Wenn Sie zum ersten Mal bei einem bestimmten Händler online einkaufen,Wählen Sie ein paar Artikel aus, die Ihnen wirklich gefallen. Die aufeinanderfolgenden Suchvorgänge, die Sie durchführen, umKaufen Sie in Zukunft wieder zeigt eine schöne Auswahl an Produkten, die Sie beidefinden Sie ansprechend und wertvoll. Denken Sie, dass diese Artikel, die Sie gefunden habeninteressante und relevante Dinge zufällig vor Ihnen landen?
In Wirklichkeit handelt es sich dabei um Big Data E-Commerce und Data Science E-Commerce.Arbeit. ML (Machine Learning)-Algorithmen haben tatsächlich diese ausgewähltArtikel für Sie, weil sie aus den Entscheidungen gelernt haben, die Sie getroffen haben, alsProdukte kaufen und wonach Sie gesucht haben. Basierend auf Ihren Eingabenwusste fast genau, welche Art von Produkten Sie interessieren würdenbeim nächsten Stöbern oder Kaufen.
E-Commerce-Datenwissenschaft ist kein neues Konzept. Tatsächlich gibt es sie schon seitfast so lange wie Online-Marktplätze wie Amazon und eBay.Data Science im E-Commerce ermöglicht Unternehmen das Sammeln, Analysieren und Anwendenwertvolle Informationen in ihren internen Systemen, um den Umsatz zu steigern undMarketingstrategien und steigern den Umsatz. Unternehmen nutzen Daten auchWissenschaft im E-Commerce, um mehr über Kundenpräferenzen zu erfahren, und dannpräsentieren fast genau den Artikel vor ihnen - alles schön und glänzend,bereit zum Kauf!
Datenwissenschaftliche Modelle für die Bereitstellung von E-Commerce: Wie funktioniert das alles?
Bevor wir einige Anwendungsfälle für E-Commerce-Datenwissenschaft und Big Data vorstellenE-Commerce-Anwendungsfälle mit Ihnen oder diskutieren Sie einige der spannenden Big DataAnwendung im E-Commerce, sollten wir Sie auf den neuesten Stand bringen, welche DatenWissenschaft im E-Commerce eigentlich ist und wie das Ganze im Allgemeinen funktioniert.
Wenn ein Online-Geschäft wächst und skaliert, Data Science und Big DataAnwendung im E-Commerce ermöglicht es ihnen, spezifische Erkenntnisse zu gewinnen, umfundiertere Entscheidungen. Wenn Sie sich fragen, wie Big Data inE-Commerce, dann geht es darum, riesige Datenmengen zu verarbeiten, diewerden aus mehreren Quellen generiert - z. B. Nutzerverhalten, KaufverhaltenMuster, Bewertungen, Transaktionshistorien usw.
Die Schönheit von E-Commerce-Data-Science-Projekten kommt voll zur Geltungwenn in den erfassten Daten bestimmte Muster entdeckt werden, dieErkenntnisse zu gewinnen, die direkt zur Verbesserung der KundenZufriedenheit, Umsatzsteigerung und Wettbewerbsfähigkeit. DatenWissenschaft und Big Data im E-Commerce werden auch genutzt, umprädiktive Modelle, optimieren Geschäftsabläufe sowie Prozessemithilfe von ML, statistischer Analyse und anderen Techniken, die imData Science im Bereich E-Commerce aus vielen verschiedenen Gründen, wie zum Beispiel:
- Algorithmen für Produktempfehlungen bieten personalisierte
product recommendations to people, thus, improving customer servicesatisfaction and retention levels, as well as boosting sales both inthe present and future using deep, insightful data analysis.- Kundensegmentierungsalgorithmen helfen bei der Identifizierung von Kunden
segments according to specific characteristics such as demographic,behavioural and personal preference, so that marketing campaigns canbe tailored to further improve customer satisfaction.- Preisoptimierungsalgorithmen zur Steigerung der Rentabilität
and market share, gain insights on competitor prices, analyse markettrends around pricing, and how customer behaviour is impacted byvarious pricing strategies.- Bestandsverwaltungsalgorithmus mit prädiktiver
analytics to identify slow-moving products, as well as optimiseinventory levels to improve productivity and reduce costs.- Betrugserkennungsalgorithmen auf Basis maschinellen Lernens zur Verfolgung
and prevent financial loses.Von Garantieanalysen und neuen Filialstandorten bis hin zum LebenszeitwertPrognose und Warenkorbanalyse, wie Big Data in e verwendet wirdHandel kann einen dramatischen Einfluss auf Ihren Erfolg als Online-Handels- und Gesamtwettbewerbsfähigkeit, wie wir bald feststellen werden durchdiese einzigartigen Data Science- und Big Data-Anwendungen im E-Commerce.
E-Commerce und Data Science: 9 gängige Anwendungen
Hier sind mindestens 9 Beispiele/Anwendungsfälle, wie Data Science, DatenAnalytik und Big Data werden im E-Commerce verwendet (in keiner bestimmten ReihenfolgeBedeutung):
1. Bestandsverwaltung
Eine häufige Anwendung der Datenwissenschaft im E-Commerce ist die BestandsaufnahmeManagement.
Inventar bezieht sich auf die Waren, die eine Organisation lagert, umNachfrage. Ein effizientes Management ist absolut notwendig, um sicherzustellen, dass dieOrganisation kauft die richtigen Mengen an Lagerbeständen und hat immer dieoptimale verfügbare Menge zur Deckung der Nachfrage.
Leistungsstarke Algorithmen für maschinelles Lernen (ML) können trainiert werden, um zu bewertenArtikel-zu-Angebot-Daten, mit denen bestimmte Muster entdeckt werden können undKorrelationen zwischen verschiedenen Käufen. Der Datenanalyst untersucht dannDiese Daten werden ausführlich ausgewertet, um Strategien zur Steigerung des Umsatzes zu entwickeln und gleichzeitigSicherstellung, dass der Bestand immer pünktlich geliefert und so verwaltet wird,Überschüsse und Engpässe verhindern.
Eine ordnungsgemäße Bestandsverwaltung spielt eine wichtige Rolle bei der Gewährleistung einer optimalenLieferketten und Gewinnmaximierung für Online-Händler. KünstlicheIntelligenz (KI) und ML-Algorithmen, die speziell für die Bestandsaufnahme trainiert wurdenDas Management kann Einzelhandelsgeschäften helfen, Prognosen zu erstellen, die wiederumhelfen ihnen, pünktliche Lieferungen zu gewährleisten, den Bruttoumsatz zu steigern undsorgen Sie das ganze Jahr über für eine hervorragende Qualitätskontrolle.
2. Garantieanalyse
Die Analyse von Garantiedaten ist ein wichtiger Aspekt bei der Ermittlung derDaten und E-Commerce konvergieren; es hilft Herstellern und Einzelhändlern,ihre Produkte, insbesondere ihre jeweilige Lebensdauer; jede möglicheProbleme, mit denen Kunden nach einem Kauf konfrontiert werden können; Optimierung der RenditeProzesse und; kontrollieren Sie betrügerische Aktivitäten.
Die Analyse der Garantiedaten erfolgt durch Schätzung der Verteilung vonAusfälle – dies geschieht auf der Grundlage spezifischer Daten wie dem Alter desProdukt, die Anzahl der Gesamtretouren, die Gesamtzahl der “überlebendenaktuell verwendete Einheiten usw.
Nachdem Datenwissenschaftler diese Daten analysiert haben,Einzelhändler können schnell feststellen, wie viele Einheiten erfolgreich verkauft wurdenund wie viele aufgrund von Problemen zurückkamen. Diese Daten können auch verwendet werden, umAnomalien oder ungewöhnliche Aktivitäten bei Garantieansprüchen aufzudecken. Es ist einEine großartige Möglichkeit für Online-Händler, Garantieansprüche inumsetzbare Informationen, die dann zur Verbesserung der Garantie verwendet werden könnenProzess, Rückgabeprozess, Garantiebedingungen und andere Aspekte derGarantie selbst.
Letzten Endes ist diese Goldmine an Daten, die nurDie durch die Big Data-Bemühungen von E-Commerce-Unternehmen gewonnenen Daten helfen Einzelhändlernum die Produktqualität und die Kundenzufriedenheit deutlich zu verbessern
- bessere Garantiebedingungen und -prozesse bedeuten, dass die Leute immerauch in Zukunft gerne wieder bei Ihnen einkaufen.
3. Empfehlungsmaschinen
Die Bedeutung von Empfehlungsmaschinen sollte niemals unterschätzt werdenoder übersehen, da sie eines der wichtigsten Werkzeuge in einem Online-Arsenal des Einzelhändlers.
Einzelhändler nutzen Empfehlungsmaschinen, um mehr Kunden zum Kauf einesspezifisches Produkt auf der Grundlage ihrer bisherigen Kaufhistorie. Durch das Angebot solcherEmpfehlungen können Sie den Umsatz drastisch steigern und sogar diktierenzukünftige Kauftrends.
Klingt nur allzu vertraut, nicht wahr? Erinnern Sie sich, wie Sie Amazon besuchen oderNetflix, um eine bestimmte TV-Show zu abonnieren und Empfehlungen zu erhaltenandere Sendungen wie diese herunterladen/streamen? Oder wenn du eine Xbox/PlayStation kaufstSpiel online und bekomme Empfehlungen für ähnliche Spiele? Diesesind Empfehlungsalgorithmen am Werk.
Empfehlungsmaschinen sind leistungsstarke Data-Science-Modelle für den E-CommerceBereitstellung, bestehend aus komplexen ML- und Deep Learning (DL)-Algorithmendie das individuelle Käuferverhalten aufzeichnen, ihre Kauf- oderKonsummuster und unterbreiten Sie auf der Grundlage dieser Daten Vorschläge für die Zukunft.
Deshalb jedes Mal, wenn Sie einen Film/eine TV-Serie sehen, der/die von Netflix empfohlen wird,Sie werden es höchstwahrscheinlich ansehen und genießen, weil sie es bereits kennenspricht Ihren Geschmack in Sachen Filme oder Fernsehsendungen an!
Dasselbe gilt zum Beispiel für Amazon. Sie erhalten Empfehlungen undRabatte/Sonderangebote auf Basis Ihrer bisherigen Einkäufe, Anfragen,Suchanfragen und Bewertungen.
Die Bereitstellung von Empfehlungen ist ein wesentlicher Bestandteil von E-Commerce-DatenWissenschaftsprojekte, da Sie damit nicht nur den Umsatz steigern, sondern auchKauftrends beeinflussen. Sie wissen vielleicht, wie Amazon seineEmpfehlungsmaschine zur Personalisierung ihrer Hauptseite für Benutzer und E-MailMarketingkampagnen unter Verwendung von Daten wie Demografie, Nutzerverhalten,Produkteigenschaften und Kaufhistorie. Dies hilft ihnen direktSteigern Sie das Engagement der Benutzer, den Umsatz und die Kundenzufriedenheit.
Der Prozess umfasst umfangreiche Big Data E-Commerce-Analysen undFilterung durch einen ML-Algorithmus, der massivegroße Datenmengen, um die richtige Empfehlung auszusprechen.
4. Preisoptimierung
Verkaufen Sie etwas zu einem Preis, den Ihre Kunden wettbewerbsfähig finden undvernünftig oder wenn Ihr Händler/Hersteller beispielsweise der Meinung ist,“gut”, ist eine sehr wichtige Aufgabe für jedes Unternehmen im E-CommerceDatenwissenschaft. Dieser Preis muss die Herstellungskosten des Produkts berücksichtigenKosten und die Zahlungsfähigkeit Ihres Kunden. GleichzeitigSie müssen auch die Preise Ihrer Konkurrenten im Auge behalten, um sicherzustellen, dass in beidenIn diesen Fällen kommt es zu einer Win-Win-Situation.
Wie im vorherigen Beispiel des Big Data E-Commerce sind auch ML-AlgorithmenWird in diesem Fall verwendet, um mehrere Parameter aus den Daten zu analysieren - z. B.Kundenstandort, Preisflexibilität, Preis des Mitbewerbers, jedesKaufverhalten oder Einstellung des Kunden usw. Basierend auf diesen ParameternDer Algorithmus ermittelt einen idealen Preis, mit dem beide Parteien zufrieden sind.d. h. Sie und Ihr Kunde oder Händler/Hersteller.
Es ist jedoch anzumerken, dass Algorithmen des maschinellen Lernens nicht dazu bestimmt sind,ausschließlich zur Bestimmung deroptimaler Preis. Es gibt mehrere andere Faktoren, die damit einhergehen,in der Tat, wie Verbraucherdemografie, Design, Kosten und MarktTrends.
Vor diesem Hintergrund sind Preisoptimierungsalgorithmen ein wirksames Mittel fürEinzelhändler, ihre Marketingstrategie zu entwickeln, insbesondere wenn dieser Preisvollständig auf ihre Geschäftsziele ausgerichtet ist.
5. Warenkorbanalyse
Die Warenkorbanalyse gehört zu den traditionellsten Datenanalysetoolsverwendet, und Einzelhändler profitieren seit jeher davon,seit wir uns erinnern können. Es basiert auf dem Konzept, zu bestimmen, wieWahrscheinlich ist Ihr Kunde bereit, nach dem Kauf eine Reihe verwandter Produkte zu kaufen.ein bestimmter Satz oder eine bestimmte Kategorie von Produkten.
Wenn Sie sich beispielsweise in ein Restaurant setzen und zuerst Vorspeisen bestellen(keine Getränke), dann ist es wahrscheinlicher, dass Sie danach noch ein Hauptgericht essen(mit Getränken) oder Dessert. Also die Standard- oder regulären Artikel, dieIhre Kunden kaufen bei Ihnen das Produktset (Vorspeisen), währenddie Chancen oder Wahrscheinlichkeit, dass sie weitere ähnliche Produkte kaufenheißt das Vertrauen (Hauptgericht/Nachtisch).
Im Einzelhandel neigen Menschen häufig zu Impulskäufen.Die Warenkorbanalyse nutzt dieses Prinzip und sagt voraus, wasIhr Kunde wird höchstwahrscheinlich als nächstes kaufen, nachdem er eineine bestimmte Art von Artikel von Ihnen.
In der E-Commerce-Datenwissenschaft ist der beste Weg zur Identifizierung potenziellerImpulskäufe zu erkennen, ist durch die Betrachtung von Verbraucherdaten. Und, ähnlich wieeine der vorherigen Big Data-Anwendungen im E-Commerce, die wir behandelt haben(Empfehlungsmaschinen), die Warenkorbanalyse verwendet auch eine DL/MLAlgorithmus.
Als Online-Händler müssen Sie die Kunst beherrschen, zu wissen, wann und wieum diese Wellen von Impulskäufen auszunutzen. Wie Sie berechnenungeplante Einkäufe Ihrer Kunden, erhalten Sie Erkenntnisse und Einblicke überwie ihre mögliche Einkaufsliste in Zukunft aussehen wird.Die Warenkorbanalyse liefert Ihnen eine Prognose darüber, was sieGeld ausgeben wird. Aus diesem Grund sind Suchempfehlungsalgorithmenund Warenkorbanalyse-Algorithmen werden oft in Verbindung mitkommen Sie zu einigen sehr interessanten und aufschlussreichen Schlussfolgerungen!
6. Kundenstimmungsanalyse
Die Analyse der Kundenstimmung wird in der Branche schon lange praktiziertWelt – lange bevor wir überhaupt über Algorithmen verfügten, um den Prozess zu verbessern.Aber jetzt haben sich die Dinge geändert. Jetzt haben wir leistungsstarke ML-Algorithmen, diekann die Kundenstimmungsanalyse vereinfachen und automatisieren sowiein fast einem Bruchteil der Zeit erledigt.
Soziale Medien sind wahrscheinlich der zugänglichste und zuverlässigste Kanal fürAnalyse der Kundenstimmung. Die KundenstimmungsanalyseAlgorithmus sucht nach bestimmten Wörtern, die eine positive oderungünstige Einstellung des Käufers gegenüber einer bestimmten Marke. Dies isterfolgt über maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung (NLP), einTeilgebiet der KI. Sie können dieses Feedback dann nutzen, um Ihren Kundenbesser, da Sie nun ihre Schmerzpunkte kennen und wissen würdenwelche Art von Waren und Dienstleistungen sie am meisten ansprechen.
Die Analyse der Kundenstimmung ist ein wichtiger Anwendungsfall für Big Data im E-Commercezu verstehen, da es Ihnen eine hervorragende Gelegenheit bietet, zu verstehen, wieIhr Publikum sieht Sie und Ihre Marke. Mit Hilfe einiger sehrfortgeschrittenen ML- und NLP-Algorithmen können Sie IhreBemühungen bei der Gewinnung solcher Erkenntnisse und gleichzeitig dieGenauigkeit der von Ihnen erfassten Daten.
Deshalb spielen Social-Media-Kanäle eine so wichtige Rolle bei den oben genanntenE-Commerce-Data-Science-Projekt, da der NLP-Algorithmus speziellhilft bei der Analyse von Inhalten, die sowohl negative als auch positiveWahrnehmungen über Ihre Marke. Diesen Kontext können Sie nutzenNutzen Sie die Vorteile voll aus und reagieren Sie darauf, indem Sie Ihre Dienstleistungen an IhreBedürfnisse, Wünsche und Schwachstellen des Kunden.
7. LTV-Prognose (Lifetime Value)
Jedes Unternehmen muss einen bestimmten Betrag ausgeben, umKunden. Ihr Geschäftsmodell kann jedoch nur dann erfolgreich sein undRentabilität, sobald die Kunden, die Sie an Bord holen, einen wünschenswerten Beitrag leistenmehr als das, was für den Erwerb dieser Mittel ausgegeben wurde. Das Gelddie ein Kunde für Ihr Unternehmen ausgibt, von der ersten Transaktion an(Erstkontakt) bis zum letzten (erfolgreicher Kauf), wird bezeichnet alsCLTV oder Customer Lifetime Value.
CLTV ist eine wichtige Kennzahl für Unternehmen, die nach dem Erwerb vonKunden. Um den vollen Nutzen daraus zu ziehen, müssen Unternehmen jedoch mehreines proaktiven Ansatzes statt eines reaktiven - bei dem Sietatsächlich mehr ausgeben, um einen Kunden mit geringem Wert zu gewinnen, ohne tatsächlichdass es Ihre Rentabilität beeinträchtigt. Mit diesem proaktiven Ansatzsorgt dafür, dass Ihr Geschäftsmodell weiter vorankommt undgeneriert einen nennenswerten Gewinn.
Dies ist ein weiteres großartiges Data Science-Modell für die Bereitstellung von E-Commerce, da eshilft bei der proaktiven Berechnung des CLTV (anstatt reaktiv) durchprädiktive Analyse. Es hilft Ihnen, dieWichtige Erkenntnisse aus Kundendaten sind erforderlich, um den LTV besser zu verstehenjedes Kunden. Die Daten können alles enthalten, von der Kaufentscheidung bisMengen und Verhalten hinsichtlich der Häufigkeit und Aktualität der Einkäufe oderallgemeine Kaufpräferenzen - danach wird es mit ML zusammengestelltAlgorithmen, um eine ziemlich genaue Darstellung der KundenLTV-Wert.
Es ist wichtig, diese Informationen zu Ihrem Vorteil nutzen zu könnenda Sie dadurch besser darauf vorbereitet sind, Ihre Marketingausgaben nur aufKunden, die eine hohe Rendite versprechen und Ihnen letztlich helfen, einnachhaltigeres, erfolgreicheres und profitableres Geschäftsmodell.
Nehmen wir an, Ihr prädiktiver Analysealgorithmus informiert Sie darüber, dassDer CLTV für Kunde A beträgt ungefähr 300 £, während er für Kunde B beirund 1300 £. Sie wissen jetzt also, dass Sie weniger als 300 £ ausgeben sollten, umKundentyp ‘A’ zu gewinnen, und etwas mehr als das, um zu gewinnenKundentyp „B“.
Wenn Sie den CLTV auf diese Weise vorhersagen, kann Ihre E-Commerce-Datenwissenschaft helfenSie entwickeln eine robustere Marketingstrategie, die möglicherweise zu einempositivere Kapitalrendite.
8. Merchandising
Merchandising ist ein sehr wichtiger Teil jedes Einzelhandelsgeschäfts, sei esonline oder offline, wo es darum geht, den Produktabsatz zu steigern, sowieVerkaufsförderung und Werbung.
Merchandising spielt auch eine entscheidende Rolle bei der Beeinflussung der KundenEntscheidungen, wenn sie verschiedenen visuellen Kanälen ausgesetzt sind.Beispielsweise visuelle Details wie rotierende Artikel, Etiketten und attraktiveWrapper können die Kaufentscheidung des Kunden beeinflussen.
Auch hier können ML-Algorithmen genutzt werden, um Daten zu analysieren, Erkenntnisse zu gewinnen,und generieren Käufer-Rankings auf der Grundlage von Mode, Relevanz undSaisonale Trends, die Ihnen helfen können, bessere Merchandising-Entscheidungen zu treffen.
9. Neue Filialstandorte
Die Standortanalyse ist heute ein grundlegender Aspekt der Datenwissenschaft und der großenDatenanwendung im E-Commerce, die Unternehmen dabei hilft, diePerfekte Standortwahl für neue Geschäfte durch ML-Algorithmen.
Der Schwerpunkt der Übung liegt typischerweise auf der demografischen Bewertung.Postleitzahlendaten und potenzielle Geschäftsvorhaben werden ausgewertet, um dieperfekter neuer Standort für ein Geschäft. Während der Algorithmus ziemlichunkompliziert im Vergleich zu anderen E-Commerce-Projekten in der Datenwissenschaft,es ist immer noch hocheffizient.
Der Datenanalyst versucht, das Marktpotenzial zu verstehen durchdemografische Analyse, Untersuchung spezifischer demografischer Daten und PostleitzahlenDaten. Darüber hinaus wird auch eine Studie über das Netzwerk des Einzelhändlers durchgeführt,und wenn alle diese Faktoren berücksichtigt sind, produziert der Algorithmusoptimale Ergebnisse hinsichtlich neuer Filialstandorte, was relevant sein kannsowohl zum Online-Shop (in welchem Netzwerk man sich zum Beispiel befinden soll) als auch zum Offline-ShopStandorte (bestimmte Gebiete oder Stadtteile, in denen das Produkt verkauft wirdam besten).
Häufig gestellte Fragen zu Data Science und E-Commerce
Wie werden Daten im E-Commerce analysiert?
Durch vier Datentypen, nämlich: Diagnostische Analyse, DeskriptiveAnalyse, präskriptive Analyse und prädiktive Analyse.
Welche Datentypen werden für E-Commerce-Data-Science und Big-Data-Analyse verwendet?
Viele!
Zum Beispiel Markendaten, Käuferdaten, Kundenrezensionsdaten, In-Store-DatenDaten, Einzelhandelsdaten, Produktdaten und viele andere verwandte Kategorien sindwird für Marketing- und Analysezwecke im E-Commerce verwendet.
Wie genau werden Big Data und Data Science im E-Commerce eingesetzt und sind sie gut fürs Geschäft?
Beantworten wir die erste Frage:
Daten werden im E-Commerce verwendet, um Unternehmen zu helfen, bessere Entscheidungen zu treffenrund um Vertrieb, Kundensupport, Marketing, Werbeaktionen, Kampagnen usw.Darüber hinaus kann die Analyse von Kundendaten dazu beitragen, Trends vorherzusagen, umOnline-Unternehmen optimieren ihr Produkt- und Serviceangebot.
Zur zweiten Frage:
Ja!
Big Data im E-Commerce und Data Science im E-Commerce helfen Unternehmenein tieferes Verständnis für das Verhalten, die Interaktion ihrer Kunden zu erlangen,und Vorlieben, und was zu ihrem Kauf geführt hat, was ihnen hilft, zu behaltenKunden besser zu verstehen und direkter auf ihre Bedürfnisse einzugehen.
Jeder Online-Einzelhandel kann vom Einsatz von Data Science profitierenund Big Data im E-Commerce. Es ist ein unverzichtbarer Vorteil, der helfen kannSie verschaffen sich einen echten Wettbewerbsvorteil, reduzieren Verluste und steigern den Umsatzauf der ganzen Linie. Mehr erfahren: +44 20 34885740.
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Data-Science-Modelle für E-Commerce-Lieferung
E-Commerce-Data-Science-Projekte
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Wie Big Data im E-Commerce eingesetzt wird, hängt vom Ziel jedes Einzelhändlers ab.Unternehmen, aber es gibt viele Anwendungsfälle der Datenwissenschaft im E-Commerce, dieSie sollten davon wissen.
