Startups Mine 'Big Data' Demasiado

Startups Mine 'Big Data' Demasiado
El "big data" minero funcionó de maravillas para gigantes como Amazon, Netflix y Pandora. Pero ahora más nuevas empresas se están metiendo en el juego de usar algoritmos para mostrarles el camino a las billeteras de los clientes. Algunas empresas elaboraron cuestionarios para determinar cómo podría ser el perfil de sabor de un cliente.

El "big data" minero funcionó de maravillas para gigantes como Amazon, Netflix y Pandora. Pero ahora más nuevas empresas se están metiendo en el juego de usar algoritmos para mostrarles el camino a las billeteras de los clientes.

Algunas empresas elaboraron cuestionarios para determinar cómo podría ser el perfil de sabor de un cliente. Otros han creado motores de recomendación modelados según las preferencias pasadas del consumidor. Traducción: los compradores que navegan o compran en un sitio lo suficiente recibirán sugerencias personalizadas para otros artículos o servicios que también deseen comprar.

Pero no es fácil mantener el interés de un cliente el tiempo suficiente para completar un cuestionario, o asegurar que las recomendaciones posteriores no los decepcionen. Esto es lo que dicen algunos fundadores de startups de todo el mundo que marcan la diferencia:

Seleccione las métricas correctas.

Canopy Labs, una compañía de análisis predictivo respaldada por Y Combinator que ha recaudado más de $ 1. 5 millones en fondos de capital de riesgo, toma datos internos de una empresa y luego intenta predecir lo que sus clientes podrían hacer a continuación. Examina las compras de los consumidores, así como sus comentarios por correo electrónico. Basado en esta información, el motor de Canopy puede ver qué productos y ofertas son los más populares entre clientes similares y predice qué más pueden querer comprar. y ldquo; Para ser verdaderamente exitoso, los jóvenes deben comprender las necesidades y deseos de sus clientes, & rdquo; dice Wojciech Gryc, el CEO de 27 años detrás de Canopy Labs, quien divide su tiempo entre Toronto y San Francisco.

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Ethan Song, CEO del sitio de compras en línea para hombres Frank & Oak, dice que el mayor desafío de incorporar algoritmos en un el negocio determina qué datos son relevantes para cada usuario y qué puede no ayudar a crear una recomendación futura.

Esto puede ser más fácil decirlo que hacerlo, especialmente cuando las empresas utilizan estos datos para proporcionar recomendaciones futuras. El principal desafío es determinar qué datos son más pertinentes, y qué es solo ruido digital. y ldquo; Hay tanta información que se puede utilizar para crear recomendaciones, pero a menudo se trata de simplificar [o] centrarse en lo que es más relevante para cada usuario, & rdquo; dice Ethan Song, 30, el CEO y director creativo detrás de Frank & Oak. En esta tienda de moda masculina en línea con sede en Montreal, el algoritmo se basa en los datos proporcionados por los comentarios de los compradores, así como en las listas que siguen, o dejan de seguir, para proporcionar sugerencias precisas.

Crea perfiles rápidamente.

Con el objetivo de desmitificar el proceso de compra de vino, Xander Oxman lanzó el Club W, con sede en Los Ángeles, hace dos años.El cofundador del sitio de suscripción de 34 años buscó inspiración en empresas establecidas como Netflix, Pandora y Amazon. y ldquo; El núcleo de nuestro modelo algorítmico se basa en el mismo principio: cuanto más similar sea su perfil a los de otra persona, mayor será la confianza en nuestra recomendación, & rdquo; dice Oxman.

La experiencia de compra en el Club W comienza respondiendo un cuestionario corto de seis preguntas, que crea un perfil llamado paladar y arroja recomendaciones de vino personalizadas. Pregunta acerca de cómo le gusta su café (y ldquo; I do not & rdquo;), cómo se siente con las bayas (& ldquo; Eat 'em raw & rdquo; ) y si le gustan los cítricos (& ldquo; el mejor & rdquo; ) , entre otras preferencias. El enfoque relativamente rápido y directo, con & ldquo; ninguna jerga del vino sin sentido, y rdquo; como dice Club W, ayuda a mantener el interés de los nuevos usuarios, dice Oxman.

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La empresa respaldada por Y Combinator de Wojciech Gryc, Canopy Labs, analiza los datos internos y los correos electrónicos de una empresa

de los compradores antes de intentar predecir Es posible que los clientes quieran comprar en el futuro. Más treps jóvenes podrían ser exitosos al comprender las necesidades de los clientes, dice Gryc.

Haga preguntas simples.

En Swogo, un asistente de ventas digitales con sede en el Reino Unido, los fundadores de la startup se centran en la simplicidad. Una pregunta básica, como & ldquo; ¿Para qué vas a usar el producto? & rdquo; - Puede ayudar al algoritmo de Swogo a comprender las necesidades de un comprador, las preferencias de marca e incluso cuánto están dispuestos a gastar. y ldquo; Esto no solo puede aumentar las posibilidades de que los clientes compren en el sitio web de un minorista [asociado], sino que también podemos recopilar una gran cantidad de datos para compras adicionales, & rdquo; dice Lucy Foster, cofundadora de 22 años de Swogo.

Un mes después del lanzamiento de Swogo en diciembre, la compañía (que declina divulgar sus ingresos) dice que mejoró la conversión de clientes que hicieron clic a través de sus minoristas asociados de 1 en 9 a 1 en 4. & ldquo; El mercado del comercio electrónico en particular se ha vuelto increíblemente concurrido, y los jóvenes necesitan encontrar nuevas y diferentes maneras de llegar a un público amplio de forma rápida y rentable, & rdquo; dice Foster, quien ingresó a su compañía en el acelerador de Startupbootcamp en Ámsterdam a principios de este año. y ldquo; Aprovechar esta información es una de las mejores maneras de comprender exactamente qué es lo que buscan sus clientes y de ajustarse a sus necesidades. & rdquo;

Recomendaciones incompletas.

No importa cuánto lo intenten los treps, sus recomendaciones basadas en algoritmos algunas veces pasan desapercibidas. Pero ser abierto sobre este hecho puede reunir buena voluntad entre ciertos clientes.

Algunas empresas respaldan sus recomendaciones con garantías favorables para el cliente. En Club W, un club de compra de vinos en línea, el cofundador Xander Oxman dice que los compradores pueden recibir una botella de reemplazo gratuita si una de las selecciones de su algoritmo no satisface al paladar. Crédito de la imagen: Club W

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AgentFindr.com, que se asemeja a los sitios de citas en línea, compara a los compradores de viviendas o vendedores con profesionales de bienes raíces. En el sitio, dirigido por Jon Sterling de 34 años, el servicio reconoce que es & ldquo; el algoritmo no es perfecto (todavía) y rdquo; - e incluso ofrece enviar a los clientes un cupcake si se les compara con una persona que no les gusta. Club W, mientras tanto, ofrece enviar una botella de reemplazo o un reembolso si no le gusta uno de sus productos. ¿Suena como un interruptor de negocios? Menos del 1 por ciento de los compradores han aceptado el Club W en su oferta, hasta ahora, dice Oxman.

¿Qué otra cosa podría ayudar a estas compañías a afinar sus algoritmos? Háganos saber con un comentario.