Combatendo problemas de qualidade de dados ao extrair dados de comércio eletrônico

A extração de dados de comércio eletrônico para elaborar estratégias factuais e confiáveis ​​para empresas de comércio eletrônico está evoluindo a necessidade do momento. Os dados são fundamentais para sua estratégia de comércio eletrônico.

Há uma forte concorrência entre as empresas de comércio eletrônico e você deve apresentar novas ideias inovadoras para sustentar. No entanto, há um problema: você precisa ter essa ideia mais rápido do que seus concorrentes. Isso parece ficar um pouco melhor com a ajuda da extração de dados de comércio eletrônico, porque você tem acesso a todos os tipos de estatísticas, preferências de clientes e planos de concorrentes. Assim, fica muito mais fácil para os executivos tomarem decisões críticas com base no exame dos dados organizados depois de avaliados.

Mas o ponto chave a considerar aqui é a qualidade dos dados! Qual qualidade de dados de comércio eletrônico é aceitável? O que são dados ruins? O que são bons dados? Como você diferencia os dois? Vamos descobrir as respostas para todas essas perguntas e muito mais.

O que são dados incorretos no comércio eletrônico

Hoje em dia, para as empresas de comércio eletrônico manterem sua reputação e existência online e aumentarem os leads, dados de qualidade são uma necessidade. No entanto, a demanda do cliente, endereços de entrega, histórico de vendas e desempenho de marketing dependem de dados precisos. Como resultado, dados ausentes ou incorretos podem ser prejudiciais a um negócio e resultar em perdas imprevistas.

Qualidade de dados ruim refere-se a quaisquer dados incorretos ou ausentes sobre consumidores, produtos ou lojas, o que leva a experiências ruins do cliente e diminuição da receita para empresas de comércio eletrônico.

Alguns desses dados abaixo mencionados estão causando estragos no seu negócio de comércio eletrônico:

Nº 1: Qualidade ruim dos dados do produto

Suponha que uma grande empresa de varejo tenha uma descrição de jeans retratada em sua loja virtual que seja diferente do produto real. Agora suponha que um consumidor decida e compre o mesmo jeans, apenas para descobrir que o jeans que recebeu não era exatamente o que havia solicitado. Mesmo que a imprecisão não fosse intencional, o cliente se sentiria enganado aqui. Este é um erro bastante comum cometido por muitas marcas e pode levar a erros na reputação de uma empresa. Este é apenas um exemplo de baixa qualidade de dados no contexto dos Dados do Produto. É por isso que os dados do produto devem não apenas ser precisos, atuais, completos e detalhados, mas também consistentes para o cliente em todos os canais de vendas.

Nº 2: Dados incorretos do cliente

Dados incorretos do cliente referem-se a informações incorretas, desatualizadas e incompletas que os clientes fornecem ao criar uma conta em qualquer loja de comércio eletrônico. Isso pode incluir qualquer coisa, desde nomes de clientes com erros ortográficos até números de telefone e endereços de e-mail. O comércio eletrônico requer dados do cliente para fornecer um serviço personalizado.

Dados de público inadequados que incluem informações de perfil incorretas ou mal direcionadas, como sexo impreciso, código de país incorreto e assim por diante, podem afetar negativamente os sentimentos dos clientes e o desejo de comprar mais.

Como os dados de comércio eletrônico de qualidade podem ajudar seu negócio on-line

Nº 1: recomendações de produtos

Se os dados de um varejista online forem de alta qualidade, avaliando quando os usuários visitam o site, onde estão localizadas as pessoas que visitam, detalhes adicionais sobre seus gostos e gostos se tornam mais precisos. Para obter o conhecimento ideal da navegação ou do histórico de compras de seus clientes, os varejistas podem usar os dados da melhor qualidade de todas as plataformas distribuídas e decidir exatamente o que oferecer.

Nº 2: Entregas aprimoradas

O setor de varejo online tornou-se hipercompetitivo, exigindo entrega supersônica de commodities – e isso é essencial. A precisão do endereço de entrega do cliente e outros detalhes garantem a entrega pontual dos bens adquiridos. Dados imprecisos ou falta de dados levarão à entrega de pedidos no endereço errado ou a uma falha na entrega. É melhor lembrar que seus clientes vão gostar se o pedido chegar mais cedo. No entanto, se você não entregar no prazo, eles nunca mais comprarão de você.

#3: Gerenciamento de estoque

Dados históricos de clientes inseridos incorretamente podem resultar em análises imprecisas e, em última análise, em desperdício de inventário e desperdício de dinheiro. Dados de clientes de qualidade garantem que seu negócio online tenha um suprimento suficiente dos produtos desejados. Os dados limpos permitem que sua loja de varejo antecipe o que seus clientes comprarão e como suas preferências mudarão dependendo da estação, ajustando seu estoque de acordo.

Como manter a qualidade dos dados ao extrair dados de comércio eletrônico

#1: Sistema de monitoramento automatizado

Os sites são atualizados com mais regularidade do que você imagina. A maioria dessas alterações pode dissolver o rastreador ou até mesmo levar à extração de dados inadequados e imprecisos. Assim, você precisa de um sistema de monitoramento totalmente automatizado para acompanhar todos os trabalhos de rastreamento que ocorrem em seus servidores. Este sistema de monitoramento rastreia os dados raspados para inconsistências e erros continuamente.

#2: Servidores de última geração

A confiabilidade dos servidores determina a facilidade com que o rastreamento ocorre e, como resultado, afeta a qualidade dos dados de comércio eletrônico . Como resultado, devemos usar servidores de ponta para executar os rastreadores. Isso evitará que os rastreadores falhem devido a uma alta carga repentina nos servidores.

#3: Limpeza de dados

Os dados rastreados podem conter elementos extras desnecessários, como tags HTML. Nesse sentido, essa informação pode ser descrita como bruta. O sistema de limpeza faz um excelente trabalho ao remover esses elementos e limpar completamente os dados.

#4: Estruturação

A estruturação fornece aos dados uma sintaxe apropriada e legível por máquina, o que os torna adequados para bancos de dados e sistemas analíticos. Quando os dados são estruturados, eles estão prontos para consumo, seja carregando-os em um banco de dados ou apenas conectando-os a um sistema de análise.

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