Introductie

doelwit, een toonaangevend retailbedrijf, heeft zijn e-commerce-activiteiten in Brazilië uitgebreid om tegemoet te komen aan de groeiende online winkeltrend. Om succes in deze competitieve markt te garanderen, is het cruciaal voor Target om de dynamiek van e-commerce in Brazilië te begrijpen en datagestuurde inzichten te benutten om zijn activiteiten te verbeteren. In dit artikel analyseren we de e-commerce dataset van Target met behulp van Structured Query Language (SQL) power-query's om bruikbare aanbevelingen te doen voor het verbeteren van hun activiteiten in Brazilië.

leerdoelen

1. Krijg vaardigheid in SQL door de e-commerce dataset van Target te analyseren.
2. Leer hoe u een eerste verkenning van een dataset uitvoert, inclusief het opschonen en voorbereiden van gegevens met behulp van SQL-query's.
3. Begrijp hoe u e-commercetrends in Brazilië analyseert en interpreteert met behulp van SQL-query's.
4. Ontwikkel vaardigheden in het identificeren en analyseren van seizoenspatronen in e-commercegegevens met behulp van SQL-query's.
5. Leer waardevolle inzichten te verkrijgen over kooppatronen en voorkeuren van klanten door middel van SQL-analyse.
6. Ontwikkel het vermogen om gegevensgestuurde aanbevelingen en bruikbare inzichten te doen voor het verbeteren van e-commerceactiviteiten op basis van SQL-analyse van de dataset.

Lees meer: ​​SQL voor Data Science-beginners!

Dit artikel is gepubliceerd als onderdeel van het Data Science-blogathon.

Eerste verkenning van de gegevensset

Voordat we in de analyse duiken, hebben we een eerste verkenning uitgevoerd van Target's e-commerce dataset. Dit omvatte het onderzoeken van de gegevens, het opschonen ervan en het voorbereiden voor analyse. We hebben de kolomgegevenstypen in de tabel "klanten" geverifieerd met behulp van de volgende SQL-query in BigQuery:

SELECT column_name, data_type
FROM `target-analysis-sql.target.INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS`
WHERE table_name = 'customers';

Door de gegevenstypen van elke tabel te begrijpen, zorgen we voor een nauwkeurige analyse en interpretatie van de gegevensset.

Om inzicht te krijgen in de tijdsperiode die door de dataset wordt bestreken, hebben we de volgende SQL-query uitgevoerd:

SELECT DISTINCT MIN(order_purchase_timestamp) start_date, MAX(order_purchase_timestamp) end_date
FROM `target.orders`;

Hierdoor konden we de begin- en einddatum van de gegevens bepalen, namelijk van 4 september 2016 tot 17 oktober 2018.
, die een context bieden voor onze analyse.

Verder hebben we de steden en staten onderzocht van klanten die tijdens de opgegeven periode bestellingen hebben geplaatst. De volgende SQL-query hielp ons de klantendistributie te identificeren:

SELECT DISTINCT c.customer_city, c.customer_state, COUNT(o.customer_id) order_count
FROM target.orders o
JOIN target.customers c
ON o.customer_id = c.customer_id
GROUP BY 1, 2
ORDER BY 3 DESC;

Hier kunnen we zien dat de stad Sao Paulo alleen al uit de SP-staat meer bestellingen heeft dan
de volgende 5 steden gecombineerd. Dit komt omdat Sao Paulo het meest bevolkte en rijkste is
staat in Brazilië.

Meer informatie: Van Basics tot Advance van SQL

Onderzoek naar de groeiende trend van e-commerce in Brazilië

Het e-commercelandschap in Brazilië is de afgelopen jaren aanzienlijk gegroeid. Om een ​​goed begrip van het scenario te krijgen, is het essentieel om verschillende aspecten te analyseren, zoals het aantal bestellingen, omzet en seizoensinvloeden. In deze sectie gaan we dieper in op de dataset om inzicht te krijgen in de e-commercetrend in Brazilië.

Is er een groeiende trend op het gebied van e-commerce in Brazilië?

Om de groeiende trend van e-commerce in Brazilië te bepalen, hebben we het aantal bestellingen in de loop van de tijd onderzocht. Met behulp van SQL-query's hebben we het jaar en de maand uit het tijdstempel van de bestelling gehaald en de afzonderlijke bestelling-ID's geteld. De volgende query is uitgevoerd:

SELECT EXTRACT(YEAR FROM o.order_purchase_timestamp) AS year, EXTRACT(MONTH FROM o.order_purchase_timestamp) AS month, COUNT(DISTINCT o.order_id) AS order_count
FROM `target.orders` o
JOIN `target.customers` c
ON o.customer_id = c.customer_id
GROUP BY year, month
ORDER BY year, month;

Op basis van de analyse van het aantal bestellingen kan worden vastgesteld dat er een groeiende trend is in e-commerce in Brazilië. Het aantal aankopen vertoont over het algemeen een opwaartse trend, met enkele schommelingen. Het is echter belangrijk op te merken dat het aantal bestellingen alleen niet het tempo van de bedrijfsgroei aangeeft. Om een ​​nauwkeuriger inzicht te krijgen, moeten we ook rekening houden met de omzetgroei.

SELECT EXTRACT(YEAR FROM o.order_purchase_timestamp) AS year, EXTRACT(MONTH FROM o.order_purchase_timestamp) AS month, ROUND(SUM(p.payment_value), 2) as revenue
FROM `target.orders` o
JOIN `target.payments` p ON o.order_id = p.order_id
GROUP BY year, month
ORDER BY year, month; 

Ook hier zien we een vergelijkbare trend als hierboven.

Hoe kunnen we een compleet scenario beschrijven?

Om een ​​compleet beeld te schetsen van het e-commercescenario in Brazilië, is het cruciaal om rekening te houden met meerdere factoren die van invloed zijn op de verkoop. Deze factoren omvatten klantdemografie, de toename van het klantenbestand, technologische vooruitgang, het aantal verkopers, bestelgemak, klanttevredenheid, vertrouwen in de loop van de tijd, retour- en ruilbeleid, betalingsopties, levertijd, annuleringen van bestellingen en algemene economische omstandigheden . Een holistische analyse van deze aspecten zou een beter begrip van het e-commercelandschap in Brazilië opleveren.

Kunnen we enige seizoensgebondenheid zien met pieken in specifieke maanden?

Bij het analyseren van de dataset hebben we de aanwezigheid van seizoensinvloeden binnen specifieke maanden onderzocht. Door de maand uit het tijdstempel van de bestelling te halen, berekenden we het aantal verschillende bestellings-ID's voor elke maand. De volgende query is uitgevoerd:

SELECT EXTRACT(MONTH FROM order_purchase_timestamp) AS month, COUNT(DISTINCT order_id) AS order_count
FROM `target.orders`
GROUP BY month
ORDER BY month;

Gezien de beperkte dataset die wordt verstrekt, is het een uitdaging om definitieve conclusies te trekken met betrekking tot seizoenstrends. Uit de analyse en visualisatie in Tableau kunnen we echter enige seizoensgebondenheid in de e-commercebestellingen waarnemen. Het aantal bestellingen neemt over het algemeen toe van maart tot augustus met daartussen schommelingen. Er is met name een toename van de bestellingen in februari en maart, die samenvallen met het carnavalsseizoen in Brazilië. Bovendien vertoont de maand augustus een piek in het aantal bestellingen, mogelijk gerelateerd aan het Festival de Cachaça gewijd aan de nationale drank, cachaça. Het is belangrijk op te merken dat verdere analyse met een grotere dataset nodig zou zijn om deze seizoensgebonden trends te valideren.

Kooppatronen van Braziliaanse klanten begrijpen

Om inzicht te krijgen in het koopgedrag van Braziliaanse klanten, analyseerden we het tijdstip van de dag waarop de meeste bestellingen werden geplaatst. De volgende SQL-query is uitgevoerd om de tijdstempels van de bestelling in vier perioden te categoriseren: zonsopgang, ochtend, middag en nacht.

SELECT CASE WHEN EXTRACT(HOUR FROM o.order_purchase_timestamp) BETWEEN 0 AND 5 THEN 'Dawn' WHEN EXTRACT(HOUR FROM o.order_purchase_timestamp) BETWEEN 6 AND 11 THEN 'Morning' WHEN EXTRACT(HOUR FROM o.order_purchase_timestamp) BETWEEN 12 AND 17 THEN 'Afternoon' WHEN EXTRACT(HOUR FROM o.order_purchase_timestamp) BETWEEN 18 AND 23 THEN 'Night' END AS hour, COUNT(o.order_id) AS order_count
FROM target.orders o
JOIN target.customers c
ON o.customer_id = c.customer_id
GROUP BY hour
ORDER BY order_count DESC;

Op basis van de analyse ontdekten we dat Braziliaanse klanten de meeste bestellingen overdag plaatsen, met name 's middags en 's nachts. Dit geeft aan dat klanten het liefst online winkelen als ze vrije tijd hebben of na het voltooien van hun dagelijkse activiteiten. Het is belangrijk op te merken dat hier wordt aangenomen dat de geregistreerde tijdstempels de juiste tijdzone weergeven op het moment van aankoop.

Het begrijpen van de kooppatronen van klanten helpt e-commercebedrijven hun activiteiten te optimaliseren. Door piekmomenten voor aankopen te identificeren, kunnen bedrijven middelen, zoals vertegenwoordigers van de klantenservice en voorraad, effectiever toewijzen om aan de eisen van de klant te voldoen en een naadloze winkelervaring te bieden.

Door de gegevens op deze manier te analyseren, krijgt u waardevolle inzichten in het gedrag en de voorkeuren van Braziliaanse klanten. Met deze informatie kunnen e-commercebedrijven zoals Target hun marketingstrategieën en promotiecampagnes afstemmen op specifieke tijdsperioden, waardoor hun bereik en potentiële verkopen worden gemaximaliseerd.

Concluderend, analyse van de kooppatronen van Braziliaanse klanten onthult de groeiende trend van e-commerce in het land, benadrukt het belang van het overwegen van verschillende factoren voor een volledig begrip van het e-commercescenario, en werpt licht op de voorkeursperioden voor online winkelen. Gewapend met deze inzichten kunnen Target en andere e-commercebedrijven datagestuurde beslissingen nemen om hun activiteiten te verbeteren en de klanttevredenheid te verbeteren.

Evolutie van e-commercebestellingen in de regio Brazilië: onthulling van trends in de staat en klantdistributie

Analyse van maand-op-maand bestellingen door staten

Om inzicht te krijgen in de ontwikkeling van e-commercebestellingen in de regio Brazilië, hebben we het aantal bestellingen per maand voor elke staat geanalyseerd. Het volgende is de uitvoering van de SQL-query:

SELECT c.customer_state, EXTRACT(month FROM o.order_purchase_timestamp) AS month, COUNT(o.order_purchase_timestamp) AS order_count
FROM target.orders o
JOIN target.customers c
ON o.customer_id = c.customer_id
GROUP BY c.customer_state, month
ORDER BY c.customer_state, month;

De bovenstaande grafiek illustreert het maand-op-maand aantal bestellingen in elke staat van Brazilië, wat waardevolle inzichten geeft in de aankooptrends van klanten per staat. Het is duidelijk dat São Paulo (SP) consequent het hoogste aantal bestellingen heeft in een bepaalde maand, gevolgd door Rio de Janeiro (RJ) en Minas Gerais (MG).

Verdeling van klanten over Braziliaanse staten

Om het e-commercelandschap in Brazilië verder te verkennen, hebben we de spreiding van klanten over de staten onderzocht. De volgende SQL-query is uitgevoerd:

SELECT c.customer_state, COUNT(c.customer_id) AS no_of_customers
FROM `target.customers` c
GROUP BY c.customer_state
ORDER BY no_of_customers DESC;

Uit de gegevens blijkt dat de staat São Paulo (SP) het hoogste aantal klanten heeft, wat kan worden toegeschreven aan zijn status als de dichtstbevolkte staat van Brazilië. Deze bevinding komt ook overeen met de eerdere analyse, wat wijst op een positieve correlatie tussen de bevolking van een staat en het aantal bestellingen.

Inzicht in de evolutie van e-commercebestellingen en de distributie van klanten over Braziliaanse staten is cruciaal voor bedrijven zoals Target om hun marketingstrategieën aan te passen, logistiek te optimaliseren en klantervaringen te verbeteren. Door gebruik te maken van deze SQL-gestuurde analyse kunnen e-commercebedrijven zich effectief richten op specifieke regio's, middelen strategisch toewijzen en gepersonaliseerde ervaringen bieden die tegemoetkomen aan de unieke voorkeuren en eisen van klanten in verschillende staten.

Concluderend, het analyseren van de evolutie van e-commerce bestellingen en klantdistributie over staten in Brazilië levert waardevolle inzichten op in de dynamiek van de markt. Door gebruik te maken van SQL- en datagestuurde benaderingen kunnen bedrijven een concurrentievoordeel behalen, groei stimuleren en hun impact maximaliseren in het snel evoluerende e-commercelandschap van de regio Brazilië.

De impact op de economie: kostentrends en staatsgewijze prijs- en vrachtwaarden analyseren

Onderzoek naar de procentuele stijging van de kosten van bestellingen van 2017 tot 2018 (januari tot augustus)

Om de impact op de economie te begrijpen, hebben we de procentuele stijging van de kosten van bestellingen van 2017 tot 2018 berekend, alleen rekening houdend met de maanden januari tot augustus. De volgende SQL-query is uitgevoerd:

SELECT EXTRACT(MONTH FROM o.order_purchase_timestamp) AS month, ( ( SUM(CASE WHEN EXTRACT(YEAR FROM o.order_purchase_timestamp) = 2018 AND EXTRACT(MONTH FROM o.order_purchase_timestamp) BETWEEN 1 AND 8 THEN p.payment_value END) - SUM(CASE WHEN EXTRACT(YEAR FROM o.order_purchase_timestamp) = 2017 AND EXTRACT(MONTH FROM o.order_purchase_timestamp) BETWEEN 1 AND 8 THEN p.payment_value END) ) / SUM(CASE WHEN EXTRACT(YEAR FROM o.order_purchase_timestamp) = 2017 AND EXTRACT(MONTH FROM o.order_purchase_timestamp) BETWEEN 1 AND 8 THEN p.payment_value END) )*100 AS percent_increase
FROM `target.orders` o
JOIN `target.payments` p ON o.order_id = p.order_id
WHERE EXTRACT(YEAR FROM o.order_purchase_timestamp) IN (2017, 2018) AND EXTRACT(MONTH FROM o.order_purchase_timestamp) BETWEEN 1 AND 8
GROUP BY 1
ORDER BY 1;

De totale procentuele stijging van de kosten van bestellingen van 2017 tot 2018, inclusief alleen de maanden januari tot augustus, is 138.53%. Bij bestudering van de maandelijkse stijging laat januari de hoogste procentuele stijging zien, gevolgd door februari en april.

Analyse van gemiddelde en som van prijs en vrachtwaarde per klantstaat

Om inzicht te krijgen in de prijs- en vrachtwaarden op staatsniveau, hebben we het gemiddelde en de som van deze waarden per klantstaat berekend. Het volgende is de uitvoering van de SQL-query:

SELECT c.customer_state, ROUND(AVG(i.price), 2) AS mean_price, ROUND(SUM(i.price), 2) AS total_price, ROUND(AVG(i.freight_value), 2) AS mean_freight_value, ROUND(SUM(i.freight_value), 2) AS total_freight_value
FROM `target.orders` o
JOIN `target.order_items` i ON o.order_id = i.order_id
JOIN `target.customers` c ON o.customer_id = c.customer_id
GROUP BY c.customer_state;

De analyse levert interessante bevindingen op. Hoewel São Paulo (SP) de hoogste totale prijswaarde en totale vrachtwaarde heeft, heeft het verrassend genoeg de laagste gemiddelde prijswaarde en gemiddelde vrachtwaarde van alle staten. Aan de andere kant heeft de staat Paraíba (PB) de hoogste gemiddelde prijswaarde en gemiddelde vrachtwaarde.

Het begrijpen van de impact op de economie vereist een uitgebreide analyse van kostentrends en prijs- en vrachtwaarden. Door gebruik te maken van SQL-query's en state-wise patronen te onderzoeken, kunnen bedrijven waardevolle inzichten verkrijgen in het economische landschap, potentiële groeikansen identificeren en datagestuurde beslissingen nemen om prijsstrategieën te optimaliseren, logistiek te verbeteren en de algehele economische impact te vergroten.

Verkoop-, vracht- en levertijd analyseren: inzichten uit Brazilië

Dagen tussen aankoop, levering en geschatte levering berekenen

Om inzicht te krijgen in de tijdsduur tussen het kopen van een bestelling, de levering en de geschatte levering, hebben we het aantal dagen berekend met behulp van de volgende SQL-query:

SELECT order_id, DATE_DIFF(order_delivered_customer_date, order_purchase_timestamp, DAY) AS delivered_in_days, DATE_DIFF(order_estimated_delivery_date, order_purchase_timestamp, DAY) AS estimated_delivery_in_days, DATE_DIFF(order_estimated_delivery_date, order_delivered_customer_date, DAY) AS estimated_minus_actual_delivery_days
FROM `target.orders`
WHERE DATE_DIFF(order_delivered_customer_date, order_purchase_timestamp, DAY) IS NOT NULL
ORDER BY delivered_in_days;

Gemiddelde leveringstijd en gemiddeld verschil in geschatte levering per staat vinden

Om inzicht te krijgen in de gemiddelde bezorgtijd en het gemiddelde verschil tussen geschatte en werkelijke bezorging, hebben we de gemiddelden op staatsniveau berekend met behulp van de volgende SQL-query:

SELECT c.customer_state, ROUND(AVG(DATE_DIFF(order_delivered_customer_date, order_purchase_timestamp, DAY)), 2) AS avg_time_to_delivery, ROUND(AVG(DATE_DIFF(order_estimated_delivery_date, order_delivered_customer_date, DAY)), 2) AS avg_diff_estimated_delivery
FROM `target.orders` o
JOIN `target.customers` c ON o.customer_id = c.customer_id
WHERE DATE_DIFF(order_purchase_timestamp, order_delivered_customer_date, DAY) IS NOT NULL AND DATE_DIFF(order_estimated_delivery_date, order_delivered_customer_date, DAY) IS NOT NULL
GROUP BY c.customer_state
ORDER BY avg_time_to_delivery;

Uit de resultaten kunnen we opmaken dat São Paulo (SP) de laagste gemiddelde bezorgtijd heeft, terwijl Roraima (RR) de hoogste gemiddelde bezorgtijd heeft.

Gegevens per staat groeperen en gemiddelde vrachtwaarde, tijd tot levering en verschil in geschatte levering berekenen

Om de relatie tussen vrachtwaarde, tijd tot levering en het verschil tussen geschatte en werkelijke levering op staatsniveau te analyseren, hebben we de middelen berekend met behulp van de volgende SQL-query:

SELECT c.customer_state, ROUND(AVG(i.freight_value), 2) AS mean_freight_value, ROUND(AVG(DATE_DIFF(o.order_delivered_customer_date, o.order_purchase_timestamp, DAY)), 2) AS time_to_delivery, ROUND(AVG(DATE_DIFF(o.order_estimated_delivery_date, o.order_delivered_customer_date, DAY)), 2) AS diff_estimated_delivery
FROM `target.orders` o
JOIN `target.order_items` i ON o.order_id = i.order_id
JOIN `target.customers` c ON o.customer_id = c.customer_id
GROUP BY c.customer_state
ORDER BY mean_freight_value;

De analyse onthult een zwakke positieve correlatie tussen de gemiddelde vrachtwaarde en de tijd tot levering. São Paulo (SP) heeft de laagste gemiddelde vrachtwaarde, terwijl Roraima (RR) de hoogste gemiddelde vrachtwaarde heeft.

Inzicht in de dynamiek van verkoop, vracht en levertijd is cruciaal voor bedrijven om hun activiteiten te optimaliseren en de klanttevredenheid te verbeteren. Door gebruik te maken van SQL-query's en state-wise patronen te analyseren, kunnen bedrijven waardevolle inzichten verkrijgen in verkooptrends, hun logistiek optimaliseren en datagestuurde beslissingen nemen om hun algehele efficiëntie en klantervaring te verbeteren.

Analyse van betalingswijzen: inzicht in bestellingen en betalingstermijnen

Maandelijks aantal bestellingen voor verschillende betalingstypes

Om inzicht te krijgen in de trends in betaalwijzen, hebben we het maand-op-maand aantal bestellingen voor verschillende betaalwijzen geanalyseerd. Het volgende is de uitvoering van de SQL-query:

SELECT p.payment_type, EXTRACT(MONTH FROM o.order_purchase_timestamp) AS month, COUNT(DISTINCT o.order_id) AS order_count
FROM `target.orders` o
JOIN `target.payments` p
ON o.order_id = p.order_id
GROUP BY 1, 2
ORDER BY 1, 2;

De analyse toont een algehele opwaartse trend van januari tot augustus en een andere opwaartse trend van september tot november. Creditcardtransacties zijn de populairste betaalmethode, gevolgd door UPI. Debetkaarttransacties zijn de minst geprefereerde optie. Met name creditcardtransacties nemen snel toe in vergelijking met andere betaalmethoden, mogelijk als gevolg van voordelen zoals "nu kopen, later betalen"-opties of cashback ontvangen met creditcards.

Aantal bestellingen op basis van het aantal betalingstermijnen

Om inzicht te krijgen in de verdeling van betalingstermijnen, hebben we het aantal bestellingen geanalyseerd op basis van het aantal betalingstermijnen. Het volgende is de uitvoering van de SQL-query:

SELECT p.payment_installments, COUNT(o.order_id) AS order_count
FROM `target.orders` o
JOIN `target.payments` p
ON o.order_id = p.order_id
WHERE o.order_status != 'canceled'
GROUP BY 1
ORDER BY 2 DESC;

Uit de analyse blijkt dat het merendeel van de bestellingen (maximaal aantal) slechts één betalingstermijn kent. Het hoogste aantal termijnen is 24, wat gepaard gaat met 18 bestellingen.

Inzicht in betalingswijzen en termijnvoorkeuren is essentieel voor bedrijven om hun betalingsprocessen te optimaliseren en tegemoet te komen aan de voorkeuren van klanten. Door gebruik te maken van SQL-query's en betalingstrends te analyseren, kunnen bedrijven weloverwogen beslissingen nemen om betalingsopties te verbeteren, processen te stroomlijnen en de algehele klantervaring te verbeteren.

Concluderend levert de analyse waardevolle inzichten op in betalingswijzen en termijnvoorkeuren. Het benadrukt de populariteit van creditcardtransacties, de stijgende trend in het gebruik van creditcards en de prevalentie van eenmalige betalingen op afbetaling. Deze inzichten kunnen bedrijven helpen hun betalingsstrategieën op elkaar af te stemmen en de klanttevredenheid te verbeteren.

Bruikbare inzichten en aanbevelingen op basis van de analyse

Actionable Insights

1. Uit de gegevens blijkt dat de staat SP aanzienlijk meer bestellingen heeft dan de volgende vijf staten samen. Dit duidt op een kans voor verbetering in de andere staten. Focussen op deze toestanden kan helpen het aantal bestellingen te vergroten en het klantenbestand uit te breiden.
2. Seizoensvariaties in de verkoop worden waargenomen, met een hogere verkoop tijdens feestdagen. Bedrijven moeten hun marketing- en verkoopstrategieën dienovereenkomstig plannen om te profiteren van deze piekperiodes en de klanttevredenheid te vergroten, wat resulteert in een algehele omzetgroei.
3. Het verbeteren van levertijden in gebieden met een langere levertijd kan een positieve invloed hebben op de klanttevredenheid en herhalingsaankopen stimuleren. Het stroomlijnen van de logistiek en het implementeren van efficiënte verzendprocessen zijn essentieel om dit te bereiken.
4. Staten als SP en RJ hebben al een hoog aantal bestellingen. Om de verkoop verder te stimuleren en merkloyaliteit te bevorderen, wordt aanbevolen om te focussen op klantretentiestrategieën, zoals gepersonaliseerde marketingcampagnes, loyaliteitsprogramma's en uitzonderlijke klantenservice-ervaringen.
5. Het analyseren van demografische gegevens van klanten kan waardevolle inzichten opleveren voor het afstemmen van producten en marketingstrategieën op specifieke doelgroepen. Dit maatwerk kan leiden tot meer omzet en klanttevredenheid.
6. De gegevens wijzen op een daling van de bestellingen in september en oktober. Het aanbieden van kortingen of promoties tijdens dalseizoenen kan klanten stimuleren om tijdens deze periodes aankopen te doen, waardoor de verkoop wordt gestimuleerd.
7. Hoewel de gegevens geen informatie bevatten over de economische omstandigheden, kan het analyseren van hun impact op de verkoop helpen bij het identificeren van gebieden voor verbetering en investeringen, waardoor veerkracht tijdens economische schommelingen wordt gegarandeerd.

Aanbevelingen

1. Verbeter logistieke en verzendprocessen om levertijden te verkorten en klanttevredenheid te vergroten. Dit omvat het optimaliseren van magazijnactiviteiten, het verfijnen van verzendroutes en het samenwerken met betrouwbare koeriersdiensten.
2. Implementeer strategieën voor klantbehoud om herhalingsaankopen aan te moedigen en loyaliteit te bevorderen. Dit kan worden bereikt door middel van loyaliteitsprogramma's, verwijzingsbeloningen en gepersonaliseerde aanbiedingen.
3. Evalueer prijzen en vrachtkosten om het concurrentievermogen op de markt te waarborgen en tegelijkertijd de omzet en winstgevendheid te maximaliseren. Overweeg de prijzen te verhogen of de vrachtkosten aan te passen, indien van toepassing.
4. Investeer in technologie en infrastructuur om de e-commerce-ervaring te verbeteren. Dit omvat het implementeren van chatbots voor klantenondersteuning, het verbeteren van de websiteprestaties en het aanbieden van gepersonaliseerde productaanbevelingen op basis van klantgedrag.
5. Werk samen met verkopers om het productaanbod uit te breiden en de productkwaliteit te verbeteren, rekening houdend met uiteenlopende behoeften en voorkeuren van klanten.
6. Maak gebruik van sociale-mediaplatforms en influencers om producten te promoten en merkbekendheid te vergroten, aangezien deze een grote invloed hebben op aankoopbeslissingen in Brazilië.
7. Verbeter de klantenservice-ervaring door chat-ondersteuningsdiensten aan te bieden en te zorgen voor snelle en effectieve antwoorden op vragen van klanten.
8. Bewaak de activiteiten van concurrenten en pas de bedrijfsstrategie dienovereenkomstig aan, zoals het matchen of aanbieden van betere prijzen, het uitbreiden van het productaanbod of het verbeteren van de klantenservice om concurrerend te blijven in de markt.

Door deze bruikbare inzichten en aanbevelingen te implementeren, kunnen bedrijven hun activiteiten optimaliseren, de klanttevredenheid verbeteren en de algehele omzetgroei in de Braziliaanse e-commercemarkt stimuleren.

Conclusie

Concluderend: de analyse van e-commercegegevens op de Braziliaanse markt levert waardevolle inzichten op in kooppatronen van klanten, verkooptrends, betalingsvoorkeuren en leveringservaringen. Door deze patronen en trends te begrijpen, kunnen bedrijven weloverwogen beslissingen nemen en strategieën implementeren om hun activiteiten te optimaliseren en groei te stimuleren. Dit zijn de belangrijkste conclusies uit de analyse:

Key Takeaways

• De staat SP domineert de e-commercemarkt in Brazilië, wat aangeeft dat we ons moeten concentreren op andere staten voor potentiële groeimogelijkheden.
• Het analyseren van demografische gegevens van klanten kan helpen bij het afstemmen van producten en marketingstrategieën op specifieke doelgroepen, wat leidt tot meer verkopen.
• Het aanbieden van kortingen tijdens dalseizoenen kan klanten stimuleren en de verkoop stimuleren tijdens rustigere periodes.

De in dit artikel getoonde media zijn geen eigendom van Analytics Vidhya en worden naar goeddunken van de auteur gebruikt.

Verwant

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• EVM Financiën. Uniforme interface voor gedecentraliseerde financiën. Toegang hier.
• Quantum Media Groep. IR/PR versterkt. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3 gegevensintelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• Bron: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/06/sql-powers-to-reveal-insights-into-brazilian-online-shopping/