Business Intelligence per l’e-commerce: tutto quello che Google Analytics fa fatica a dirti
E' passato un po' di tempo da quando ho scritto questo articolo.
Il mondo del digital è sempre in evoluzione e potresti trovare delle informazioni non più aggiornate.
Questo post è tratto da una presentazione svolta il 20 Dicembre 2014 in occasione del Convegno GT tenuta con Stefano Guerra con il supporto del team di FiloBlu.
Per vedere la presentazione completa puoi cliccare questo link oppure scorri fino in fondo il post, dove ho inserito l'embed della presentazione.
Google Analytics è uno strumento fantastico per l'analisi dei dati e-commerce ma potrebbe non essere sufficiente ad avere una vista completa del business e quindi a rispondere a tutte le domande che emergono durante la normale gestione di un e-commerce.
Anche se con Universal Analytics è possibile arricchire i dati di user experience con altri dati di dettaglio, l'utilizzo della sola piattaforma di big G potrebbe limitare l'orizzonte dell'analisi dei dati.
Quali potrebbero essere le domande a cui Google Analytics non è in grado di darti una (semplice) risposta?
Di seguito qualche esempio nell'ambito dell'e-commerce di abbigliamento:
- Qual è la percentuale di ordini con spedizione gratuita del mese di Maggio?
- Quanto pesano le vendite di prodotti in saldo rispetto a quelli a prezzo pieno?
- Quando devo riordinare della merce per evitare che il prodotto vada "out of stock"?
- Quali sono le taglie più vendute di T-shirt dell'ultima collezione?
- Qual è il tasso di reso per country delle principali categorie merceologiche?
Per dare queste risposte, nasce quindi l'esigenza di avvalersi di uno strumento di Business Intelligence che possa in qualche modo dare risposte veloci e complete.
Image credit http://www.everyonemakesdecisions.com/comic/7
Che cos'è la Business Intelligence?
Spesso si tende a "marchiare" la Business Intelligence come un aspetto puramente tecnologico, ma nella realtà un progetto di BI si compone di tre parti che non posso prescindere l'una dall'altra:
- un insieme di processi aziendali per raccogliere dati ed analizzare informazioni strategiche;
- una tecnologia utilizzata utile per realizzare i processi ed immagazzinare le informazioni;
- le informazioni risultanti (sia visuali che no) necessarie per la consultazione efficace ed efficiente dei dati.
[Tweet "I tre componenti della Business Intelligence: processi, tecnologia e informazioni (visuali)"]
Ecco un esempio pratico che può rendere bene l'idea: ovvero il collezionamento dei dati relativi ai resi.
Per quanto riguarda i processi aziendali in questo esempio ce ne sono due:
- Il primo è quello di raccolta del dato: nel caso in cui sia anche il customer care a ricevere le richieste di reso, il team dovrà registrare i dati dei resi con una codifica particolare per le causali (“codice 1 = taglia errata”, “codice 2 = difettato”, “codice 3 = non funzionante”, ecc.)
- Il secondo è quello di analisi: ogni 2 mesi il team di Business Analysis dovrà eseguire la review dei dati di resi e definendo delle azioni al board per limitare il fenomeno.
Per quanto riguarda la tecnologia: i dati dei resi devono essere memorizzati in un tool non meglio identificato di BI e trasmessi con cadenza periodica (meglio se giornaliera) in un formato dati che dovrà essere completo, facilmente interpretabile e privo di errori.
Le informazioni infine sono di due livelli:
1- Le informazioni dei dati sui resi da memorizzare come input, ovvero:
|
Nome campo
|
Descrizione
|
Esempio Valore
|
|---|---|---|
| ID_reso | Identificativo del reso | R12345 |
| ID_ordine | Identificativo dell'ordine a cui fa riferimento il reso | O12345 |
| ID_prodotto | Identificativo del prodotto reso | SKU12345 |
| Value | Valore del prodotto reso, che sarà da rimborsare al cliente | 14,50 |
| Currency | Valuta del reso, meglio se in notazione ISO standard | EUR |
| Date | Date in cui è stato effettuato il reso | Prodotto |
| Reason | Motivazione del reso | Colore errato |
| Refund_type | Tipologia di rimborso richiesto: potrebbe essere un cambio prodotto, un accredito di un "coupon" da riutilizzare nel sito o il rimborso | Refund |
| ID_customer | Identificativo del cliente che ha effettuato il reso | C34567 |
| Return_cost | Il costo di spedizione del reso | 5,90 |
| ... | ... | ... |
2- Le informazioni sui dati come output che deve fornire il tool di Business Intelligence in termini di report, come ad esempio:
- l'impatto dei resi sul totale del numero degli ordini;
- il valore dei resi sul totale del numero degli ordini;
- la percentuale di resi per country;
[Tweet "La business Intelligence nell'-e-commerce: l'esempio del reso"]
Qual'è lo scopo primario di un tool di Business Intelligence per l'e-commerce?
La sfida principale del tool di business intelligence è quello di raccogliere le diverse fonti di dati eterogenee provenienti dai diversi strumenti che detengono le informazioni. Questi differenti strumenti vengono normalmente gestiti come "silos isolati" che fanno generalmente capo a dipartimenti o funzioni aziendali diverse: la prima vera sfida, quindi è quello di farli comunicare tra loro integrandone i dati.
Lo step successivo, una volta che i vasi sono comunicanti, è quello di fare in modo che i dati siano visualizzati per una veloce interpretazione per tutte le funzioni aziendali.
[Tweet "Qual'è lo scopo primario di un tool di business Intelligence? Integrare e visualizzare BENE dati eterogenei"]
Quali sono le fasi per l'implementazione di un tool di BI ?
Le fasi per l'introduzione di un tool di Business Intelligence in un business online sono principalmente 3:
- Database Analysis: l'analisi dei dati da integrare per costruire una cosiddetta "nuvola" di dati utili e integrati;
- Dashboard Analysis: l'analisi ed implementazioni di dashboard perfette e "ready-to-use" per il management ed il team di lavoro;
- Analysis and Reporting: Creazione di un sistema in grado di costruire delle viste complete e di ambienti di analisi per poter prendere decisioni in modo semplice e veloce.
[Tweet "Quali sono le fasi per l'introduzione di un tool di Business Intelligence?"]
Che tool di Business Intelligence per l'e-commerce utilizzare?
Tool di business intelligence ce ne sono per tutte le tasche, quelli che mi sento di consigliarvi sono:
- Tableau;
- QlikView;
- RjMetrics;
- Microsoft Excel Professional, ebbene sì con Microsoft Excel e Power Pivot si possono fare ottime cose se siete in situazioni di "low budget" :-)
[Tweet "Che tool di Business Intelligence per l'e-commerce utilizzare? @tableau @qlikview o @rjmetrics"]
Qui di seguito potete vedere il Magic Quadrant di Gartner che può aiutarvi nella scelta.
E per finire la presentazione :-)
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