En los últimos años, la venta online ha crecido de manera exponencial, transformando la manera en la que las empresas conectan con sus clientes. Es por eso que el sector del e-commerce se ha vuelto altamente competitivo y ha hecho necesaria una buena estrategia de análisis de datos para obtener resultados.
El beneficio más importante de esta estrategia de negocio digital es llegar a conocer el comportamiento de los consumidores. De esta manera, las empresas pueden anticipar necesidades, personalizar experiencias y tomar decisiones que impulsen su crecimiento y su rentabilidad. A continuación, te contamos más sobre este tema:
¿Cuáles son los Datos Clave que se deben Analizar en Plataformas de E-commerce?
A la hora de extraer datos en una plataforma de e-commerce, es importante saber cuáles nos interesan más de cara a obtener la información más relevante. Estos son algunos de ellos:
- Comportamiento del usuario
Conocer cómo se comporta el usuario permite revelar patrones fundamentales de navegación digital. Con un buen análisis podemos saber cuánto tiempo permanecen las personas que visitan tu comercio electrónico, los clics que hacen, qué ruta de navegación siguen o qué secciones visitan más.
- Métricas de conversión
Una métrica de conversión es como un medidor del pulso de tu negocio digital. Indica aspectos clave como la tasa de abandono del carrito de compra, las ventas que se completan o el valor medio que gastan los clientes en tu web. Estos datos se obtienen con mayor precisión con herramientas de raspado web.
- Análisis de tráfico
Tus visitas pueden llegar al optimizar seo en tu web, a través del algoritmo del motor de búsqueda con palabras clave (generalmente Google), o con estrategias de paid media (anuncios pagados). Del mismo modo, pueden provenir de diferentes países o incluso de dispositivos diferentes como móviles, tablets u ordenadores de sobremesa.
- Rendimiento de productos
El rendimiento de productos va más allá de las ventas. Engloba también conceptos como el volumen de negocio, las devoluciones que se solicitan, cómo te valoran los usuarios o el margen de beneficio que obtienes al vender cada ítem. Sabiendo estos datos, se puede mejorar la oferta comercial con mayor facilidad.
¿Cómo utilizar Octoparse para el análisis de datos de comercio electrónico?
Es un hecho que muchas plataformas de comercio electrónico tienen su propio back-end de datos, lo que solemos llamar datos nativos. Pero si desea realizar análisis exhaustivos y aventajar a la competencia, herramientas como Octoparse serán un aliado indispensable. Todo ello sin conocimientos de programación y accediendo a los datos en muy poco tiempo.
Combinando los datos nativos de las plataformas de comercio electrónico con herramientas profesionales de web scraping, podemos rastrear los precios de nuestros competidores, analizar tendencias avanzadas de consumo y optimizar nuestra estrategia de ventas hasta el siguiente nivel.
Método 1: Utilizar plantillas prediseñadas de recopilación de datos
El equipo de Octoparse ha creado de antemano varias plantillas directamente utilizables para diversos escenarios en el comercio electrónico, aquí utilizamos MercadoLibre Detalles Scraper como ejemplo para recopilar información introduciendo la URL de la página de detalles del producto. En la última versión, es posible introducir URLs por lotes e importar tareas Octoparse existentes para su posterior recopilación.
https://www.octoparse.es/template/mercadolibre-detalles-scraper
En este caso, introducimos varias URL para la recopilación:
Método 2: Crear un crawler personalizado
Si ya está familiarizado con el funcionamiento de Octoparse, la tarea personalizada será una forma más flexible de recopilar.
¿Desea recoger la lista de productos URL introducida en el cuadro de búsqueda en la página principal del software, y haga clic en Empezar.
Seleccione Auto-detectar para realizar el reconocimiento automático de la estructura de la página.
Cuando haya terminado, compruebe si hay errores en las secciones de la caja, aquí hemos hecho cambios en la cabecera del formulario.
Compruebe si hay algún error en el flujo de trabajo, confirme que la configuración es correcta y, a continuación, comience a recopilar y exportar datos.
Nota: Al configurar la tarea puede tener ciertos ajustes para AJAX para hacer que el comportamiento del rastreador se acerque más a la operación humana, reduciendo así la posibilidad de ser bloqueado por el sitio web.
Además de MercadoLibre, existen muchas otras plataformas electrónicas que pueden multiplexar estos dos métodos de recogida de datos. Por ejemplo, Amazon, Shopify, Etsy, Wallapop y etc.
Shopify es una de las plataformas de e-commerce más conocidas y utilizadas debido a su sencillez y herramientas clave para la mayoría de negocios electrónicos. Cuenta con Shopify Analytics, una herramienta nativa que proporciona una visión general de las métricas clave, informes y vistas en vivo.
Al combinar los datos nativos de Shopify con una herramienta de web scraping profesional potenciamos el resultado y el conocimiento del e-commerce en cuestión. Nos permite seguir los precios de la competencia, analizar tendencias de consumo avanzadas y optimizar nuestra estrategia de ventas, llevándola al siguiente nivel.
Análisis y tratamiento de datos de seguimiento
- Integración de datos: Integrar datos de distintas fuentes (por ejemplo, datos de ventas, datos de comportamiento de los usuarios, datos de inventario) en una plataforma unificada.
- Limpieza de datos: Garantizar la calidad de los datos y eliminar el ruido y los valores atípicos.
- Análisis de datos: extraer información de los datos mediante análisis estadísticos y aprendizaje automático.
- Visualización de datos: Transformación de datos complejos en gráficos y cuadros de mando fáciles de entender.
- Apoyo a la toma de decisiones: desarrollo de estrategias de optimización basadas en análisis y seguimiento continuo de los resultados.
Mediante la combinación de herramientas (por ejemplo, Python, Tableau) y métodos (por ejemplo, análisis descriptivo, modelización predictiva), las plataformas de comercio electrónico pueden:
- Profundizar en el conocimiento de los comportamientos de los usuarios: descubrir sus preferencias y puntos débiles a partir de los datos.
- formular estrategias precisas: adoptar un marketing diferenciado para los distintos grupos de usuarios.
- optimizar continuamente las operaciones: a través de la monitorización de datos y la iteración, mejorar continuamente las tasas de conversión y la satisfacción de los usuarios.
En este caso, el análisis de datos ayudó a la plataforma de comercio electrónico a descubrir información clave sobre el comportamiento de los usuarios y a mejorar significativamente las métricas de negocio mediante un marketing de precisión y la optimización de las páginas. Aquí es exactamente donde reside el valor fundamental de la toma de decisiones basada en datos.
Resumen
Sabemos que un buen comienzo es la mitad de la batalla. Por eso es aún más importante elegir buenas herramientas.
Así que empecemos por la recopilación de datos.
Convetir datos de sitios web en Excel, CSV, Google Sheets y base de datos directamente.
Scrapear datos fácilmente con funciones de Auto-Detectar, sin codificación.
Plantillas de crawler preestablecidas para sitios web populares para obtener datos en clics.
Nunca se bloquee con proxies IP y API avanzada.
Servicio en la Nube para programar la recopilación de datos en cualquier momento que desee.
