โครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่จำเป็นสำหรับบริษัทอีคอมเมิร์ซทุกแห่ง

นับตั้งแต่ช่วงต้นทศวรรษที่ 20 อุตสาหกรรมอีคอมเมิร์ซเติบโตอย่างรวดเร็วจากการเติบโตของบริการอินเทอร์เน็ต อย่างไรก็ตาม การเติบโตที่เกิดจากการเจาะเว็บอาจไม่ช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถก้าวข้ามคู่แข่งได้อีกต่อไป เหตุผลที่ใหญ่ที่สุดเบื้องหลังคือมีผู้ค้าปลีกออนไลน์เต็มรูปแบบมากเกินไปรวมถึงตลาดที่แข่งขันกันเพื่อตลาด โครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลอีคอมเมิร์ซสามารถเป็นปัจจัยที่สร้างความแตกต่างให้โดดเด่นในแง่ของประสบการณ์ของลูกค้า

แต่บริษัทอีคอมเมิร์ซรู้ได้อย่างไรว่าต้องเน้นเฉพาะกลุ่มไหนมากกว่ากัน? หรือส่วนไหนของประสบการณ์ลูกค้าที่ต้องเปลี่ยน? วิธีเดียวที่จะทำให้แน่ใจว่าคุณเติบโตอย่างยั่งยืนคือการใช้ข้อมูลที่สร้างโดยระบบของคุณรวมถึงข้อมูลที่มีอยู่ทางอินเทอร์เน็ต ข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลสามารถแปลงเป็นการตัดสินใจทางธุรกิจได้อย่างราบรื่น โครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลชั้นนำบางโครงการที่บริษัทอีคอมเมิร์ซทุกแห่งสามารถทำงานได้มีการอธิบายไว้ด้านล่าง

เครื่องยนต์แนะนำ

การใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อเรียนรู้พฤติกรรมการจับจ่ายของลูกค้าและคาดการณ์รูปแบบเป็นวิธีที่ดีในการปรับปรุงยอดขาย ตัวอย่างเช่น ความสามารถในการกำหนดอย่างชัดเจนว่าแบรนด์หรือผลิตภัณฑ์ใดเป็นที่นิยมมากที่สุดเมื่อมีความต้องการสินค้าบางอย่างเพิ่มขึ้นหรือในช่วงเวลาของปีเมื่อลูกค้าซื้อสินค้ามากขึ้นสามารถช่วยกำหนดกลยุทธ์ที่เหมาะสมได้

หลายคนประทับใจกับวิธีที่ Amazon แนะนำผลิตภัณฑ์ ไม่สำคัญว่าคุณมีสินค้าคงคลังจำนวนมากบนเว็บไซต์ของคุณหรือไม่ แต่ไม่สามารถแนะนำผลิตภัณฑ์ที่ถูกต้องให้กับลูกค้าที่ถูกต้องได้ ต้องมีการพิจารณาจุดข้อมูลที่แตกต่างกันเพื่อสร้างระบบผู้แนะนำ กล่าวคือ สินค้าที่ผู้ซื้อเคยดูในอดีต ประวัติการซื้อก่อนหน้านี้ การใช้จ่ายเฉลี่ยต่อคำสั่งซื้อ หมวดหมู่ที่ผู้ซื้อสนใจมากที่สุด และอื่นๆ

ข้อมูลทั้งหมดนี้สามารถใช้เพื่อค้นหาผลิตภัณฑ์บนเว็บไซต์ที่ลูกค้าคิดว่าจะตัดสินใจซื้อในเชิงบวกมากที่สุด นอกจากคำแนะนำที่ตรงไปตรงมาในหน้าแรกแล้ว คุณยังสามารถแนะนำลูกค้า บางรายการที่เขามีอยู่แล้วในรายการความปรารถนาของเขา เมื่อราคาของสินค้าลดลง

ตัวอย่างเช่น หากคุณกำลังมองหาโทรศัพท์มือถือบนไซต์อีคอมเมิร์ซ มีความเป็นไปได้ที่คุณอาจต้องการซื้อเคสโทรศัพท์ด้วย การตัดสินใจว่าจะเป็นไปได้หรือไม่นั้นอาจขึ้นอยู่กับการวิเคราะห์การซื้อครั้งก่อนหรือการค้นหาข้อมูลของลูกค้า

อีกส่วนที่ระบบแนะนำของคุณสามารถทำงานได้อย่างเพียงพอคือหน้าชำระเงิน ในหน้านี้ คุณมีไอเดียอยู่แล้วว่าคนๆ หนึ่งกำลังซื้ออะไร รวมกับประวัติการซื้อก่อนหน้านี้ และคุณสามารถนำเสนออุปกรณ์เสริมที่ผู้ซื้อสามารถซื้อควบคู่ไปกับการซื้อของเขาได้ คุณยังสามารถใช้ข้อมูลของผู้ที่ซื้อสินค้านั้น ๆ และแนะนำผลิตภัณฑ์อื่น ๆ ที่ลูกค้าซื้อร่วมกับสินค้านั้น ๆ กับเขาได้

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ

บริษัททุกวันนี้เป็นมากกว่าสินค้าที่พวกเขาขาย ภาพลักษณ์ต่อสาธารณะมีความสำคัญมาก และในกรณีที่ได้รับความนิยม ลูกค้าจะหยุดซื้อจากพวกเขา นักลงทุนจะหยุดลงทุนในพวกเขา และราคาหุ้นจะได้รับผลกระทบอย่างมาก ดังนั้น เพื่อให้แน่ใจว่าเหตุการณ์ที่เลวร้ายจะไม่เกิดขึ้น หรืออย่างน้อยก็เพื่อดับไฟเล็กๆ ที่อาจระเบิดได้ บริษัทต่างๆ คอยระวังความคิดเห็นและความคิดเห็นของลูกค้า

แต่การขูดความคิดเห็นจากลูกค้าไม่เพียงพอ และถ้าคุณต้องการวิเคราะห์ความคิดเห็นเหล่านั้นทีละข้อ คุณจะต้องจ้างคนจำนวนมากเกินไป วิธีหนึ่งในการทำเช่นนี้คือการสร้างระบบที่ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่ออ่านและวิเคราะห์บทวิจารณ์ของลูกค้าและติดแท็กเป็นบวก ลบ หรือเป็นกลาง จากนั้นคุณสามารถมีทีมลูกค้าสัมพันธ์ที่จะดูรีวิวเชิงลบและพยายามติดต่อลูกค้าและแก้ไขปัญหาของพวกเขา เมื่อเวลาผ่านไป อัลกอริทึมเดียวกันสามารถเรียกใช้ในการรีวิวผลิตภัณฑ์เพื่อจัดหมวดหมู่ได้

การสร้างแบบจำลองมูลค่าตลอดอายุการใช้งานของลูกค้า

แนวคิดของการสร้างแบบจำลองมูลค่าตลอดช่วงชีวิตของลูกค้า (CLV) นั้นตรงไปตรงมา — โดยพื้นฐานแล้วเรากำลังมองหาการปรับปรุงรายได้ที่เกิดจากลูกค้าในวงจรชีวิตทั้งหมดของลูกค้า นอกจากนี้ยังเป็นตัวเลขที่คำนวณได้ซึ่งคาดการณ์โดยประวัติการซื้อและการโต้ตอบของลูกค้ากับไซต์อีคอมเมิร์ซ (หรือธุรกิจอื่น ๆ ) CLV ช่วยด้วยวิธีต่อไปนี้ -

1. การกำหนดวัตถุประสงค์สำหรับการเติบโตของบริษัท ค่าใช้จ่าย ยอดขายในอนาคต กำไรสุทธิ ฯลฯ
2. ปรับกลยุทธ์การตลาดธุรกิจให้เหมาะสม
3. การปรับแคมเปญและการโฆษณา
4. ตัดสินใจขายต่อเนื่องและขายเพิ่มตามการซื้อของลูกค้า
5. CLV ช่วยในการตัดสินใจต้นทุนการได้มาซึ่งลูกค้า ค่าใช้จ่ายในการดึงดูดลูกค้า

เป็นหนึ่งในตัวชี้วัดสำคัญที่ต้องนำมาพิจารณาในธุรกิจอีคอมเมิร์ซใดๆ ช่วยให้ธุรกิจตัดสินใจใช้จ่ายและรู้จักลูกค้าประจำของตน

ค้นหาภาพย้อนกลับโดยใช้การประมวลผลภาพ

จะเกิดอะไรขึ้นเมื่อคุณค้นหารูปภาพโดยใช้คำหลัก คุณจะเห็นภาพที่เชื่อมโยงกับคำหลัก แล้วในทางกลับกันล่ะ? คุณอัปโหลดรูปภาพและได้รับคำหลักที่เกี่ยวข้อง หรือพูดลิงค์เพื่อซื้อสินค้า ใช่ เว็บไซต์อีคอมเมิร์ซหลายแห่งใช้ภาพย้อนกลับเพื่อให้ลูกค้าสามารถค้นหาสินค้าที่พวกเขาไม่รู้จักชื่อและมีเพียงภาพเท่านั้น

บ่อยครั้ง คุณอาจได้รับการแสดงรายการที่คล้ายกันและไม่ใช่รายการที่ตรงกันทั้งหมด แต่ระบบจะดีขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป โดยการวิเคราะห์ภาพมากขึ้นเรื่อยๆ ที่กล่าวว่าก่อนที่คุณจะเผยแพร่คุณลักษณะดังกล่าว คุณจะต้องฝึกอบรมระบบของคุณด้วยรูปภาพนับพัน และงานนี้จะต้องได้รับการดูแลโดยทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณ

การตรวจจับการฉ้อโกง

แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซทำงานบนอัตรากำไรขั้นต้นที่เฉียบคมเพื่อให้ทันการแข่งขัน อย่างไรก็ตาม ผู้คนหลายพันคนพยายามใช้ช่องโหว่ให้เกิดประโยชน์สูงสุดในนโยบายการคืนสินค้า และความปรารถนาดีของบริษัทในการฉ้อโกงบริษัทเหล่านี้ ประเภทของการฉ้อโกงมีเป็นพันๆ ประเภท และวิธีเดียวที่จะหยุดสิ่งนี้ได้คือการอ่านข้อมูล พฤติกรรมที่น่าสงสัยสามารถตรวจจับได้โดยการตรวจสอบเหตุการณ์ก่อนหน้าและสถานการณ์บางอย่าง เช่น การส่งคืนหลายครั้งจากที่อยู่เดียว หรือการอ้างสิทธิ์ที่เป็นเท็จหลายครั้งโดยผู้ใช้คนเดียว ผู้คนมักใช้คำสั่งซื้อระหว่างประเทศหรือที่อยู่สำหรับจัดส่งและการเรียกเก็บเงินอื่นเพื่อหลีกเลี่ยงการตรวจจับ แต่ทั้งหมดนี้สามารถจับได้หลังจากวิเคราะห์ข้อมูลเพียงพอแล้ว วิธีทั่วไปในการวิเคราะห์ข้อมูลและหลีกเลี่ยงการฉ้อโกง ได้แก่

• อัลกอริธึมที่ทำงานแบบเรียลไทม์และแจ้งเตือนทีมรักษาความปลอดภัยในกรณีที่มีพฤติกรรมที่น่าสงสัยของผู้ใช้
• การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อระบุกรณีการฉ้อโกงหลายกรณีที่เกิดขึ้นในที่เดียว ในกรณีนี้ พื้นที่นั้นจะถูกขึ้นบัญชีดำ
• การวิเคราะห์ข้อมูลทั้งระบบเพื่อระบุความผิดปกติและค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างความผิดปกติกับการฉ้อโกง

การมีระบบตรวจจับการฉ้อโกงไม่เพียงแต่ช่วยให้บริษัทต่างๆ ลดความสูญเสีย แต่ยังช่วยสร้างมูลค่าแบรนด์ที่ดีขึ้นด้วยการสร้างระดับความไว้วางใจให้กับลูกค้าที่สูงขึ้น

การเพิ่มประสิทธิภาพราคา

บริษัทอีคอมเมิร์ซจำเป็นต้องอยู่ในอันดับต้นๆ ของเกม ไม่เพียงแต่ในแง่ของสายผลิตภัณฑ์ที่พวกเขาเสนอ แต่ยังรวมถึงในแง่ของราคาด้วย ราคาต้องดีกว่าคู่แข่งและบริษัทยังต้องสร้างรายได้ กลยุทธ์ที่ตามมาคือราคายังคงก้าวร้าว (แม้ว่าจะหมายถึงการสูญเสียเงิน) ในบางรายการที่เป็นที่นิยมมาก และในทางกลับกัน อัตรากำไรจากผลิตภัณฑ์อื่นๆ เช่น อุปกรณ์เสริมหรือบริการ

การปรับสมดุลที่จำเป็นต้องเล่นที่นี่เพื่อค้นหาราคาที่เหมาะสมที่สุดสำหรับแต่ละผลิตภัณฑ์นั้นพิจารณาจากปัจจัยหลายประการและจุดข้อมูล อัลกอริธึมการเพิ่มประสิทธิภาพราคาได้รับการปกป้องอย่างใกล้ชิดเป็นความลับของบริษัทใหญ่ๆ ส่วนใหญ่ และแม้ว่าคุณจะเป็นบริษัทขนาดเล็กที่เพิ่งบุกเข้าไปในมหาสมุทรของ E-Commerce คุณยังต้องแน่ใจว่าคุณมีกลยุทธ์การเพิ่มประสิทธิภาพราคาขั้นพื้นฐานที่สร้างขึ้นเพื่อที่คุณจะได้ มีอัตราการแปลงที่สูงกว่าจากการเข้าชมที่เกิดขึ้นเองและที่เสียค่าใช้จ่าย

การปรับราคาให้เหมาะสมโดยใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลประกอบด้วยปัจจัยหลายประการ เช่น ความยืดหยุ่นของราคา สถานที่ตั้งที่สำคัญ ทัศนคติของลูกค้า ราคาของคู่แข่ง ฯลฯ และอัลกอริธึมวิทยาศาสตร์ข้อมูลคาดการณ์การแบ่งส่วนลูกค้าเพื่อตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของราคา

การจัดการสินค้าคงคลัง

การจัดการสินค้าคงคลังเป็นสาเหตุหลักของความกังวลสำหรับบริษัทอีคอมเมิร์ซที่กระจายอยู่ทั่วพื้นที่ขนาดใหญ่ เช่น ทั้งประเทศหรือทวีป เมื่อคุณมีโกดังหลายแห่ง คุณต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าสินค้าที่มีแนวโน้มว่าจะขายได้เร็วที่สุดอยู่ที่โกดังที่ใกล้กับผู้ใช้ที่กำลังจะซื้อมากที่สุด

การคำนวณดังกล่าวไม่ใช่เรื่องง่าย และบริษัทต่างๆ เช่น Amazon ได้ปรับปรุงระบบให้สมบูรณ์แบบหลังจากวิเคราะห์ข้อมูลผู้ใช้และพฤติกรรมตามฤดูกาลตลอดหลายปีที่ผ่านมา นี่เป็นสิ่งสำคัญด้วยเหตุผลหลายประการ:

1. ผู้คนจะได้รับสินค้าเร็วขึ้นและมีความสุขกับบริการมากขึ้น
2. บริษัทอีคอมเมิร์ซที่ใช้อัตรากำไรขั้นต้นเพียงเล็กน้อยจะสามารถประหยัดเงินค่าขนส่งได้
3. สินค้าที่จะขายในภูมิภาคเฉพาะในช่วงเวลาที่กำหนดของปีสามารถซื้อจำนวนมากและเก็บไว้ในคลังสินค้าได้ วิธีนี้จะช่วยประหยัดเงินได้มากเมื่อเทียบกับการจัดหาผลิตภัณฑ์ครั้งละหนึ่งรายการเมื่อมีคำสั่งซื้อเข้ามา

การปรับปรุงการบริการลูกค้า

พูดคุยเกี่ยวกับธุรกิจออนไลน์และสิ่งที่ผู้คนเกลียดที่สุดคือการบริการลูกค้า เป็นเรื่องยากมากที่จะเลือกตัวเลือกต่างๆ หลายรอบผ่านระบบอัตโนมัติแล้วติดต่อผู้บริหารฝ่ายบริการลูกค้า เพียงเพื่อให้เขาพักสายและได้รับแจ้งว่าคุณจะต้องโทรหาหลังจากผ่านไปหนึ่งวัน

บริษัทที่มีขนาดใหญ่มากและมีปัญหาในการรักษาลูกค้าสามารถปรับปรุงการบริการลูกค้าโดยใช้ข้อมูลที่มีอยู่ สิ่งนี้จะให้ผลลัพธ์สองเท่า ลูกค้าปัจจุบันจะยังคงอยู่และคุณจะได้รับโฆษณาฟรีเมื่อพวกเขาแนะนำเว็บไซต์ของคุณแก่ผู้อื่น

ตรรกะเบื้องหลังนี้เป็นเรื่องง่าย สิ่งที่คุณต้องทำคือวิเคราะห์ข้อร้องเรียนของลูกค้าในอดีต การแก้ปัญหาโดยทีมดูแลลูกค้าของคุณ และดูว่าลูกค้าพอใจกับผลลัพธ์หรือไม่ เมื่อคุณทำเช่นนี้ คุณสามารถระบุจุดปวดที่แม่นยำและปัญหาที่เกิดขึ้นบ่อยขึ้นได้

หลังจากนี้ คุณสามารถแก้ไขปัญหาที่ใหญ่กว่าและสร้างเวิร์กโฟลว์สำหรับการแก้ไขปัญหาทั่วไปส่วนใหญ่ได้ เพื่อให้การแก้ไขปัญหาได้รวดเร็วขึ้นและลูกค้าของคุณมีความพึงพอใจมากขึ้น

เวลาทำงานในโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลอีคอมเมิร์ซ

ในกรณีที่คุณทำงานในโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลอีคอมเมิร์ซ คุณมีสิทธิ์เข้าถึงข้อมูลภายในแล้ว แต่การรวบรวมข้อมูลแบบองค์รวมต้องการทั้งข้อมูลภายในและภายนอก

ข้อมูลเสริมสามารถทิ้งลงใน data-lake หรือ data-warehouse ซึ่งสามารถใช้ทำการวิเคราะห์ทั้งหมดของคุณและสร้างแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง ความถี่ที่คุณอัปเดตข้อมูลอาจแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับสิ่งที่คุณพยายามวิเคราะห์ แต่การทิ้งข้อมูลไปยัง data-lake ของคุณในแบบเรียลไทม์เป็นการตั้งค่าที่แนะนำมากที่สุด

อย่างไรก็ตาม หากคุณต้องการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งภายนอกเพื่อทำการวิจัยตลาดหรือดำเนินโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณต้องรวบรวมทีมบุคคลที่มีประสบการณ์ในการขูดเว็บ มิฉะนั้น คุณยังสามารถรับความช่วยเหลือจากทีมงานขูดเว็บที่มีประสบการณ์และผ่านการทดสอบตามเวลาเช่นเราที่ PromptCloud