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Entrepôts de données de commerce électronique : quoi, pourquoi et comment

by saber
Entrepôts de données de commerce électronique : quoi, pourquoi et comment


Les commerçants et spécialistes du marketing en ligne ont un énorme avantage sur les détaillants traditionnels : les données.

Lorsque vos acheteurs viennent d’Internet, vous pouvez mesurer presque tous les aspects de vos interactions avec eux. Cependant, cet avantage ne compte pas beaucoup sans un système pour donner un sens à vos données.

de nombreuses entreprises penser Ils ont déjà un bon système en place. Mais ce qu’ils ont vraiment, c’est un réseau de silos. c’est génial avoir Les données; Bien sûr. Mais si vous restez dans ces silos, il n’y a aucun moyen d’obtenir des informations générales.

Lorsque cela se produit, les données ne sont pas déplacées. Il adhère à différentes plateformes comme Shopify, Google Analytics ou Klaviyo. Ou attendez sur des plateformes publicitaires payantes comme Google Ads et Taboola.

Entrez dans l’entrepôt de données de commerce électronique – un système d’entrepôt de données basé sur le cloud qui extrait les données de toutes les sources importantes pour votre entreprise. À partir de là, vous pouvez saisir de nouvelles données dans un seul panneau.

Cela semble intéressant, non ? Est-ce ainsi que cela fonctionne.

Qu’est-ce qu’un entrepôt de données e-commerce ?

un entrepôt de données, dans ce contexte, il s’agit d’un système basé sur le cloud pour collecter, organiser et stocker des informations sur vos clients. Le nom a une sensation de brique et de mortier, mais c’est un concept moderne. “Entrepôt” est un terme approprié. Un entrepôt de données crée un lieu numérique unique où vous pouvez consulter vos informations. Vous pouvez ensuite utiliser ce magasin pour exécuter des analyses, des rapports et mesurer ce qui se passe dans l’entreprise.

Les avantages du stockage de données pour les entreprises de commerce électronique

Pourquoi s’embêter à construire un système qui regroupe toutes vos données en un seul endroit ?

Il y a quelques avantages clés :

Informations plus rapides

L’analyse des données nécessite toujours la collecte de données en premier. Si vous disposez déjà d’un système en place pour collecter et stocker toutes les données pertinentes, vous pouvez exécuter l’analyse quand vous le souhaitez.

Réduire l’effet silo

Vous pouvez avoir des données entrantes provenant d’endroits comme Shopify, Google Analytics et Klaviyo. Les données peuvent toujours se trouver sur des réseaux publicitaires payants comme Facebook, Google et Taboola. Le problème? Vous ne pouvez pas avoir une vue d’ensemble, car ces données sont piégées à l’intérieur de ces systèmes.

Chaque fois que vous essayez de mesurer vos données sur plusieurs canaux, les choses se compliquent. Vos données cloisonnées peuvent être utiles, mais si vous ne pouvez voir qu’une fraction de la vue d’ensemble à la fois, ces données, par définition, ne seront partiellement utile pour vous Un entrepôt de données réduit les douleurs de l’effet de silo et vous aide à visualiser les tendances générales.

Propriété complète des données

Lorsque vous stockez vos données dans des silos, il vous manque une source unique de vérité pour les informations commerciales. Pire encore : à moins que vous ne stockiez vos propres données, vous êtes à la merci de la politique de conservation des données de chaque plateforme sur laquelle vous vous trouvez. S’ils décident de se débarrasser de vos données et que vous ne les avez pas encore, vous n’avez pas de chance.

Avec l’entreposage de données, vous pouvez migrer ces données vers votre propre source de référence. Si jamais vous souhaitez vous y référer pour des modèles prédictifs (tels que des recommandations de produits personnalisées), toutes les données historiques dont vous avez besoin sont prêtes et en attente.

Stockage de données flexible et abordable

Vrai : des coûts initiaux sont associés au stockage des données. Vous configurerez vos propres pipelines pour alimenter en données votre nouvel entrepôt numérique.

Nous avons analysé les chiffres sur les coûts du pipeline de données et avons trouvé :

  • Avec du cru pipelines de données, vous envisagez 15 000 $/an pour la modélisation des données et 10 000 $ pour chaque source de données que vous connectez.
  • Avec externalisé pipelines de données, un fournisseur basé aux États-Unis pourrait vous facturer entre 20 000 $ et 50 000 $ par connecteur, avec gestion interne de projets jusqu’à 1 400 $ par semaine.

Cela ne semble pas être un avantage “abordable”, mais il est possible de réduire ces coûts initiaux avec des pipelines de données gérés. En travaillant avec Supermetrics, par exemple, vous pouvez gérer vos transferts de données quotidiens en quelques clics. Cela augmente la flexibilité et l’abordabilité bien au-delà de ce que vous pourriez espérer obtenir avec des alternatives.

Que peut-on faire avec un entrepôt de données eCommerce ?

Jusqu’ici tout va bien. La gestion de l’entrepôt de données sonne bien. mais vous faites Fabriquer Avec les données ? À quel type de rendement devez-vous vous attendre sur votre investissement ? Explorons les possibilités.

Modélisation des attributions

Un modèle d’attribution signifie que vous “balisez” vos revenus entrants avec sa source appropriée. Vous définissez les règles ici. Attribuez un crédit partiel ou total pour une vente à des points de contact individuels dans votre pipeline de ventes.

En conséquence, vous aurez une mesure plus claire du retour sur investissement interne. Qui fait les ventes ? Quels canaux fournissent les meilleurs résultats ? Pour la plupart des commerces de détail hors ligne, il est presque impossible d’y parvenir. Mais dans un environnement d’entrepôt de données de commerce électronique, ces informations sont inestimables.

analyses prédictives

Dans le commerce électronique, vos analyses prédictives ne consistent pas seulement à deviner les ventes du prochain trimestre. Ils vous aident à créer des recommandations de produits et de contenu réelles et exploitables pour votre segments de clientèle.

UN Étude Forrester 2015 ont constaté que le “score de piste” prédictif était l’un des principaux cas d’utilisation ici. Avec la notation des prospects, vous pouvez exploiter les données pour prédire quels prospects sont les plus susceptibles de devenir des clients. Cela crée un levier marketing immédiat : vous savez qui cibler, où placer votre argent et à quel type de retour sur investissement vous attendre.

Ou prenons un autre exemple : Netflix. Lorsque la société de streaming a créé “House of Cards”, elle ne lançait pas de fléchettes contre le mur. Il a utilisé l’analyse prédictive à travers des données historiques pour déterminer le type de spectacle que les clients avaient déjà montré qu’ils voulaient. Netflix s’est alors contenté de créer cette émission.

Segmentation de la clientèle

C’est un simple fait économique, tel que défini par le principe de Pareto : une petite partie de vos clients est susceptible d’avoir le plus grand impact sur votre résultat net. La segmentation de la clientèle consiste à identifier cet impact et à l’utiliser à votre avantage.

La segmentation de la clientèle s’est généralement concentrée sur des variables traditionnelles, telles que la démographie des clients. Mais un entrepôt de données de commerce électronique ouvre toutes sortes de possibilités. Vous pouvez identifier et différencier les clients en fonction des produits achetés, de la probabilité qu’ils ouvrent vos e-mails et de leur comportement lors d’une visite précédente. Certains points de vente en ligne proposent même des recommandations météorologiques spécifiques basées sur la géolocalisation.

Optimisation des publicités payantes et des dépenses marketing dans les campagnes

Une fois que vous aurez une vue plus précise de vos segments de clientèle, vous aurez des cibles plus précises pour vos publicités payantes. Et avec vos pipelines ingérant des données dans votre entrepôt de données, chaque nouvelle campagne publicitaire se double d’une nouvelle expérience d’apprentissage.

Par exemple, les tests fractionnés A/B vous permettent de cibler différentes variables dans vos campagnes. Cela inclut la sélection du canal publicitaire, la messagerie de haut niveau, le ciblage de l’audience et même la copie spécifique que vous utilisez dans les publicités. S’ils sont correctement acheminés vers votre entrepôt de données, vous aurez les résultats de chaque campagne prêts à être comparés. Qu’est-ce qui fonctionne et qu’est-ce qui ne fonctionne pas ? Maintenant, vous saurez.

Comment démarrer avec votre entrepôt de données de commerce électronique

Lorsque vous serez prêt à démarrer avec votre entrepôt de données de commerce électronique, voici les étapes à suivre. N’allez pas trop loin dans la décision du pipeline avant d’avoir déterminé quelles données vous souhaitez déplacer et où.

1. Définissez les sources de données et les métriques que vous souhaitez déplacer

Avant de choisir une plateforme, vous devez savoir ce que vous devez accomplir. demande toi:

  • Quelles sont les sources de données et les métriques que vous souhaitez déplacer ?
  • Quelles données doivent être déplacées vers l’entrepôt de données ?
  • Comment le transfert de données aidera-t-il votre opération de commerce électronique ?

2. Choisissez la destination de vos données

Ensuite, vous devez décider où vous souhaitez déplacer vos données.

Par exemple, optez-vous pour Supermetrics ? Sous-traitez-vous le travail à un partenaire externe ? Envisagez différentes options d’affichage et d’analyse pour déterminer celle qui conviendra le mieux à votre opération de commerce électronique. Tout commence par votre infrastructure et la bonne plateforme pour vos objectifs.

Mais comment savoir quelle plateforme correspond vraiment à vos besoins ?

  • Trouvez des intégrations qui correspondent aux besoins de votre tableau de bord. Par exemple, Supermetrics permet d’avoir toutes vos données dans un seul entrepôt numérique. Vous pouvez ensuite créer des tableaux de bord dans des outils tels que Google Data Studio, Tableau et Power BI. Supermetrics propose même un connecteur direct de Snowflake à Google Data Studio, aidant à automatiser les flux de données.
  • Trouvez des outils d’automatisation pour un entrepôt basé sur le cloud. Si vous ne pouvez pas automatiser le flux de données, vous faites simplement plus de travail pour vous-même. Les supermétriques, par exemple, peuvent aider à automatiser les transferts de données de commerce électronique vers n’importe quel entrepôt de données basé sur le cloud, tel que Google BigQuery, Snowflake, Azure Synapse Analytics et Amazon Redshift. Voici un exemple de la façon dont une entreprise a automatisé son flux de données vers Google BigQuery.
  • Définissez vos objectifs de stockage de données. Vous devez rechercher une plate-forme qui migre les données vers votre entreprise, en les mettant à jour automatiquement vers un emplacement central que vous pouvez consulter et accéder à tout moment. Cela vous donne un accès continu à des données propres et à jour. Ces données sont maintenant prêtes à alimenter tous les aspects de votre entreprise.

3. Choisissez votre méthode de transfert de données

Enfin, vous devrez améliorer votre méthode de transfert de données. Cela peut se faire via un pipeline géré comme Supermetrics, ou via une connexion API personnalisée maison, ou même une connexion API personnalisée externalisée. Choisissez une méthode qui transfère vos données en toute sécurité et avec un minimum de risques pendant la migration.

Succès du stockage des données

Travaux de stockage de données. Regardez cet exemple de Flying Tiger Copenhagen, une entreprise de vente au détail de plus de 5 000 employés qui avait pour objectif de créer un entrepôt de données évolutif qui faciliterait ses plans de croissance. Ils ont choisi Supermetrics pour BigQuery.

Une fois cette infrastructure en place, l’entreprise a commencé à utiliser les données médiatiques danoises dans toutes ses campagnes. Ils ont immédiatement vu le nouveau potentiel des informations que les données leur fournissaient de manière continue. Ces données ont révélé de nouvelles opportunités pour générer plus des rapports cross-canal pour identifier les efforts marketing qui ont eu le plus d’impact sur les clients potentiels.

Entrepôt de données de commerce électronique : le secret de la vente basée sur les données

Qui peut tu à voir avec un système d’entrepôt de données de commerce électronique efficace ? Il n’y a qu’un seul moyen de le savoir : essayer.

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Les entrepôts de données post-e-commerce : quoi, pourquoi et comment sont apparus pour la première fois dans Supermetrics.



L’article est traduit, cliquez ici pour voir la source

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