每个电子商务公司的基本数据科学项目

自 20 年代初以来，电子商务行业在互联网服务的增长下蓬勃发展。 然而，网络渗透推动的增长可能无法帮助公司在竞争中保持更长时间。 这背后的最大原因是有太多的全面在线零售商以及市场竞争市场。 电子商务数据科学项目可以成为在客户体验方面脱颖而出的差异化因素。

但是电子商务公司如何知道它需要更多地关注哪个细分市场？ 或者它需要改变客户体验的哪一部分？ 好吧，确保您以可持续方式成长的唯一方法是使用您的系统生成的数据以及互联网上可用的数据。 来自数据的洞察力可以无缝地转化为业务决策。 下面描述了每个电子商务公司可以从事的一些顶级数据科学项目。

推荐引擎

使用数据科学来了解客户的购物行为并预测模式是提高销售额的好方法。 例如，当某些产品的需求出现高峰或一年中顾客购物量增加时，明确定义哪些品牌或产品最受欢迎的能力有助于确定正确的策略。

许多人对亚马逊推荐产品的方式印象深刻。 如果您的网站上有大量产品库存，但无法向正确的客户推荐正确的产品，这并不重要。 构建推荐系统需要考虑不同的数据点，即买家过去浏览过的产品、以前的购买历史、每个订单的平均支出、购买最感兴趣的类别等等。

所有这些数据都可用于找出客户最积极考虑购买的网站上的产品。 除了主页上的直接推荐之外，您还可以在商品价格下跌时推荐客户，他已经在他的愿望清单上的某些商品。

例如，如果您正在电子商务网站上寻找手机，您可能也想购买手机保护套。 确定这是否可能基于分析以前的购买或客户的数据搜索。

您的推荐系统可以充分发挥作用的另一个部分是结帐页面。 在此页面上，您已经了解一个人正在购买什么。 将其与之前的购买历史相结合，您可以展示买家可以在购买时购买的配件。 您还可以使用购买该特定商品的人的数据，并向他推荐客户与该商品一起购买的其他产品。

自然语言处理

今天的公司不仅仅是他们销售的产品。 他们的公众形象很重要，如果受到打击，客户将停止向他们购买，投资者将停止投资，股价将受到巨大打击。 因此，为了确保不发生意外事件或至少扑灭任何可能发生的小火，公司会密切关注客户的评论和评论。

但是仅仅抓取客户的评论是不够的。 而且，如果您想单独分析这些评论中的每一条，您将需要雇用太多人。 一种方法是构建一个系统，该系统使用自然语言处理来阅读和分析客户评论，并将它们标记为正面、负面或中立。 然后你可以有一个客户关系团队来查看负面评论并尝试联系客户并解决他们的问题。 随着时间的推移，同样的算法也可以在产品评论上运行以对其进行分类。

客户终身价值建模

客户生命周期价值 (CLV) 建模的概念很简单——我们本质上是着眼于在整个客户生命周期中提高客户产生的收入。 此外，这是一个计算得出的数字，由客户的购买和与电子商务网站（或任何其他企业）的互动历史预测，CLV 通过以下方式提供帮助 -

1. 为公司定义目标——增长、支出、未来销售额、净利润等。
2. 优化企业营销策略。
3. 调整活动和广告。
4. 根据客户的购买决定交叉销售和追加销售。
5. CLV有助于决定客户获取成本，吸引客户的成本。

这是任何电子商务业务都需要考虑的基本指标之一。 它可以帮助企业决定他们的支出并了解他们的忠实客户。

使用图像处理进行反向图像查找

当您使用关键字搜索图像时会发生什么？ 您会看到与关键字相关的图像。 反过来呢？ 你上传一张图片，你会得到与之相关的关键词。 或者说，购买产品的链接。 是的，许多电子商务网站都在使用反向图像，以允许客户搜索他们不知道名称且仅拥有其图像的商品。

通常，您可能会看到类似的项目而不是完全匹配的项目，但系统只会随着时间的推移而变得更好，通过分析越来越多的图像。 也就是说，在你启用这样的功能之前，你需要用数千张图像训练你的系统，而这项工作必须由你的数据科学团队负责。

欺诈识别

电子商务平台以高利润运行以跟上他们的竞争。 然而，成千上万的人试图利用退货政策和公司善意的漏洞来欺骗这些公司。 欺诈的类型有数千种，阻止这种情况的唯一方法是读取数据。 通过查看以前的事件和某些场景（例如来自单个地址的多次退货或单个用户的多次虚假声明），可以发现可疑行为。 人们经常使用国际订单或不同的送货地址和帐单地址来逃避检测。 但这一切都可以在分析足够的数据后捕捉到。 分析数据和避免欺诈的一些最常见的方法是 -

• 实时运行的算法，并在任何用户出现可疑行为时向安全团队发出警报。
• 分析数据以发现在一个地点出现的多起欺诈案件。 在这种情况下，该区域本身被列入黑名单。
• 分析系统范围的数据以发现异常并找出异常与欺诈之间的相关性。

拥有欺诈检测系统不仅可以帮助公司减少损失，还可以通过建立对客户的更高水平的信任来帮助公司建立更好的品牌价值。

定价优化

电子商务公司需要处于领先地位。 不仅在他们提供的产品线方面，而且在价格方面。 价格需要比他们的竞争对手更好，公司仍然需要赚钱。 遵循的策略是在某些非常受欢迎的商品上保持激进的价格（即使这意味着亏损）。 反过来，利润来自其他产品，如配件或服务。

为找到每种产品的最佳价格而需要在这里进行的平衡操作考虑了多个因素和数据点。 价格优化算法是大多数大公司严守的秘密，即使您是一家刚刚涉足电子商务海洋的小公司，您仍然需要确保您已经制定了一些基本的价格优化策略，以便您从您的自然流量和付费流量中获得更高的转化率。

使用数据科学进行定价优化包括价格灵活性、可观的位置、客户的态度、竞争对手的定价等多项因素。数据科学算法预测客户的细分以对价格变化做出响应。

库存管理

管理库存是电子商务公司关注的主要原因，这些公司分布在整个国家或大陆等大片区域。 当您有多个仓库时，您需要确保最有可能最早出售的商品位于离要购买它的用户最近的仓库。

进行这样的计算并不容易，像亚马逊这样的公司在分析了多年来的用户数据和季节性行为之后已经完善了这个系统。 这很重要，原因有很多：

1. 人们会更快地收到他们的产品，因此会对服务更满意。
2. 以微薄利润运营的电子商务公司将能够节省运输成本。
3. 必须在一年中的特定时间在特定地区销售的产品可以批量购买并存储在仓库中。 与收到订单时一次采购一种产品相比，这将节省大量资金。

客户服务改善

谈论任何在线业务，人们最讨厌的就是客户服务。 通过自动化系统进行多轮选择选项然后联系客户服务主管是非常困难的，只是让他搁置您的电话并被告知您需要在一天后致电。

规模很大并且在客户保留方面存在问题的公司可以使用他们手头的数据来改善他们的客户服务。 这将产生双重结果。 现有客户将被保留，当他们向其他人推荐您的网站时，您将获得免费广告。

这背后的逻辑很简单。 您需要做的就是分析所有历史客户投诉、客户服务团队给出的解决方案以及客户对结果是否满意。 执行此操作后，您可以确定准确的痛点和更常见的问题。

在此之后，您可以解决较大的问题并创建用于解决最常见问题的工作流，以便更快地解决问题并让您的客户更加满意。

是时候从事电子商务数据科学项目了

如果您正在从事电子商务数据科学项目，您已经可以访问内部数据，但整体数据收集需要内部和外部数据。

增强的数据可以转储到数据湖或数据仓库中，可用于进行所有分析并构建机器学习模型。 根据您尝试分析的内容，更新数据的频率可能会有所不同，但将数据实时转储到数据湖是最推荐的设置。

但是，如果您还需要从外部来源收集数据以进行一些市场研究或运行数据科学项目，则需要召集一个具有网络抓取经验的个人团队。 否则，您还可以得到像我们在 PromptCloud 这样经验丰富且久经考验的网络抓取团队的帮助。