Progetti di scienza dei dati essenziali per ogni azienda di e-commerce

Dai primi anni '20, l'industria dell'eCommerce è esplosa cavalcando la crescita dei servizi Internet. Tuttavia, la crescita alimentata dalla penetrazione del web potrebbe non aiutare le aziende a rimanere al passo con la concorrenza per molto più tempo. Il motivo principale alla base di ciò è che ci sono troppi rivenditori online su vasta scala e mercati che competono per il mercato. I progetti di data science per l'e-commerce possono essere il fattore di differenziazione per eccellere in termini di customer experience.

Ma come fa un'azienda di eCommerce a sapere su quale nicchia deve concentrarsi di più? O quale parte dell'esperienza del cliente deve cambiare? Bene, l'unico modo per assicurarti di crescere in modo sostenibile è utilizzare i dati generati dai tuoi sistemi così come i dati disponibili su Internet. Gli insight dei dati possono essere convertiti senza problemi in decisioni aziendali. Di seguito sono stati descritti alcuni dei migliori progetti di data science su cui ogni azienda di eCommerce può lavorare.

Motore di raccomandazione

L'uso della scienza dei dati per apprendere il comportamento di acquisto dei clienti e prevedere i modelli è un ottimo modo per migliorare le vendite. Ad esempio, la capacità di definire chiaramente quali marchi o prodotti sono più popolari quando si verificano picchi di domanda per determinati prodotti o periodi dell'anno in cui i clienti acquistano di più può aiutare a determinare le giuste strategie.

Molti sono rimasti colpiti dal modo in cui Amazon consiglia i prodotti. Non importa se hai un enorme inventario di prodotti sul tuo sito web ma non puoi consigliare il prodotto corretto al cliente corretto. È necessario considerare diversi punti dati per la creazione di un sistema di suggerimenti, vale a dire i prodotti che sono stati visualizzati dall'acquirente in passato, la cronologia degli acquisti precedenti, la spesa media per ordine, le categorie a cui l'acquisto è più interessato e altro ancora.

Tutti questi dati possono essere utilizzati per scoprire i prodotti su un sito Web che un cliente è più favorevole a considerare di acquistare. Oltre a questi semplici consigli sulla home page, puoi anche consigliare ai clienti alcuni articoli che ha già nella sua lista dei desideri, quando il prezzo degli articoli scende.

Ad esempio, se stai cercando un telefono cellulare su un sito di e-commerce, c'è la possibilità che tu voglia acquistare anche una cover per telefono. Decidere se questa è una possibilità potrebbe basarsi sull'analisi degli acquisti precedenti o sulle ricerche di dati dei clienti.

Un'altra sezione in cui il tuo sistema di raccomandazione può funzionare adeguatamente è la pagina di pagamento. In questa pagina hai già un'idea di cosa sta comprando una persona. Combinalo con la cronologia degli acquisti precedente e puoi presentare gli accessori che l'acquirente può acquistare insieme al suo acquisto. Puoi anche utilizzare i dati delle persone che hanno acquistato quell'articolo specifico e suggerirgli altri prodotti che i clienti hanno acquistato in combinazione con quell'articolo.

Elaborazione del linguaggio naturale

Le aziende oggi sono molto più dei prodotti che vendono. La loro immagine pubblica è molto importante e, nel caso in cui abbia un successo, i clienti smetteranno di acquistare da loro, gli investitori smetteranno di investire in loro e i prezzi delle azioni subiranno un enorme colpo. Pertanto, per assicurarsi che non si verifichino incidenti spiacevoli o almeno per estinguere qualsiasi piccolo incendio che potrebbe esplodere, le aziende tengono d'occhio le recensioni e i commenti dei clienti.

Ma i commenti raschianti dati dai clienti non sono sufficienti. E se vuoi analizzare ognuno di quei commenti individualmente, dovrai assumere troppe persone. Un modo per farlo è creare un sistema che utilizzi l'elaborazione del linguaggio naturale per leggere e analizzare le recensioni dei clienti e contrassegnarle come positive, negative o neutre. Quindi puoi avere un team di relazioni con i clienti che esaminerebbe le recensioni negative e proverebbe a contattare i clienti e risolvere i loro problemi. Nel corso del tempo, lo stesso algoritmo può essere eseguito anche sulle recensioni dei prodotti per classificarle.

Modellazione del valore a vita del cliente

Il concetto di modellazione del valore di vita del cliente (CLV) è semplice: stiamo essenzialmente cercando di migliorare le entrate generate da un cliente nell'intero ciclo di vita del cliente. Inoltre, è una cifra calcolata che è prevista dalla cronologia degli acquisti e delle interazioni del cliente con il sito di eCommerce (o qualsiasi altra attività commerciale) CLV aiuta nei seguenti modi:

1. Definizione degli obiettivi per l'azienda: crescita, spese, vendite future, utile netto, ecc.
2. Ottimizza le strategie di marketing aziendale.
3. Regolazione della campagna e della pubblicità.
4. Decidi il cross-sell e l'up-sell in base all'acquisto del cliente.
5. CLV aiuta a decidere il costo di acquisizione dei clienti, il costo per attirare i clienti.

È una delle metriche essenziali che deve essere presa in considerazione in qualsiasi attività di eCommerce. Aiuta le aziende a decidere le proprie spese e a conoscere i propri clienti fedeli.

Ricerca inversa delle immagini utilizzando l'elaborazione delle immagini

Cosa succede quando cerchi immagini usando parole chiave? Ti vengono mostrate le immagini associate alle parole chiave. E il contrario? Carichi un'immagine e ottieni parole chiave ad essa associate. O dire, link per acquistare il prodotto. Sì, molti siti Web di e-commerce utilizzano la ricerca dell'immagine inversa per consentire ai clienti di cercare articoli di cui non conoscono il nome e che possiedono solo la sua immagine.

Spesso ti viene mostrato un articolo simile e non una corrispondenza esatta, ma il sistema migliorerà solo con il tempo, analizzando sempre più immagini. Detto questo, prima di rendere attiva una tale funzionalità, dovrai addestrare il tuo sistema con migliaia di immagini e questo lavoro dovrà essere curato dal tuo team di data science.

Intercettazione di una frode

Le piattaforme di e-commerce funzionano con margini ampi per tenersi al passo con la concorrenza. Tuttavia, migliaia di persone cercano di sfruttare al meglio le lacune nelle politiche di restituzione e la buona volontà dell'azienda di frodare queste società. I tipi di frode sono migliaia e l'unico modo per fermarlo è leggere i dati. I comportamenti sospetti possono essere rilevati esaminando incidenti precedenti e alcuni scenari come resi multipli da un unico indirizzo o più false affermazioni da parte di un singolo utente. Spesso le persone utilizzano ordini internazionali o indirizzi di spedizione e fatturazione diversi per sfuggire al rilevamento. Ma tutto questo può essere catturato dopo aver analizzato abbastanza dati. Alcuni dei metodi più comuni per analizzare i dati ed evitare le frodi sono:

• Algoritmi che funzionano in tempo reale e avvisano il team di sicurezza in caso di comportamenti sospetti di qualsiasi utente.
• Analisi dei dati per individuare più casi di frode che si verificano in un'unica posizione. In questo caso, l'area stessa è nella lista nera.
• Analisi dei dati a livello di sistema per individuare anomalie e trovare la correlazione tra anomalie e frodi.

Avere un sistema di rilevamento delle frodi non solo aiuta le aziende a ridurre le perdite, ma aiuta anche a costruire un migliore valore del marchio creando un livello più elevato di fiducia nei clienti.

Ottimizzazione dei prezzi

Le aziende di e-commerce devono essere al top del loro gioco. Non solo in termini di linee di prodotti da loro offerte, ma anche in termini di prezzi. I prezzi devono essere migliori dei loro concorrenti e le aziende hanno ancora bisogno di fare soldi. La strategia che viene seguita è che i prezzi siano mantenuti aggressivi (anche se ciò significa perdere denaro) su determinati articoli molto popolari. E a sua volta, il margine viene realizzato su altri prodotti come accessori o servizi.

L'equilibrio che deve essere svolto qui per trovare il prezzo ottimale per ciascun prodotto tiene conto di molteplici fattori e punti dati. Gli algoritmi di ottimizzazione dei prezzi sono segreti gelosamente custoditi della maggior parte delle grandi aziende e anche se sei una piccola azienda che si è appena immersa nell'oceano dell'e-commerce, devi comunque assicurarti di avere alcune strategie di ottimizzazione dei prezzi di base sviluppate in modo da avere un tasso di conversione più elevato dal tuo traffico organico e a pagamento.

L'ottimizzazione dei prezzi utilizzando la scienza dei dati include una serie di fattori come la flessibilità dei prezzi, la sua posizione considerevole, l'atteggiamento del cliente, i prezzi della concorrenza, ecc. E l'algoritmo della scienza dei dati prevede la segmentazione del cliente per rispondere alla variazione del prezzo.

Gestione delle scorte

La gestione dell'inventario è una delle principali cause di preoccupazione per le società di eCommerce distribuite su vaste aree come un intero paese o un continente. Quando hai più magazzini, devi assicurarti che l'articolo che con maggiori probabilità verrà venduto al più presto si trovi nel magazzino più vicino all'utente che lo acquisterà.

Fare tali calcoli non è facile e aziende come Amazon hanno perfezionato il sistema dopo aver analizzato i dati degli utenti e il comportamento stagionale nel corso degli anni. Questo è importante per molteplici ragioni:

1. Le persone riceverebbero i loro prodotti più velocemente e quindi sarebbero più felici del servizio.
2. Le società di e-commerce che operano con piccoli margini sarebbero in grado di risparmiare sui costi di trasporto.
3. I prodotti destinati ad essere venduti in determinate regioni in un determinato periodo dell'anno possono essere acquistati all'ingrosso e conservati in magazzino. Ciò farebbe risparmiare un sacco di soldi rispetto all'acquisto di un prodotto alla volta come e quando arrivano gli ordini.

Miglioramento del servizio clienti

Parla di qualsiasi attività commerciale online e la cosa che le persone odiano di più è il servizio clienti. È infinitamente difficile passare attraverso più cicli di selezione delle opzioni attraverso un sistema automatizzato e quindi raggiungere un responsabile del servizio clienti, solo per fargli mettere in attesa la chiamata e sentirsi dire che dovrai chiamare dopo un giorno.

Le aziende che sono significativamente grandi e hanno problemi con la fidelizzazione dei clienti possono migliorare i propri servizi ai clienti utilizzando i dati che hanno a portata di mano. Ciò produrrà due risultati. I clienti esistenti verranno mantenuti e riceverai pubblicità gratuita quando consiglieranno il tuo sito web ad altre persone.

La logica dietro questo è semplice. Tutto quello che devi fare è analizzare tutti i reclami storici dei clienti, la risoluzione data dal tuo team di assistenza clienti e se il cliente è stato soddisfatto dei risultati. Una volta che lo fai, puoi identificare i punti dolenti precisi e i problemi più comuni.

Successivamente, puoi affrontare i problemi più grandi e creare un flusso di lavoro per risolvere i problemi più regolari in modo che la risoluzione dei problemi sia più rapida e i tuoi clienti siano più soddisfatti.

È ora di lavorare su progetti di data science per l'eCommerce

Nel caso in cui tu stia lavorando a progetti di data science per l'eCommerce, hai già accesso ai dati interni, ma la raccolta di dati olistici richiede sia dati interni che esterni.

I dati aumentati potrebbero essere scaricati in un data-lake o in un data-warehouse che può essere utilizzato per eseguire tutte le tue analisi e costruire i tuoi modelli di machine learning. La frequenza con cui aggiorni i dati può variare a seconda di ciò che stai cercando di analizzare, ma avere i dati scaricati nel tuo data-lake in tempo reale è l'impostazione più consigliata.

Tuttavia, se hai bisogno di raccogliere dati anche da fonti esterne per fare alcune ricerche di mercato o per eseguire un progetto di scienza dei dati, devi riunire un team di persone con esperienza nello scraping web. Altrimenti, puoi anche avvalerti dell'aiuto di un team di scraping web esperto e collaudato come il nostro su PromptCloud.