すべての e コマース企業にとって不可欠なデータ サイエンス プロジェクト
公開: 2020-01-2020 年代前半から、e コマース業界はインターネット サービスの成長に乗って活況を呈してきました。 ただし、Web の浸透によって加速された成長は、企業が競争相手を長く維持するのに役立たない可能性があります。 その最大の理由は、市場をめぐって競合する本格的なオンライン小売業者やマーケットプレイスが多すぎることです。 E コマース データ サイエンス プロジェクトは、顧客体験の点で優れた差別化要因となる可能性があります。
しかし、e コマース企業は、どのニッチ市場に注力する必要があるかをどのように判断するのでしょうか? または、カスタマー エクスペリエンスのどの部分を変更する必要がありますか? 持続可能な方法で成長していることを確認する唯一の方法は、システムによって生成されたデータと、インターネット経由で入手できるデータを使用することです。 データからの洞察は、ビジネス上の意思決定にシームレスに変換できます。 すべての e コマース企業が取り組むことができる上位のデータ サイエンス プロジェクトのいくつかを以下に説明します。
レコメンデーション エンジン
データ サイエンスを使用して顧客の買い物行動を学習し、パターンを予測することは、売上を向上させる優れた方法です。 たとえば、特定の製品の需要が急増したときや、顧客がより多くの買い物をする時期に最も人気のあるブランドや製品を明確に定義する機能は、適切な戦略を決定するのに役立ちます.
多くの人が、Amazon が製品を推奨する方法に感銘を受けています。 Web サイトに大量の製品在庫があっても、適切な製品を適切な顧客に推奨できない場合は問題ありません。 推奨システムを構築するには、さまざまなデータポイントを考慮する必要があります。つまり、購入者が過去に閲覧した製品、以前の購入履歴、注文あたりの平均支出、購入者が最も関心を持っているカテゴリなどです。
このすべてのデータを使用して、顧客が購入を最も積極的に検討している Web サイト上の製品を見つけることができます。 ホームページ上でのこのような単純なレコメンデーション以外に、アイテムの価格が下がったときに、顧客がすでにウィッシュ リストにある特定のアイテムをレコメンデーションすることもできます。
例えば、eコマースサイトで携帯電話を探している場合、電話カバーも購入したい場合があります。 これが可能かどうかの判断は、以前の購入の分析や顧客のデータ検索に基づいている可能性があります。
レコメンデーション システムが適切に機能するもう 1 つのセクションは、チェックアウト ページです。 このページでは、ユーザーが何を購入しているかをすでに把握しています。 それを以前の購入履歴と組み合わせて、バイヤーが購入と一緒に購入できるアクセサリーを提示できます。 また、その特定のアイテムを購入した人のデータを使用して、顧客がそのアイテムと組み合わせて購入した他の製品を彼に提案することもできます。
自然言語処理
今日の企業は、販売する製品だけではありません。 彼らの公共イメージは非常に重要であり、それが打撃を受けた場合、顧客はそれらからの購入をやめ、投資家はそれらへの投資をやめ、株価は大打撃を受ける. したがって、不都合な事件が起こらないようにするため、または少なくとも爆発する可能性のある小さな火を消すために、企業は顧客のレビューやコメントに目を光らせています.
しかし、顧客からのコメントを収集するだけでは十分ではありません。 そして、それらのコメントをすべて個別に分析したい場合は、あまりにも多くの人を雇う必要があります. これを行う 1 つの方法は、自然言語処理を使用してカスタマー レビューを読み取って分析し、肯定的、否定的、または中立としてタグ付けするシステムを構築することです。 次に、否定的なレビューを見て、顧客に連絡して問題を解決しようとする顧客関係チームを持つことができます. しばらくすると、同じアルゴリズムを製品レビューでも実行して、それらを分類することができます.
顧客生涯価値モデリング
顧客生涯価値 (CLV) モデリングの概念は単純です。基本的には、顧客のライフサイクル全体で顧客から生み出される収益を改善することを目指しています。 さらに、これは顧客の購入および e コマース サイト (または他のビジネス) とのやり取りの履歴によって予測される計算された数値であり、CLV は次の方法で役立ちます –
- 会社の成長、支出、将来の売上、純利益などの目標を定義します。
- ビジネス マーケティング戦略を最適化します。
- キャンペーンや広告の調整。
- 顧客の購入に応じて、クロスセルとアップセルを決定します。
- CLV は、顧客獲得コスト、つまり顧客を引き付けるためのコストを決定するのに役立ちます。
これは、あらゆる e コマース ビジネスで考慮する必要がある重要な指標の 1 つです。 企業が支出を決定し、忠実な顧客について知るのに役立ちます。
画像処理による画像逆引き
キーワードを使用して画像を検索するとどうなりますか? キーワードに関連付けられた画像が表示されます。 逆はどうですか？ 画像をアップロードすると、それに関連付けられたキーワードが取得されます。 または、製品を購入するためのリンクです。 はい、多くの e コマース Web サイトでは、顧客が名前を知らず、その画像だけを所有しているアイテムを検索できるように、逆画像検索を使用しています。
多くの場合、完全に一致するものではなく、類似したアイテムが表示されることがありますが、システムは時間の経過とともにより多くの画像を分析することで改善されます. とはいえ、そのような機能を公開する前に、何千もの画像でシステムをトレーニングする必要があり、この作業はデータ サイエンス チームが処理する必要があります。
不正検出
E コマース プラットフォームは、競争に後れを取らないように、大幅な利益率で運営されています。 しかし、何千人もの人々が返品ポリシーの抜け穴を最大限に活用しようとし、会社の善意を利用してこれらの会社をだまそうとしています。 詐欺の種類は数千に上りますが、これを阻止する唯一の方法はデータを読み取ることです。 疑わしい動作は、以前のインシデントと特定のシナリオ (1 つのアドレスからの複数の返品、1 人のユーザーによる複数の虚偽の申し立てなど) を確認することで検出できます。 多くの場合、検出を逃れるために国際注文や別の配送先住所と請求先住所を使用する人がいます。 しかし、十分なデータを分析すれば、これらすべてを把握できます。 データを分析し、詐欺を回避する最も一般的な方法のいくつかは次のとおりです。
- リアルタイムで実行され、ユーザーの疑わしい行動があった場合にセキュリティ チームに警告するアルゴリズム。
- データを分析して、1 つの場所で発生した複数の不正事例を特定します。 この場合、エリア自体がブラックリストに登録されます。
- システム全体のデータを分析して、異常を特定し、異常と不正行為の相関関係を見つけます。
不正検出システムを持つことは、企業が損失を減らすのに役立つだけでなく、顧客へのより高いレベルの信頼を構築することによって、より良いブランド価値を構築するのにも役立ちます.
価格の最適化
E コマース企業は、ゲームのトップに立つ必要があります。 彼らが提供する製品ラインだけでなく、価格の面でも。 価格は競合他社よりも高くする必要があり、企業は依然として利益を上げる必要があります。 従う戦略は、非常に人気のある特定のアイテムの価格を積極的に維持することです (たとえそれがお金を失うことを意味する場合でも)。 そして次に、アクセサリーやサービスなどの他の製品にマージンが作られます.
各製品の最適な価格を見つけるためにここで実行する必要があるバランスをとる行為は、複数の要因とデータ ポイントを考慮に入れます。 価格最適化アルゴリズムは、ほとんどの大企業にとって厳重に守られた秘密であり、E コマースの海に飛び込んだばかりの小さな会社であっても、基本的な価格最適化戦略を構築して、オーガニック トラフィックと有料トラフィックからのコンバージョン率が高くなります。
データ サイエンスを使用した価格の最適化には、価格の柔軟性、立地の良さ、顧客の態度、競合他社の価格設定など、さまざまな要因が含まれます。データ サイエンスのアルゴリズムは、顧客のセグメンテーションを予測して、価格の変化に対応します。
在庫管理
在庫管理は、国全体または大陸などの広い地域に分散している e コマース企業にとって大きな懸念事項です。 複数の倉庫がある場合、最も早く販売される可能性が最も高いアイテムが、それを購入しようとしているユーザーに最も近い倉庫にあることを確認する必要があります。
このような計算を行うのは簡単ではなく、Amazon のような企業は、ユーザー データと季節的な行動を何年にもわたって分析した結果、システムを完成させました。 これは、複数の理由で重要です。
- 人々は製品をより早く受け取り、サービスに満足するでしょう.
- 利益率の低い E コマース企業は、輸送費を節約できます。
- 特定の地域で特定の時期に販売される商品をまとめて購入し、倉庫に保管することができます。 これにより、注文が入ったときに一度に 1 つの製品を調達する場合と比較して、多くの費用を節約できます。
カスタマーサービスの改善
どんなオンライン ビジネスでも、人々が最も嫌うのはカスタマー サービスです。 自動化されたシステムを介してオプションを選択し、顧客サービスの幹部に連絡するという複数のラウンドを経ることは無限に困難です.
非常に大規模で顧客維持に問題を抱えている企業は、手元にあるデータを使用して顧客サービスを改善できます。 これにより、2 倍の結果が得られます。 既存の顧客は保持され、彼らがあなたのウェブサイトを他の人に勧めると、無料の広告が表示されます.
この背後にあるロジックは単純です。 あなたがする必要があるのは、過去のすべての顧客の苦情、顧客ケアチームによって与えられた解決策、および顧客が結果に満足しているかどうかを分析することだけです. これを行うと、正確な問題点と、より一般的に発生する問題を特定できます。
この後、より大きな問題に対処し、最も一般的な問題を解決するためのワークフローを作成して、問題の解決を迅速化し、顧客の満足度を高めることができます。
eコマースデータサイエンスプロジェクトに取り組む時間
e コマースのデータ サイエンス プロジェクトに取り組んでいる場合、すでに内部データにアクセスできますが、全体的なデータ収集には内部データと外部データの両方が必要です。
拡張されたデータは、すべての分析を実行して機械学習モデルを構築するために使用できるデータレイクまたはデータ ウェアハウスにダンプできます。 データを更新する頻度は、分析対象によって異なりますが、データをデータレイクにリアルタイムでダンプすることが最も推奨される設定です。
ただし、市場調査やデータ サイエンス プロジェクトを実行するために外部ソースからデータを収集する必要がある場合は、Web スクレイピングの経験がある個人のチームを集める必要があります。 それ以外の場合は、PromptCloud のような経験豊富で実績のある Web スクレイピング チームの助けを借りることもできます。