Основные проекты по науке о данных для каждой компании электронной коммерции

С начала двадцатых годов индустрия электронной коммерции процветала благодаря росту интернет-услуг. Однако рост, вызванный проникновением в Интернет, может не помочь компаниям дольше оставаться вне конкуренции. Основная причина этого заключается в том, что за рынок конкурирует слишком много полноценных интернет-магазинов, а также торговых площадок. Проекты по науке о данных в электронной коммерции могут стать отличительным фактором, позволяющим преуспеть с точки зрения качества обслуживания клиентов.

Но как компания электронной коммерции узнает, на какой нише ей нужно сосредоточиться больше? Или какую часть клиентского опыта необходимо изменить? Что ж, единственный способ обеспечить устойчивый рост — это использовать данные, генерируемые вашими системами, а также данные, доступные через Интернет. Понимание данных может быть легко преобразовано в бизнес-решения. Некоторые из лучших проектов по науке о данных, над которыми может работать каждая компания электронной коммерции, описаны ниже.

Система рекомендаций

Использование науки о данных для изучения покупательского поведения клиентов и прогнозирования закономерностей — отличный способ улучшить продажи. Например, возможность четко определить, какие бренды или продукты наиболее популярны, когда происходят всплески спроса на определенные продукты или время года, когда клиенты делают больше покупок, может помочь определить правильные стратегии.

Многие впечатлены тем, как Amazon рекомендует товары. Неважно, есть ли у вас огромный ассортимент продуктов на вашем веб-сайте, но вы не можете порекомендовать правильный продукт правильному покупателю. Для создания рекомендательной системы необходимо учитывать различные точки данных, а именно продукты, которые покупатель просматривал в прошлом, предыдущую историю покупок, средние расходы на заказ, категории, в которых покупка наиболее интересна, и многое другое.

Все эти данные можно использовать для поиска продуктов на веб-сайте, которые клиент наиболее положительно рассматривает для покупки. Помимо таких простых рекомендаций на главной странице, вы также можете порекомендовать клиентам определенные товары, которые уже есть в его списке пожеланий, когда цена на товары упадет.

Например, если вы ищете мобильный телефон на сайте электронной коммерции, есть вероятность, что вы также захотите купить чехол для телефона. Решение о том, возможно ли это, может быть основано на анализе предыдущих покупок или поиске данных о клиентах.

Еще один раздел, где ваша система рекомендаций может работать должным образом, — это страница оформления заказа. На этой странице вы уже имеете представление о том, что человек покупает. Объедините это с предыдущей историей покупок, и вы сможете представить аксессуары, которые покупатель может купить вместе со своей покупкой. Вы также можете использовать данные людей, которые купили этот конкретный товар, и предложить ему другие продукты, которые клиенты купили в сочетании с этим товаром.

Обработка естественного языка

Современные компании — это гораздо больше, чем просто продукты, которые они продают. Их публичный имидж имеет большое значение, и в случае, если он пострадает, клиенты перестанут покупать у них, инвесторы перестанут вкладывать в них средства, а цены на акции сильно пострадают. Таким образом, чтобы не допустить неприятных инцидентов или, по крайней мере, потушить любой небольшой пожар, который может взорваться, компании следят за отзывами и комментариями клиентов.

Но скрейпинга комментариев, данных клиентами, недостаточно. И если вы хотите проанализировать каждый из этих комментариев по отдельности, вам придется нанять слишком много людей. Один из способов сделать это — создать систему, которая использует обработку естественного языка для чтения и анализа отзывов клиентов и пометки их как положительных, отрицательных или нейтральных. Тогда у вас может быть команда по работе с клиентами, которая просматривает негативные отзывы и пытается связаться с клиентами и решить их проблемы. Через некоторое время тот же алгоритм можно использовать и для обзоров продуктов, чтобы классифицировать их.

Моделирование пожизненной ценности клиента

Концепция моделирования пожизненной ценности клиента (CLV) проста — мы, по сути, стремимся повысить доход, получаемый от клиента на протяжении всего его жизненного цикла. Более того, это расчетная цифра, которая прогнозируется на основе истории покупок и взаимодействия клиента с сайтом электронной коммерции (или любым другим бизнесом). CLV помогает следующим образом:

1. Определение целей компании: рост, расходы, будущие продажи, чистая прибыль и т. д.
2. Оптимизируйте маркетинговые стратегии бизнеса.
3. Настройка кампании и рекламы.
4. Решайте перекрестные продажи и дополнительные продажи в зависимости от покупки клиента.
5. CLV помогает определить стоимость привлечения клиентов, стоимость привлечения клиентов.

Это одна из важнейших метрик, которую необходимо учитывать в любом бизнесе электронной коммерции. Это помогает предприятиям принимать решения о своих расходах и знать о своих постоянных клиентах.

Обратный поиск изображения с использованием обработки изображений

Что происходит, когда вы ищете изображения по ключевым словам? Вам показаны изображения, связанные с ключевыми словами. А как насчет обратного? Вы загружаете изображение и получаете связанные с ним ключевые слова. Или, скажем, ссылки на покупку продукта. Да, многие веб-сайты электронной коммерции используют обратное изображение, чтобы позволить клиентам искать товары, название которых они не знают, и имеют только их изображение.

Часто вам может быть показан похожий элемент, а не точное совпадение, но со временем система будет только улучшаться, анализируя все больше и больше изображений. Тем не менее, прежде чем вы запустите такую ​​​​функцию, вам нужно будет обучить свою систему тысячам изображений, и об этой работе должна будет позаботиться ваша команда по науке о данных.

Обнаружение мошенничества

Платформы электронной коммерции работают с высокой маржой, чтобы не отставать от своих конкурентов. Однако тысячи людей пытаются максимально использовать лазейки в политике возврата и добрую волю компаний, чтобы обмануть эти компании. Типы мошенничества исчисляются тысячами, и единственный способ остановить это — прочитать данные. Подозрительное поведение можно выявить, проанализировав предыдущие инциденты и определенные сценарии, такие как множественные возвраты с одного адреса или несколько ложных заявлений одного пользователя. Часто люди используют международные заказы или разные адреса доставки и выставления счетов, чтобы избежать обнаружения. Но все это можно уловить, проанализировав достаточно данных. Некоторые из наиболее распространенных методов анализа данных и предотвращения мошенничества:

• Алгоритмы, которые работают в режиме реального времени и оповещают службу безопасности в случае подозрительного поведения любого пользователя.
• Анализ данных для выявления нескольких случаев мошенничества в одном месте. При этом сам район заносится в черный список.
• Анализ общесистемных данных для выявления аномалий и корреляции между аномалиями и мошенничеством.

Наличие системы обнаружения мошенничества не только помогает компаниям сократить убытки, но и повышает ценность бренда за счет повышения уровня доверия клиентов.

Оптимизация ценообразования

Компании электронной коммерции должны быть на вершине своей игры. Не только с точки зрения предлагаемых ими продуктовых линеек, но и с точки зрения цен. Цены должны быть лучше, чем у конкурентов, и компаниям по-прежнему нужно зарабатывать деньги. Стратегия, которой придерживаются, заключается в том, что цены остаются агрессивными (даже если это означает потерю денег) на определенные товары, которые очень популярны. И, в свою очередь, маржа делается на другие продукты, такие как аксессуары или услуги.

Уравновешивание, которое необходимо здесь, чтобы найти оптимальную цену для каждого продукта, учитывает множество факторов и точек данных. Алгоритмы оптимизации цен являются тщательно охраняемыми секретами большинства крупных компаний, и даже если вы небольшая компания, которая только что погрузилась в океан электронной коммерции, вам все равно необходимо убедиться, что у вас есть некоторые базовые стратегии оптимизации цен, разработанные таким образом, чтобы вы имеют более высокий коэффициент конверсии из вашего органического и платного трафика.

Оптимизация ценообразования с использованием науки о данных включает в себя ряд факторов, таких как гибкость цены, ее значительное расположение, отношение клиента, ценообразование конкурентов и т. д. А алгоритм науки о данных прогнозирует сегментацию клиента, чтобы отреагировать на изменение цены.

Управление запасами

Управление запасами является серьезной проблемой для компаний электронной коммерции, которые разбросаны по большим территориям, таким как целая страна или континент. Если у вас есть несколько складов, вам нужно убедиться, что товар, который, скорее всего, будет продан в ближайшее время, находится на складе, ближайшем к пользователю, который собирается его купить.

Делать такие расчеты непросто, и такие компании, как Amazon, усовершенствовали систему после анализа пользовательских данных и сезонного поведения на протяжении многих лет. Это важно по нескольким причинам:

1. Люди будут получать свои продукты быстрее и, следовательно, будут более довольны обслуживанием.
2. Компании электронной коммерции, которые работают с небольшой маржой, смогут сэкономить деньги на транспортных расходах.
3. Товары, которые должны продаваться в определенных регионах в определенное время года, можно закупать оптом и хранить на складе. Это позволит сэкономить много денег по сравнению с закупкой одного продукта за раз по мере поступления заказов.

Улучшение обслуживания клиентов

Если говорить о любом онлайн-бизнесе, люди больше всего ненавидят обслуживание клиентов. Бесконечно сложно пройти через несколько раундов выбора вариантов через автоматизированную систему, а затем связаться с руководителем службы поддержки только для того, чтобы он поставил ваш звонок на удержание и сказал, что вам нужно будет позвонить через день.

Крупные компании, у которых есть проблемы с удержанием клиентов, могут улучшить обслуживание клиентов, используя имеющиеся у них данные. Это даст двойной результат. Существующие клиенты будут сохранены, и вы получите бесплатную рекламу, когда они порекомендуют ваш сайт другим людям.

Логика этого проста. Все, что вам нужно сделать, это проанализировать все предыдущие жалобы клиентов, решение, данное вашей командой обслуживания клиентов, и был ли клиент доволен результатами. Как только вы это сделаете, вы сможете определить точные болевые точки и наиболее часто возникающие проблемы.

После этого вы можете заняться более крупными проблемами и создать рабочий процесс для решения наиболее частых проблем, чтобы решение проблем происходило быстрее, а ваши клиенты были более удовлетворены.

Время работать над проектами по науке о данных электронной коммерции

Если вы работаете над проектами по обработке и анализу данных электронной коммерции, у вас уже есть доступ к внутренним данным, но для целостного сбора данных требуются как внутренние, так и внешние данные.

Дополненные данные могут быть сброшены в озеро данных или хранилище данных, которые можно использовать для проведения всего анализа и построения моделей машинного обучения. Частота обновления данных может различаться в зависимости от того, что вы пытаетесь проанализировать, но наиболее рекомендуемым параметром является сброс данных в озеро данных в режиме реального времени.

Однако, если вам также необходимо собирать данные из внешних источников, чтобы провести исследование рынка или запустить проект по науке о данных, вам необходимо собрать команду людей, имеющих опыт веб-скрапинга. В противном случае вы также можете воспользоваться помощью опытной и проверенной временем команды веб-скрейпинга, такой как наша в PromptCloud.