Como aproveitar as soluções de tecnologia para a tomada de decisões orientada por dados

Dados, análises e inteligência de negócios são tópicos comuns no mundo dos negócios. Empresas de todos os setores, incluindo comércio eletrônico, estão investindo fortemente em novas tecnologias relacionadas à coleta e uso de dados.

Isso ocorre porque a tomada de decisões baseada em dados é mais importante do que nunca para as empresas de comércio eletrônico, pois elas procuram entender seu público, tomar decisões comerciais táticas e ficar à frente dos concorrentes.

No entanto, embora a maioria das empresas esteja ciente da importância de aproveitar os dados para os insights de negócios que eles podem fornecer, muitas lutam com as práticas recomendadas sobre o uso de dados para informar os resultados de negócios.

Nesta postagem, estamos compartilhando alguns dos desafios que as empresas de comércio eletrônico enfrentam com dados, como a combinação certa de estratégias e soluções de tecnologia pode ajudar a fornecer insights necessários e exemplos de como os comerciantes do BigCommerce estão usando soluções de dados e insights para impulsionar seus negócios.

O desafio:muitos dados, insights insuficientes

De acordo com um relatório da Forrester chamado “Data Literacy Matters”, 90% dos tomadores de decisão globais de dados e análises estão se concentrando em priorizar insights de dados na tomada de decisões de negócios. O mesmo relatório indica que 91% das organizações relatam que lutam para melhorar o uso de dados para insights de negócios.

As empresas estão mais ansiosas do que nunca para fazer investimentos em dados e reconhecer sua importância. No entanto, muitos ainda lutam para transformar seus dados em insights – e esses insights em ações.

Na verdade, a Forrester afirma que entre 60% e 73% de todos os dados dentro das corporações não são utilizados. Além disso, os dados da Statista identificam que 25% das empresas estão lutando com muitos dados.

É aqui que as soluções de tecnologia podem ajudá-lo a construir um negócio orientado a dados.

Soluções tecnológicas que podem ajudar você a tomar decisões baseadas em dados

Utilizar a combinação certa de soluções de dados é uma das maneiras pelas quais os comerciantes podem gerar insights que lhes permitem tomar decisões baseadas em dados e criar experiências de clientes que ajudam seus negócios a crescer.

1. Armazéns de dados.

Um data warehouse é um repositório central ou catálogo de dados integrados, geralmente de várias fontes. Uma arquitetura de armazenamento de dados forte pode fornecer pontos de dados valiosos a uma empresa.

Não são apenas grandes empresas que podem usar data warehouses para coletar informações relevantes para seus negócios. As ferramentas de data warehouse podem funcionar com empresas de todos os tamanhos. Embora o termo “armazém” lembre um local físico, muitas ferramentas estão disponíveis na nuvem, tornando-as ideais para dimensionar para o tamanho que você precisa.

O Google BigQuery é um ótimo exemplo de armazenamento de dados com o qual o BigCommerce criou uma integração nativa para comerciantes nos planos Pro e Enterprise.

O Google BigQuery funciona em conjunto com o Google Cloud Storage. É um data warehouse totalmente gerenciado no serviço web RESTful que oferece um local escalável e econômico para armazenar seus dados. Eles também têm uma camada freemium generosa e uma interface de usuário fácil de usar, que torna a ferramenta acessível a um grupo mais amplo de usuários.

2. Soluções de inteligência de negócios.

O armazenamento de dados faz parte da inteligência de negócios. Então, qual é a diferença entre um data warehouse e uma solução de business intelligence? Essencialmente, os data warehouses são ferramentas que ajudam a armazenar os dados, enquanto as soluções de business intelligence ajudam a analisar os dados de maneiras concretas para apoiar a tomada de decisões e a previsão orientadas por dados.

Essas ferramentas podem ajudá-lo a pegar a abundância de dados que você tem e visualizá-los em painéis que fazem sentido para suas várias equipes. Veja alguns exemplos dessas ferramentas:

• O Google Data Studio é uma ferramenta de visualização de dados que oferece à sua equipe algumas maneiras eficientes de analisar seus dados. Tem a vantagem de ser gratuito e totalmente integrado ao Google BigQuery. Além disso, os comerciantes do BigCommerce podem aproveitar os relatórios pré-criados para começar a usar o Google Data Studio.
  
• O Tableau se descreve como um software de visualização de dados com o objetivo de ajudar qualquer pessoa a entender seus dados.
  
• O Microsoft Power BI é líder do setor no campo de soluções de business intelligence. Executada pela Microsoft, a solução oferece visualizações interativas de dados com painéis fáceis de entender.

3. Plataformas de dados do cliente.

Os clientes de hoje raramente visitam uma loja, fazem uma compra e seguem sua vida. Eles pesquisam e compram em vários sites e plataformas antes de tomar uma decisão. Acompanhar a jornada do cliente omnichannel é onde as plataformas de dados do cliente entram.

As plataformas de dados do cliente, ou CDPs, coletam dados para criar perfis de clientes que podem ajudar a informar os esforços de marketing. Eles trabalham capturando informações à medida que os clientes se movem em cada ponto de contato e agregam os dados para que possam ser usados ​​por outros sistemas de inteligência de negócios.

Os CDPs podem ajudar sua empresa a evitar silos de dados, garantindo que suas equipes saibam quem são seus clientes, como eles compram e o que os motiva. Quanto melhor você conhecer seus clientes e suas necessidades, melhor poderá comercializar para eles e resolver seus problemas.

Segment é um exemplo de CDP que se integra a outras ferramentas de business intelligence, além da plataforma BigCommerce, e permite unificar a visão de seus clientes em todos os produtos e canais.

4. Personalização.

As soluções de personalização permitem que as empresas façam a transição de uma estratégia de marketing de um para muitos clientes para uma abordagem de um para um. Com soluções de personalização, você pode oferecer experiências personalizadas para cada comprador por meio de conteúdo dinâmico, recomendações de produtos, descontos e ofertas e muito mais. Aqui estão alguns exemplos de soluções de personalização no ecossistema de parceiros BigCommerce:

• Limespot
• Nosto
• Constructor.io
• Rendimento dinâmico

5. Análise.

Entender como seus clientes se comportam on-line pode fornecer informações importantes sobre o que está funcionando e o que não está em seu site de comércio eletrônico. Em sua forma mais básica, análise refere-se à análise computacional sistemática de dados, que pode ser usada para medir métricas na web, marketing, pesquisa e vendas.

Aqui estão alguns exemplos de soluções de análise no ecossistema de parceiros BigCommerce:

• PayHelm
• Glew.io
• DynamicView
• Google Analytics 
• Trendalytics 

BigCommerce fornece uma plataforma aberta para dados

Os tipos de soluções de dados acima têm algo em comum:eles dependem um do outro para funcionar. A inteligência de negócios não é algo realizado por uma ferramenta, mas por um sistema trabalhando em conjunto para coletar, armazenar e analisar dados em insights acionáveis. O compartilhamento de dados entre sistemas é uma parte importante disso.

A chave para aproveitar o poder dos dados é a comunicação. Ou seja:comunicação entre ferramentas de dados. Não adianta coletar e armazenar dados se você não puder analisá-los. E não faz sentido analisá-lo se não for visualizável de uma maneira significativa para suas equipes.

É por isso que na BigCommerce, adotamos uma filosofia de abertura, para que você tenha controle sobre seus dados e possa usar as soluções que terão o maior impacto em seus negócios - gostamos de chamar isso de nosso Big Soluções de dados abertos.

Big Open Data Solutions é um conjunto completo de produtos com soluções de dados de parceiros nativas e de última geração que oferecem aos comerciantes a capacidade de agregar, analisar, entender e usar dados de lojas on-line para obter informações sobre o cliente comportamento para melhorar a tomada de decisões e melhorar o desempenho do negócio.

Como os clientes do BigCommerce estão tomando decisões baseadas em dados  

Aqui estão alguns exemplos de como os comerciantes do BigCommerce estão aproveitando nossas soluções de Big Open Data para gerar insights e tomar decisões.

1. Origem 

A Origin, uma marca de vestuário e nutrição que fabrica seus produtos artesanalmente nas montanhas do Maine, vem otimizando sua pilha de tecnologia para acompanhar o crescimento do canal. Especificamente, a empresa aproveitou a integração do BigQuery e os relatórios pré-criados do Data Studio para harmonizar os dados do consumidor de várias fontes como parte de sua estratégia omnicanal abrangente.

"A integração do BigQuery do BigCommerce nos permitiu fornecer dados limpos e acionáveis, evitando relatórios manuais (suscetíveis a erros) para tomar melhores decisões para os negócios. Foi fundamental para unificar nossos dados e fornecer os insights necessários para fazer os investimentos certos”, Sid Martin, analista de sistemas da Origin.

2. Garrett Wade

Para Garrett Wade, um dos principais fornecedores de ferramentas finas de marcenaria e ferramentas manuais para o jardim, a integração do BigCommerce com o BigQuery foi “mudança de jogo” para os analistas da empresa.

Essa integração com o BigQuery permitiu que a empresa começasse a analisar dados reais e precisos desde o primeiro dia. A empresa relatou gastar muito pouco tempo limpando e normalizando os dados. Além disso, eles puderam utilizar os dados para verificar a precisão do ambiente de teste antes do nosso lançamento. Isso também permitiu que a empresa desenvolvesse relatórios verificados imediatamente; assim, criando o espaço que a equipe de desenvolvimento realmente precisa para fazer o trabalho de relatório mais difícil.

Ser capaz de analisar o desempenho e o comportamento dos compradores e gerar relatórios detalhados no Tableau a partir de um único local não é apenas eficiente para a equipe de desenvolvimento de duas pessoas da empresa, mas também econômico.

“Quando estávamos avaliando a mudança para o BigCommerce como nosso provedor de plataforma, a integração com o Google BigQuery não estava no topo da árvore de decisão, mas depois de usá-lo por vários meses, posso dizer honestamente que isso recurso confirmou que fizemos a escolha certa com BigCommerce. Eu recomendo”, afirmou John Chan, analista de planejamento de estoque e inteligência de negócios da Garrett Wade Company.

3. Golfe feminino avançado

Fore Ladies Golf, uma empresa de propriedade de mulheres comprometida em fornecer roupas de golfe de alta qualidade para mulheres golfistas, foi lançada com sucesso no BigCommerce em 2018. No entanto, a proprietária Jessica Benzing rapidamente percebeu que precisava de uma solução para relatórios e análises para criar uma estratégia mais orientada a dados para seus negócios.

Voltando-se para Glew, Jessica conseguiu entender o que estava funcionando, o que não estava e o que ela precisava fazer para continuar a crescer. Com Glew, ela tem uma visão de seus principais KPIs para analisar campanhas de Facebook e Google Ads; um relatório sobre o estoque para ajudar a gerenciar o orçamento e garantir níveis de estoque consistentes; e dados de segmentação de clientes para executar campanhas direcionadas para seus clientes VIP, compradores com desconto e muito mais.

Resumo importante 

Sabemos que os dados têm poder. À medida que os consumidores exigem experiências mais personalizadas do comércio eletrônico, compram de maneira mais omnicanal e geralmente recorrem cada vez mais ao comércio eletrônico para suas compras, a necessidade de coletar e entender os dados está crescendo.

Ter uma plataforma de comércio eletrônico que suporte sua estratégia orientada por dados será crucial. Na BigCommerce, acreditamos que o SaaS aberto é o futuro – e os dados são uma parte importante disso. Ser capaz de escolher as soluções de dados de armazenamento a análises que melhor suportam suas metas de inteligência de negócios e permitir que elas se comuniquem facilmente umas com as outras fará toda a diferença no aprimoramento de uma estratégia de dados simplificada.