Proiecte esențiale de știință a datelor pentru fiecare companie de comerț electronic

De la începutul anilor 20, industria comerțului electronic a cunoscut o expansiune pe baza creșterii serviciilor de internet. Cu toate acestea, creșterea alimentată de penetrarea web poate să nu ajute companiile să rămână în fața concurenței pentru mult mai mult timp. Cel mai mare motiv din spatele acestui lucru este că există prea mulți retaileri online la scară largă, precum și piețe care concurează pentru piață. Proiectele de știință a datelor e-commerce pot fi factorul de diferențiere pentru a excela în ceea ce privește experiența clienților.

Dar de unde știe o companie de comerț electronic pe ce nișă trebuie să se concentreze mai mult? Sau ce parte din experiența clientului trebuie schimbată? Ei bine, singura modalitate de a vă asigura că creșteți într-o manieră durabilă este să utilizați datele generate de sistemele dvs., precum și datele disponibile pe internet. Informațiile din date pot fi convertite fără probleme în decizii de afaceri. Unele dintre cele mai importante proiecte de știință a datelor la care poate lucra orice companie de comerț electronic au fost descrise mai jos.

Motor de recomandare

Folosirea științei datelor pentru a afla comportamentul de cumpărături al clienților și pentru a prezice modele este o modalitate excelentă de a îmbunătăți vânzările. De exemplu, capacitatea de a defini clar care mărci sau produse sunt cele mai populare atunci când au loc creșteri ale cererii pentru anumite produse sau momente ale anului în care clienții cumpără mai mult poate ajuta la determinarea strategiilor potrivite.

Mulți sunt impresionați de felul în care Amazon recomandă produsele. Nu contează dacă aveți un inventar masiv de produse pe site-ul dvs. web, dar nu puteți recomanda produsul corect clientului potrivit. Trebuie luate în considerare diferite puncte de date pentru construirea unui sistem de recomandare, și anume produse care au fost vizualizate de cumpărător în trecut, istoricul achizițiilor anterioare, cheltuielile medii pe comandă, categoriile de care cumpărarea este cel mai interesată și multe altele.

Toate aceste date pot fi folosite pentru a afla produsele de pe un site pe care un client este cel mai pozitiv să ia în considerare să le cumpere. În afară de recomandările atât de simple de pe pagina de pornire, puteți recomanda și clienților anumite articole pe care le are deja pe lista de dorințe, atunci când prețul articolelor scade.

De exemplu, dacă sunteți în căutarea unui telefon mobil pe un site de comerț electronic, există posibilitatea să doriți să cumpărați și o husă pentru telefon. Decizia dacă aceasta este o posibilitate se poate baza pe analiza achizițiilor anterioare sau a căutărilor de date ale clienților.

O altă secțiune în care sistemul dvs. de recomandare poate funcționa corespunzător este pagina de finalizare a achiziției. Pe această pagină, aveți deja o idee despre ceea ce cumpără o persoană. Combină asta cu istoricul de cumpărare anterior și poți prezenta accesoriile pe care cumpărătorul le poate cumpăra alături de achiziția sa. De asemenea, puteți utiliza datele persoanelor care au cumpărat acel articol și să îi sugerați alte produse pe care clienții le-au cumpărat în combinație cu acel articol.

Procesarea limbajului natural

Companiile de astăzi sunt mult mai mult decât produsele pe care le vând. Imaginea lor publică contează foarte mult și, în cazul în care este lovit, clienții nu vor mai cumpăra de la ei, investitorii vor înceta să mai investească în ei, iar prețurile acțiunilor vor avea un impact masiv. Astfel, pentru a se asigura că nu au loc incidente nefavorabile sau cel puțin pentru a stinge orice mic incendiu care ar putea izbucni, companiile sunt atent la recenziile și comentariile clienților.

Dar răzuirea comentariilor oferite de clienți nu este suficientă. Și dacă doriți să analizați fiecare dintre aceste comentarii individual, va trebui să angajați prea mulți oameni. O modalitate de a face acest lucru este construirea unui sistem care utilizează procesarea limbajului natural pentru a citi și analiza recenziile clienților și a le eticheta ca pozitive, negative sau neutre. Apoi puteți avea o echipă de relații cu clienții care ar analiza recenziile negative și ar încerca să contacteze clienții și să le rezolve problemele. De-a lungul timpului, același algoritm poate fi rulat și pe recenziile produselor pentru a le clasifica.

Modelarea valorii pe durata de viață a clientului

Conceptul de modelare Customer Lifetime Value (CLV) este simplu – ne uităm în esență la îmbunătățirea veniturilor generate de un client pe întregul ciclu de viață al clientului. Mai mult, este o cifră calculată care este prezisă de istoricul de achiziții și interacțiuni al clientului cu site-ul de comerț electronic (sau orice alte afaceri) CLV ajută în următoarele moduri:

1. Definirea obiectivelor companiei - creștere, cheltuieli, vânzări viitoare, profit net etc.
2. Optimizați strategiile de marketing de afaceri.
3. Ajustarea campaniei și a reclamelor.
4. Decideți vânzarea încrucișată și vânzarea în avans în funcție de achiziția clientului.
5. CLV ajută la stabilirea costului de achiziție a clienților, costul atragerii clienților.

Este una dintre valorile esențiale care trebuie luate în considerare în orice afacere de comerț electronic. Ajută companiile să își decidă cheltuielile și să cunoască despre clienții lor fideli.

Căutare inversă a imaginii folosind procesarea imaginilor

Ce se întâmplă când căutați imagini folosind cuvinte cheie? Vi se afișează imagini asociate cu cuvintele cheie. Dar invers? Încarci o imagine și primești cuvinte cheie asociate acesteia. Sau spuneți, linkuri pentru a cumpăra produsul. Da, multe site-uri de comerț electronic folosesc imaginea inversă pentru a le permite clienților să caute articole pentru care nu le cunosc numele și care dețin doar imaginea acesteia.

Adesea, s-ar putea să vi se arate un articol similar și nu o potrivire exactă, dar sistemul se va îmbunătăți doar cu timpul, analizând din ce în ce mai multe imagini. Acestea fiind spuse, înainte de a realiza o astfel de caracteristică live, va trebui să vă antrenați sistemul cu mii de imagini, iar de această muncă va trebui să se ocupe echipa dumneavoastră de știință a datelor.

Detectarea fraudei

Platformele de comerț electronic funcționează pe marje ascuțite pentru a fi la curent cu concurența lor. Cu toate acestea, mii de oameni încearcă să profite la maximum de lacunele din politicile de returnare și de bunăvoința companiei de a frauda aceste companii. Tipurile de fraudă se ridică la mii și singura modalitate de a opri acest lucru este citirea datelor. Comportamentul suspect poate fi depistat prin revizuirea incidentelor anterioare și a anumitor scenarii, cum ar fi mai multe returnări de la o singură adresă sau mai multe afirmații false ale unui singur utilizator. Adesea, oamenii folosesc comenzi internaționale sau adrese diferite de expediere și de facturare pentru a scăpa de detecție. Dar toate acestea pot fi prinse după ce se analizează suficiente date. Unele dintre cele mai comune metode de analiză a datelor și de evitare a fraudelor sunt:

• Algoritmi care rulează în timp real și alertează echipa de securitate în cazul unui comportament suspect al oricărui utilizator.
• Analiza datelor pentru a identifica mai multe cazuri de fraudă apărute într-o singură locație. În acest caz, zona în sine este pe lista neagră.
• Analiza datelor la nivelul întregului sistem pentru a detecta anomaliile și pentru a găsi corelația dintre anomalii și fraudă.

Având un sistem de detectare a fraudei nu numai că ajută companiile să reducă pierderile, ci și le ajută să creeze o valoare mai bună a mărcii prin construirea unui nivel mai ridicat de încredere în clienți.

Optimizarea prețurilor

Companiile de comerț electronic trebuie să fie în vârful jocului lor. Nu numai în ceea ce privește liniile de produse oferite de aceștia, ci și în ceea ce privește prețurile. Prețurile trebuie să fie mai bune decât concurenții lor, iar companiile mai trebuie să facă bani. Strategia care este urmată este ca prețurile să fie menținute agresive (chiar dacă înseamnă pierderi de bani) la anumite articole care sunt foarte populare. Și, la rândul său, marja se face pe alte produse precum accesorii sau servicii.

Actul de echilibrare care trebuie jucat aici pentru a găsi prețul optim pentru fiecare produs ia în considerare mai mulți factori și puncte de date. Algoritmii de optimizare a prețurilor sunt secrete bine păzite ale majorității companiilor mari și, chiar dacă sunteți o companie mică care tocmai s-a cufundat în oceanul comerțului electronic, trebuie să vă asigurați că aveți niște strategii de bază de optimizare a prețurilor, astfel încât să puteți aveți o rată mai mare de conversie din traficul dvs. organic și plătit.

Optimizarea prețurilor folosind știința datelor include o serie de factori precum flexibilitatea prețului, locația sa considerabilă, atitudinea clientului, prețul concurentului etc. Iar algoritmul științei datelor prezice segmentarea clientului pentru a răspunde la modificarea prețului.

Gestionarea stocurilor

Gestionarea inventarului este o cauză majoră de îngrijorare pentru companiile de comerț electronic care sunt răspândite în zone mari, cum ar fi o țară întreagă sau un continent. Când aveți mai multe depozite, trebuie să vă asigurați că articolul care este cel mai probabil să fie vândut cel mai devreme se află în depozitul cel mai apropiat de utilizatorul care îl va cumpăra.

A face astfel de calcule nu este ușor și companii precum Amazon au perfecționat sistemul după ce au analizat datele utilizatorilor și comportamentul sezonier de-a lungul anilor. Acest lucru este important din mai multe motive:

1. Oamenii și-ar primi produsele mai repede și, astfel, ar fi mai fericiți de serviciu.
2. Companiile de comerț electronic care funcționează cu marje mici ar putea economisi bani la costurile de transport.
3. Produsele care vor fi vândute în anumite regiuni într-o anumită perioadă a anului pot fi cumpărate în vrac și depozitate în depozit. Acest lucru ar economisi o mulțime de bani în comparație cu achiziționarea unui produs la un moment dat, pe măsură ce apar comenzile.

Îmbunătățirea serviciului clienți

Vorbiți despre orice afacere online și lucrul pe care oamenii îl urăsc cel mai mult este serviciul pentru clienți. Este infinit de dificil să treci prin mai multe runde de selectare a opțiunilor printr-un sistem automat și apoi să ajungi la un director de servicii pentru clienți, doar pentru ca acesta să-ți pună apelul în așteptare și să i se spună că va trebui să suni după o zi.

Companiile care sunt semnificativ mari și au probleme cu păstrarea clienților își pot îmbunătăți serviciile pentru clienți folosind datele pe care le au la îndemână. Acest lucru va produce rezultate duble. Clienții existenți vor fi păstrați și veți primi publicitate gratuită atunci când vă recomandă site-ul altor persoane.

Logica din spatele acestui lucru este simplă. Tot ce trebuie să faceți este să analizați toate reclamațiile istorice ale clienților, soluția dată de echipa dvs. de asistență pentru clienți și dacă clientul a fost mulțumit de rezultate. Odată ce faceți acest lucru, puteți identifica punctele dureroase precise și problemele care apar mai frecvent.

După aceasta, puteți aborda problemele mai mari și puteți crea un flux de lucru pentru rezolvarea celor mai obișnuite probleme, astfel încât rezolvarea problemelor să fie mai rapidă și clienții dvs. să fie mai mulțumiți.

E timpul să lucrezi la proiecte de știință a datelor de comerț electronic

În cazul în care lucrați la proiecte de știință a datelor de comerț electronic, aveți deja acces la datele interne, dar colectarea de date holistică necesită atât date interne, cât și externe.

Datele augmentate ar putea fi aruncate într-un lac de date sau într-un depozit de date care poate fi folosit pentru a face toate analizele și pentru a construi modelele de învățare automată. Frecvența cu care actualizați datele poate diferi în funcție de ceea ce încercați să analizați, dar ca datele să fie transferate în lacul de date în timp real este cea mai recomandată setare.

Cu toate acestea, dacă, de asemenea, trebuie să aduni date din surse externe pentru a face o cercetare de piață sau pentru a derula un proiect de știință a datelor, trebuie să aduni o echipă de persoane cu experiență în web scraping. În caz contrar, puteți beneficia și de ajutorul unei echipe de web scraping cu experiență și testată în timp, precum a noastră, la PromptCloud.