Wesentliche Data Science-Projekte für jedes E-Commerce-Unternehmen

Seit den frühen zwanziger Jahren boomt die E-Commerce-Branche, die auf dem Wachstum von Internetdiensten beruht. Das durch die Internetdurchdringung angetriebene Wachstum wird Unternehmen jedoch möglicherweise nicht dabei helfen, der Konkurrenz lange standzuhalten. Der Hauptgrund dafür ist, dass es zu viele vollwertige Online-Händler sowie Marktplätze gibt, die um den Markt konkurrieren. E-Commerce-Data-Science-Projekte können der Differenzierungsfaktor sein, um sich in Bezug auf das Kundenerlebnis hervorzuheben.

Aber woher weiß ein E-Commerce-Unternehmen, auf welche Nische es sich stärker konzentrieren muss? Oder welcher Teil des Kundenerlebnisses muss geändert werden? Nun, der einzige Weg, um sicherzustellen, dass Sie nachhaltig wachsen, besteht darin, die Daten zu verwenden, die von Ihren Systemen generiert werden, sowie die Daten, die über das Internet verfügbar sind. Die Erkenntnisse aus den Daten können nahtlos in Geschäftsentscheidungen umgewandelt werden. Einige der wichtigsten Data-Science-Projekte, an denen jedes E-Commerce-Unternehmen arbeiten kann, wurden im Folgenden beschrieben.

Empfehlungsmaschine

Die Verwendung von Data Science, um das Einkaufsverhalten von Kunden zu lernen und Muster vorherzusagen, ist eine großartige Möglichkeit, den Umsatz zu verbessern. Beispielsweise kann die Fähigkeit, klar zu definieren, welche Marken oder Produkte am beliebtesten sind, wenn Nachfragespitzen für bestimmte Produkte auftreten, oder Jahreszeiten, in denen Kunden mehr einkaufen, dabei helfen, die richtigen Strategien zu bestimmen.

Viele sind beeindruckt von der Art und Weise, wie Amazon Produkte empfiehlt. Es spielt keine Rolle, ob Sie einen riesigen Bestand an Produkten auf Ihrer Website haben, aber dem richtigen Kunden nicht das richtige Produkt empfehlen können. Für den Aufbau eines Empfehlungssystems müssen verschiedene Datenpunkte berücksichtigt werden, nämlich Produkte, die der Käufer in der Vergangenheit angesehen hat, frühere Kaufhistorie, durchschnittliche Ausgaben pro Bestellung, Kategorien, an denen der Käufer am meisten interessiert ist, und mehr.

All diese Daten können genutzt werden, um herauszufinden, welche Produkte auf einer Website ein Kunde am ehesten kaufen sollte. Neben solchen einfachen Empfehlungen auf der Homepage können Sie Kunden auch bestimmte Artikel empfehlen, die er bereits auf seiner Wunschliste hat, wenn die Preise der Artikel fallen.

Wenn Sie beispielsweise auf einer E-Commerce-Website nach einem Mobiltelefon suchen, besteht die Möglichkeit, dass Sie auch eine Telefonabdeckung kaufen möchten. Die Entscheidung, ob dies möglich ist, könnte auf der Analyse früherer Käufe oder Datenrecherchen von Kunden basieren.

Ein weiterer Abschnitt, in dem Ihr Empfehlungssystem angemessen funktionieren kann, ist die Checkout-Seite. Auf dieser Seite haben Sie bereits eine Vorstellung davon, was eine Person kauft. Kombinieren Sie dies mit der bisherigen Kaufhistorie und Sie können das Zubehör präsentieren, das der Käufer neben seinem Kauf kaufen kann. Sie können auch Daten von Personen verwenden, die diesen bestimmten Artikel gekauft haben, und ihm andere Produkte vorschlagen, die Kunden in Kombination mit diesem Artikel gekauft haben.

Verarbeitung natürlicher Sprache

Unternehmen sind heute viel mehr als nur die Produkte, die sie verkaufen. Ihr Image in der Öffentlichkeit ist sehr wichtig, und falls es einen Schlag erleidet, werden die Kunden aufhören, bei ihnen zu kaufen, die Investoren werden aufhören, in sie zu investieren, und die Aktienkurse werden einen massiven Einbruch erleiden. Um sicherzustellen, dass keine unerwünschten Zwischenfälle passieren oder zumindest ein kleines Feuer, das explodieren könnte, zu löschen, halten Unternehmen Ausschau nach Kundenbewertungen und Kommentaren.

Aber Kommentare von Kunden zu kratzen, reicht nicht aus. Und wenn Sie jeden einzelnen dieser Kommentare einzeln analysieren möchten, müssen Sie zu viele Leute einstellen. Eine Möglichkeit, dies zu tun, besteht darin, ein System aufzubauen, das die Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet, um Kundenbewertungen zu lesen und zu analysieren und sie als positiv, negativ oder neutral zu kennzeichnen. Dann können Sie ein Kundenbetreuungsteam haben, das sich die negativen Bewertungen ansieht und versucht, die Kunden zu kontaktieren und ihre Probleme zu lösen. Im Laufe der Zeit kann derselbe Algorithmus auch auf Produktbewertungen angewendet werden, um sie zu kategorisieren.

Customer Lifetime Value-Modellierung

Das Konzept der Customer Lifetime Value (CLV)-Modellierung ist unkompliziert – wir zielen im Wesentlichen darauf ab, den von einem Kunden generierten Umsatz im gesamten Kundenlebenszyklus zu verbessern. Darüber hinaus handelt es sich um eine berechnete Zahl, die anhand der Kauf- und Interaktionshistorie des Kunden mit der E-Commerce-Website (oder anderen Unternehmen) vorhergesagt wird. CLV hilft auf folgende Weise:

1. Definieren von Zielen für das Unternehmen – Wachstum, Ausgaben, zukünftige Umsätze, Nettogewinn usw.
2. Optimieren Sie Marketingstrategien für Unternehmen.
3. Anpassen von Kampagne und Anzeige.
4. Entscheiden Sie sich für Cross-Selling und Up-Selling entsprechend dem Kauf des Kunden.
5. CLV hilft bei der Entscheidung über die Kosten für die Kundenakquisition, die Kosten für die Kundengewinnung.

Es ist eine der wesentlichen Metriken, die in jedem E-Commerce-Geschäft berücksichtigt werden muss. Es hilft Unternehmen bei der Entscheidung über ihre Ausgaben und informiert über ihre treuen Kunden.

Reverse Image Lookup mit Bildverarbeitung

Was passiert, wenn Sie mithilfe von Schlüsselwörtern nach Bildern suchen? Ihnen werden Bilder angezeigt, die den Schlüsselwörtern zugeordnet sind. Was ist mit der Rückseite? Sie laden ein Bild hoch und erhalten Schlüsselwörter, die damit verknüpft sind. Oder sagen Sie, Links zum Kauf des Produkts. Ja, viele E-Commerce-Websites verwenden umgekehrte Bilder, um es Kunden zu ermöglichen, nach Artikeln zu suchen, deren Namen sie nicht kennen und die nur ihr Bild besitzen.

Oft wird Ihnen ein ähnlicher Artikel und keine exakte Übereinstimmung angezeigt, aber das System wird mit der Zeit immer besser, indem immer mehr Bilder analysiert werden. Bevor Sie jedoch ein solches Feature live schalten, müssen Sie Ihr System mit Tausenden von Bildern trainieren, und diese Arbeit muss von Ihrem Data-Science-Team erledigt werden.

Entdeckung eines Betruges

E-Commerce-Plattformen laufen mit scharfen Margen, um mit der Konkurrenz Schritt zu halten. Tausende von Menschen versuchen jedoch, das Beste aus Schlupflöchern in Rückgaberichtlinien und dem guten Willen von Unternehmen zu machen, um diese Unternehmen zu betrügen. Die Arten von Betrug gehen in die Tausende und die einzige Möglichkeit, dies zu stoppen, besteht darin, die Daten zu lesen. Verdächtiges Verhalten kann erkannt werden, indem frühere Vorfälle und bestimmte Szenarien überprüft werden, z. B. mehrere Rücksendungen von einer einzigen Adresse oder mehrere falsche Behauptungen durch einen einzelnen Benutzer. Oft verwenden Menschen internationale Bestellungen oder unterschiedliche Versand- und Rechnungsadressen, um der Entdeckung zu entgehen. All dies kann jedoch erfasst werden, nachdem genügend Daten analysiert wurden. Einige der gebräuchlichsten Methoden zur Datenanalyse und Betrugsvermeidung sind:

• Algorithmen, die in Echtzeit ausgeführt werden und das Sicherheitsteam bei verdächtigem Verhalten eines Benutzers benachrichtigen.
• Analyse von Daten, um mehrere Betrugsfälle an einem einzigen Ort zu erkennen. In diesem Fall wird der Bereich selbst auf die schwarze Liste gesetzt.
• Analyse von systemweiten Daten, um Anomalien zu erkennen und die Korrelation zwischen Anomalien und Betrug zu finden.

Ein Betrugserkennungssystem hilft Unternehmen nicht nur, Verluste zu reduzieren, sondern hilft ihnen auch, einen besseren Markenwert aufzubauen, indem sie ein höheres Maß an Vertrauen bei den Kunden aufbauen.

Preisoptimierung

E-Commerce-Unternehmen müssen an der Spitze ihres Spiels stehen. Nicht nur in Bezug auf die von ihnen angebotenen Produktlinien, sondern auch in Bezug auf die Preise. Die Preise müssen besser sein als die der Konkurrenz und die Unternehmen müssen noch Geld verdienen. Die verfolgte Strategie besteht darin, dass die Preise für bestimmte Artikel, die sehr beliebt sind, aggressiv gehalten werden (auch wenn dies bedeutet, dass Geld verloren wird). Und die Marge wird wiederum mit anderen Produkten wie Zubehör oder Dienstleistungen erzielt.

Der Spagat, der hier gespielt werden muss, um den optimalen Preis für jedes Produkt zu finden, berücksichtigt mehrere Faktoren und Datenpunkte. Preisoptimierungsalgorithmen sind streng gehütete Geheimnisse der meisten großen Unternehmen, und selbst wenn Sie ein kleines Unternehmen sind, das gerade in den Ozean des E-Commerce eingetaucht ist, müssen Sie dennoch sicherstellen, dass Sie einige grundlegende Preisoptimierungsstrategien entwickelt haben, damit Sie haben Sie eine höhere Konversionsrate von Ihrem organischen und bezahlten Traffic.

Die Preisoptimierung mithilfe von Data Science umfasst eine Reihe von Faktoren wie Preisflexibilität, seinen beträchtlichen Standort, die Einstellung des Kunden, die Preisgestaltung des Wettbewerbers usw. Und der Data Science-Algorithmus sagt die Segmentierung des Kunden voraus, um auf die Preisänderung zu reagieren.

Bestandsverwaltung

Die Bestandsverwaltung ist ein wichtiger Grund zur Sorge für E-Commerce-Unternehmen, die über große Gebiete wie ein ganzes Land oder einen Kontinent verteilt sind. Wenn Sie mehrere Lager haben, müssen Sie sicherstellen, dass sich der Artikel, der am ehesten verkauft wird, in dem Lager befindet, das dem Benutzer, der ihn kaufen wird, am nächsten ist.

Solche Berechnungen durchzuführen ist nicht einfach und Unternehmen wie Amazon haben das System perfektioniert, nachdem sie über die Jahre Benutzerdaten und saisonales Verhalten analysiert haben. Dies ist aus mehreren Gründen wichtig:

1. Die Menschen würden ihre Produkte schneller erhalten und wären daher mit dem Service zufriedener.
2. E-Commerce-Unternehmen, die mit geringen Margen arbeiten, könnten Geld bei den Transportkosten sparen.
3. Produkte, die in bestimmten Regionen zu einer bestimmten Jahreszeit verkauft werden sollen, können in großen Mengen gekauft und im Lager gelagert werden. Dies würde im Vergleich zur Beschaffung eines Produkts nach dem anderen, wenn Bestellungen eingehen, viel Geld sparen.

Verbesserung des Kundendienstes

Sprechen Sie über jedes Online-Geschäft und das, was die Leute am meisten hassen, ist der Kundenservice. Es ist unendlich schwierig, mehrere Runden zur Auswahl von Optionen durch ein automatisiertes System zu durchlaufen und dann einen Kundendienstmitarbeiter zu erreichen, nur um ihn Ihren Anruf halten zu lassen und zu erfahren, dass Sie nach einem Tag anrufen müssen.

Unternehmen, die sehr groß sind und ein Problem mit der Kundenbindung haben, können ihren Kundenservice mithilfe der ihnen zur Verfügung stehenden Daten verbessern. Dies führt zu zweifachen Ergebnissen. Die Bestandskunden bleiben erhalten und Sie erhalten kostenlose Werbung, wenn diese Ihre Website weiterempfehlen.

Die Logik dahinter ist einfach. Alles, was Sie tun müssen, ist, alle bisherigen Kundenbeschwerden zu analysieren, die Lösung Ihres Kundenbetreuungsteams zu analysieren und festzustellen, ob der Kunde mit den Ergebnissen zufrieden war. Sobald Sie dies getan haben, können Sie die genauen Schmerzpunkte und die häufiger auftretenden Probleme identifizieren.

Danach können Sie die größeren Probleme angehen und einen Workflow zur Lösung der häufigsten Probleme erstellen, sodass die Problemlösung schneller erfolgt und Ihre Kunden zufriedener sind.

Zeit, an eCommerce Data Science-Projekten zu arbeiten

Falls Sie an eCommerce-Data-Science-Projekten arbeiten, haben Sie bereits Zugriff auf die internen Daten, aber die ganzheitliche Datenerfassung erfordert sowohl interne als auch externe Daten.

Die erweiterten Daten könnten in einen Data-Lake oder ein Data-Warehouse abgelegt werden, das für alle Ihre Analysen und die Erstellung Ihrer Modelle für maschinelles Lernen verwendet werden kann. Wie oft Sie die Daten aktualisieren, kann je nachdem, was Sie zu analysieren versuchen, unterschiedlich sein, aber die Daten in Echtzeit in Ihren Data-Lake zu übertragen, ist die am meisten empfohlene Einstellung.

Wenn Sie jedoch auch Daten aus externen Quellen sammeln müssen, um Marktforschung zu betreiben oder ein Data-Science-Projekt durchzuführen, müssen Sie ein Team von Personen zusammenstellen, die Erfahrung mit Web Scraping haben. Andernfalls können Sie auch die Hilfe eines erfahrenen und bewährten Web-Scraping-Teams wie unseres bei PromptCloud in Anspruch nehmen.