2018: che aspetto hanno ecommerce e data analytics?

Non è più un segreto, l’ecommerce e il data analytics sono diventati una parola chiave per il successo. Ci sono parecchie cose che si possono imparare dai dati di cui siamo in possesso, sono tutti di valore se sappiamo come interpretarli. Con il miglioramento dell’analisi di dati, è possibile designare profili e previsioni sempre più dettagliate, ottimizzando il business come mai prima.

Ecco le cinque caratteristiche dell’ecommerce nel 2018:

1. Attenzione all’User Experience 
Al cuore del digital marketing vi è proprio l’user experience, la cosa importante non è più essere notati dal più alto numero possibile di user, ma l’obbiettivo ora è quello di costruire rapporti stretti e personalizzati con i singoli individui.
Questo significa che i dati raccolti dovrebbero essere utilizzati per migliorare l’accessibilità, il contenuto, le applicazioni ed i suggerimenti che dovrebbero essere il più personalizzati possibili. I clienti si aspettano livelli più alti rispetto al passato, in particolare per quanto riguarda la comunicazione con il brand che è importante non trascurare, anche grazie a nuovi strumenti come i chatbot.

2. Analisi delle Conversazioni
Sarà probabilmente già noto il successo dei chatbot, ormai in grado di sostituire gli operatori per quanto riguarda la risoluzioni di tutte le più elementari query e per una buona parte di quelle più complesse. L’utilizzo dei chatbot ha anche un altro vantaggio: è possibile tenere traccia di tutta la conversazione tra il cliente e il bot. Questo permette una profonda analisi delle richieste dei clienti per migliorare il servizio offerto e le future interazioni con i clienti.

3. Analisi ancor più predittive e prescrittive
L’obiettivo del data anlytics è stato, sin dall’inizio, la possibilità di guardare al passato per capire cosa succederà nel futuro (analisi predittive) e come ci si dovrà comportare (analisi prescrittive). Questo utilizzo migliorerà nel 2018 rendendo le previsioni ancor più accurate, grazie al machine learning e all’intelligenza artificiale.

4. Analisi di dati non strutturati
Miglioramenti nelle tecnologie di apprendimento hanno aperto nuove porte al data analytics. Molte industrie hanno terabyte di vecchi dati che formalmente sono difficili da utilizzare perché non strutturati. Le nuove tecnologie hanno reso la loro analisi più accurata, scalabile e interessante che mai. La possibilità di lavorare con questi dati non strutturati renderebbe possibili sondaggi molto più user-friendly, aumentando il numero di risposte e la loro qualità.

5. Cambiamenti nelle normative
Il regolamento generale per la protezione dei dati (GDPR) ha iniziato ad avere definitivamente efficacia nel maggio 2018, ciò significa che molte compagnie devono controllare le loro modalità di raccolta, protezione e cancellazione dei dati personali. È importante per le aziende riesaminare le normative vigenti, per assicurarsi di essere conformi nel trattamento dei dati personali e della privacy.

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