每個電子商務公司的基本數據科學項目

自 20 年代初以來，電子商務行業在互聯網服務的增長下蓬勃發展。 然而，網絡滲透推動的增長可能無法幫助公司在競爭中保持更長時間。 這背後的最大原因是有太多的全面在線零售商以及市場競爭市場。 電子商務數據科學項目可以成為在客戶體驗方面脫穎而出的差異化因素。

但是電子商務公司如何知道它需要更多地關注哪個細分市場？ 或者它需要改變客戶體驗的哪一部分？ 好吧，確保您以可持續方式成長的唯一方法是使用您的系統生成的數據以及互聯網上可用的數據。 來自數據的洞察力可以無縫地轉化為業務決策。 下面描述了每個電子商務公司可以從事的一些頂級數據科學項目。

推薦引擎

使用數據科學來了解客戶的購物行為並預測模式是提高銷售額的好方法。 例如，當某些產品的需求出現高峰或一年中顧客購物量增加時，明確定義哪些品牌或產品最受歡迎的能力有助於確定正確的策略。

許多人對亞馬遜推薦產品的方式印象深刻。 如果您的網站上有大量產品庫存，但無法向正確的客戶推薦正確的產品，這並不重要。 構建推薦系統需要考慮不同的數據點，即買家過去瀏覽過的產品、以前的購買歷史、每個訂單的平均支出、購買最感興趣的類別等等。

所有這些數據都可用於找出客戶最積極考慮購買的網站上的產品。 除了主頁上的直接推薦之外，您還可以在商品價格下跌時推薦客戶，他已經在他的願望清單上的某些商品。

例如，如果您正在電子商務網站上尋找手機，您可能也想購買手機保護套。 確定這是否可能基於分析以前的購買或客戶的數據搜索。

您的推薦系統可以充分發揮作用的另一個部分是結帳頁面。 在此頁面上，您已經了解一個人正在購買什麼。 將其與之前的購買歷史相結合，您可以展示買家可以在購買時購買的配件。 您還可以使用購買該特定商品的人的數據，並向他推薦客戶與該商品一起購買的其他產品。

自然語言處理

今天的公司不僅僅是他們銷售的產品。 他們的公眾形像很重要，如果受到打擊，客戶將停止向他們購買，投資者將停止投資，股價將受到巨大打擊。 因此，為了確保不發生意外事件或至少撲滅任何可能發生的小火，公司會密切關注客戶的評論和評論。

但是僅僅抓取客戶的評論是不夠的。 而且，如果您想單獨分析這些評論中的每一條，您將需要雇用太多人。 一種方法是構建一個系統，該系統使用自然語言處理來閱讀和分析客戶評論，並將它們標記為正面、負面或中立。 然後你可以有一個客戶關係團隊來查看負面評論並嘗試聯繫客戶並解決他們的問題。 隨著時間的推移，同樣的算法也可以在產品評論上運行以對其進行分類。

客戶終身價值建模

客戶生命週期價值 (CLV) 建模的概念很簡單——我們本質上是著眼於在整個客戶生命週期中提高客戶產生的收入。 此外，這是一個計算得出的數字，由客戶的購買和與電子商務網站（或任何其他企業）的互動歷史預測，CLV 通過以下方式提供幫助 -

1. 為公司定義目標——增長、支出、未來銷售額、淨利潤等。
2. 優化企業營銷策略。
3. 調整活動和廣告。
4. 根據客戶的購買決定交叉銷售和追加銷售。
5. CLV有助於決定客戶獲取成本，吸引客戶的成本。

這是任何電子商務業務都需要考慮的基本指標之一。 它可以幫助企業決定他們的支出並了解他們的忠實客戶。

使用圖像處理進行反向圖像查找

當您使用關鍵字搜索圖像時會發生什麼？ 您會看到與關鍵字相關的圖像。 反過來呢？ 你上傳一張圖片，你會得到與之相關的關鍵詞。 或者說，購買產品的鏈接。 是的，許多電子商務網站都在使用反向圖像，以允許客戶搜索他們不知道名稱且僅擁有其圖像的商品。

通常，您可能會看到類似的項目而不是完全匹配的項目，但係統只會隨著時間的推移而變得更好，通過分析越來越多的圖像。 也就是說，在你啟用這樣的功能之前，你需要用數千張圖像訓練你的系統，而這項工作必須由你的數據科學團隊負責。

欺詐識別

電子商務平台以高利潤運行以跟上他們的競爭。 然而，成千上萬的人試圖利用退貨政策和公司善意的漏洞來欺騙這些公司。 欺詐的類型有數千種，阻止這種情況的唯一方法是讀取數據。 通過查看以前的事件和某些場景（例如來自單個地址的多次退貨或單個用戶的多次虛假聲明），可以發現可疑行為。 人們經常使用國際訂單或不同的送貨地址和帳單地址來逃避檢測。 但這一切都可以在分析足夠的數據後捕捉到。 分析數據和避免欺詐的一些最常見的方法是 -

• 實時運行的算法，並在任何用戶出現可疑行為時向安全團隊發出警報。
• 分析數據以發現在一個地點出現的多起欺詐案件。 在這種情況下，該區域本身被列入黑名單。
• 分析系統範圍的數據以發現異常並找出異常與欺詐之間的相關性。

擁有欺詐檢測系統不僅可以幫助公司減少損失，還可以通過建立對客戶的更高水平的信任來幫助公司建立更好的品牌價值。

定價優化

電子商務公司需要處於領先地位。 不僅在他們提供的產品線方面，而且在價格方面。 價格需要比他們的競爭對手更好，公司仍然需要賺錢。 遵循的策略是在某些非常受歡迎的商品上保持激進的價格（即使這意味著虧損）。 反過來，利潤來自其他產品，如配件或服務。

為找到每種產品的最佳價格而需要在這裡進行的平衡操作考慮了多個因素和數據點。 價格優化算法是大多數大公司嚴守的秘密，即使您是一家剛剛涉足電子商務海洋的小公司，您仍然需要確保您已經制定了一些基本的價格優化策略，以便您從您的自然流量和付費流量中獲得更高的轉化率。

使用數據科學進行定價優化包括價格靈活性、可觀的位置、客戶的態度、競爭對手的定價等多項因素。數據科學算法預測客戶的細分以對價格變化做出響應。

庫存管理

管理庫存是電子商務公司關注的主要原因，這些公司分佈在整個國家或大陸等大片區域。 當您有多個倉庫時，您需要確保最有可能最早出售的商品位於離要購買它的用戶最近的倉庫。

進行這樣的計算並不容易，像亞馬遜這樣的公司在分析了多年來的用戶數據和季節性行為之後已經完善了這個系統。 這很重要，原因有很多：

1. 人們會更快地收到他們的產品，因此會對服務更滿意。
2. 以微薄利潤運營的電子商務公司將能夠節省運輸成本。
3. 必須在一年中的特定時間在特定地區銷售的產品可以批量購買並存儲在倉庫中。 與收到訂單時一次採購一種產品相比，這將節省大量資金。

客戶服務改善

談論任何在線業務，人們最討厭的就是客戶服務。 通過自動化系統進行多輪選擇選項然後聯繫客戶服務主管是非常困難的，只是讓他擱置您的電話並被告知您需要在一天后致電。

規模很大並且在客戶保留方面存在問題的公司可以使用他們手頭的數據來改善他們的客戶服務。 這將產生雙重結果。 現有客戶將被保留，當他們向其他人推薦您的網站時，您將獲得免費廣告。

這背後的邏輯很簡單。 您需要做的就是分析所有歷史客戶投訴、客戶服務團隊給出的解決方案以及客戶對結果是否滿意。 執行此操作後，您可以確定準確的痛點和更常見的問題。

在此之後，您可以解決較大的問題並創建用於解決最常見問題的工作流，以便更快地解決問題並讓您的客戶更加滿意。

是時候從事電子商務數據科學項目了

如果您正在從事電子商務數據科學項目，您已經可以訪問內部數據，但整體數據收集需要內部和外部數據。

增強的數據可以轉儲到數據湖或數據倉庫中，可用於進行所有分析並構建機器學習模型。 根據您嘗試分析的內容，更新數據的頻率可能會有所不同，但將數據實時轉儲到數據湖是最推薦的設置。

但是，如果您還需要從外部來源收集數據以進行一些市場研究或運行數據科學項目，則需要召集一個具有網絡抓取經驗的個人團隊。 否則，您還可以得到像我們在 PromptCloud 這樣經驗豐富且久經考驗的網​​絡抓取團隊的幫助。