o crear el mío? ¿cuál plataforma es la más indicada? Y ¿Dónde queda la analítica? Te invitamos a echarle un vistazo si no has tenido oportunidad, porque justo el día de hoy estaremos profundizando en este tema para dar consejos más puntuales respecto a la digitalización de los anaqueles y la recolección de datos dentro de estas aplicaciones.

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El hilo conductor de la columna de hoy será el caso de uno de nuestros clientes, Patricio, que el año pasado decidió llevar su negocio físico al mundo digital. Un negocio familiar con varias sucursales a lo largo de Nuevo León y con un reconocimiento de marca en toda la zona norte del país. El reto en ese momento era ¿cómo continuar con el crecimiento que había tenido durante los últimos años? y el entonces nuevo director general puso la mira en el canal digital. Siendo así comenzamos la aventura. El gran problema de inicio es que los emprendedores o negocios creen que incursionar en el mundo digital es tan sencillo como subir una foto a sus redes sociales, o incluso están en una posición tan cómoda en términos de recursos que destinan un presupuesto directamente a la ejecución sin haber realizado una planeación adecuada. La digitalización de los anaqueles trae consigo un esfuerzo equivalente a montar una nueva sucursal física, aunque con sus retos particulares. Así que el viaje comenzó con la planeación.

Planeación

Existen distintas metodologías para planeación estratégica y gestión de proyectos. En nuestro caso, como se han dado cuenta, preferimos las metodologías agiles. Trabajando con Patricio no fue la excepción. Nos sentamos un día y planteamos los requisitos necesarios para poder generar un producto mínimo viable (MVP por sus siglas en inglés) de la tienda en línea. Las características que tomamos en cuenta para plantear esta primera fase, que denominamos prueba de concepto, fueron: productos, ticket promedio esperado e incentivos de compra, cobertura geográfica inicial y el grupo de control para prueba.

Al hablar de productos es importante destacar que este era un negocio en marcha, con un catalogo de más de 500 SKUs por lo que hacer una selección de productos inicial para digitalizar nuestro anaquel es importante. En este caso decidimos catalogar el top 10 de productos más vendidos. Otro factor clave en la digitalización de anaqueles es precisamente la presentación. Todo esto incluye detalles como: las fotografías, las descripciones de cada producto, así como detalles de logística, entrega, etc. Pero en este caso no vamos a profundizar tanto en los accionables operativos. Una vez definidos los productos pasamos a establecer un ticket promedio y un incentivo de compra, esta parte es crucial para nosotros ya que es la manera en la que el cliente obtiene un retorno “inmediato”. Si bien este retorno no es propiamente un ingreso marginal, lo que buscamos con esto es la validación en el mercado, es decir, probar que hay apetito por los productos y que existe un mercado dispuesto a consumir por medio de este nuevo canal en el que estamos incursionando. En este caso, por ejemplo, establecimos dar un incentivo de envío gratis a aquellas personas cuyo ticket promedio fuera de $300 MXN o más. Para el tema de cobertura geográfica se definió iniciar con el municipio de Monterrey, que era la zona más conocida y con mayor control para Pato y su equipo. Finalmente, se definió un grupo de control, es decir, un grupo de personas con las que pudiéramos tener un contacto más directo durante esta primera fase de validación para poder obtener retroalimentación acerca de todo el viaje del usuario y establecer, desde inicio, las adecuaciones o mejoras necesarias para poder asegurar la satisfacción del cliente a lo largo de su experiencia de compra por medio de este nuevo canal digital.

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Ahora bien, todos estos detalles de la planeación abonan directamente a responder las preguntas planteadas en la entrada anterior acerca de la selección del canal y la plataforma especifica. Muchos negocios encuentran que sus soluciones pertenecen a un nicho tan especifico de mercado que prefieren montar su propio canal digital, en lugar de adherirse a uno existente. De igual forma, hay empresas que se decantan por una cierta plataforma de e-commerce ya que les agrada más la interfaz con la que pueden gestionar su catálogo, hacer cambios, activar incentivos de compra, etc. Es aquí en donde radica realmente la importancia de la planeación ante un proyecto de comercio electrónico.

De prueba de concepto a prueba piloto

La siguiente “parada” del viaje fue denominada prueba piloto. Básicamente tomamos la tienda en su modo MVP y fuimos escalando. El primer paso natural fue incluir nuevos productos o SKUs, pasando de 10 a más 300 productos de una semana a otra. Pero lo más interesante en esta fase fue integrar las sucursales, los puntos de venta físicos, que ya tenia el negocio como puntos de entrega y recolección de los productos adquiridos por medio de la tienda en línea. ¿Suena familiar el pick & go? Justo fue esa misma lógica la que tomamos para validar en esta segunda etapa. Sin duda las circunstancias de cuarentena y distanciamiento hoy hacen más necesaria y lógica una opción de este estilo, pero en aquellas condiciones era necesario validarlo y lo logramos de forma exitosa.

Asimismo, en esta etapa entramos al tema de analítica de datos. Sin duda desde la fase inicial de MVP establecimos los puntos de contacto de los clientes a lo largo de todo el viaje de compra y los datos que serían necesarios y posibles de recolectar de ellos para poder realizar la transacción de forma satisfactoria. En la fase anterior estábamos trabajando con un grupo de control, poca muestra y contacto directo, pero llegados a este punto se abrió un poco más el panorama y empezamos a registrar transacciones de manera más abundante. Siendo así fue necesario adentrarnos en esta recolección de datos para poder establecer algunas iniciativas de analítica.

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Uno de los ejemplos que incluso mencionamos en la columna anterior es la parte de análisis de categorías. Tomando este caso lo que hicimos fue, establecer dentro del escalamiento del catalogo de productos las categorías que iban a regir el orden de dicho catálogo, es decir, si fuera ropa seria algo así como: ropa de hombre, ropa de mujer, ropa de niños, ropa de bebe. De la misma manera establecimos alrededor de 5 categorías para los productos del negocio de Patricio, de tal suerte que podíamos tener lectura desde la plataforma de e-commerce y Google analytics, sobre el tráfico de personas que estaba viendo e interactuando dentro de cada categoría, así como la cantidad de transacciones de productos que pertenecían a esa misma categoría. Con todo esto, fuimos capaces de descifrar cuales eran las categorías más “importantes” para los clientes en línea y se generaron mejoras como: posicionamiento dentro del anaquel en digital, mejores incentivos de compra, recomendaciones o sugerencias dentro de esa categoría, etc.

Lanzamiento oficial, expansión y gestión continua

Finalmente, ya teníamos una tienda en línea funcional, con un catalogo de productos robusto, un anaquel digital atractivo y un sistema de recolección de datos capaz de generar analíticos e inteligencia accionable para capitalización directa sobre ventas. Llegados a este punto las actividades claves fueron ampliar la cobertura geográfica de servicio, es decir, integrar entregas en nuevos municipios, estados, etc. Y comenzar a gestionar la creación del CRM (Customer Relationship Manager, por sus siglas en inglés). Este último punto resulta ser clave para el crecimiento del negocio en línea ya que, haciendo la analogía con el mundo físico, el CRM es lo que te permite conocer a tu cliente y entender detalles como ¿de dónde vino? ¿qué ha comprado? ¿con qué frecuencia? Etc. Detalles que al final del día son importantes para generar estrategias de recomendación, descuentos o incluso nuevos lanzamientos. Pero de momento no tocaremos el tema ya que justo tendremos una columna completa especialmente dedicada a la construcción y gestión de CRM muy pronto, mantente atento para que no te la pierdas.

Finalmente, si estas incursionando en el mundo digital o ya estas dentro de él no olvides que tenemos el Data Playbook Vol. II una guía para construir una estrategia de big data para tu negocio. ¡Obtenlo completamente GRATIS en nuestro Marketplace!

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Un plan para iniciar en E-commerce en tiempos de cuarentena (E-commerce, Podcasts, entre otros) – Datlas Research

Otra semana más de cuarentena, pensamos que podemos demorar un mes en que todo el tema de distanciamiento social nos juegue. O dos, o tres. Mientras tanto las reglas del libre mercado y oferta-demanda comienzan a cobrar más fuerza. Los denominados “brick – mortars” y las marcas de modas han quedado perplejas ante el efecto dominó de la pandemia en sus estados financieros. Primero las contracciones en las bolsas de valores, luego las empresas, los empleos y finalmente las carteras y el abasto familiar de las personas. Pero ¿Esta es la realidad de todas las industrias? ¿Hay excepciones? ¿Habrá un canal más adecuado?

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En la nueva economía que nos espera probablemente se cumplan los principios de “Darwin”, nos referimos a la selección natural. Si vinculamos esta lógica al efecto de la pandemia en la economía podemos poner atención en la importancia que están tomando los canales digitales, la cantidad de emprendedores y empresas que hoy, con urgencia, quieren sumarse a un canal digital y los cambios de hábito en el nuevo consumidor.

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¿Quién lideró la transformación digital en tu compañía?                                             A) Director(a) General ; B) Director(a) de Tecnologías; C) COVID-19

En esta columna  hablaremos sobre cómo los canales digitales, particularmente en “e-commerce” se han destacado entre otros canales de venta por la casi carente necesidad de interacción social en sus transacciones. Daremos algunas ideas para tomarte más enserio los negocios en línea y cómo el análisis de datos te puede ayudar a llegar a las metas de forma más rápida.

Destacados

A continuación, inspirados en el reporte de Stackline que contrasta la variación de categorías transaccionadas por canales “e-commerce” de Marzo 2020 contra Marzo 2019 presentamos algunos resultados interesantes.

A continuación el nombre de la categoría acompañada de la cifra de variación en %.

Top 20 de categorías con más crecimientos durante COVID-19

  1. Guantes desechables +670%
  2. Máquinas de Pan +652%
  3. Medicionas para la tos o resfríado +535%
  4. Sopas +397%
  5. Granos y arroz seco +386%
  6. Comida empacada +377%
  7. Copas de frutas +326%
  8. Equipo para entrenamiento (pesas) +307%
  9. Leche y crema +279%
  10. Insumos de limpieza para trastes +275%
  11. Toallas de papel +264%
  12. Jabón de manos y sanitizador + 262%
  13. Pasta +249%
  14. Vegetales +238%
  15. Harina +238%
  16. Toallas faciales +235%
  17. Medicina para alergias +232%
  18. Salud para la mujer +215%
  19. Cereal +214%
  20. Generadores de poder +210%

Top 20 de categorías con mayor caída durante COVID19

  1. Maletas y equipaje -77%
  2. Maletines -77%
  3. Cámaras -64%
  4. Trajes de baño para hombres -64%
  5. Ropa de novia -63%
  6. Ropa formal de hombres -62%
  7. Trajes de baño para mujeres -59%
  8. Playeras de neopreno para agua -59%
  9. Zapatos atléticos para hombre -59%
  10. Bolsas de gimnasio -57%
  11. Mochilas -56%
  12. Equipo de buceo -56%
  13. Trajes de baño para niñas -55%
  14. Equipamiento para béisbol -55%
  15. Artículos para fiestas y reuniones -55%
  16. Equipo de protección para motociclismo -55%
  17. Bolsas para cámaras -54%
  18. Vestidos y trajes para dama -53%
  19. Botas para mujer -51%
  20. Bastidores de carga para autos -51%

Más ejemplos del reporte completo de Stackline:

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Atributos importantes

No sólo se trata de arrancar una tienda porque conozco a X o Y persona que me puede proveer a buen precio cierto producto. Al menos hay que dedicarle un par de días a la ideación y sobre todo a las selecciones técnicas.

¿Me conviene más subirme a un canal existente o crear el mío?

La respuesta es depende. Si tienes una marca con reconocimiento local o nacional vale la pena hacer tu propia apuesta. Una marca de juguetes muy conocida en Estados Unidos “Toys R Us” tomó la decisión de depender de Amazon como su canal principal digital. Durante un tiempo tenían ciertas primicias y exclusividades para algunas categorías. Conforme Amazon subió su dominio en la arena comercial, tanto físico y digital, fueron integrando competidores y proveedores directos de juguetes. De pronto Toys R Us cayó en ventas en canales digitales y hace un par de meses quebró. Hay que tomar en cuenta que una marca puede diversificar su presencia digital, por lo tanto tendrá que planear qué reglas define en canales físicos, en canales digitales y en canales de terceros.

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Por otro lado si eres un nuevo entrante es recomendable sumarte a canales como Mercado Libre, Amazon, Ebay, Linio, entre otros que podrán educarte un poco en la dinámica del negocio en línea, conectarte con pasarelas de pagos importantes así como protegerte de los contracargos.

¿Cuál plataforma es la indicada para iniciar si quiero hacerlo por mi cuenta?

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Hay que entender que hay distintos roles en el e-commerce. Hay jugadores que solamente juegan en la arena digital. Algunos híbridos, es decir, lo que catalogues en lo digital tiene potencial de que termine en un anaquel físico. Otros preparados para exportar, otro responsables de la logística e inventarios. En toda esta mezcla la recomendación sería atender los puntos de la venta que más están en tu control y con base a esto escoger la plataforma.

  • Adquirir insumos o productos a bajo precio (En tu control)
  • Importarlos o prepararlos para revender (Usa terceros)
  • Preciar, catalogar y promocionar en canales digitales (En tu control)
  • Entregas y logística (Usa terceros)
  • Atención al cliente (En tu control)
  • Reseñas y calificaciones (Usa terceros)
  • Devoluciones (Usa terceros)
  • Pasarelas de pagos y protección de contracargos (Usa terceros)

Con una ecuación como esta podrías tener el potencial de vender productos marginando cerca de 50%-60% dependiendo la capacidad de descuento por volumen que obtengas. Si te gusta esta propuesta de valor te resultará interesante explorar plataformas como: Ecwid, Shopify y/o Magento.

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Y la analítica ¿Dónde? ¿Cuándo?

Una tienda física tiene más de 14 puntos de recolección de datos. Estos postulados los hacemos en nuestras conferencias tratando de sensibilizar a las y los dueños de negocios acerca de como pueden capitalizar datos. En el mundo virtual hay una infinidad de puntos dependiendo las herramientas que utilices. Algunos journeys son:

  • Análisis de datos para seleccionar las categorías que conviene vender. Te recomendamos revisar la página https://camelcamelcamel.com/
  • Análisis de facebook ads y promocionales en tus publicaciones para ver qué segmento de audiencia tiene más enganche con tus post
  • Google analytics cuando nuestro cliente visita la página web podemos conocer su demografía, gustos, preferencias, comportamiento en el sitio web y desarrollar mejoras
  • En el catálogo de los productos que ofreces, podrías monitorear en tu plataforma como shopify o ecwid qué precios son los que mejor tracción tienen en tus productos
  • En el momento de entrega ¿Qué proveedor de logística tarda menos? ¿Cuál te cobra menos?
  • Entre otros…

Te invitamos a conocer nuestro caso de análisis de e-commerce en este vínculo:

Reflexión final

Durante el resto del año, tal como lo hemos comentado en nuestros webinars, continuará siendo una temporada dura en el sentido económico. Hay que continuar buscando nuevas tácticas para mantener a flote nuestros negocios y nuevas líneas de ingreso. El e-commerce es una buena opción, tomará un tiempo en aprender, pero una vez dominado sin lugar a duda será una habilidad digital que te servirá toda la vida.

Por nuestra parte, desde Datlas, recuerda que estamos aqui para aportarle ese granito de arena con la analítica para que tus operaciones sean eficientes, detectes y reacciones rápidamente a nuevas líneas de ingreso y no pierdas dinero en el intento.

Hasta aqui la columna de hoy, te invitamos a escuchar nuestro podcast “Café de datos” para continuar aprendiendo de analítica. Recuerda compartir y difundir este blog con tus colegas que seguramente han tenido ganas de abrir una tienda, pero no se han atrevido.

Equipo Datlas

-Keep it weird –

 

 

 

 

Nuevas formas de “ubicarse”

 

La ciencia de la cartográfica ha existido desde hace siglos; la creación del primer mapa la tierra es una cuestión polémica y difícil de acertar. La cartografía también se ha mantenido en una evolución constante que viene atada a los avances tecnológicos y a un mejor conocimiento de nuestra tierra. Aun y con nuestra tecnología avanzada contemporánea, siguen existiendo obstáculos en la manera en la que decidimos representar nuestras ubicaciones geográficas (direcciones o apartados) de una manera eficiente, precisa, y compatible. En este post se hablará un poco de cómo ha evolucionado en tiempos recientes este concepto de nombrar tal representación abstracta.

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Se estima que un 75% de la población global (eso sería aproximadamente unas 4 billones de personas) no cuenta con una dirección física o apartado. Los apartados son una herramienta esencial para el desarrollo económico; sin poseer uno se puede batallar en temas desde recibir mercancía a obtener documentos de identidad y ser atendido por una ambulancia. Aun teniendo un apartado para tu domicilio existen muchos problemáticas asociadas a nuestro uso actual de direcciones geográficas. Sí no fuera por la tecnología GPS y nuestros ubicuos smartphones el repartidor de pizzas o el chofer de Uber batallarían mucho más para encontrar nuestras ubicaciones, las empresas de e-commerce o de food delivery perderían mucho más tiempo y dinero tratando de encontrar a clientes, etc. Primero que todo, existen infinidad de nombres de calles, colonias, edificios, etc. que se repiten aun y estando dentro de la misma zona de la ciudad. También hay situaciones donde los números exteriores no siguen un orden cronológico racional. Donde dos casas comparten la misma dirección, o una colonia que se llama de tres maneras distintas y sus fronteras son diferentes en distintos mapas, etc. Para sumar al problema, al enviar y recibir correspondencia internacionalmente los estándares y convenciones sobre la nomenclatura correcta pueda variar mucho entre países, idiomas y sistema de escritura. Podríamos asumir que las coordenadas GPS de latitud y longitud serían la solución al problema, pero se ha mostrado que el uso de ellas cotidiano por el ciudadano promedio no se ha adoptado ya que se vuelve demasiado exhaustivo escribir un número de 18 dígitos que no va a ser fácil de recordar y es nos suena demasiado ambiguo. Hace más de un siglo, durante 1874 se estableció la UPU (Unión Postal Universal) para tratar de estandarizar a escala global estos conceptos de direcciones geográficas. Hoy en día la UPU forma parte de la ONU y sigue tratando de administrar temas relacionados al mismo problema histórico. Hasta hace solo algunos pocos años atrás los esfuerzos por crear un sistema global que estandarice y facilite datos de representación geográfica habían fracasado. Las coordenadas de GPS fueron reducidas a un código alfanumérico de 10 dígitos antes (el Natural Area Coding System o Universal Address) pero esta solución fracaso probablemente por la mismas razones que nunca adoptamos las coordenadas GPS; reducir los dígitos un poco no era suficiente para desencadenar una adopción masiva globalmente.

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La buena noticia es que esto al fin parece estar cambiando con el adviento de nuevas herramientas. Por ejemplo, what3words es una empresa que ha dividido la tierra en 57 trillones de cuadros de 3 por 3 metros y asignado a cada uno de estos una dirección o apartada que consiste de tres palabras (al día de la publicación de este post ya integra 26 idiomas de los cuales puedes elegir que se muestre tu dirección). Cada de los lenguajes usados para asignar nombres a los 57 trillones de cuadros en la tierra usa una lista 25,000 palabras. La empresa describe que las principales ventajas de usar tres palabras para representar tu ubicación son la memorabilidad, la fácil detección de errores, la naturaleza libre de ambigüedad de las palabras para usos no técnicos y el uso mediante acceso de voz. A pesar de lo sencillo que es recordar tres palabras no ambiguas en tu lengua natal y el evitar tener que llenar tantos campos al dar tu dirección, otra ventaja notable de la herramienta es que la ubicación geográfica representada (el cuadro de 3 por 3 metros) no es ni algo muy grande ni muy chico; es mucho menos chico y ambiguo que lo que representaría una coordenada de longitud y latitud, y lo suficientemente pequeño para tener una dirección separada de otras recamaras en tu domicilio.

palabras
Journal of Psychology, 1957

 

La primera vez que escuche sobre esta herramienta, en el 2016, no entendía a profundidad el impac

to y beneficio que algo que parece tan sencillo como what3words podría llegar a traer. Fue después de familiarizarme con testimonios de algunos de los más de 600 clientes que what3words actualmente presume que llegue a entender el enorme potencial que esto podría traer. Clientes de what3words van desde las oficinas postales de países enteros como: Yibuti, Mongolia, y Costa de Marfil, y Tuvalu, hasta hoteles boutique en el campo y empresas manufactureras de automóviles como Mercedes-Benz (quien anunció hace poco que sus coches serían los primeros en integrar what3words dentro de su sistema de navegación).

bote
what3words

Claro que también existen críticas en contra de what3words: no sé puede descartar que esta sigue haciendo una empresa privada con control de esta información y su software no es abierto (aunque ofrecen el servicio a individuos y sociedades sin fines de lucro sin costo, solo cobran a empresas privadas). Vale la pena también checar what3fucks, pero no lo recomendaría para ordenar tu pizza.

Fuentes:

2 meses usando Alexa de Amazon en México y esto te podemos contar….

¿Qué tal? esperamos que se encuentre muy bien descansando este puente. Les queremos compartir que en el equipo llevamos 2 meses usando el asistente de Amazon, Alexa en Datlas (que es la bocina que aparece en la foto del encabezado) en México.

**También revisa nuestro #blog más nuevo de Alexa https://blogdatlas.wordpress.com/2017/09/28/como-hablar-con-internet-amazon-alexa-novedades-y-preguntas-frecuentes/ **

Recalcamos en MX porque el sistema actualmente está diseñado para usarse sólo en Estados Unidos, Reino Unido y Alemania… pero, como para todo, hay formas creativas de hacer que funcione por acá.

¿Qué es Alexa y por qué Amazon hace esto?

En la caja dice: “Es un servicio de voz basado en la nube que siempre se está haciendo más inteligente”. – Eso es cierto, claro siempre y cuándo le ayudes.

Amazon, siendo una tienda de e-commerce (retail en línea) desarrolla mejores estrategias entendiendo la dinámica del consumidor. Y qué mejor forma de hacerlo que colocando un “captador” de información sobre su día a día en cada una de las oficinas y casas de sus clientes. Amazon hizo Alexa para tener más datos de todos nosotros… y lo está logrando en un concepto ganar-ganar.

¿Cómo funciona?

La propuesta de valor de Amazon sobre su interfaz de voz dice: “Sólo pregunta y Alexa te dará información, reproducirá tu música, te leerá las noticias, programará alarmas, controlará tus aparatos inteligentes y más”. – Esto también es verdad, es como un control universal para tu vida, smartphones y casa; siempre y cuándo tenga acceso y los dispositivos sean compatibles- .

Alexa es un ecosistema, algo similar a un centro de entretenimiento al que le conectas todos tus aparatos… pero en este caso son apps, sistemas digitales y objetos inteligentes (IoT). El flujo es demasiado intuitivo, como cuando descargas una app a tu smartphone. Y finalmente dentro de lo más llamativo, te permite tener una conversación en lenguaje natural con lo que integres al sistema.

A diferencia del smartphone, con Alexa, en lugar de apps tiene “skills” que puedes consultar aqui para saber qué tipo de conexiones puedes hacer con tus aparatos. Un reciente análisis nos dice aproximadamente qué tipo de Skills han desarrollado en su marketplace.

Alexa_SkillStore_Datlas

Pero…. ¿Funciona en México?

La duda de muchos latinos interesados querer usarlo es saber si se puede usar Alexa en el país o en equipo.. como nosotros en Datlas. Luego te pasa como algunas apps en Android o Itunes que intentas descargar pero te sale la nota de “Este servicio no está disponible para tu región”.

Si logras conseguir uno de estos en Estados Unidos y lo quieres usar en tu país hay algunos tips que te sugerimos para que funcione.

  • Dar de alta tu cuenta anunciando que eres de México o el país latino de tu procedencia
  • Ingresar el código postal más próximo a tu residencia. No te va a dejar hacerlo en un inicio, pero una ves que das de alta la cuenta puedes modificarlo.
  • La validación final es que bajes la “skill” de Uber y te asegures que tu dirección está bien asociada, de esta manera pedirás un Uber y si funciona, ¡lo lograste!

Top 5: Las mejores Skills en Amazon que sí funcionan en LATAM

  1. Uber – Simple y elegante pide un Uber a Alexa sin necesidad de abrir una app o usar tus manos.
  2. Web Analytics – ¿Tienes una página web? Conecta tu cuenta de google analytics con este sistema y te comentará tus últimos datos de tu webpage.
  3. Fitbit – (Requieres tener un aparto Fitbit) Un animador sobre tu monitoreo de pasos diarios.
  4. Twitter – Si eres twittero y te interesa escuchar noticias, trending topics o tus últimos retweets Alexa te hace el favor de narrartelos.
  5. BigML – Este es un sistema más avanzado, de hecho la razón por la que nos hicimos de un Alexa en Datlas. Conecta a la plataforma de análisis de Datos BigML tus modelos para poder formular conversaciones que generen pronósticos.

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En Resumen

Sistemas de voz como Alexa llegaron para quedarse. El futuro está en la integración de más sistemas a ecosistemas como este.

Si antes desarrollabas un producto y pensabas, ¿Requiere una webpage? seguido de ¿Requiere una app? ahora también será ¿Requiere una “skill” en Alexa?

Estos sistemas se pueden usar en México con una serie de ajustes, sin duda algunos no están tropicalizados y tienen sus limitantes, pero será cuestión de poco tiempo para que liberen las siguientes etapas. Esto también está impulsado con proyectos como Alexa Fund que premian con dinero y reconocimiento a equipos que estén desarrollando para este sistema.

Nosotros desde Datlas seguiremos aprendiendo más de estos sistemas para en un futuro conectar nuestros análisis a estas plataformas.

Imagínate poder analizar el mercado en tu colonia desde la comodidad de tu casa en cuestión de segundos. Bueno eso es lo que sigue…

Además te invitamos a revisar una entrevista de todos estos detalles en esta liga

Cierre y para fans

Con esto cerramos el blog de hoy, esperamos que te haya gustado y si estás pensando en comprar un Alexa pregúntanos tus dudas, por ejemplo como porqué no habla español. También comparte con tus amigos “hackers” para que decidan hacerse de uno lo más pronto posible.

No te pierdas de este video:

Alexa_Zelda Automation_Datlas.png

-Keep it weird-

Equipo Datlas