{"id":262955,"date":"2022-12-21T11:11:00","date_gmt":"2022-12-21T08:11:00","guid":{"rendered":"https:\/\/inform.click\/big-data-haciendolo-grande-para-las-tendencias-de-comercio-electronico\/"},"modified":"2022-12-21T11:30:00","modified_gmt":"2022-12-21T08:30:00","slug":"big-data-haciendolo-grande-para-las-tendencias-de-comercio-electronico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/inform.click\/es\/big-data-haciendolo-grande-para-las-tendencias-de-comercio-electronico\/","title":{"rendered":"Big Data: haci\u00e9ndolo \u00abGRANDE\u00bb para las tendencias de comercio electr\u00f3nico"},"content":{"rendered":"<p>\n  Sabemos que hay mucho revuelo en Internet y exageraci\u00f3n social con respecto al futuro de Big Data en el comercio electr\u00f3nico, pero \u00bfqu\u00e9 es exactamente?\n<\/p>\n<p>\n  Entonces, antes de analizar las tendencias de comercio electr\u00f3nico para 2019, primero echemos un vistazo a las cinco cosas importantes que debe saber sobre Big Data.\n<\/p>\n<p>\n  1 \u00bfQu\u00e9 es?\n<\/p>\n<p>\n  En pocas palabras, Big Data se refiere a grandes conjuntos de datos que se revisan computacionalmente para revelar patrones y tendencias relevantes para un determinado aspecto de los datos. No se requiere una cantidad m\u00ednima de datos para que se clasifique como Big Data, siempre que haya suficientes ganchos para obtener conclusiones s\u00f3lidas.\n<\/p>\n<p>\n  Tener una mejor comprensi\u00f3n de las diferentes facetas del Big Data a trav\u00e9s de 8V:\n<\/p>\n<h3>\n  2 \u00bfC\u00f3mo acceder a Big Data?<br \/>\n<\/h3>\n<p>\n  Big Data est\u00e1 disponible en un n\u00famero interminable de lugares y no muestra signos de detenerse. Hoy en d\u00eda, una simple b\u00fasqueda en Google le permite encontrar un dep\u00f3sito de datos para casi todo. Muchos de nosotros no somos conscientes de la cantidad de datos que ya est\u00e1n disponibles para su acceso y an\u00e1lisis.\n<\/p>\n<p>\n  Pero, si quiere probar suerte, hay seis formas en las que puede usar Big Data en el comercio electr\u00f3nico y acceder a estos datos:\n<\/p>\n<p>\n  a) Extracci\u00f3n de datos\n<\/p>\n<p>\n  Antes de que suceda algo, se necesitan datos m\u00ednimos. Esto se puede lograr de varias maneras, pero generalmente a trav\u00e9s de una llamada API al servicio web de una empresa.\n<\/p>\n<p>\n  b) Almacenamiento de datos\n<\/p>\n<p>\n  El mayor desaf\u00edo con la gesti\u00f3n de Big Data es \u00ab\u00bfC\u00f3mo ordenarlo\u00bb?\n<\/p>\n<p>\n  Depender\u00e1 \u00fanicamente del presupuesto y la experiencia de la persona responsable de configurar el almacenamiento de datos, ya que la mayor\u00eda de los proveedores necesitan algunos conocimientos de codificaci\u00f3n para implementar. Un proveedor confiable siempre debe brindarle un lugar seguro y sencillo para almacenar y consultar sus datos.\n<\/p>\n<p>\n  c) Limpieza de datos\n<\/p>\n<p>\n  Nos guste o no, los conjuntos de datos vienen en varias formas y tama\u00f1os. Antes de que pueda pensar en c\u00f3mo almacenar datos, aseg\u00farese de que los datos est\u00e9n en un formato limpio y aceptable.\n<\/p>\n<p>\n  d) Miner\u00eda de datos\n<\/p>\n<p>\n  \u00bfHas o\u00eddo hablar de la \u00abMiner\u00eda de datos\u00bb?\n<\/p>\n<p>\n  \u00abNO\u00bb? No te preocupes, te tengo cubierto. La miner\u00eda de datos es el proceso de descubrir informaci\u00f3n dentro de una base de datos. El objetivo de esto es suponer y tomar decisiones basadas en la moneda de datos mantenida.\n<\/p>\n<p>\n  e) An\u00e1lisis de datos\n<\/p>\n<p>\n  Una vez que se han recopilado todos los datos, es necesario analizarlos para buscar algunos patrones y tendencias interesantes. Un buen analista de datos encontrar\u00e1 algo fuera de lo com\u00fan o algo que ning\u00fan otro analista haya informado a\u00fan.\n<\/p>\n<p>\n  f) Visualizaci\u00f3n de datos\n<\/p>\n<p>\n  Posiblemente, la visualizaci\u00f3n de datos sea el imperativo del Big Data. Esta es la parte que garantiza que todo el trabajo se realice antes y que el resultado sea una visualizaci\u00f3n que idealmente todos puedan entender.\n<\/p>\n<p>\n  Esto se puede hacer con lenguajes de programaci\u00f3n como d3.js, Plot.ly o software como Tableau.\n<\/p>\n<h3>\n  3 \u00bfEs una industria en crecimiento?<br \/>\n<\/h3>\n<p>\n  Con el creciente acceso a Big Data, el volumen creciente de Big Data para el mercado de comercio electr\u00f3nico y las carreras ya no es un elemento sorprendente.\n<\/p>\n<p>\n  Seg\u00fan statista, se prev\u00e9 que el mercado global de big data y an\u00e1lisis de negocios crezca 103 mil millones de d\u00f3lares estadounidenses para 2027, literalmente m\u00e1s del doble del valor del mercado en 2018 con una tasa de crecimiento global compuesta del 13,2%.\n<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/inform.click\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/post-328514-638452f36b7de.webp\" data-rel=\"lightbox\"><img decoding=\"async\" class=\"SDStudio-light-box-enable SDStudio-editor-tools-md-imp\" src=\"https:\/\/inform.click\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/post-328514-638452f36b7de.webp\" alt=\"\" \/><\/a><\/p>\n<p>\n  Adem\u00e1s, con una participaci\u00f3n del 45%, el segmento de software se convertir\u00eda en el gran segmento de mercado de big data para 2027, abriendo una gran cantidad de oportunidades en el campo.\n<\/p>\n<h3>\n  4 \u00bfCu\u00e1l es el valor de mercado relacionado con Big Data?<br \/>\n<\/h3>\n<p>\n  Debes estar pensando \u00bfhay alg\u00fan valor de mercado relacionado con Big Data?\n<\/p>\n<p>\n  En resumen, la respuesta es \u00abS\u00ed\u00bb. El acceso general y el inter\u00e9s en los grandes datos est\u00e1 en aumento. El gr\u00e1fico de tendencias de Google muestra el aumento de la popularidad del t\u00e9rmino de b\u00fasqueda de \u00abBig Data\u00bb entre 2004 y la actualidad.\n<\/p>\n<h3>\n  5 \u00bfCu\u00e1les son las aplicaciones de Big Data?<br \/>\n<\/h3>\n<p>\n  Hay algunos de los siguientes dominios donde Big Data Applications ha revolucionado las convenciones:\n<\/p>\n<ul>\n<li>\n    <strong>Coches<\/strong> sin conductor: el coche sin conductor de Google recopila alrededor de un Gigabyte de datos por segundo. Estos experimentos requieren cada vez m\u00e1s datos para su ejecuci\u00f3n exitosa.\n  <\/li>\n<li>\n    <strong>Entretenimiento<\/strong>: Amazon y Netflix son un ejemplo que utiliza Big Data para hacer recomendaciones de programas y pel\u00edculas para sus usuarios.\n  <\/li>\n<li>\n    <strong>Educaci\u00f3n<\/strong>: la alineaci\u00f3n con la tecnolog\u00eda impulsada por Big Data como una herramienta de aprendizaje en lugar de un enfoque de lectura tradicional ha permitido el aprendizaje de los estudiantes y ha ayudado a los maestros a realizar un seguimiento de su desempe\u00f1o.\n  <\/li>\n<li>\n    <strong>Mercado de comercio electr\u00f3nico<\/strong>: la tecnolog\u00eda Big Data tambi\u00e9n se ha abierto camino en el mercado de comercio electr\u00f3nico. Como ahora, es parte de los procesos comerciales de los vendedores de comercio electr\u00f3nico peque\u00f1os y grandes, lo que les permite lograr sus objetivos de manera m\u00e1s eficiente y r\u00e1pida.\n  <\/li>\n<\/ul>\n<p>\n  Big Data, mayor potencial: rompiendo los desaf\u00edos convencionales\n<\/p>\n<p>\n  Si bien hay muchos beneficios en la adopci\u00f3n de la tecnolog\u00eda Big Data, tambi\u00e9n hay algunas objeciones. Veamos algunos de los obst\u00e1culos que enfrenta el comercio electr\u00f3nico en el camino de la adopci\u00f3n.\n<\/p>\n<ul>\n<li>\n    <strong>Velocidad<\/strong>: la gesti\u00f3n de datos a medida que llegan a una velocidad sin precedentes es una preocupaci\u00f3n alarmante para los vendedores de comercio electr\u00f3nico. El an\u00e1lisis r\u00e1pido y las acciones a tiempo son cruciales para aprovechar todos sus beneficios.\n  <\/li>\n<li>\n    <strong>Volumen<\/strong>: como sugiere el nombre, la integraci\u00f3n de Big Data incluye la recopilaci\u00f3n de grandes vol\u00famenes de datos relevantes de innumerables fuentes. Los vendedores de comercio electr\u00f3nico obtienen estad\u00edsticas relacionadas con el comportamiento del cliente, las redes sociales, la demograf\u00eda y muchos m\u00e1s en la lista.\n  <\/li>\n<\/ul>\n<p>\n  El desaf\u00edo no consiste en recopilar los datos, sino en analizarlos y utilizarlos de manera adecuada.\n<\/p>\n<ul>\n<li>\n    <strong>Complejidad<\/strong>: puede ser dif\u00edcil asociar, combinar, correlacionar e interpretar datos que provienen de diferentes fuentes.\n  <\/li>\n<li>\n    <strong>Variedad<\/strong>: Big Data viene en diferentes formas, desde la base de datos num\u00e9rica tradicional no estructurada hasta documentos estructurados, videos, textos, correos electr\u00f3nicos y m\u00e1s. Los revendedores deben prestar atenci\u00f3n para tomar la decisi\u00f3n comercial correcta y tener en cuenta posibles inconsistencias de datos, como cargas estacionales y m\u00e1ximas.\n  <\/li>\n<\/ul>\n<p>\n  Por desalentador que parezca el viaje, hay una luz al final del t\u00fanel. Y, despu\u00e9s de superar los desaf\u00edos y utilizar Big Data en el comercio electr\u00f3nico en su beneficio, los revendedores pueden lograr un \u00e9xito fenomenal.\n<\/p>\n<p>\n  Big Data, mayor potencial: dando forma al mercado de comercio electr\u00f3nico\n<\/p>\n<p>\n  Los gigantes del comercio electr\u00f3nico como Souq (The New Amazon) han invertido una cantidad enorme en tecnolog\u00eda para crear una experiencia de usuario m\u00e1s personalizada. El an\u00e1lisis de Big Data en el comercio electr\u00f3nico se ha convertido en una bendici\u00f3n para estos minoristas de muchas maneras distintivas:\n<\/p>\n<h5>\n  1 Predicciones de demanda<br \/>\n<\/h5>\n<p>\n  El pron\u00f3stico de la demanda se ha vuelto m\u00e1s crucial que nunca, y las razones son obvias.\n<\/p>\n<p>\n  La inconstancia en la oferta y la demanda se ha vuelto m\u00e1s frecuente.\n<\/p>\n<p>\n  El almacenamiento de inventario siempre ha sido una objeci\u00f3n para los jugadores de comercio electr\u00f3nico. No tienen suficientes existencias y pierden la oportunidad de vender. Se exceden en stock y corren el riesgo de no poder venderlos todos.\n<\/p>\n<p>\n  Entonces, \u00bfc\u00f3mo act\u00faa Big Data como salvador aqu\u00ed?\n<\/p>\n<p>\n  Los revendedores de comercio electr\u00f3nico utilizan an\u00e1lisis predictivos para analizar todos los datos hist\u00f3ricos de ventas, fluctuaciones estacionales y otras tendencias. Incluyen todos los factores que pueden dejar una huella en la demanda, como vacaciones, festivales, cambios clim\u00e1ticos, tendencias pol\u00edticas, modas pasajeras, etc. Y, obviamente, demandas previstas.\n<\/p>\n<p>\n  Tomemos un ejemplo para la temporada de invierno, si se esperan inviernos a la vuelta de la esquina, el cliente se apresurar\u00e1 a comprar sus accesorios de invierno lo antes posible. Si un vendedor en l\u00ednea ha considerado el pron\u00f3stico del tiempo, puede obtener m\u00e1s ganancias vendiendo m\u00e1s ropa de invierno y obtener una ventaja sobre sus competidores.\n<\/p>\n<p>\n  Como complemento, los minoristas pueden rastrear el tr\u00e1fico en su sitio web en tiempo real y pronosticar la tasa de conversi\u00f3n en cualquier momento.\n<\/p>\n<p>\n  \u00bfDe qu\u00e9 otra manera utilizar Big Data para el comercio electr\u00f3nico?\n<\/p>\n<p>\n  S\u00ed, tambi\u00e9n puede predecir tendencias. Puede analizar lo que est\u00e1 zumbando en Internet y en los canales de las redes sociales. El cient\u00edfico de datos puede analizar los anuncios en l\u00ednea para ver lo que otras empresas est\u00e1n tratando de comercializar.\n<\/p>\n<p>\n  Pueden revisar los comentarios sobre un producto en Internet y ver si son positivos, neutrales o negativos. En consecuencia, pueden predecir si la demanda de un producto en particular aumentar\u00e1, disminuir\u00e1 o se mantendr\u00e1 constante.\n<\/p>\n<p>\n  Por ejemplo, una firma de cosm\u00e9ticos lanza al mercado un producto como la crema de limpieza. Los minoristas emplean cient\u00edficos de datos para realizar un an\u00e1lisis exclusivo de las rese\u00f1as del producto en diferentes plataformas sociales y averiguar si son positivas, negativas o neutrales.\n<\/p>\n<h5>\n  2 Experiencia de usuario personalizada<br \/>\n<\/h5>\n<p>\n  Como saben, el espacio del comercio electr\u00f3nico es ferozmente competitivo. Esta competencia da origen a la necesidad de crear una experiencia de compra altamente personalizada para sus clientes.\n<\/p>\n<p>\n  De hecho, el 87 % de los compradores cree que se sienten impulsados \u200b\u200ba comprar m\u00e1s cuando las tiendas en l\u00ednea personalizan su experiencia de compra.\n<\/p>\n<p>\n  A\u00fan as\u00ed, tienes algunas dudas sobre c\u00f3mo funciona la experiencia de compra personalizada, d\u00e9janos entender a trav\u00e9s del siguiente ejemplo.\n<\/p>\n<ul>\n<li>Un comprador fue a un sitio de comercio electr\u00f3nico, agrega un par de zapatos y un jean a su carrito de compras. \u00c9l, sin embargo, no completa la transacci\u00f3n y abandona el carrito por alg\u00fan motivo. Es un cliente habitual del sitio y compra en este sitio con frecuencia, por lo que el sistema entiende que el cliente es valioso.\n  <\/li>\n<\/ul>\n<p>\n  Ahora, el sistema reacciona de inmediato y le ofrece un cup\u00f3n de descuento en la compra del jean y le indica que complete la transacci\u00f3n.\n<\/p>\n<p>\n  Incluso, si el usuario abandona el sitio, podr\u00e1 ver anuncios sobre su historial de compras o b\u00fasquedas en otras p\u00e1ginas web.\n<\/p>\n<h5>\n  3 Precios de \u00abJuega para siempre\u00bb<br \/>\n<\/h5>\n<p>\n  Los precios din\u00e1micos son una nueva forma de atraer clientes al ofrecer productos a valores m\u00e1s flexibles. Muchos minoristas destacados de comercio electr\u00f3nico ahora est\u00e1n practicando precios din\u00e1micos.\n<\/p>\n<p>\n  Los precios flexibles benefician a los sitios de comercio electr\u00f3nico de diferentes maneras:\n<\/p>\n<ul>\n<li>Obtienen una ventaja sobre sus competidores.\n  <\/li>\n<li>Pueden obtener altos ingresos sin perder los m\u00e1rgenes de beneficio.\n  <\/li>\n<li>Pueden revertir m\u00e1s r\u00e1pido a las fluctuaciones en la situaci\u00f3n de la oferta y la demanda.\n  <\/li>\n<li>Pueden administrar f\u00e1cilmente sus modelos de precios.\n  <\/li>\n<li>Proporcionan una experiencia de usuario m\u00e1s personalizada.\n  <\/li>\n<\/ul>\n<p>\n  Los precios din\u00e1micos, cuando van acompa\u00f1ados de algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico, consideran varios elementos para optimizar el precio de un producto en tiempo real. Algunas variables clave son las siguientes:\n<\/p>\n<ul>\n<li>Datos del cliente: datos de comportamiento, datos del dispositivo y datos de ubicaci\u00f3n.\n  <\/li>\n<li>Precios ofrecidos por la competencia.\n  <\/li>\n<li>Demanda del producto.\n  <\/li>\n<li>Suministro de productos.\n  <\/li>\n<li>M\u00e1rgenes de beneficio.\n  <\/li>\n<li>Hora del d\u00eda.\n  <\/li>\n<\/ul>\n<p>\n  Souq (The New Amazon) ha sido el pionero en las dimensiones de precios din\u00e1micos. Seg\u00fan se informa, cambia el precio del producto 2,5 millones de veces al d\u00eda, lo que significa que el precio de cualquier producto cambia cada 10 minutos.\n<\/p>\n<h5>\n  4 Servicio al cliente disparado<br \/>\n<\/h5>\n<p>\n  Lejos de brindar una experiencia personalizada, Big Data Analytics ayuda a los revendedores de comercio electr\u00f3nico a realizar un seguimiento y analizar los comentarios de los clientes en todos los canales.\n<\/p>\n<p>\n  Reciben comentarios de los clientes a trav\u00e9s de diferentes medios, como encuestas de comentarios, SMS, transcripciones de llamadas y chats. Pueden evaluar los comentarios a trav\u00e9s de algoritmos anal\u00edticos para obtener una visi\u00f3n integral del sentimiento del cliente e improvisar en consecuencia.\n<\/p>\n<p>\n  Por ejemplo, si una marca de comercio electr\u00f3nico descubre que muchos de sus clientes est\u00e1n agregando productos a su carrito de compras pero no est\u00e1n pagando, la marca puede analizar los datos recopilados a trav\u00e9s de diferentes canales de comentarios para encontrar la laguna detr\u00e1s de hacerlo.\n<\/p>\n<p>\n  Conclusi\u00f3n\n<\/p>\n<p>\n  El comercio electr\u00f3nico est\u00e1 en auge y gira en torno a la creaci\u00f3n de una mejor experiencia de usuario. Todo gracias al avance en la tecnolog\u00eda Big Data, los minoristas de comercio electr\u00f3nico ahora pueden rastrear cifras en tiempo real, predecir tendencias, pronosticar la demanda y crear una experiencia de cliente altamente personalizada.\n<\/p>\n<p>\n  En esta etapa, si tambi\u00e9n desea aumentar su servicio y multiplicar sus ganancias, todo lo que necesita es la empresa de desarrollo web adecuada. Dada la facilidad con la que opera el comercio electr\u00f3nico ahora, contrate a un desarrollador web ahora y no permita que las pr\u00f3ximas d\u00e9cadas la fuerte ca\u00edda de las tiendas f\u00edsicas tradicionales tenga un impacto en su negocio.\n<\/p>\n<\/p>\n<div id=\"PostUnique_PostSource\" style=\"padding-top: 50px\">\n  Fuente de grabaci\u00f3n: <a target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow\" data-pssr=\"\" href=\"http:\/\/www.instantshift.com\/2019\/10\/18\/big-data-for-ecommerce\/\">instantshift.com<\/a>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Sabemos que hay mucho revuelo en Internet y exageraci\u00f3n social con respecto al futuro de Big Data en el comercio electr\u00f3nico, pero \u00bfqu\u00e9 es exactamente? Entonces, antes de analizar las tendencias de comercio electr\u00f3nico para 2019, primero echemos un vistazo a las cinco cosas importantes que debe saber sobre Big Data. 1. \u00bfQu\u00e9 es? 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