Projets de science des données essentiels pour chaque entreprise de commerce électronique

Depuis le début des années vingt, l'industrie du commerce électronique a explosé grâce à la croissance des services Internet. Cependant, la croissance alimentée par la pénétration du Web pourrait ne pas aider les entreprises à rester longtemps à l'écart de leurs concurrents. La principale raison derrière cela est qu'il y a trop de détaillants en ligne à grande échelle ainsi que des places de marché en concurrence pour le marché. Les projets de science des données de commerce électronique peuvent être le facteur de différenciation pour exceller en termes d'expérience client.

Mais comment une entreprise de commerce électronique sait-elle sur quel créneau elle doit se concentrer davantage ? Ou quelle partie de l'expérience client doit-elle changer ? Eh bien, la seule façon de vous assurer que vous vous développez de manière durable est d'utiliser les données générées par vos systèmes ainsi que les données disponibles sur Internet. Les informations issues des données peuvent être converties en toute transparence en décisions commerciales. Certains des principaux projets de science des données sur lesquels chaque entreprise de commerce électronique peut travailler ont été décrits ci-dessous.

Moteur de recommandation

L'utilisation de la science des données pour connaître le comportement d'achat des clients et prédire les tendances est un excellent moyen d'améliorer les ventes. Par exemple, la capacité de définir clairement quelles marques ou quels produits sont les plus populaires lorsque des pics de demande pour certains produits se produisent ou à des moments de l'année où les clients achètent davantage peut aider à déterminer les bonnes stratégies.

Beaucoup sont impressionnés par la façon dont Amazon recommande les produits. Peu importe si vous avez un inventaire massif de produits sur votre site Web, mais que vous ne pouvez pas recommander le bon produit au bon client. Différents points de données doivent être pris en compte pour créer un système de recommandation, à savoir les produits qui ont été consultés par l'acheteur dans le passé, l'historique des achats précédents, les dépenses moyennes par commande, les catégories qui intéressent le plus l'achat, etc.

Toutes ces données peuvent être utilisées pour découvrir les produits d'un site Web qu'un client est le plus disposé à envisager d'acheter. Outre ces recommandations simples sur la page d'accueil, vous pouvez également recommander aux clients certains articles qu'il a déjà sur sa liste de souhaits, lorsque le prix des articles baisse.

Par exemple, si vous recherchez un téléphone mobile sur un site de commerce électronique, il est possible que vous souhaitiez également acheter une coque de téléphone. Décider s'il s'agit d'une possibilité peut être basé sur l'analyse d'achats antérieurs ou de recherches de données de clients.

Une autre section où votre système de recommandation peut fonctionner correctement est la page de paiement. Sur cette page, vous avez déjà une idée de ce qu'une personne achète. Combinez cela avec l'historique d'achat précédent et vous pouvez présenter les accessoires que l'acheteur peut acheter parallèlement à son achat. Vous pouvez également utiliser les données des personnes qui ont acheté cet article spécifique et lui suggérer d'autres produits que les clients ont achetés en combinaison avec cet article.

Traitement du langage naturel

Les entreprises d'aujourd'hui sont bien plus que les produits qu'elles vendent. Leur image publique compte beaucoup, et au cas où elle en souffrirait, les clients cesseraient d'acheter chez eux, les investisseurs cesseraient d'investir en eux et le cours des actions en subirait un énorme coup. Ainsi, pour s'assurer qu'aucun incident fâcheux ne se produise ou au moins pour éteindre tout petit incendie qui pourrait se déclarer, les entreprises restent à l'affût des avis et commentaires des clients.

Mais gratter les commentaires des clients ne suffit pas. Et si vous souhaitez analyser chacun de ces commentaires individuellement, vous devrez embaucher trop de personnes. Une façon d'y parvenir consiste à créer un système qui utilise le traitement du langage naturel pour lire et analyser les avis des clients et les marquer comme positifs, négatifs ou neutres. Ensuite, vous pouvez avoir une équipe de relations clients qui examinerait les avis négatifs et essaierait de contacter les clients et de résoudre leurs problèmes. Pendant un certain temps, le même algorithme peut également être exécuté sur les avis de produits pour les catégoriser.

Modélisation de la valeur vie client

Le concept de modélisation de la valeur à vie du client (CLV) est simple : nous cherchons essentiellement à améliorer les revenus générés par un client tout au long de son cycle de vie. De plus, il s'agit d'un chiffre calculé qui est prédit par l'historique d'achat et d'interaction du client avec le site de commerce électronique (ou toute autre entreprise). CLV aide de la manière suivante :

1. Définir les objectifs de l'entreprise - croissance, dépenses, ventes futures, bénéfice net, etc.
2. Optimiser les stratégies marketing des entreprises.
3. Ajustement de la campagne et de la publicité.
4. Décidez des ventes croisées et des ventes incitatives en fonction de l'achat du client.
5. CLV aide à décider du coût d'acquisition de clients, du coût d'attraction des clients.

C'est l'une des mesures essentielles qui doit être prise en compte dans toute entreprise de commerce électronique. Il aide les entreprises à décider de leurs dépenses et à connaître leurs clients fidèles.

Recherche d'image inversée à l'aide du traitement d'image

Que se passe-t-il lorsque vous recherchez des images à l'aide de mots-clés ? On vous montre des images associées aux mots-clés. Qu'en est-il de l'inverse ? Vous téléchargez une image et vous obtenez des mots clés qui lui sont associés. Ou disons, des liens pour acheter le produit. Oui, de nombreux sites Web de commerce électronique utilisent la recherche d'images inversées pour permettre aux clients de rechercher des articles dont ils ne connaissent pas le nom et dont ils ne possèdent que l'image.

Souvent, vous pouvez voir un article similaire et non une correspondance exacte, mais le système ne fera que s'améliorer avec le temps, en analysant de plus en plus d'images. Cela dit, avant de mettre en ligne une telle fonctionnalité, vous devrez former votre système avec des milliers d'images, et ce travail devra être pris en charge par votre équipe de science des données.

Détection de fraude

Les plateformes de commerce électronique fonctionnent avec de fortes marges pour se tenir au courant de leurs concurrents. Cependant, des milliers de personnes essaient de tirer le meilleur parti des lacunes des politiques de retour et de la bonne volonté des entreprises pour frauder ces entreprises. Les types de fraude se comptent par milliers et la seule façon d'y mettre fin est de lire les données. Un comportement suspect peut être détecté en examinant les incidents précédents et certains scénarios tels que plusieurs retours à partir d'une seule adresse ou plusieurs fausses déclarations par un seul utilisateur. Souvent, les gens utilisent des commandes internationales ou des adresses d'expédition et de facturation différentes pour échapper à la détection. Mais tout cela peut être détecté après avoir analysé suffisamment de données. Certaines des méthodes les plus courantes pour analyser les données et éviter les fraudes sont-

• Des algorithmes qui s'exécutent en temps réel et alertent l'équipe de sécurité en cas de comportement suspect d'un utilisateur.
• Analyse des données pour repérer plusieurs cas de fraude survenant en un seul endroit. Dans ce cas, la zone elle-même est mise sur liste noire.
• Analyse des données à l'échelle du système pour repérer les anomalies et trouver la corrélation entre les anomalies et la fraude.

Disposer d'un système de détection des fraudes aide non seulement les entreprises à réduire les pertes, mais les aide également à créer une meilleure valeur de marque en renforçant le niveau de confiance des clients.

Optimisation des prix

Les entreprises de commerce électronique doivent être au sommet de leur art. Non seulement en termes de gammes de produits proposées par eux, mais aussi en termes de prix. Les prix doivent être meilleurs que ceux de leurs concurrents et les entreprises doivent encore gagner de l'argent. La stratégie suivie consiste à maintenir des prix agressifs (même si cela signifie perdre de l'argent) sur certains articles très populaires. Et à son tour, la marge se fait sur d'autres produits comme les accessoires ou les services.

L'exercice d'équilibre qui doit être joué ici pour trouver le prix optimal pour chaque produit prend en compte plusieurs facteurs et points de données. Les algorithmes d'optimisation des prix sont des secrets bien gardés de la plupart des grandes entreprises et même si vous êtes une petite entreprise qui vient de plonger dans l'océan du commerce électronique, vous devez toujours vous assurer que vous disposez de stratégies d'optimisation des prix de base pour que vous avoir un taux de conversion plus élevé à partir de votre trafic organique et payant.

L'optimisation des prix à l'aide de la science des données comprend un certain nombre de facteurs tels que la flexibilité des prix, son emplacement considérable, l'attitude du client, les prix des concurrents, etc. Et l'algorithme de la science des données prédit la segmentation du client pour réagir au changement de prix.

Gestion de l'inventaire

La gestion des stocks est une source de préoccupation majeure pour les entreprises de commerce électronique qui sont réparties sur de vastes zones telles qu'un pays entier ou un continent. Lorsque vous avez plusieurs entrepôts, vous devez vous assurer que l'article le plus susceptible d'être vendu au plus tôt se trouve dans l'entrepôt le plus proche de l'utilisateur qui va l'acheter.

Faire de tels calculs n'est pas facile et des entreprises comme Amazon ont perfectionné le système après avoir analysé les données des utilisateurs et le comportement saisonnier au fil des ans. Ceci est important pour plusieurs raisons :

1. Les gens recevraient leurs produits plus rapidement et seraient donc plus satisfaits du service.
2. Les entreprises de commerce électronique qui fonctionnent avec de petites marges pourraient économiser de l'argent sur les coûts de transport.
3. Les produits destinés à être vendus dans des régions particulières à une période précise de l'année peuvent être achetés en vrac et stockés dans l'entrepôt. Cela permettrait d'économiser beaucoup d'argent par rapport à l'achat d'un produit à la fois au fur et à mesure que les commandes arrivent.

Amélioration du service client

Parlez de n'importe quelle entreprise en ligne et ce que les gens détestent le plus, c'est le service client. Il est infiniment difficile de passer par plusieurs cycles de sélection d'options via un système automatisé, puis de joindre un responsable du service client, seulement pour qu'il mette votre appel en attente et qu'il vous dise que vous devrez appeler après une journée.

Les entreprises de grande taille qui ont un problème de fidélisation de la clientèle peuvent améliorer leurs services à la clientèle en utilisant les données dont elles disposent. Cela produira des résultats doubles. Les clients existants seront conservés et vous obtiendrez une publicité gratuite lorsqu'ils recommanderont votre site Web à d'autres personnes.

La logique derrière cela est simple. Tout ce que vous avez à faire est d'analyser toutes les plaintes historiques des clients, la résolution donnée par votre équipe de service client et si le client était satisfait des résultats. Une fois que vous avez fait cela, vous pouvez identifier les points douloureux précis et les problèmes les plus courants.

Après cela, vous pouvez résoudre les problèmes les plus importants et créer un flux de travail pour résoudre les problèmes les plus courants afin que la résolution des problèmes soit plus rapide et que vos clients soient plus satisfaits.

Il est temps de travailler sur des projets de science des données de commerce électronique

Si vous travaillez sur des projets de science des données de commerce électronique, vous avez déjà accès aux données internes, mais la collecte de données holistique nécessite à la fois des données internes et externes.

Les données augmentées peuvent être déversées dans un lac de données ou un entrepôt de données qui peut être utilisé pour effectuer toutes vos analyses et créer vos modèles d'apprentissage automatique. La fréquence à laquelle vous mettez à jour les données peut varier en fonction de ce que vous essayez d'analyser, mais le fait de transférer les données dans votre lac de données en temps réel est le paramètre le plus recommandé.

Cependant, si vous avez également besoin de collecter des données auprès de sources externes pour effectuer des études de marché ou pour exécuter un projet de science des données, vous devez rassembler une équipe de personnes expérimentées dans le web scraping. Sinon, vous pouvez également faire appel à une équipe de scraping Web expérimentée et éprouvée comme la nôtre chez PromptCloud.