Mejora tu conversión de checkout: La clave está en ordenar tus datos

El checkout es uno de los momentos más críticos en el proceso de compra de cualquier ecommerce. Una experiencia fluida y sin fricciones puede ser la diferencia entre un carrito abandonado y una venta exitosa y la normalización de datos es una de las estrategias clave para lograr este objetivo. En esta nota, explicaremos por qué es necesaria la normalización de datos para mejorar la conversión en el checkout y cómo puedes iniciar este proceso en tu ecommerce.

La normalización de datos es el proceso de estructurar datos de manera uniforme y coherente. Esto implica la eliminación de redundancias, la corrección de errores y la estandarización de formatos. En el contexto de un ecommerce, la normalización de datos puede aplicarse a la información de productos, clientes, inventarios y transacciones. Este proceso garantiza que los datos sean precisos, completos, fáciles y eficientes de utilizar para diferentes sistemas y aplicaciones.

Al estandarizar y organizar nuestros datos, se logran diferentes objetivos clave:

1. Reducción de errores en el proceso de compra: Datos mal estructurados o inconsistentes pueden generar errores durante el checkout, lo que frustra a los clientes y aumenta la tasa de abandono del carrito. Una normalización efectiva minimiza estos problemas.

2. Mejora de la experiencia del usuario: Cuando los datos están ordenados, los formularios de checkout pueden ser más simples y rápidos de completar, reduciendo el tiempo que los clientes pasan en este proceso y mejorando su experiencia general.

3. Personalización y recomendaciones: Datos bien estructurados permiten una mejor personalización de las ofertas y recomendaciones, lo que puede incrementar el valor del carrito y la satisfacción del cliente.

4. Optimización de la logística: La normalización de datos también ayuda a mejorar la precisión en la gestión de inventarios y envíos, asegurando que los productos lleguen a tiempo y en buen estado, lo que a su vez aumenta la confianza y fidelidad del cliente.

Arbusta aplica el enfoque de "human in the loop" para complementar la automatización en la normalización de datos, llegando de manera eficiente a ese porcentaje de casos que escapa a las capacidades de los algoritmos. Aunque muchas inconsistencias pueden ser resueltas de forma automática, siempre existen datos que requieren una auditoría humana, como nombres con múltiples variaciones o direcciones provenientes de distintos países.

Este proceso es crucial en situaciones donde la exactitud de la información es crítica, como en auditorías regulatorias, donde errores en los registros pueden tener consecuencias significativas. Arbusta, al ofrecer un equipo capacitado para manejar estos casos especiales, no solo garantiza la precisión y coherencia de los datos, sino que también lo hace de manera más económica en comparación con contratar especialistas costosos. Esto permite a las empresas enfocarse en su core business, mientras Arbusta se encarga de asegurar la calidad y confiabilidad de los datos.

En Arbusta, nos especializamos en la mejora de la calidad de los datos para que las empresas logren sus metas de manera eficiente. Ofrecemos una gama completa de servicios, desde data entry hasta la optimización de imágenes y videos, asegurando que cada compañía disponga de la información precisa para tomar decisiones estratégicas con confianza.

Además, somos un socio estratégico que desbloquea el poder de los datos para potenciar la Inteligencia Artificial y los modelos de Machine Learning de las empresas.

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