10 migliori pratiche ed esempi per la raccolta dati nell'e-commerce
Con la crescita dello shopping online e il cambiamento delle aspettative dei clienti, le aziende di e-commerce si trovano ad affrontare una pressione sempre maggiore per rimanere competitive. I dati reali sono fondamentali per prendere decisioni più rapide e intelligenti.
La mancata raccolta e il mancato utilizzo corretto dei dati possono comportare la perdita di vendite, operazioni inefficienti e una scarsa fidelizzazione dei clienti. La raccolta dati nell'e-commerce fornisce informazioni utili sul comportamento dei clienti, sulle tendenze di mercato e sull'efficienza operativa.
Le aziende hanno bisogno di una strategia chiara per sfruttare appieno il potenziale dei dati. Scopri 10 best practice, supportate da esempi concreti, per aiutare le aziende di e-commerce a utilizzare i dati in modo più efficace.
Le migliori pratiche per la raccolta dati nell'e-commerce
1. Dare priorità alla raccolta dei dati dei clienti
La comprensione dei clienti è fondamentale per il successo di qualsiasi attività di e-commerce. Pertanto, la raccolta dei dati dei clienti nell'e-commerce dovrebbe essere una priorità assoluta. Le tipologie di dati dei clienti includono:
- Dati demografici
- Dati sul comportamento d'acquisto
- Preferenze
- Dati storici sugli acquisti
- Modelli di ricerca e altro
Tali dati possono essere utilizzati per segmentare i clienti e offrire un'esperienza di acquisto più personalizzata.
Esempio concreto:
Il sistema di raccomandazione dei prodotti di Amazon personalizza l'esperienza di acquisto utilizzando il filtraggio collaborativo, il filtraggio basato sui contenuti e l'apprendimento automatico.
- Il filtraggio collaborativo suggerisce articoli in base alle preferenze condivise tra gli utenti o alle relazioni tra gli articoli (ad esempio, articoli acquistati frequentemente insieme).
- Il filtraggio basato sui contenuti consiglia articoli simili a quelli che piacciono all'utente, in base ad attributi del prodotto come genere o categoria.
- L'apprendimento automatico individua schemi nascosti nel comportamento degli utenti e prevede le preferenze utilizzando algoritmi avanzati.
Combinando questi metodi e analizzando i dati in tempo reale, Amazon offre raccomandazioni dinamiche, accurate e personalizzate. 1
2. Utilizzare strumenti automatizzati per la raccolta dei dati
La grande quantità di dati generati online nell'e-commerce può risultare difficile da gestire manualmente. Strumenti automatizzati come web scraper e web crawler semplificano la raccolta dei dati, estraendo in tempo reale informazioni rilevanti dai siti web dei concorrenti e da altre fonti.
- Questi strumenti raccolgono informazioni, tra cui strategie di prezzo, campagne promozionali e metriche chiave sulle prestazioni dei concorrenti.
- Questi dati preziosi aiutano le aziende di e-commerce a ottimizzare le proprie strategie di marketing, migliorare i modelli di prezzo e perfezionare le campagne di marketing.
Inoltre, la combinazione di strumenti automatizzati con piattaforme di analisi aumenta la capacità di misurare le prestazioni aziendali e tracciare il percorso del cliente all'interno del negozio online.
3. Dedicarsi all'ascolto sui social media
Con l'avvento delle piattaforme di social media , le conversazioni online sono diventate essenziali per le aziende di e-commerce che desiderano raccogliere dati sui clienti e monitorare il loro sentiment. Utilizzando strumenti di analisi dei social media, le aziende possono:
- Analizzare le interazioni e i dati di coinvolgimento sui social media per identificare le tendenze emergenti e comprendere come i clienti percepiscono il marchio.
- Monitorare le preferenze dei clienti, le reazioni alle campagne di marketing e l'attività della concorrenza.
Queste informazioni supportano campagne mirate e decisioni relative ai prodotti, garantendo al contempo un'esperienza di acquisto più personalizzata e una maggiore soddisfazione del cliente.
Esempio concreto:
Nike sfrutta il social listening per monitorare conversazioni e tendenze sulle piattaforme social, consentendo al marchio di rimanere rilevante e reattivo. Questa strategia aiuta Nike a:
- Comprendere gli interessi dei clienti: identificare le tendenze emergenti e le preferenze dei clienti per perfezionare le strategie di marketing e l'offerta di prodotti.
- Risolvi i problemi rapidamente: individua e rispondi a reclami o preoccupazioni in tempo reale per migliorare la soddisfazione e la fiducia del cliente.
- Ottieni informazioni preziose: analizza i dati di coinvolgimento per personalizzare le campagne di marketing e prevedere le tendenze future.
- Rafforza i legami: interagisci in modo autentico con i clienti, promuovendo la fedeltà e il senso di comunità.
- Analisi comparativa dei concorrenti: Monitorare le attività dei concorrenti per mantenere un vantaggio competitivo.
Sfruttando il monitoraggio dei social media, Nike migliora l'esperienza dei propri clienti e si adatta alle tendenze emergenti. 2
4. Implementare analisi avanzate
La raccolta dei dati dei clienti non è sufficiente; è necessario analizzarli per ricavarne informazioni utili. Gli strumenti di analisi avanzata consentono alle aziende di e-commerce di:
- Individua schemi nascosti e prevedi le tendenze future utilizzando l'analisi predittiva.
- Analizzare i dati comportamentali, inclusi la cronologia degli acquisti e le interazioni con i clienti, per migliorare le attività di marketing e favorire la crescita delle vendite.
- Ottimizza le scorte e la logistica analizzando i dati transazionali per un'allocazione efficiente delle risorse.
Alcuni fornitori di soluzioni di analisi e monitoraggio offrono ora endpoint MCP predisposti per l'IA, che consentono agli agenti di intelligenza artificiale di accedere ai dati sulle prestazioni in modo strutturato. Ad esempio, Yottaa ha introdotto un server MCP (Model Context Protocol) che permette agli sviluppatori di interrogare direttamente i dati strutturati sulle prestazioni dei siti web in tempo reale.
Il server consente di effettuare query in linguaggio naturale tramite client di intelligenza artificiale e IDE, restituendo risposte in formato JSON ottimizzate per l'analisi tramite IA.
Progettato specificamente per i casi d'uso dell'e-commerce, aiuta i team a diagnosticare problemi come script di terze parti lenti, degrado dei Core Web Vitals ed errori JavaScript, collegando al contempo le metriche delle prestazioni ai risultati aziendali, come i tassi di conversione. 3
5. Investi in un sistema CRM
Un sistema di Customer Relationship Management (CRM) fornisce una visione unificata delle interazioni di un cliente con il marchio, consentendo alle aziende di:
- Monitora il percorso del cliente e analizza i dati di interazione per una comprensione più approfondita della tua base clienti.
- Offrire esperienze di acquisto personalizzate in base a dati demografici e comportamentali.
- Utilizza gli strumenti di analisi di marketing per ottimizzare le campagne di email marketing e i programmi fedeltà.
Esempio concreto:
Perfumes & Companhia, rivenditore portoghese di prodotti di bellezza, ha stretto una partnership con Salesforce per migliorare l'esperienza del cliente e gestire le operazioni.
Integrando Service Cloud come CRM con Marketing Cloud, Commerce Cloud e i sistemi preesistenti, l'azienda ha creato un'infrastruttura tecnologica unificata a supporto dell'allineamento di dati e processi. 4
6. Garantire la sicurezza dei dati
Il crescente volume di dati raccolti nell'e-commerce aumenta anche la necessità di solide misure di sicurezza. Le aziende di e-commerce devono dare priorità alla qualità e alla protezione dei dati implementando:
- Audit di sicurezza periodici per identificare le vulnerabilità.
- Garantire la crittografia e l'archiviazione sicura dei dati di prima parte.
- Rispetto degli standard di privacy per salvaguardare la fiducia dei clienti.
Proteggendo i dati dei clienti, le aziende possono evitare problemi legali e al contempo costruire fedeltà e fiducia all'interno della propria clientela.
Esempio concreto:
Shopify ha implementato nuove misure di protezione dei dati per migliorare la privacy e la sicurezza dei clienti. A partire dalla versione API 2022-10, i dati personali dei clienti vengono oscurati per impostazione predefinita e le app devono richiedere l'accesso a specifici campi dati necessari per il loro funzionamento.
Questo approccio contribuisce a garantire che gli sviluppatori rispettino le pratiche di minimizzazione dei dati, accedendo solo ai dati essenziali per le loro applicazioni. Gli sviluppatori sono tenuti a informare sull'utilizzo dei dati, ottenere il consenso del cliente e dare seguito alle richieste di opt-out.
Queste misure sono in linea con le normative globali sulla privacy e rafforzano l'impegno di Shopify a salvaguardare le informazioni dei clienti. 5
7. Rispettare le normative in continua evoluzione in materia di privacy.
Le aziende di e-commerce operano in un contesto globale in rapida evoluzione per quanto riguarda la privacy. Oltre al ben noto GDPR (UE) e al CCPA (California), le aziende devono ora conformarsi a un numero crescente di leggi regionali:
Quadri di riferimento principali:
- CPRA (California Privacy Rights Act) : Amplia i diritti previsti dal CCPA e introduce norme più rigorose in materia di opt-out.
- UCPA (Utah), CPA (Colorado), VCDPA (Virginia) : Aumentano la complessità della conformità a livello statale negli Stati Uniti
- Legge sui mercati digitali (DMA) e legge sui servizi digitali (DSA) : ridefinire la trasparenza dei dati e gli obblighi dei gatekeeper nell'UE.
- Legge indiana sulla protezione dei dati personali (DPDP Act) : introduce requisiti di consenso granulare e di localizzazione per gli utenti indiani.
- Legge 25 del Quebec : Inasprisce gli standard di consenso per i clienti canadesi.
- La LGPD brasiliana continua ad applicare rigorose misure di protezione dei dati in America Latina.
Raccomandazione: implementare una strategia di conformità globale, utilizzando l'automazione per gestire le preferenze di consenso, le richieste di cancellazione dei dati e le informative sulla privacy adattate alle leggi di ciascuna regione.
8. Sfruttare i dati di terze parti attraverso esperienze interattive
A differenza dei dati di prima parte (comportamento osservato), i dati di zero-party sono informazioni che i clienti condividono intenzionalmente e proattivamente, spesso tramite sondaggi, quiz, centri preferenze o liste dei desideri. Questo tipo di dati è prezioso perché:
- Fornito volontariamente dall'utente.
- Specifici in base alle loro preferenze, esigenze o intenzioni.
- In genere più accurati e basati sulla fiducia.
Esempio concreto:
Gli strumenti Shade Finder di Sephora, basati sull'intelligenza artificiale, aiutano gli utenti a trovare la tonalità di fondotinta o correttore ideale. Gli utenti vengono guidati attraverso passaggi come:
- Caricare una foto o utilizzare l'input in tempo reale della fotocamera.
- Selezionare in base alla reazione della propria pelle al sole.
- Scegliere sottotoni visibili (freddi, caldi, neutri).
Questi strumenti raccolgono dati di prima parte , ovvero dati che i clienti forniscono volontariamente e che vengono poi utilizzati per offrire raccomandazioni personalizzate che sembrano create appositamente per loro.
Questo approccio riduce i resi e migliora la soddisfazione del cliente, aiutando gli utenti a trovare corrispondenze precise online ed eliminando la necessità di campionamenti fisici.
9. Integrare fonti di dati omnicanale
Le aziende di e-commerce dovrebbero unificare i dati provenienti da tutti i punti di contatto con i clienti, sia online che offline: sito web, app mobile, email, chat, assistenza clienti e persino punti vendita fisici (ove presenti). Questo approccio olistico garantisce una visione completa del cliente a 360 gradi.
Ecco alcuni dei vantaggi dell'integrazione omnicanale:
- Garantisce un'esperienza di acquisto coerente.
- Consente di monitorare il comportamento su diverse piattaforme (ad esempio, navigazione da dispositivo mobile, acquisti da computer desktop).
- Migliora la modellazione dell'attribuzione e l'analisi dell'efficacia delle campagne.
Esempio concreto:
Il programma Starbucks Rewards ha notevolmente incrementato le performance dell'azienda. Questo programma fedeltà a punti permette ai membri di guadagnare "stelle" con gli acquisti, che possono essere riscattate per ottenere bevande e prodotti alimentari gratuiti.
Le visite ripetute dei soci generano il 40% del fatturato nel Regno Unito e hanno contribuito a un aumento delle vendite del 7% dal suo lancio nel 2019.
L'app migliora il coinvolgimento degli utenti consentendo ai membri di monitorare il proprio saldo stelle, esplorare il menu, effettuare ordini in anticipo, precaricare fondi su una carta Starbucks digitale per i pagamenti in negozio e inviare carte regalo. 6
10. Testare e migliorare la raccolta dei dati
La raccolta dei dati non deve essere statica; deve evolversi in base alle prestazioni, al feedback degli utenti e ai cambiamenti di comportamento. Le aziende dovrebbero applicare test A/B e test multivariati per ottimizzare:
- Posizionamento e lunghezza del modulo (per ridurre l'abbandono).
- Formulazione della richiesta di consenso (per aumentare il tasso di adesione).
- Richieste di dati sul sito (come pop-up, banner o offerte di uscita).
Perché la raccolta dati è importante per le aziende di e-commerce?
Sopravvivere nel panorama altamente competitivo dell'e-commerce dipende dalla raccolta e dall'analisi dei dati di mercato. Questi dati includono le tendenze del comportamento dei consumatori, gli standard del settore, le strategie dei concorrenti, gli sviluppi tecnologici e gli aggiornamenti normativi.
Ecco alcuni modi in cui le aziende online sfruttano i dati di mercato:
1. Individuazione delle tendenze
I dati di mercato consentono alle aziende di individuare e prevedere le tendenze emergenti dei consumatori. Analizzando i modelli di comportamento d'acquisto, la domanda stagionale e le preferenze, le aziende possono personalizzare la propria offerta di prodotti, le campagne di marketing e l'esperienza sul sito web. Ad esempio:
- Un improvviso aumento della domanda di prodotti ecocompatibili potrebbe spingere le aziende ad adeguare le proprie scorte e a dare maggiore enfasi alle pratiche sostenibili nella propria strategia di branding.
- Monitorando i cambiamenti nelle preferenze dei clienti, le aziende possono adattarsi alle esigenze in continua evoluzione anziché rimanere indietro rispetto alla concorrenza.
2. Analisi della concorrenza
Studiare le azioni dei concorrenti consente alle aziende di differenziarsi efficacemente. Attraverso i dati di mercato, le aziende possono valutare:
- Funzionalità del sito web: quali caratteristiche rendono le piattaforme dei concorrenti intuitive e coinvolgenti?
- Esperienza del cliente: come gestiscono i concorrenti l'assistenza clienti, le consegne e i resi?
- Strategie di marketing: quali canali e campagne pubblicitarie generano il maggior coinvolgimento?
Sfruttando queste informazioni, le aziende possono affinare le proprie strategie per colmare le lacune o capitalizzare sui punti deboli dei concorrenti.
3. Conformità normativa e adozione tecnologica
Rimanere aggiornati sui cambiamenti normativi garantisce alle aziende la conformità alle normative e previene sanzioni. Allo stesso modo, la conoscenza dei progressi tecnologici consente alle aziende di rimanere all'avanguardia adottando innovazioni. Alcuni esempi includono:
- Gateway di pagamento sicuri: costruire fiducia e garantire transazioni senza intoppi per i clienti.
- Misure di protezione dei dati: Mantenere la conformità con normative come il GDPR, proteggendo al contempo le informazioni dei clienti.
- Tecnologie per la gestione degli ordini: migliorare l'efficienza della catena di approvvigionamento con strumenti come il monitoraggio delle scorte in tempo reale e la gestione automatizzata del magazzino.
4. Pianificazione strategica
I dati di mercato svolgono un ruolo cruciale nell'elaborazione di strategie efficaci e nell'ottimizzazione delle risorse:
- Pubblicità digitale: i dati dell'e-commerce rivelano quali piattaforme generano il ROI più elevato, consentendo alle aziende di allocare i budget pubblicitari in modo efficace.
- Ottimizzazione del negozio online: identificare i punti critici nel percorso dell'utente aiuta a migliorare la navigazione, i tempi di caricamento delle pagine e i processi di checkout.
- Sviluppo del prodotto: la conoscenza delle preferenze dei clienti aiuta le aziende a progettare prodotti che soddisfino la domanda del mercato.
- Strategie di prezzo : analizzare i prezzi della concorrenza e la disponibilità a pagare dei clienti garantisce alle aziende di fissare prezzi competitivi e redditizi.
7 metodi per raccogliere dati sull'e-commerce
Poiché i dati generati e utilizzati nel settore del commercio al dettaglio online presentano diverse forme, è possibile utilizzare metodi differenti per raccoglierli. Di seguito, questi metodi sono suddivisi in due categorie: metodi automatizzati e metodi alternativi.
Metodi automatizzati
I metodi automatizzati di raccolta dati per l'e-commerce si basano sulla tecnologia per raccogliere dati in modo efficiente e su larga scala, riducendo al minimo anche lo sforzo manuale.
1. Web scraping
Il web scraping rimane uno strumento prezioso per la raccolta di dati di e-commerce pubblicamente disponibili (ad esempio, prezzi, descrizioni e livelli di stock dei concorrenti). Tuttavia, a partire dal 2025, i vincoli legali ed etici si sono notevolmente inaspriti:
Considerazioni principali:
- Sfide legali : alla luce delle recenti sentenze e del Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) dell'UE, lo scraping deve rispettare i termini di servizio dei siti web e i diritti di proprietà intellettuale.
- Responsabilità etica : le aziende dovrebbero evitare attività di scraping aggressive o opache che potrebbero sovraccaricare i server o compromettere l'integrità della piattaforma.
- Difese anti-bot : molti siti implementano misure di blocco dei bot e caricamento dinamico dei contenuti per scoraggiare l'estrazione non autorizzata di dati.
Alternative:
- Utilizza API ufficiali, feed di dati di partner o marketplace di dati.
- Garantire la conformità alle direttive del file robots.txt e alle politiche di utilizzo corretto chiaramente documentate.
- Valutate le piattaforme di scraping commerciali con licenza e dotate di framework di conformità integrati.
Un'altra alternativa più sicura è quella di seguire gli standard del commercio agentico. Ad esempio, l'UCP (Universal Commerce Protocol) di Google è uno standard open-source progettato per abilitare il commercio agentico, in cui agenti di intelligenza artificiale possono interagire con i sistemi di vendita al dettaglio online per gestire l'intero percorso di acquisto per conto dell'utente.
Il protocollo crea un linguaggio e un framework comuni in modo che piattaforme, agenti di intelligenza artificiale, rivenditori e fornitori di servizi di pagamento possano collaborare senza che ciascuno necessiti di integrazioni personalizzate.
UCP copre tutti i processi, dalla scoperta del prodotto e la creazione del carrello al pagamento sicuro e all'assistenza post-acquisto, ed è interoperabile con i protocolli esistenti come l'Agent Payments Protocol (AP2), il Model Context Protocol (MCP) e Agent2Agent. 7
Raccomandazione: utilizzare lo scraping in modo responsabile, dare priorità alla conformità legale, considerare le implicazioni etiche ed esplorare, ove possibile, opzioni di accesso ai dati strutturate e con autorizzazione.
2. Tracciamento tramite cookie
I cookie aiutano i siti web di e-commerce a tracciare e comprendere il comportamento degli utenti, come le pagine visitate, il tempo trascorso e i carrelli abbandonati. Tuttavia, i cookie di terze parti sono ora deprecati nei principali browser, tra cui Firefox e Safari. Ciò segna un cambiamento significativo verso pratiche di gestione dei dati incentrate sulla privacy.
Cosa è cambiato:
- I cookie di terze parti non sono più affidabili per il tracciamento tra siti web o per la pubblicità comportamentale.
- I cookie proprietari basati sul consenso e il tracciamento lato server sono diventati standard per rispettare la privacy degli utenti e mantenere l'accuratezza dei dati.
- L'API Conversions di Meta offre alternative conformi per il tracciamento.
Implicazioni per l'e-commerce:
- Passaggio a strategie basate su dati di prima parte (ad esempio, sessioni autenticate, account utente).
- Utilizza piattaforme di gestione del consenso (CMP) per raccogliere il consenso esplicito per tutte le attività di tracciamento.
- Sfrutta i dati di terze parti (dati condivisi volontariamente dagli utenti) per compensare la perdita di dati.
Raccomandazione: le aziende devono dare priorità alle pratiche di trasparenza dei dati, eliminare gradualmente la dipendenza dalle tecnologie di terze parti basate sui cookie e adottare strumenti di analisi che privilegino la privacy.
3. Analisi dei social media
Le piattaforme dei social media sono una ricca fonte di dati sugli utenti. Gli strumenti di analisi possono tracciare:
- Dati demografici e interessi dei follower.
- Interazioni dei clienti con post, annunci o pagine di prodotto.
- Sentimenti espressi nei commenti, nelle condivisioni o negli hashtag.
Questi dati aiutano le aziende a comprendere la popolarità dei prodotti, le preferenze dei clienti e la potenziale domanda di articoli specifici. Strumenti avanzati, come l'analisi dei dati provenienti dai social media , possono inoltre fornire informazioni dettagliate.
4. Elaborazione del linguaggio naturale (ora basata su LLM)
L'elaborazione del linguaggio naturale ( NLP) tradizionale permetteva alle piattaforme di e-commerce di estrarre informazioni utili dalle recensioni dei clienti, dalle trascrizioni delle chat e dai social media. A partire dal 2025, i modelli linguistici su larga scala (LLM) come GPT-4, Claude e Gemini hanno ridefinito lo standard.
Recenti casi d'uso dei LLM:
- Analisi semantica delle recensioni : comprendi con precisione le sfumature di sentimento espresse in milioni di recensioni dei clienti.
- Chat di supporto basata sull'intelligenza artificiale : implementa i LLM per un'assistenza clienti multilingue in tempo reale e per la risoluzione delle richieste.
- Analisi del feedback dei clienti : Riassumere i temi principali emersi da sondaggi, recensioni, richieste di assistenza e feedback sui resi.
- Automazione delle domande e risposte sui prodotti : genera risposte innovative e colloquiali alle richieste di informazioni sui prodotti utilizzando modelli linguistici orientati al prodotto (LLM) ottimizzati.
Questi modelli sono spesso integrati tramite API o incorporati direttamente in piattaforme di commercio, come Shopify, Commerce Cloud o configurazioni CMS headless personalizzate.
Raccomandazione: andate oltre la semplice corrispondenza di parole chiave e investite in strumenti nativi di intelligenza artificiale che utilizzano modelli generativi di linguaggio naturale (LLM) per automatizzare, comprendere e agire sul linguaggio naturale su larga scala.
Metodi alternativi
La raccolta dei dati dei clienti con metodi alternativi prevede l'utilizzo di approcci tradizionali o meno automatizzati per integrare o colmare le lacune dei metodi automatizzati.
5. Recensioni dei clienti
Le recensioni dei clienti rappresentano un canale diretto per conoscere l'opinione dei consumatori su un prodotto o servizio. Analizzando queste recensioni, i rivenditori online possono ottenere informazioni preziose sui punti di forza e di debolezza del prodotto, sulla soddisfazione del cliente e sulle aree di miglioramento.
Questi contenuti generati dagli utenti possono anche aiutare a identificare nuove opportunità o tendenze di mercato. Tuttavia, analizzare manualmente queste recensioni può risultare difficile, soprattutto con linee di prodotti numerose.
6. Sondaggi
I sondaggi offrono un approccio più strutturato alla raccolta dei dati. Le aziende di e-commerce possono condurre sondaggi tra i clienti per ottenere informazioni specifiche sulle loro esperienze, preferenze e livelli di soddisfazione.
Sebbene la compilazione di questi moduli possa richiedere un maggiore impegno da parte dei clienti, può fornire dati preziosi non disponibili tramite metodi automatizzati.
7. Moduli di iscrizione e preferenze e-mail
Quando i clienti si registrano a un sito web di e-commerce o compilano i moduli per le preferenze di posta elettronica, forniscono informazioni esplicite sui loro interessi e sulle loro preferenze di acquisto.
Questi dati possono essere utilizzati per personalizzare l'esperienza del cliente e le campagne di email marketing . Aiutano inoltre le aziende a segmentare la propria base clienti per un marketing più mirato.
Collegamenti di riferimento
Sii il primo a commentare
Il tuo indirizzo email non verrà pubblicato. Tutti i campi sono obbligatori.