Proyek Ilmu Data Penting untuk Setiap Perusahaan E-commerce

Sejak awal dua puluhan, industri eCommerce telah berkembang pesat dengan pertumbuhan layanan internet. Namun, pertumbuhan yang didorong oleh penetrasi web mungkin tidak membantu perusahaan bertahan lebih lama dalam persaingan mereka. Alasan terbesar di balik ini adalah bahwa ada terlalu banyak pengecer online skala penuh serta pasar yang bersaing untuk pasar. Proyek ilmu data E-Commerce dapat menjadi faktor pembeda untuk unggul dalam hal pengalaman pelanggan.

Tetapi bagaimana perusahaan eCommerce mengetahui ceruk mana yang perlu lebih difokuskan? Atau bagian mana dari pengalaman pelanggan yang perlu diubah? Nah, satu-satunya cara untuk memastikan Anda tumbuh secara berkelanjutan adalah dengan menggunakan data yang dihasilkan oleh sistem Anda serta data yang tersedia melalui internet. Wawasan dari data dapat dengan mudah diubah menjadi keputusan bisnis. Beberapa proyek ilmu data teratas yang dapat dikerjakan oleh setiap perusahaan eCommerce telah dijelaskan di bawah ini.

Mesin rekomendasi

Menggunakan ilmu data untuk mempelajari perilaku belanja pelanggan dan memprediksi pola adalah cara yang bagus untuk meningkatkan penjualan. Misalnya, kemampuan untuk secara jelas menentukan merek atau produk mana yang paling populer ketika lonjakan permintaan untuk produk tertentu terjadi atau waktu dalam setahun ketika pelanggan berbelanja lebih banyak dapat membantu menentukan strategi yang tepat.

Banyak yang terkesan dengan cara Amazon merekomendasikan produk. Tidak masalah jika Anda memiliki inventaris produk yang sangat banyak di situs web Anda tetapi tidak dapat merekomendasikan produk yang benar kepada pelanggan yang tepat. Poin data yang berbeda perlu dipertimbangkan untuk membangun sistem rekomendasi, yaitu produk yang pernah dilihat pembeli di masa lalu, riwayat pembelian sebelumnya, pengeluaran rata-rata per pesanan, kategori yang paling diminati pembeli, dan lainnya.

Semua data ini dapat digunakan untuk mengetahui produk di situs web yang paling positif untuk dipertimbangkan oleh pelanggan untuk dibeli. Selain rekomendasi langsung di beranda, Anda juga dapat merekomendasikan pelanggan, barang-barang tertentu yang sudah ada di daftar keinginannya, ketika harga barang turun.

Misalnya, jika Anda mencari ponsel di situs e-niaga, ada kemungkinan Anda juga ingin membeli penutup ponsel. Memutuskan apakah ini suatu kemungkinan mungkin didasarkan pada analisis pembelian sebelumnya atau pencarian data pelanggan.

Bagian lain di mana sistem rekomendasi Anda dapat bekerja dengan baik adalah halaman checkout. Di halaman ini, Anda sudah memiliki gambaran tentang apa yang dibeli seseorang. Kombinasikan itu dengan riwayat pembelian sebelumnya dan Anda dapat menampilkan aksesori yang dapat dibeli pembeli di samping pembeliannya. Anda juga dapat menggunakan data orang yang membeli item tertentu dan menyarankan kepadanya produk lain yang dibeli pelanggan dalam kombinasi dengan item tersebut.

Pemrosesan Bahasa Alami

Perusahaan saat ini lebih dari sekadar produk apa yang mereka jual. Citra publik mereka sangat penting, dan jika terkena, pelanggan akan berhenti membeli dari mereka, investor akan berhenti berinvestasi di dalamnya, dan harga saham akan terpukul besar. Jadi untuk memastikan insiden yang tidak diinginkan tidak terjadi atau setidaknya untuk memadamkan api kecil yang mungkin meledak, perusahaan tetap memperhatikan ulasan dan komentar pelanggan.

Tapi menggores komentar yang diberikan oleh pelanggan tidak cukup. Dan jika Anda ingin menganalisis setiap komentar itu satu per satu, Anda perlu mempekerjakan terlalu banyak orang. Salah satu cara untuk melakukannya adalah dengan membangun sistem yang menggunakan Pemrosesan Bahasa Alami untuk membaca dan menganalisis ulasan pelanggan dan menandainya sebagai positif, negatif, atau netral. Kemudian Anda dapat memiliki tim hubungan pelanggan yang akan melihat ulasan negatif dan mencoba menghubungi pelanggan dan memecahkan masalah mereka. Selama beberapa waktu, algoritme yang sama juga dapat dijalankan pada ulasan produk untuk mengkategorikannya.

Pemodelan Nilai Seumur Hidup Pelanggan

Konsep pemodelan Customer Lifetime Value (CLV) sangatlah mudah — kami pada dasarnya melihat pada peningkatan pendapatan yang dihasilkan dari pelanggan di seluruh siklus hidup pelanggan. Selain itu, ini adalah angka yang dihitung yang diprediksi oleh pembelian dan riwayat interaksi pelanggan dengan situs eCommerce (atau bisnis lainnya) CLV membantu dengan cara berikut –

1. Mendefinisikan tujuan untuk pertumbuhan perusahaan, pengeluaran, penjualan masa depan, laba bersih, dll.
2. Mengoptimalkan strategi pemasaran bisnis.
3. Menyesuaikan kampanye dan iklan.
4. Tentukan cross-sell dan up-sell sesuai dengan pembelian pelanggan.
5. CLV membantu untuk memutuskan biaya akuisisi pelanggan, biaya menarik pelanggan.

Ini adalah salah satu metrik penting yang perlu diperhitungkan dalam bisnis eCommerce apa pun. Ini membantu bisnis dalam memutuskan pengeluaran mereka dan mengetahui tentang pelanggan setia mereka.

Reverse Image Lookup menggunakan pemrosesan gambar

Apa yang terjadi ketika Anda mencari gambar menggunakan kata kunci? Anda akan diperlihatkan gambar yang terkait dengan kata kunci. Bagaimana dengan kebalikannya? Anda mengunggah gambar dan Anda mendapatkan kata kunci yang terkait dengannya. Atau katakanlah, tautan untuk membeli produk. Ya, banyak situs web eCommerce menggunakan pencarian gambar terbalik untuk memungkinkan pelanggan mencari item yang tidak mereka ketahui namanya dan hanya memiliki gambarnya.

Seringkali, Anda mungkin diperlihatkan item yang serupa dan bukan kecocokan yang sama persis, tetapi sistem hanya akan menjadi lebih baik seiring waktu, dengan menganalisis lebih banyak gambar. Karena itu, sebelum Anda membuat fitur seperti itu hidup, Anda perlu melatih sistem Anda dengan ribuan gambar, dan pekerjaan ini harus ditangani oleh tim ilmu data Anda.

Deteksi penipuan

Platform E-Commerce berjalan dengan margin yang tajam untuk mengikuti kompetisi mereka. Namun, ribuan orang mencoba memanfaatkan celah dalam kebijakan pengembalian, dan niat baik perusahaan untuk menipu perusahaan-perusahaan ini. Jenis penipuan mencapai ribuan dan satu-satunya cara untuk menghentikan ini adalah dengan membaca data. Perilaku mencurigakan dapat ditangkap dengan meninjau insiden sebelumnya dan skenario tertentu seperti beberapa pengembalian dari satu alamat, atau beberapa klaim palsu oleh satu pengguna. Seringkali orang menggunakan pesanan internasional atau alamat pengiriman dan penagihan yang berbeda untuk menghindari deteksi. Tapi semua ini bisa ditangkap setelah menganalisis data yang cukup. Beberapa metode yang paling umum untuk menganalisis data dan menghindari penipuan adalah-

• Algoritma yang berjalan secara real-time dan memperingatkan tim keamanan jika ada perilaku mencurigakan dari pengguna mana pun.
• Analisis data untuk menemukan beberapa kasus penipuan yang muncul di satu lokasi. Dalam hal ini, daerah itu sendiri masuk daftar hitam.
• Analisis data di seluruh sistem untuk menemukan anomali dan untuk menemukan korelasi antara anomali dan penipuan.

Memiliki sistem deteksi penipuan tidak hanya membantu perusahaan mengurangi kerugian tetapi juga membantunya membangun nilai merek yang lebih baik dengan membangun tingkat kepercayaan yang lebih tinggi pada pelanggan.

Optimasi harga

Perusahaan E-Commerce harus berada di puncak permainan mereka. Tidak hanya dalam hal lini produk yang ditawarkan oleh mereka tetapi juga dari segi harga. Harga harus lebih baik dari pesaing mereka dan perusahaan masih perlu menghasilkan uang. Strategi yang diikuti adalah menjaga harga tetap agresif (bahkan jika itu berarti kehilangan uang) pada barang-barang tertentu yang sangat populer. Dan pada gilirannya, margin dibuat pada produk lain seperti aksesori atau layanan.

Tindakan penyeimbangan yang perlu dimainkan di sini untuk menemukan harga optimal untuk setiap produk mempertimbangkan banyak faktor dan titik data. Algoritme pengoptimalan harga adalah rahasia yang dijaga ketat dari sebagian besar perusahaan besar dan bahkan jika Anda adalah perusahaan kecil yang baru saja terjun ke lautan E-Commerce, Anda masih perlu memastikan bahwa Anda memiliki beberapa strategi pengoptimalan harga dasar yang dibangun sehingga Anda memiliki tingkat konversi yang lebih tinggi dari lalu lintas organik dan berbayar Anda.

Optimalisasi harga menggunakan ilmu data mencakup sejumlah faktor seperti fleksibilitas harga, lokasinya yang strategis, sikap pelanggan, penetapan harga pesaing, dll. Dan algoritme ilmu data memprediksi segmentasi pelanggan untuk membuat respons terhadap perubahan harga.

Manajemen persediaan

Mengelola inventaris adalah penyebab utama kekhawatiran bagi perusahaan eCommerce yang tersebar di area yang luas seperti seluruh negara atau benua. Ketika Anda memiliki beberapa gudang, Anda perlu memastikan bahwa barang yang paling cepat terjual adalah di gudang yang paling dekat dengan pengguna yang akan membelinya.

Membuat perhitungan seperti itu tidak mudah dan perusahaan seperti Amazon telah menyempurnakan sistem setelah menganalisis data pengguna dan perilaku musiman selama bertahun-tahun. Ini penting karena beberapa alasan:

1. Orang akan menerima produk mereka lebih cepat dan dengan demikian akan lebih bahagia dengan layanan ini.
2. Perusahaan e-commerce yang berjalan dengan margin kecil akan dapat menghemat uang untuk biaya transportasi.
3. Produk yang terikat untuk dijual di wilayah tertentu pada waktu tertentu dalam setahun dapat dibeli dalam jumlah besar dan disimpan di gudang. Ini akan menghemat banyak uang jika dibandingkan dengan pengadaan satu produk pada satu waktu dan ketika pesanan masuk.

Peningkatan layanan pelanggan

Bicara tentang bisnis online dan hal yang paling dibenci orang adalah layanan pelanggan. Sangat sulit untuk melewati beberapa putaran memilih opsi melalui sistem otomatis dan kemudian mencapai eksekutif layanan pelanggan, hanya untuk meminta dia menunda panggilan Anda dan diberi tahu bahwa Anda perlu menelepon setelah satu hari.

Perusahaan yang secara signifikan besar dan memiliki masalah dengan retensi pelanggan dapat meningkatkan layanan pelanggan mereka menggunakan data yang mereka miliki. Ini akan menghasilkan hasil dua kali lipat. Pelanggan yang sudah ada akan dipertahankan dan Anda akan mendapatkan iklan gratis ketika mereka merekomendasikan situs web Anda kepada orang lain.

Logika di balik ini sederhana. Yang perlu Anda lakukan adalah menganalisis semua keluhan pelanggan historis, resolusi yang diberikan oleh tim layanan pelanggan Anda dan apakah pelanggan senang dengan hasilnya. Setelah Anda melakukan ini, Anda dapat mengidentifikasi titik nyeri yang tepat dan masalah yang lebih umum terjadi.

Setelah ini, Anda dapat mengatasi masalah yang lebih besar dan membuat alur kerja untuk memecahkan masalah yang paling umum sehingga penyelesaian masalah lebih cepat dan pelanggan Anda lebih puas.

Saatnya mengerjakan proyek ilmu data eCommerce

Jika Anda mengerjakan proyek ilmu data eCommerce, Anda sudah memiliki akses ke data internal, tetapi pengumpulan data holistik memerlukan data internal dan eksternal.

Data yang ditambah dapat dibuang ke data-lake atau gudang data yang dapat digunakan untuk melakukan semua analisis Anda dan membangun model pembelajaran mesin Anda. Seberapa sering Anda memperbarui data dapat berbeda tergantung pada apa yang Anda coba analisis, tetapi membuang data ke data-lake Anda secara real-time adalah pengaturan yang paling direkomendasikan.

Namun, jika Anda juga perlu mengumpulkan data dari sumber eksternal untuk melakukan riset pasar atau menjalankan proyek ilmu data, Anda perlu mengumpulkan tim yang terdiri dari individu yang berpengalaman dalam pengikisan web. Selain itu, Anda juga dapat mengambil bantuan dari tim scraping web yang berpengalaman dan teruji waktu seperti kami di PromptCloud.