Proyectos esenciales de ciencia de datos para todas las empresas de comercio electrónico

Desde principios de los años veinte, la industria del comercio electrónico ha experimentado un auge gracias al crecimiento de los servicios de Internet. Sin embargo, es posible que el crecimiento impulsado por la penetración de la web no ayude a las empresas a mantenerse a la altura de la competencia por mucho más tiempo. La principal razón detrás de esto es que hay demasiados minoristas en línea a gran escala, así como mercados que compiten por el mercado. Los proyectos de ciencia de datos de comercio electrónico pueden ser el factor diferenciador para sobresalir en términos de experiencia del cliente.

Pero, ¿cómo sabe una empresa de comercio electrónico en qué nicho necesita centrarse más? ¿O qué parte de la experiencia del cliente necesita cambiar? Bueno, la única forma de asegurarse de que está creciendo de manera sostenible es utilizar los datos que generan sus sistemas, así como los datos disponibles en Internet. Los conocimientos de los datos se pueden convertir sin problemas en decisiones comerciales. A continuación se describen algunos de los principales proyectos de ciencia de datos en los que todas las empresas de comercio electrónico pueden trabajar.

Motor de recomendación

Usar la ciencia de datos para conocer el comportamiento de compra de los clientes y predecir patrones es una excelente manera de mejorar las ventas. Por ejemplo, la capacidad de definir claramente qué marcas o productos son más populares cuando se producen picos en la demanda de determinados productos o las épocas del año en que los clientes compran más puede ayudar a determinar las estrategias adecuadas.

Muchos están impresionados con la forma en que Amazon recomienda productos. No importa si tiene un inventario masivo de productos en su sitio web pero no puede recomendar el producto correcto al cliente correcto. Se deben considerar diferentes puntos de datos para construir un sistema de recomendación, a saber, productos que el comprador ha visto en el pasado, historial de compras anterior, gasto promedio por pedido, categorías en las que la compra está más interesada y más.

Todos estos datos se pueden utilizar para descubrir los productos en un sitio web que un cliente considera comprar de manera más positiva. Además de las recomendaciones directas en la página de inicio, también puede recomendar a los clientes ciertos artículos que ya tiene en su lista de deseos, cuando el precio de los artículos baja.

Por ejemplo, si está buscando un teléfono móvil en un sitio de comercio electrónico, existe la posibilidad de que también desee comprar una funda para teléfono. Decidir si esta es una posibilidad podría basarse en el análisis de compras anteriores o búsquedas de datos de clientes.

Otra sección donde su sistema de recomendaciones puede funcionar adecuadamente es la página de pago. En esta página ya tienes una idea de lo que está comprando una persona. Combine eso con el historial de compras anterior y podrá presentar los accesorios que el comprador puede comprar junto con su compra. También puede usar datos de personas que compraron ese artículo específico y sugerirle otros productos que los clientes compraron en combinación con ese artículo.

Procesamiento natural del lenguaje

Las empresas de hoy en día son mucho más que los productos que venden. Su imagen pública es muy importante y, en caso de que se vea afectada, los clientes dejarán de comprarles, los inversores dejarán de invertir en ellos y los precios de las acciones sufrirán un gran impacto. Por lo tanto, para asegurarse de que no ocurran incidentes adversos o al menos para extinguir cualquier pequeño incendio que pueda estallar, las empresas están atentas a las opiniones y comentarios de los clientes.

Pero raspar los comentarios de los clientes no es suficiente. Y si desea analizar cada uno de esos comentarios individualmente, deberá contratar a demasiadas personas. Una forma de hacerlo es mediante la creación de un sistema que utilice el procesamiento del lenguaje natural para leer y analizar las reseñas de los clientes y etiquetarlas como positivas, negativas o neutrales. Luego, puede tener un equipo de relaciones con el cliente que analice las críticas negativas e intente contactar a los clientes y resolver sus problemas. Con el tiempo, el mismo algoritmo también se puede ejecutar en las reseñas de productos para categorizarlos.

Modelado del valor de por vida del cliente

El concepto de modelado del valor del tiempo de vida del cliente (CLV) es sencillo: básicamente buscamos mejorar los ingresos generados por un cliente en todo el ciclo de vida del cliente. Además, es una cifra calculada que se predice por el historial de interacción y compras del cliente con el sitio de comercio electrónico (o cualquier otro negocio). CLV ayuda de las siguientes maneras:

1. Definición de objetivos para la empresa: crecimiento, gastos, ventas futuras, utilidad neta, etc.
2. Optimizar las estrategias de marketing empresarial.
3. Ajuste de campaña y publicidad.
4. Decidir ventas cruzadas y ventas adicionales de acuerdo con la compra del cliente.
5. CLV ayuda a decidir el costo de adquisición de clientes, el costo de atraer clientes.

Es una de las métricas esenciales que debe tenerse en cuenta en cualquier negocio de comercio electrónico. Ayuda a las empresas a decidir sus gastos y conocer a sus clientes leales.

Búsqueda inversa de imágenes usando procesamiento de imágenes

¿Qué sucede cuando buscas imágenes usando palabras clave? Se le muestran imágenes asociadas con las palabras clave. ¿Qué hay del reverso? Subes una imagen y obtienes palabras clave asociadas a ella. O digamos, enlaces para comprar el producto. Sí, muchos sitios web de comercio electrónico están utilizando la imagen inversa para permitir que los clientes busquen artículos de los que no conocen el nombre y solo poseen su imagen.

A menudo, es posible que se le muestre un elemento similar y no una coincidencia exacta, pero el sistema solo mejorará con el tiempo, al analizar más y más imágenes. Dicho esto, antes de poner en marcha una característica de este tipo, deberá entrenar su sistema con miles de imágenes, y su equipo de ciencia de datos deberá encargarse de este trabajo.

Detección de fraude

Las plataformas de comercio electrónico se ejecutan con márgenes estrechos para mantenerse al tanto de su competencia. Sin embargo, miles de personas intentan aprovechar las lagunas en las políticas de devolución y la buena voluntad de las empresas para defraudar a estas empresas. Los tipos de fraude se cuentan por miles y la única manera de detener esto es leyendo los datos. El comportamiento sospechoso se puede detectar revisando incidentes anteriores y ciertos escenarios, como múltiples devoluciones desde una sola dirección o múltiples reclamos falsos por parte de un solo usuario. A menudo, las personas usan pedidos internacionales o diferentes direcciones de envío y facturación para escapar de la detección. Pero todo esto se puede captar después de analizar suficientes datos. Algunos de los métodos más comunes para analizar datos y evitar fraudes son:

• Algoritmos que se ejecutan en tiempo real y alertan al equipo de seguridad en caso de comportamiento sospechoso de algún usuario.
• Análisis de datos para detectar múltiples casos de fraude que surgen en un solo lugar. En este caso, el área en sí está en la lista negra.
• Análisis de datos de todo el sistema para detectar anomalías y encontrar la correlación entre anomalías y fraude.

Tener un sistema de detección de fraude no solo ayuda a las empresas a reducir las pérdidas, sino que también ayuda a generar un mejor valor de marca al generar un mayor nivel de confianza en los clientes.

Optimización de precios

Las empresas de comercio electrónico deben estar en la cima de su juego. No solo en términos de líneas de productos que ofrecen, sino también en términos de precios. Los precios deben ser mejores que los de sus competidores y las empresas aún necesitan ganar dinero. La estrategia que se sigue es que los precios se mantienen agresivos (aunque eso signifique perder dinero) en ciertos artículos que son muy populares. Y a su vez, el margen se realiza sobre otros productos como accesorios o servicios.

El acto de equilibrio que debe jugarse aquí para encontrar el precio óptimo para cada producto tiene en cuenta múltiples factores y puntos de datos. Los algoritmos de optimización de precios son secretos muy bien guardados por la mayoría de las grandes empresas e incluso si usted es una pequeña empresa que acaba de sumergirse en el océano del comercio electrónico, aún debe asegurarse de tener algunas estrategias básicas de optimización de precios desarrolladas para que pueda tener una mayor tasa de conversión de su tráfico orgánico y pagado.

La optimización de precios utilizando la ciencia de datos incluye una serie de factores como la flexibilidad de precios, su ubicación considerable, la actitud del cliente, los precios de la competencia, etc. Y el algoritmo de ciencia de datos predice la segmentación del cliente para responder al cambio en el precio.

La gestión del inventario

La gestión del inventario es una de las principales preocupaciones de las empresas de comercio electrónico que se encuentran distribuidas en grandes áreas, como un país entero o un continente. Cuando tiene varios almacenes, debe asegurarse de que el artículo que es más probable que se venda lo antes posible esté en el almacén más cercano al usuario que lo va a comprar.

Hacer tales cálculos no es fácil y empresas como Amazon han perfeccionado el sistema después de analizar los datos de los usuarios y el comportamiento estacional a lo largo de los años. Esto es importante por múltiples razones:

1. Las personas recibirían sus productos más rápido y, por lo tanto, estarían más felices con el servicio.
2. Las empresas de comercio electrónico que operan con márgenes pequeños podrían ahorrar dinero en costos de transporte.
3. Los productos que se van a vender en regiones particulares en una época específica del año se pueden comprar a granel y almacenar en el almacén. Esto ahorraría mucho dinero en comparación con la adquisición de un producto a la vez a medida que llegan los pedidos.

Mejora del servicio al cliente

Hable sobre cualquier negocio en línea y lo que más odia la gente es el servicio al cliente. Es infinitamente difícil pasar por múltiples rondas de selección de opciones a través de un sistema automatizado y luego comunicarse con un ejecutivo de servicio al cliente, solo para que él ponga su llamada en espera y le digan que necesitará llamar después de un día.

Las empresas que son significativamente grandes y tienen problemas con la retención de clientes pueden mejorar sus servicios al cliente utilizando los datos que tienen a mano. Esto producirá dos resultados. Los clientes existentes se conservarán y obtendrá publicidad gratuita cuando recomienden su sitio web a otras personas.

La lógica detrás de esto es simple. Todo lo que necesita hacer es analizar todas las quejas históricas de los clientes, la resolución dada por su equipo de atención al cliente y si el cliente estaba satisfecho con los resultados. Una vez que haga esto, puede identificar los puntos débiles precisos y los problemas que ocurren con más frecuencia.

Después de esto, puede abordar los problemas más grandes y crear un flujo de trabajo para resolver los problemas más habituales para que la resolución de problemas sea más rápida y sus clientes estén más satisfechos.

Es hora de trabajar en proyectos de ciencia de datos de comercio electrónico

En caso de que esté trabajando en proyectos de ciencia de datos de comercio electrónico, ya tiene acceso a los datos internos, pero la recopilación de datos integral requiere datos internos y externos.

Los datos aumentados se pueden volcar en un lago de datos o en un almacén de datos que se puede usar para hacer todos sus análisis y construir sus modelos de aprendizaje automático. La frecuencia con la que actualice los datos puede diferir según lo que intente analizar, pero la configuración más recomendada es descargar los datos en su lago de datos en tiempo real.

Sin embargo, si también necesita recopilar datos de fuentes externas para realizar estudios de mercado o ejecutar un proyecto de ciencia de datos, debe reunir un equipo de personas con experiencia en web scraping. De lo contrario, también puede recibir la ayuda de un equipo de raspado web experimentado y probado como el nuestro en PromptCloud.