Data Analysis per ottimizzare gli e-commerce

La Data Analysis fa parte della scienza dei dati e consiste nell’attività di raccogliere, pulire, organizzare e trasformare i dati. Lo scopo di tale attività di analisi consiste nell’estrarne dei pattern, così da poter supportare decisione strategiche aziendali.
In pratica, la data analysis si riferisce alle attività svolte sui dati a disposizione di una azienda, al fine di fornire elementi per prendere decisioni aziendali. La raccolta di tali dati però, consente anche l’automatizzare alcuni processi.
Stiamo perciò parlando di una sorta di potenziamento dei knowledge management system.

Anche gli e-commerce, come tutte le altre attività aziendali, possono ovviamente trarre beneficio dal data analysis, ma ne possono trarre con maggiore forza benefici e aspetti positivi. Ciò per due ragioni principali.
La prima consiste nel fatto che i dati che riguardano un e-commerce sono di per sé dati strutturati, cioè dati già standardizzati e “ordinati”, come ad esempio i dati che riguardano i prodotti, sono già sotto-organizzati al loro interno con tag inerenti la categoria prodotto, le dimensioni, il prezzo e così via.
Il secondo motivo consiste invece, nel fatto che l’e-commerce nasce e muore online, nel senso che tutto il flusso fisiologico aziendale è quasi tutto online. L’utente infatti esegue l’ordine online, poi l’ordine viene lavorato e inviato al gestionale. Pertanto, moltissime informazioni nascono di per sé in modo automatizzato già online, come dati strutturati per l’appunto.

Come raccogliere i dati

La prima attività da fare è quella di assicurarsi di raccogliere i dati in modo strutturato, completo e organizzato, in modo da crearsi uno storico, anche nel caso in cui non si abbia necessità sin da subito di utilizzare tutti i dati che vengono raccolti.

Al fine della raccolta dati, per un e-commerce, sarebbe ottimale raccogliere due tipologie di dati:

uno storico dei dati presenti nel gestionale, sia per i dati di input (come le info sugli ordini) che di output (come le info prodotto).
uno storico dei dati inerenti i comportamenti degli utenti sul sito (come ad esempio i dati sul carrello abbandonato), tramite gli strumenti afferenti il Google Tag Manager.

Tali dati, nella loro storicità, andrebbero raccolti e ne andrebbe fatto storage in un database a parte rispetto a gestionale ed e-commerce. Ciò anche al fine di ordinarli e organizzarli in un modo più ottimizzato e razionalizzato.

Analizzare i dati

Dopo aver raccolto e organizzato i dati presenti e storici del nostro e-commerce, dovremo naturalmente analizzarli, al fine di estrarne informazioni utili all’azienda. Lo scopo sarà perciò quello di trovare dei pattern, cioè dei nessi causa-effetto all’interno di questa grande mole di dati.

Per fare ciò, occorre che uno sviluppatore crei, partendo da tali dati, dei grafici e dei data frame, cioè organizzi i dati e lo faccia anche secondo delle serie storiche.
Aver raccolto i dati in grafici e data frame, consente ai membri dell’azienda, di poter prendere delle decisioni consapevoli, su ogni fase del flusso di acquisto e del flusso aziendale.

Analizzare i dati con l’AI

La data analysis su un e-commerce oggi può essere particolarmente performante, utilizzando l’intelligenza artificiale, e nello specifico, sistemi di Large Language Model (LLM) come ad esempio ChatGPT.

Si utilizzano cioè, come “motore” dell’AI, LLM molto potenti che hanno una operatività generica e quindi possono operare in tantissime circostanze. Su tali LLM si sviluppa un RAG (Retrieval-Augmented Generation), cioè un software che crea elementi di supporto all’LLM, come ad esempio un database permanente, che gli LLM generalmente non hanno. E infine si fa lavorare LLM sul nostro database, in modo specifico e ottimizzato per il nostro caso d’uso.

Esempi di decisioni sui dati

Ecco di seguito alcuni esempi, di decisione che possono essere prese sulla base della di una data analysis effettuata per ottimizzare un e-commerce.

Collaborative filtering. Vengono cioè mostrati agli utenti, prodotti che secondo i pattern, è più probabile che quel determinato utente possa acquistare.
Analizzando i dati delle campagne di marketing, è possibile identificare quali canali generano il maggior traffico e le conversioni.
Identificare i prodotti più venduti, quelli con il più alto tasso di conversione e quelli che potrebbero beneficiare di promozioni speciali.
Analizzando i dati relativi al carrello abbandonato, è possibile identificare le cause principali. Forse i costi di spedizione sono troppo alti, o il processo di pagamento è complicato.

Conclusioni

Se sei interessato anche solo ad una consulenza su come l’analisi dei dati, possa aiutare la tua azienda, puoi contattarci tramite form a questa pagina.