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Captura, transformación y ANÁLISIS DE DATOS para potenciar las ventas E-commerce

Captura, transformación y ANÁLISIS DE DATOS para potenciar las ventas E-commerce

SPEAKERS / PONENTES:
Mauricio López Vanegas - Director de Inteligencia de Usuario en Pragma.
David Botero - Business Intelligence Analyst at Pragma

En esta charla estaremos conversando alrededor de la importancia de capturar datos de usuarios, transformarlos en información y generar acciones que apunten al incremento de ventas en un E-Commerce o negocio online. Además, de algunos casos, cifras y herramientas que potencian dichos análisis en el proceso de venta, en la visión 360 de un usuario, en las métricas, bases de datos, comportamientos, interacciones, etc. Adicional, haremos un demo con un formulario y una newsletter personalizada.

WordPress Medellín

February 25, 2020
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Transcript

  1. Análisis de datos para para
    potenciar ventas

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  2. ¿Qué es ciencia de datos?x
    ‘’Se define La ciencia de datos como un concepto para unificar
    estadísticas, análisis de datos, aprendizaje automático, y sus
    métodos relacionados, a efectos de comprender y analizar los
    fenómenos reales, empleando técnicas y teorías extraídas de muchos
    campos dentro del contexto de las matemáticas, la estadística, la
    ciencia de la información, y la informática.’’
    Entendemos las necesidades de negocio y las personas que son
    responsables de esos negocios para convertirnos en su aliado para
    tomar decisiones importantes basadas en análisis de datos

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  3. cMercado Colombiax
    ● Descriptivos: Retail vende a sus marcas reportes
    alrededor de ventas de sus productos y competidores
    ● Predictivos: Modelos de segmentación, predictivos
    (fuga, recomendación y propensión)
    ● Prescriptivos: Simuladores de crédito
    ● Cognitivos: Sistemas de recomendación a partir de
    búsquedas y procesamiento de lenguaje natural e
    imágenes y sonido
    582 empresas en
    colombia muestran
    el uso de analítca
    por madurez

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  4. cArquitecturax
    1. Entendimiento
    del negocio
    5. Evaluación
    2. Entendimiento
    de los datos
    4.Modelamiento
    3.Preparación de datos
    CRISP-DM
    centrado en
    usuario
    6. Producción
    Datos no
    estructurados
    Datos
    semiestructurada
    Data
    estructurada
    Consulta de datos
    Procesos ETL
    Datos brutos
    Datos agregados
    Científico de datos:
    Modelos e insights
    Business analytics:
    Visualización y KPI
    Data Lake
    Mejoramiento desempeño de ventas del CRM

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  5. Ecosistema
    Aprendizaje no
    supervisado
    Cluster
    Sistemas de
    recomendación
    Marketing
    segmentado
    Segmentación
    de usuarios
    Aprendizaje
    reforzado
    Juegos IA
    Decisiones en
    tiempo real
    Robótica
    Aprendizaje
    de tareas
    CLasificación
    imágenes
    Modelos de fuga
    y propensión
    Fraude y lavado
    de activos
    MACHINE
    LEARNING
    Estimación
    de mercado
    Predicción
    crecimiento de
    población
    Estimación
    esperanza
    de vida
    Pronóstico
    del clima
    Regresión
    Clasificación
    Aprendizaje
    supervisado
    4

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  6. Ahora
    concentrémonos en
    el e-commerce

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  7. Proceso venta de un ecommerce
    Atracción
    SEO-SEM
    Interés
    UX - UI
    Consideración
    UX - Pasarela de
    pagos
    Compra
    Negocio

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  8. Cifras de ecommerce en Colombia

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  9. Cifras de ecommerce en Colombia

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  10. Mejorando resultados
    ¿CÓMO HACEMOS PARA
    AUMENTAR EL TICKET PROMEDIO
    DE LOS USUARIOS Y ASÍ, HACER
    CRECER EL NEGOCIO?

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  11. Visión 360 de usuariox
    Métricas digitales:
    Comportamiento digital y
    de navegación
    Bases de datos
    Comportamiento
    transaccional Comportamiento humano
    Comportamiento
    de estilos de vida
    Interacciones email - SMS
    Afinidades a medios
    CRM - Contact center
    Satisfacción y PQRS

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  12. Métricas digitalesx
    - Google tag manager
    - Google analytics
    - Embudos de conversión
    - Firebase para
    aplicaciones nativas
    - Rastreo de
    comportamiento digital
    - Tealeaf

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  13. Bases de datosx
    - Calidad de datos
    - Modelos descriptivos
    - Modelos predictivos
    - Fuga
    - Propensión a venta cruzada
    - Aumento de valor
    - Modelos recomendación

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  14. Comportamiento humanox
    - Entrevistas a profundidad
    - Grupos focales
    - Observación directa
    - Extrapolación de datos
    - Enriquecimiento de segmentos
    transaccionales

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  15. Interacciones email y SMS
    DEMO PERSONALIZACIÓN DE
    MARKETING

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  16. CRM y Contact Center
    EL CRM no es una herramienta, es la
    estructuración de la información
    unificada de datos de usuario, para
    hacer una correcta gestión del mismo

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  17. Programas de fidelidad vs.
    ecommerce
    Inscripciones con incentivos, campañas
    para capturar datos
    Información transacciones (RFM)

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