Inestabilidad en el Black Friday: el costo para el e-commerce
En un relevamiento de 2021, la inestabilidad en el Black Friday dejó a sitios brasileños más de 9 horas fuera del aire. El período va del Black Friday al Cyber Monday. Como resultado, hubo más de R$ 36 millones en pérdidas
Además, el Black Friday necesita aprovecharse por los dos lados involucrados: consumidor y minorista. Son 24 horas – o 96, si se considera el Cyber Monday. En ese plazo, su negocio puede cosechar los beneficios de esta fecha. Sigue siendo la segunda más importante para el e-commerce, solo detrás de la Navidad.
En la práctica, ese corto intervalo lleva a un boom de consumidores simultáneos en los sitios. Por lo tanto, aparece la inestabilidad en el Black Friday. Como demostramos en este artículo, la facturación de la fecha en 2021 fue de R$ 5,4 mil millones, conforme los datos de Neotrust. Desde entonces, el volumen solo creció y el margen de error se estrechó.
Por eso, ese resultado, sin embargo, podría haber sido aún mejor. Las inestabilidades de los sitios impidieron un número mayor. Un relevamiento de Sofist de aquel mismo año analizó el tema. La lentitud y la inconsistencia de los e-commerces costaron R$ 36,1 millones en el período.
El resultado fue casi un 26% inferior al contabilizado en 2020. En aquel año, la pérdida por inestabilidad en el Black Friday llegó a R$ 48,7 millones. Es decir, el número oscila de una edición a otra. Sin embargo, el patrón se repite: cada minuto de indisponibilidad se convierte en venta perdida.
¿Cómo se determinó la pérdida?
Como resultado, los valores estimados de pérdida salieron de un monitoreo de 116 sitios. El seguimiento fue desde las 22 horas del 25 de noviembre hasta las 23:59 del 29 de noviembre de 2021. Ese era el período más frecuente de las promociones. Para clasificar como inestabilidad, el relevamiento consideró algunos factores:
– Problemas técnicos, como páginas de error;
– Uso de páginas de espera, también conocidas como “tapón”;
– Demora excesiva (timeout), cuando el sitio no termina de cargar en 45 segundos.
Mientras tanto, 54 de las 116 tiendas (46%) salieron del aire en algún momento. En conjunto, fueron 9 horas y 25 minutos de sitios indisponibles. Eso resultó en el cálculo de R$ 36,1 millones de pérdidas. Es decir, pocos momentos de inestabilidad se traducen en pérdidas relevantes para los e-commerces.
¿Cómo evitar la inestabilidad en el Black Friday?
Hay diversos cuidados que deben tomarse. Sin embargo, el principal es invertir en tecnología que propicie la escalabilidad de los servicios. En la práctica, eso significa autoescalado, contenedores y pruebas de carga continuas durante todo el año. Además, el checkout debe absorber el pico de Pix, hoy consolidado en el comercio digital brasileño. En este sentido, es importante que la TI gane un papel protagonista y se piense de forma estratégica.
Al fin y al cabo, los diagnósticos de TI constantes ayudan a identificar inconsistencias en los sistemas, conforme demostramos en este artículo del blog. Entre las áreas que deben evaluarse están el storage, el desempeño de backup, la optimización de la infraestructura y la integración de sistemas. Asimismo, la observabilidad correlaciona logs, métricas y trazas y expone el cuello de botella antes que el cliente. Por lo tanto, hay otras inversiones en tecnología que pueden contribuir:
Las tecnologías que sostienen el pico
– Internet de las Cosas – Ayuda en la integración de las tiendas físicas y virtuales. Además, recolecta más datos sobre el comportamiento de los clientes. Asimismo, el edge y el 5G acercan ese procesamiento a la operación.
– Data Analytics – Se trata de un gran acervo de información relevante para el negocio. Por lo tanto, exige tratamiento para convertirse en dato estructurado y confiable. Como resultado, la decisión se apoya en la realidad y en el historial.
– Previsión de demanda – Los modelos de previsión estiman el volumen de clientes en los picos del Black Friday. Para esto, usan el historial de datos almacenado en Analytics. Luego, ese número se convierte en escenario de prueba de carga.
– Inteligencia artificial – Va de las recomendaciones de compra a la recuperación de carritos abandonados. Además, los agentes de IA ya hacen la triage de tickets y resumen incidentes durante el pico. Por eso, el equipo de soporte se concentra en lo que traba la venta.
– Servicios en la nube – En este artículo, hablamos de la nube para el mapeo de activos de TI. Pero trae otros beneficios: “la tecnología ganó fuerza por sus resultados directos. Entre ellos están la mejora de la gestión y el aumento de la productividad y de la seguridad. Otra posibilidad es la estabilidad y la escalabilidad, con servicios siempre disponibles que pueden ampliarse o reducirse”. Además, el FinOps dimensiona ese consumo con prorrateo y rightsizing, sin sorpresas en la factura.
Además, como puede percibirse, este trabajo no sucede de la noche a la mañana. Es necesario planificar e invertir en infraestructura, soluciones y pruebas. El objetivo es llegar a un estándar que replique la realidad de este período. En resumen, solo una acción organizada evita la inestabilidad en el Black Friday en los e-commerces.
El think time
En la práctica, en el medio de TI, “Think Time” es el tiempo usado para simular el comportamiento de un usuario real. En este sentido, es importante que los sitios conozcan su think time. Vale para las acciones de login, búsqueda, cierre del pedido y pago. Asimismo, cubre las demás acciones del acto de compra online.
Por eso, las pruebas que dimensionan la capacidad de un sitio necesitan considerar esta situación. Si las verificaciones no siguen el patrón humano, no aportan insights reales a los ejecutivos. Como resultado, se crea un escenario irreal.
Ese escenario distorsionado puede llevar al negocio a sobredimensionar la infraestructura. Por otro lado, existe el riesgo opuesto de quedar por debajo de lo que el pico exige. Mientras tanto, el FinOps ayuda a encontrar el punto de equilibrio entre costo y holgura. Así se proyecta una posible inestabilidad en el Black Friday con más realismo.
Del mismo modo, el think time de un usuario y su forma de navegación ayudan mucho. Con ellos se dimensiona el tiempo de respuesta necesario y los ajustes para soportar la demanda.
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