모든 전자 상거래 회사를 위한 필수 데이터 과학 프로젝트

20대 초반부터 전자상거래 산업은 인터넷 서비스의 성장에 힘입어 호황을 누리고 있습니다. 그러나 웹 보급으로 인한 성장은 기업이 훨씬 더 오랫동안 경쟁 우위를 유지하는 데 도움이 되지 않을 수 있습니다. 가장 큰 이유는 본격적인 온라인 유통업체와 마켓플레이스가 시장을 놓고 경쟁하고 있기 때문이다. 전자 상거래 데이터 과학 프로젝트는 고객 경험 측면에서 탁월한 차별화 요소가 될 수 있습니다.

그러나 전자 상거래 회사는 어떤 틈새 시장에 더 집중해야 하는지 어떻게 알 수 있습니까? 아니면 고객 경험의 어떤 부분을 변경해야 합니까? 지속 가능한 방식으로 성장하도록 하는 유일한 방법은 시스템에서 생성된 데이터와 인터넷을 통해 사용할 수 있는 데이터를 사용하는 것입니다. 데이터에서 얻은 통찰력은 비즈니스 의사 결정으로 원활하게 변환될 수 있습니다. 모든 전자 상거래 회사가 작업할 수 있는 주요 데이터 과학 프로젝트 중 일부는 아래에 설명되어 있습니다.

추천 엔진

데이터 과학을 사용하여 고객의 쇼핑 행동을 학습하고 패턴을 예측하는 것은 판매를 향상시키는 좋은 방법입니다. 예를 들어, 특정 제품에 대한 수요가 급증하거나 고객이 쇼핑을 더 많이 하는 시기에 가장 인기 있는 브랜드 또는 제품을 명확하게 정의하는 기능은 올바른 전략을 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

많은 사람들이 아마존이 제품을 추천하는 방식에 깊은 인상을 받았습니다. 웹사이트에 방대한 제품 인벤토리가 있지만 올바른 고객에게 올바른 제품을 추천할 수 없는 경우에는 문제가 되지 않습니다. 추천 시스템을 구축하기 위해 다양한 데이터 포인트, 즉 과거에 구매자가 본 제품, 이전 구매 내역, 주문당 평균 지출, 구매에 가장 관심이 있는 카테고리 등을 고려해야 합니다.

이 모든 데이터는 웹사이트에서 고객이 구매를 가장 적극적으로 고려하는 제품을 찾는 데 사용할 수 있습니다. 홈페이지에서 간단하게 추천하는 것 외에도 고객이 이미 위시리스트에 갖고 있는 특정 품목의 가격이 떨어지면 고객에게 추천할 수도 있습니다.

예를 들어 전자상거래 사이트에서 휴대폰을 찾고 있다면 휴대폰 커버도 사고 싶을 가능성이 있습니다. 이것이 가능한지 여부를 결정하는 것은 고객의 이전 구매 또는 데이터 검색 분석을 기반으로 할 수 있습니다.

추천 시스템이 적절하게 작동할 수 있는 또 다른 섹션은 체크아웃 페이지입니다. 이 페이지에서 당신은 이미 어떤 사람이 무엇을 사고 있는지에 대한 아이디어를 가지고 있습니다. 이를 이전 구매 내역과 결합하여 구매자가 구매와 함께 구매할 수 있는 액세서리를 제시할 수 있습니다. 또한 특정 품목을 구매한 사람들의 데이터를 사용하여 고객이 해당 품목과 함께 구매한 다른 제품을 그에게 제안할 수도 있습니다.

자연어 처리

오늘날 기업은 판매하는 제품 그 이상입니다. 그들의 대중적 이미지는 매우 중요하며, 타격을 입으면 고객은 구매를 중단하고 투자자는 투자를 중단하며 주가는 큰 타격을 입을 것입니다. 따라서 불미스러운 일이 발생하지 않도록 하거나 최소한 폭발할 수 있는 작은 화재를 진압하기 위해 기업은 고객 리뷰와 의견에 주의를 기울이고 있습니다.

그러나 고객의 의견을 스크랩하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 그리고 이러한 댓글 하나하나를 개별적으로 분석하려면 너무 많은 사람을 고용해야 합니다. 이를 수행하는 한 가지 방법은 자연어 처리를 사용하여 고객 리뷰를 읽고 분석하고 긍정적, 부정적 또는 중립적 태그를 지정하는 시스템을 구축하는 것입니다. 그런 다음 부정적인 리뷰를 보고 고객에게 연락하여 문제를 해결하려고 시도하는 고객 관계 팀을 가질 수 있습니다. 시간이 지나면 제품 리뷰에서도 동일한 알고리즘을 실행하여 분류할 수 있습니다.

고객 평생 가치 모델링

고객 평생 가치(CLV) 모델링의 개념은 간단합니다. 우리는 기본적으로 전체 고객 수명 주기에서 고객으로부터 생성된 수익을 개선하는 방법을 찾고 있습니다. 또한 고객의 구매 및 전자 상거래 사이트(또는 다른 비즈니스)와의 상호 작용 내역에 의해 예측되는 계산된 수치입니다. CLV는 다음과 같은 방식으로 도움을 줍니다.

1. 회사 성장, 지출, 미래 매출, 순이익 등의 목표를 정의합니다.
2. 비즈니스 마케팅 전략을 최적화합니다.
3. 캠페인 및 광고 조정.
4. 고객의 구매에 따라 교차 판매 및 상향 판매를 결정합니다.
5. CLV는 고객 유치 비용, 고객 유치 비용을 결정하는 데 도움이 됩니다.

이것은 모든 전자 상거래 비즈니스에서 고려해야 할 필수 지표 중 하나입니다. 기업이 지출을 결정하고 충성도가 높은 고객에 대해 알 수 있도록 도와줍니다.

이미지 처리를 사용한 역 이미지 조회

키워드를 사용하여 이미지를 검색하면 어떻게 됩니까? 키워드와 관련된 이미지가 표시됩니다. 반대는 어떻습니까? 이미지를 업로드하고 관련 키워드를 얻습니다. 또는 제품을 구매할 수 있는 링크입니다. 예, 많은 전자 상거래 웹 사이트는 고객이 이름을 모르고 이미지만 가지고 있는 항목을 검색할 수 있도록 역 이미지 검색을 사용하고 있습니다.

종종 정확한 일치가 아닌 유사한 항목이 표시될 수 있지만 시스템은 점점 더 많은 이미지를 분석하여 시간이 지남에 따라 개선될 것입니다. 즉, 이러한 기능을 라이브로 만들기 전에 수천 개의 이미지로 시스템을 교육해야 하며 이 작업은 데이터 과학 팀에서 처리해야 합니다.

사기 감지

전자 상거래 플랫폼은 경쟁 우위를 유지하기 위해 높은 마진으로 실행됩니다. 그러나 수천 명의 사람들이 반환 정책의 허점과 회사의 선의를 최대한 활용하여 이러한 회사를 사취하려고 합니다. 사기 유형은 수천 가지에 달하며 이를 막을 수 있는 유일한 방법은 데이터를 읽는 것입니다. 의심스러운 행동은 이전 사건 및 단일 주소에서 여러 번 반품되었거나 단일 사용자가 여러 번 거짓 주장하는 것과 같은 특정 시나리오를 검토하여 포착할 수 있습니다. 종종 사람들은 탐지를 피하기 위해 국제 주문 또는 다른 배송 및 청구 주소를 사용합니다. 그러나 이 모든 것은 충분한 데이터를 분석한 후에 파악할 수 있습니다. 데이터를 분석하고 사기를 방지하는 가장 일반적인 방법은 다음과 같습니다.

• 실시간으로 실행되는 알고리즘으로 사용자의 의심스러운 행동이 감지되면 보안 팀에 경고합니다.
• 단일 위치에서 발생하는 여러 사기 사례를 찾아내기 위한 데이터 분석. 이 경우 영역 자체가 블랙리스트에 포함됩니다.
• 시스템 전체의 데이터를 분석하여 비정상을 찾아내고 비정상과 사기 간의 상관관계를 찾습니다.

사기 탐지 시스템을 보유하면 기업이 손실을 줄이는 데 도움이 될 뿐만 아니라 고객에 대한 높은 수준의 신뢰를 구축하여 더 나은 브랜드 가치를 구축하는 데 도움이 됩니다.

가격 최적화

전자 상거래 회사는 게임에서 최고가 되어야 합니다. 그들이 제공하는 제품 라인뿐만 아니라 가격 측면에서도. 가격은 경쟁사보다 더 좋아야 하고 회사는 여전히 돈을 벌어야 합니다. 따르는 전략은 매우 인기 있는 특정 품목에 대해 가격을 공격적으로 유지하는 것입니다(돈을 잃는 것을 의미하더라도). 그리고 차례로, 액세서리나 서비스와 같은 다른 제품에서도 마진이 발생합니다.

각 제품에 대한 최적의 가격을 찾기 위해 여기에서 수행해야 하는 균형 조정은 여러 요소와 데이터 포인트를 고려합니다. 가격 최적화 알고리즘은 대부분의 대기업에서 철저히 보호되는 비밀이며 전자 상거래의 바다에 막 뛰어든 소규모 기업이더라도 몇 가지 기본적인 가격 최적화 전략이 구축되어 있는지 확인해야 유기 및 유료 트래픽에서 전환율이 더 높습니다.

데이터 과학을 이용한 가격 최적화는 가격 유연성, 상당한 위치, 고객의 태도, 경쟁사의 가격 책정 등과 같은 여러 요소를 포함합니다. 그리고 데이터 과학 알고리즘은 가격 변화에 대응하기 위해 고객의 세분화를 예측합니다.

재고 관리

재고 관리는 국가 또는 대륙 전체와 같이 넓은 지역에 퍼져 있는 전자 상거래 회사의 주요 관심사입니다. 창고가 여러 개인 경우 가장 빨리 팔릴 가능성이 높은 품목이 구매할 사용자와 가장 가까운 창고에 있는지 확인해야 합니다.

이러한 계산을 하는 것은 쉬운 일이 아니며 Amazon과 같은 회사는 수년에 걸쳐 사용자 데이터와 계절적 행동을 분석한 후 시스템을 완성했습니다. 이것은 여러 가지 이유로 중요합니다.

1. 사람들은 제품을 더 빨리 받을 수 있고 따라서 서비스에 더 만족할 것입니다.
2. 작은 마진으로 운영되는 전자 상거래 회사는 운송 비용을 절약할 수 있습니다.
3. 1년 중 특정 시기에 특정 지역에서 판매될 예정인 제품을 대량으로 구매하여 창고에 보관할 수 있습니다. 이렇게 하면 주문이 들어올 때 한 번에 하나의 제품을 조달하는 것과 비교할 때 많은 비용을 절약할 수 있습니다.

고객 서비스 개선

온라인 비즈니스에 대해 이야기하고 사람들이 가장 싫어하는 것은 고객 서비스입니다. 자동화 시스템을 통해 여러 차례 옵션을 선택하고 고객 서비스 담당자에게 연락을 취한 후 전화를 보류하고 하루 후에 전화해야 한다는 말을 듣게 하는 것은 무한히 어렵습니다.

규모가 상당히 크고 고객 유지에 문제가 있는 회사는 보유하고 있는 데이터를 사용하여 고객 서비스를 개선할 수 있습니다. 이것은 두 배의 결과를 낳을 것입니다. 기존 고객은 유지되며 다른 사람들에게 귀하의 웹사이트를 추천할 때 무료 광고를 받게 됩니다.

이에 대한 논리는 간단합니다. 모든 과거 고객 불만, 고객 관리 팀에서 제공한 해결 방법 및 고객이 결과에 만족했는지 여부를 분석하기만 하면 됩니다. 이렇게 하면 정확한 문제점과 더 일반적으로 발생하는 문제를 식별할 수 있습니다.

그런 다음 더 큰 문제를 해결하고 가장 일반적인 문제를 해결하기 위한 워크플로를 만들어 문제 해결이 더 빠르고 고객이 더 만족할 수 있도록 할 수 있습니다.

전자 상거래 데이터 과학 프로젝트 작업 시간

전자 상거래 데이터 과학 프로젝트에서 작업하는 경우 이미 내부 데이터에 액세스할 수 있지만 전체적인 데이터 수집에는 내부 및 외부 데이터가 모두 필요합니다.

증강 데이터는 모든 분석을 수행하고 기계 학습 모델을 구축하는 데 사용할 수 있는 데이터 레이크 또는 데이터 웨어하우스에 덤프될 수 있습니다. 데이터 업데이트 빈도는 분석하려는 항목에 따라 다를 수 있지만 데이터를 실시간으로 데이터 레이크에 덤프하는 것이 가장 권장되는 설정입니다.

그러나 일부 시장 조사를 수행하거나 데이터 과학 프로젝트를 실행하기 위해 외부 소스에서 데이터를 수집해야 하는 경우 웹 스크래핑에 경험이 있는 개인 팀을 수집해야 합니다. 그렇지 않으면 PromptCloud에서 우리와 같이 경험이 풍부하고 오랜 시간 테스트를 거친 웹 스크래핑 팀의 도움을 받을 수도 있습니다.