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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

El pase de diapositivas requiere JavaScript.

“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

“Quiero poner una tienda en línea” más fácil decirlo que hacerlo. Los 4 errores típicos al iniciar en e-commerce

No es la primera vez que hablamos de comercio electrónico, tiendas en línea e incluso análisis de datos de puntos de venta, pero en esta ocasión queremos centrarnos en los principales errores que cometen los nuevos entrantes al mundo digital ya que, en los últimos meses, aunado al tema de la pandemia, hemos visto un crecimiento importante en individuos y negocios que buscan incursionar con una tienda en línea.  Es importante recordar que ya hemos descrito un plan para iniciar en e-commerce así como un caso de digitalización de anaqueles que tuvimos con uno de nuestros clientes. Si estas iniciando o quieres iniciar en esto del comercio electrónico leer estas 3 columnas evitara que seas uno más de los que se quedó en el intento.

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Error #1: “La tienda en línea es como una tienda física, pero abierta para que todo el mundo pueda comprar”

Sin duda existen algunas cosas similares entre la tienda en línea y la tienda física como, por ejemplo, la necesidad de tener inventarios. Sin embargo, la tienda en línea tiene una característica distintiva que la hace mucho más compleja que la tienda física y es precisamente: la logística. Mientras que en una tienda física estamos acostumbrados a recibir clientes, realizar una labor de ventas, cobrar y descontarlo del inventario, en una tienda en línea se agrega la complejidad de recibir la orden (u ordenes), generar el paquete (en caso de que haya adquirido más de un artículo) y preparar los envíos (porque generalmente mandas varios paquetes en una misma ruta). Asimismo, es importante contemplar que a pesar de técnicamente poder realizar una venta a cualquier individuo del “mundo” hay limitantes geográficas naturales que hacen que el costo de envío sea tan alto que saca de competencia a tu producto de ciertos mercados, es decir, sale más caro el envío que el producto y pues no se vende.

Tienda virtual o tienda física: ¿Cuál es mejor para mi negocio?

Error #2: “El producto se vende solo, simplemente hay que ponerlo a disponibilidad del público”

Muchos nuevos entrantes se concentran más en el logo y nombre de la marca, que de los productos que esta desplegando en el anaquel digital. A diferencia de una tienda física donde tenemos vendedores que interactúan con el cliente cara a cara y pueden realizar una labor de convencimiento o persuasión para generar una compra, en una tienda en línea existe la gran complejidad de que el usuario realiza su “viaje” completamente solo, sin interactuar con otra persona, por lo que se vuelve un arte el hecho de generar puntos de impacto durante ese “viaje” que ayuden a convencerlo. En esta labor se engloban desde las fotografías de los productos, hasta las descripciones exhaustivas de su contenido o elaboración, las recomendaciones de otros usuarios, la calificación que le dan con respecto a los distintos atributos que tiene, etc.

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Error #3: “Tu enfócate en vender, si compra ya la hicimos”

Otro de los grandes tropiezos que hemos visto en negocios o individuos que incursionan en el comercio electrónico es esta concepción de que el viaje del usuario termina cuando este procesa su pago y se completa su compra. Quizá en una concepción de tienda física de hace 15 años este pudiera haber sido el caso más común, pero hoy en día esta comprobado que es mucho más fácil retener a un cliente que ya ha consumido tu producto (siempre y cuando haya tenido una experiencia positiva) que obtener un cliente nuevo. Esto por el simple hecho de que el viaje desde el conocimiento, el interés y finalmente la venta es mucho más largo para alguien completamente nuevo que para alguien que ya inicia en la parte del interés. Es por ello que la relevancia de la recolección de datos, el almacenamiento de información y la analítica avanzada juegan un papel crucial al hablar de comercio electrónico. ¿O apoco Amazon no te ha “leído la mente” con sus sugerencias justo en el momento indicado?

How to Maximize E-Commerce Sales with Online Reviews • ECN | E-Commerce  Nation

 Error #4: “No se ocupa publicidad, nada más compártelo en redes”

Este es un error que va de la mano del #2, creer que el producto se vende solo gesta esta idea equivocada de que no hace falta publicidad dado que ya está en el mundo digital y por ende es de tan “fácil” acceso que lo único que se necesita es un par de buenas intenciones y compartirlo en las redes sociales de los 4 miembros del equipo.  Desafortunadamente vivimos en la era digital, la facilidad con la que alguien puede encontrar tu tienda es la misma facilidad con la que pueden encontrar a otros 300 proveedores de ese mismo producto, no solo a tus compatriotas sino incluso a oferentes extranjeros que manejan distintos precios o incluso productos complementarios que hacen que su oferta de valor sea más competitiva que la tuya. Todo esto sin mencionar que esos otros competidores que si invierten dinero en publicidad obtienen la ventaja de aparecer 30 lugares encima de ti en los buscadores, redes sociales y más.

7 Benefits of Hiring an eCommerce Marketing Agency - Worth of Blog

Finalmente, ¿Cómo evito estos errores?

Muy fácil: tómatelo enserio. Emprender una tienda en línea es un proyecto igual de complejo que cualquier otro y se debe tomar con esa seriedad para poder realizar una buena planeación y por consecuencia una ejecución coherente. Hablando específicamente de los errores mencionados podemos sugerir algunos accionables

Error #1: Se realista, delimita tu alcance geográfico de tal forma que simplifiques al máximo tu actividad logística. Por lo menos al inicio y planea una ruta de escalamiento que te permita controlar el crecimiento del negocio y llevarlo al siguiente nivel de manera ordenada. Asimismo, es importante evaluar el hecho de realizar la logística de manera propietaria o tercerizar el servicio, poniendo en la balanza algunas ventajas y desventajas de ambas resoluciones.

Error #2: Diseño centrado en el usuario. Ponte en los zapatos de tu consumidor y realiza el viaje de punto a punto dentro de tu tienda en línea, inspecciona cada detalle como si jugaras al “abogado del diablo”, esto te ayudará a anticiparte a algunas posibles quejas o razones por las que la gente pudiera abandonar tu tienda y a pulir cada detalle de la experiencia para asegurar una mayor probabilidad de conversión (venta).

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Error #3: Genera un motor de inteligencia. La mayoría de las plataformas integradoras de comercio electrónico tienen una sección de analíticos que arroja algunos datos e indicadores interesantes de manera agregada, pero existe la posibilidad de que puedas personalizar algunos de estos reportes o incluso consultar y descargar los datos de forma que tú mismo realices análisis o visualizaciones para seguimiento y control. No es fácil, pero existen expertos en la materia con los que puedes colaborar.

Error #4: Genera un plan de marketing. Aunque sea con pocos recursos, pero debes tener en cuenta el perfil del cliente al que te quieres dirigir, ubicarlo geográficamente y también dentro del mundo digital para poder enfocar campañas que hagan valer la inversión que vas a tener que realizar, sobre todo si son pocos los recursos, hay que sacarles el mayor provecho. Nota importante: el perfil inicial de cliente que tu definas podrá cambiar, es parte de lo que los datos (que mencionamos anteriormente) te van a ayudar a profundizar.

Así que ya lo sabes, si estas batallando o de plano estas por iniciar y quieres evitarte el dolor de cabeza de lidiar con este tipo de retos, contáctanos, nosotros podemos ayudarte.

@DatlasMX

 

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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@DatlasMX

INCMTY 2017 – 9 platicas que no te puedes perder – Datlas Tips

Qué tal, ya estamos a unos días del megacongreso de emprendimiento e innovación que más grande de Latinoamérica que se lleva a cabo año con año en la ciudad de Monterrey:  INCMTY y en esta columna hemos escogido 9 pláticas que ningún emprendor se debe perder durante este evento.

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Si estás comenzando en el entorno de emprendimiento o ya eres un viejo conocedor de este tipo de eventos debes saber que en México compiten el título del mejor congreso 3 eventos:

Ahora que si eres de los afortunados que va a echarse la vuelta al INCMTY nos gustaría invitarte a de verdad “desquitar” tu entrada al evento. Además del networking, el paseo por la ciudad, el asombro por algunas novedades tecnológicas… es importante recalcar que del evento te vas a llevar muchos aprendizajes por las pláticas y talleres que asistas.

Nos dimos la tarea de evaluar a profundidad la agenda del evento y publicar nuestras 9 recomendaciones de pláticas para  INCMTY 2017. Pensando,principalmente, en mezclar componentes de tendencia como analytics, ecommerce e inteligencia artificial que vienen muy fuerte para México en el siguiente año. Por otro lado también unas pizcas de buen emprendimiento, formación de equipos y escalabilidad.

Aqui nuestra lista, para que la tengas a la mano en tu visita añadimos horarios y lugar.

1. UNDERSTAND THE CUSTOMER JOURNEY WITH FACEBOOK ANALYTICS

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2. E-COMMERCE EN MÉXICO DE VOZ DE FUNDADORES

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3. CUALQUIERA PUEDE DISEÑAR – HUMAN-CENTERED DESIGN WORKSHOP

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4. CÓMO FORMAR EQUIPOS QUE PRODUZCAN RESULTADOS EXPONENCIALES

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5. UN MUST “LA COLABORACIÓN ENTRE STARTUPS-CORPORATIVOS

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6.INTELIGENCIA ARTIFICIAL: EL FUTURO DE LAS VENTAS EN LOS NEGOCIO

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7. TU EMPRESA GRATIS Y EN UN DÍA

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8. DATLAS: BIGDATA PARA CONVERTIR TUS DATOS EN DINERO

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Día: Sábado 18 de Noviembre.

Horario: 13:30 a 14:30

Sede: Tec de MTY Aulas 7 salón 102

Descripción extendida del contenido de la plática en esta liga

9. THE FUTURE OF IMPACT/ CONFERENCIA EN IDIOMA INGLÉS

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Es todo por la columna de hoy esperamos te haya gustado. Usa esta guía para disfrutar del evento y si tienes alguna otra sugerencia de plática para este evento comenta y comparte.

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Saludos

@Thedatlas

-Keep it weird-

 

¿Cómo encontrar la mejor ubicación para tu primera tienda? – Datlas Facts

Así que tienes una gran idea, ahorraste durante un tiempo y estás preparado para convertir ese proyecto en una realidad. Tu siguiente pregunta a resolver es ¿Dónde lo pongo?  que tus amigos de Datlas pueden ayudarte a resolverlo.

En Datlas nos dedicamos a desarrollar plataformas digitales para resolver esta pregunta (Ver nuestro blog: El secreto del éxito de tu negocio: Ubicación, ubicación ubicación…). Y desde un inicio nos pusimos en los zapatos de muchos emprendedores que, como tú, quieren comenzar su patrimonio de negocios.

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Descubrimos que alrededor del proyecto de negocio hay algunas inquietudes a la hora de hacerlo realidad.

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Por ejemplo:

  • ¿Dónde estará?
  • ¿Cómo encontraré la ubicación?
  • ¿Es costoso un estudio de mercado?
  • ¿Puedo hacer un análisis por mi cuenta para encontrar la mejor ubicación?
  • ¿Cómo estar más cerca de mis clientes?

En esta columna queremos compartirte un poco de nuestra receta secreta sobre los factores que tomamos en cuenta al sugerirles a nuestros clientes ubicaciones para su negocio.

 

5 consejos para ubicar tu nueva sucursal

1) El nombre del juego es TRÁFICO; busca que haya buenos generadores¹ cerca de tu ubicación.

  • Descripción: Buscar negocios o establecimientos que tengan visitas masivas de forma recurrente.
    • ejemplo: Escuelas, iglesias, hospitales, centros de oficinas… entre otros.
  • Tip: Fíjate cómo lo hacen los genios de Starbucks que, a pesar de tener una marca lo suficientemente fuerte para ser origen de tráfico, tienen las sucursales en puntos de muy alta visibilidad que los hacen ahorrar millones en marketing como lo hacen otras cafeterías.

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2) No vayas contra corriente; suma fuerza con los tuyos: CENTROS COMERCIALES

  • Descripción: Para algunos negocios, sobre todo los que venden artículos complementarios, estar visibles en la comunidad de marcas que ofrecen centros comerciales les puede traer tráfico y ventas cruzadas.
    • ejemplo: Centros comerciales con tiendas de ropa, centros de comida, cines y tiendas departamentales. Con pasillos amplios que den visibilidad a todos los negocios y con un horario atractivo de apertura.
  • Tip: Islas/kioskos en centros comerciales. Si las islas de venta/reparación de celulares en centros comerciales tuvieran que pagar un local y hacer promoción para atraer clientes probablemente tardarían mucho tiempo en ser efectivos. Es por eso que se posicionan cerca de marcas de ropa como Zara, H&M o Nike que atraen clientes que muy seguramente usan smartphones y pueden usar sus servicios.

 

3) Una pequeña validación cerca de dónde quieres vender no hace daño a nadie. TIENDAS DE PRUEBA AL EXTERIOR

  • Descripción: Antes de definir tu ubicación durante los siguientes 12 meses, puedes ir a varios lugares para validar dónde tendrían mayor tracción tus productos
    • ejemplo: Mercados locales, solicitar permiso a un comercio de ofrecer tus productos por una temporada o rentar un espacio y establecer un local para medir impactos.
  • Tip: En algunas partes de México algunas marcas de maquillaje mandan ejecutivos a vender de puerta en puerta antes de abrir su primera sucursal. Estas visitas permiten sondear el mercado, entender mejor las necesidades de los clientes y conocer los precios que estarían dispuestos a pagar por sus productos.

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4) OBTÉN LA DIRECCIÓN Y ANALÍZALO EN DATLAS

  • Descripción: Conoce Datlas, una plataforma con información de mercado para ubicar tus negocios.
    • ejemplo: Hicimos un caso de investigación de nuestra plataforma que puedes revisar aquí . También un análisis de redes sociales que hemos cargado a la plataforma.
  • Tip: Te dejamos un curso completo con Datlas para que veas lo sencillo e intuitivo que es y la calidad de análisis que puedes obtener de ello.

5) HAZ UNA LISTA DE FUERZAS Y DEBILIDADES, PRIORIZA Y ELIGE

Finalmente, no olvides considerar todas tus capacidades para la decisión final:

  • Presupuesto – ¿Cuánto puedo invertir? ¿A qué negociación puedo llegar con los renteros en la zona que más me conviene?
  • Entorno – ¿Dónde están mis clientes potenciales? ¿Cómo le ha ido a los negocios cercanos? ¿Qué perfiles tienen las personas que transitan diariamente por la zona?
  • Mercado – ¿Niveles socioeconómicos? ¿Competidores? ¿Complementos a mi producto o servicio?
  • Logística – ¿Cómo llegarán mis proveedores? ¿Cómo entregaré mi servicio? ¿Capacidades de estacionamiento? ¿Tiene la infraestructura adecuada, etc?
  • Legal – ¿La zona permite negocios como el que quiero proponer? ¿Ha surgido algún problema legal reciente en la zona? ¿Seguridad, etc.?

“Finalmente que nada te sorprenda… al menos no de una mala manera”

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Esto es todo por la columna de hoy. Si te gustó por favor compártela en tus redes sociales y no olvides buscarnos en nuestra página de Facebook.

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Saludos

-Keep it weird-

 

Ligas de interés:

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