Dall’esame dettagliato dei feedback dei consumatori, è possibile identificare non solo le qualità apprezzate e i punti di debolezza dei loro prodotti, ma anche comprendere le tendenze emergenti e le aspettative dei clienti. Il metodo dei trigrammi rappresenta un approccio avanzato di analisi del testo, permettendo di esaminare combinazioni di tre parole consecutive nei testi
Read MoreIl clustering per l’analisi del comportamento utente rappresenta un approccio strategico per identificare modelli distinti nel comportamento degli utenti di un sito e-commerce, consentendo di suddividerli in segmenti omogenei. In questo contesto, l’uso di metriche comportamentali, aiuta a comprendere meglio le esigenze e le preferenze dei diversi tipi di utenti, supportando strategie di marketing più
Read MoreL’ analisi di clustering per categoria rappresenta un potente strumento per analizzare il comportamento dei clienti e la loro percezione dei prodotti offerti. Attraverso la segmentazione dei prodotti in cluster, possiamo identificare quali categorie attirano maggiormente l’interesse degli utenti, quali tendono ad essere più spesso aggiunte al carrello, e quali hanno tassi di conversione più
Read MoreL’analisi dei cluster RFM (Recency, Frequency, Monetary) rappresenta un metodo potente per segmentare la base clienti di un’attività di e-commerce. Classificando i clienti sulla base della loro recente attività di acquisto, della frequenza degli acquisti e del valore monetario complessivo, è possibile sviluppare strategie di marketing mirate per coinvolgere in modo più efficace segmenti specifici.
Read MoreL’analisi dei cluster è una tecnica statistica di data mining che mira a raggruppare un insieme di oggetti in modo tale che gli oggetti nello stesso gruppo (o cluster) siano più simili tra loro rispetto a quelli in gruppi diversi. Questo è particolarmente utile esempio nel marketing per segmentare i clienti in base a vari
Read MoreCi sono momenti, detti “Peak Time” (Ora Dorata o di Punta), in cui l’attività di acquisto online raggiunge il suo apice. L’ analisi che segue cerca di identificare i periodi specifici durante il giorno, la settimana o il mese in cui gli utenti sono più propensi a fare acquisti. Attraverso questa disamina, possiamo ottenere insights
Read MoreL’analisi del tempo di permanenza nel carrello prima dell’abbandono offre una finestra unica sul comportamento “esitante” dei consumatori. E’ un’indagine che non solo mette in luce quanto tempo i clienti trascorrono contemplando l’acquisto prima di prendere una decisione finale, ma ci aiuta anche a comprendere le ragioni dietro l’incertezza e l’abbandono. Scoprire i fattori che
Read MoreAffrontare l’abbandono del carrello richiede azioni decise: identificare i prodotti e le categorie abbandonati può rivelare difetti nei prezzi o nelle presentazioni. Analizzare come il prezzo influisce sull’abbandono guida a strategie di prezzo più efficaci. Riconoscere le categorie spesso trascurate illumina la strada verso vendite incrociate migliorate e campagne promozionali ottimizzate. Questa è la chiave
Read MoreL’analisi della composizione del carrello fornisce insight preziosi sulle abitudini di acquisto dei consumatori, mostrando non solo quali prodotti tendono ad essere acquistati insieme, ma anche come varia il valore degli ordini e la diversità delle categorie di prodotti per ogni transazione. Utilità dell’analisi Questa analisi ti permette di capire meglio: Ecco una serie di
Read MoreEsploriamo un insight avanzato e strategico per l’e-commerce focalizzandoci sull’Analisi della Sequenza di Eventi Pre-Acquisto. Questo insight può rivelare percorsi comuni di navigazione che i clienti seguono prima di completare un acquisto, aiutandoti a capire dove potresti ottimizzare il percorso utente. E tutto con BigQuery! Perché è utile questa analisi? L’obiettivo è determinare le sequenze
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