Datenwissenschaft und E-Commerce – Der Leitfaden 2023

· Thomas Wood
Datenwissenschaft und E-Commerce – Der Leitfaden 2023

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Wenn Sie zum ersten Mal online bei einem bestimmten Händler einkaufen, werden Sie Wählen Sie ein paar Artikel aus, die Ihnen wirklich gefallen. Die aufeinanderfolgenden Suchvorgänge, die Sie durchführen Wenn Sie in Zukunft erneut kaufen, erhalten Sie eine schöne Auswahl an Produkten, die Ihnen beiden gefallen wird ansprechend und wertvoll finden. Glauben Sie, dass diese Artikel Sie gefunden haben? Interessante und relevante Themen landen zufällig vor Ihnen?

In Wirklichkeit handelt es sich dabei um Big-Data-E-Commerce und Data-Science-E-Commerce arbeiten. ML-Algorithmen (maschinelles Lernen) haben diese tatsächlich ausgewählt Artikel für Sie, weil sie aus den Entscheidungen, die Sie damals getroffen haben, gelernt haben Kauf von Produkten und was Sie gesucht haben. Basierend auf Ihren Eingaben, sie wussten fast genau, für welche Art von Produkten Sie sich interessieren würden Das nächste Mal, wenn Sie stöbern oder kaufen.

E-Commerce-Datenwissenschaft ist kein neues Konzept. Tatsächlich gibt es das schon fast so lange wie Online-Marktplätze wie Amazon und eBay. Mit Data Science im E-Commerce können Unternehmen Daten sammeln, analysieren und anwenden wertvolle Informationen in ihre internen Systeme, um den Umsatz zu verbessern und Marketingstrategien und steigern den Umsatz. Auch Unternehmen nutzen Daten Wissenschaft im E-Commerce, um mehr über Kundenpräferenzen zu erfahren, und dann Präsentieren Sie fast genau den Gegenstand vor sich – alles schön und glänzend, bereit zum Kauf!

Data-Science-Modelle für die E-Commerce-Bereitstellung: Wie funktioniert das alles?

Bevor wir einige Anwendungsfälle für E-Commerce-Data-Science und Big Data vorstellen E-Commerce-Anwendungsfälle mit Ihnen oder diskutieren Sie einige der spannenden Big Data Bei einer Anwendung im E-Commerce sollten wir Sie über die Daten informieren Was die Wissenschaft im E-Commerce eigentlich ist und wie alles im Allgemeinen funktioniert.

Wenn ein Online-Unternehmen wächst und skaliert, werden Datenwissenschaft und Big Data immer wichtiger Die Anwendung im E-Commerce ermöglicht es ihnen, spezifische Erkenntnisse zu gewinnen fundiertere Entscheidungen. Wenn Sie sich fragen, wie Big Data verwendet wird E-Commerce, dann geht es darum, riesige Datenmengen zu verarbeiten werden aus mehreren Quellen generiert – z. B. Benutzerverhalten, Kauf Muster, Bewertungen, Transaktionsverläufe usw.

Die Schönheit von E-Commerce-Data-Science-Projekten kommt voll zur Geltung Wenn in den gesammelten Daten bestimmte Muster entdeckt werden, kann dies geschehen offenbaren Erkenntnisse, die direkt zur Kundenverbesserung beitragen können Zufriedenheit steigern, den Umsatz steigern und wettbewerbsfähiger werden. Daten Wissenschaft und Big Data im E-Commerce werden ebenfalls genutzt Vorhersagemodelle optimieren Geschäftsabläufe und Prozesse unter Verwendung von ML, statistischer Analyse und anderen Techniken, die innerhalb der Anwendung angewendet werden Der E-Commerce-Bereich der Datenwissenschaft hat viele verschiedene Gründe, wie zum Beispiel:

  • Algorithmen für Produktempfehlungen sorgen für personalisierte Empfehlungen
product recommendations to people, thus, improving customer service

satisfaction and retention levels, as well as boosting sales both in

the 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 can

be tailored to further improve customer satisfaction.

  • Algorithmen zur Preisoptimierung zur Steigerung der Rentabilität
and market share, gain insights on competitor prices, analyse market

trends around pricing, and how customer behaviour is impacted by

various pricing strategies.

  • Bestandsverwaltungsalgorithmus , der Vorhersagen nutzt
analytics to identify slow-moving products, as well as optimise

inventory levels to improve productivity and reduce costs.

  • Auf maschinellem Lernen basierende Betrugserkennungsalgorithmen zur Nachverfolgung
and prevent financial loses.

Von Garantieanalysen und neuen Filialstandorten bis hin zum Lifetime-Wert Vorhersage und Warenkorbanalyse, wie Big Data z. B. verwendet wird Der Handel kann einen dramatischen Einfluss auf Ihren Erfolg als Online-Unternehmen haben Händler und allgemeine Wettbewerbsfähigkeit, wie wir bald herausfinden werden diese einzigartigen Data Science- und Big-Data-Anwendungen im E-Commerce.

E-Commerce und Datenwissenschaft: 9 gängige Anwendungen

Hier sind mindestens 9 Beispiele/Anwendungsfälle dafür, wie Data Science, Daten Analytics und Big Data werden im E-Commerce verwendet (in keiner bestimmten Reihenfolge). Bedeutung):

1. Bestandsverwaltung

Eine häufige Anwendung der Datenwissenschaft im E-Commerce ist die Bestandsaufnahme Management.

Der Bestand bezieht sich auf die Waren, die eine Organisation lagert, um sie zu bedienen Nachfrage. Ein effizientes Management ist unbedingt erforderlich, um sicherzustellen, dass die Die Organisation kauft die richtigen Mengen an Lagerbeständen und hat immer die optimale Menge verfügbar, um die Nachfrage zu decken.

Für die Auswertung können leistungsstarke Algorithmen für maschinelles Lernen (ML) trainiert werden Artikel-zu-Angebots-Daten, die zur Erkennung spezifischer Muster und verwendet werden können Korrelationen zwischen verschiedenen Käufen. Der Datenanalyst untersucht dann Nutzen Sie diese Daten ausführlich, um Strategien zur Umsatzsteigerung zu entwickeln Sicherstellen, dass der Bestand immer pünktlich geliefert und so verwaltet wird Überschüsse und Engpässe verhindern.

Eine ordnungsgemäße Bestandsverwaltung spielt eine wichtige Rolle bei der Sicherstellung einer optimalen Lagerhaltung Lieferketten und Gewinnmaximierung für Online-Händler. Künstlich Intelligenz (KI) und ML-Algorithmen, die speziell für die Bestandsaufnahme trainiert wurden Das Management kann Einzelhandelsgeschäften dabei helfen, Prognosen zu erstellen, die wiederum dazu beitragen können Helfen Sie ihnen, pünktliche Lieferungen zu gewährleisten, den Bruttoumsatz zu steigern und Aufrechterhaltung einer hervorragenden Qualitätskontrolle das ganze Jahr über.

2. Garantieanalyse

Die Analyse garantiebezogener Daten ist ein wichtiger Aspekt bei deren Umfang Daten und E-Commerce konvergieren; Es hilft Herstellern und Einzelhändlern bei der Überprüfung ihre Produkte, insbesondere ihre jeweilige Lebensdauer; irgendein mögliches Probleme, mit denen Kunden nach einem Kauf konfrontiert sein können; Rendite optimieren Prozesse und; Überprüfen Sie betrügerische Aktivitäten.

Die Analyse der Garantiedaten erfolgt durch Schätzung der Verteilung von Ausfälle – dies erfolgt auf der Grundlage spezifischer Daten wie dem Alter des Produkt, die Anzahl der Gesamtrenditen, die Gesamtzahl der ‘Überlebenden’ aktuell verwendete Einheiten usw.

Nachdem Datenwissenschaftler diese Daten analysiert haben, können Hersteller und Händler können schnell feststellen, wie viele Einheiten erfolgreich verkauft wurden und wie viele kamen aufgrund von Problemen zurück? Diese Daten können auch dazu verwendet werden Aufdecken von Anomalien oder ungewöhnlichen Aktivitäten im Rahmen von Garantieansprüchen. Es ist ein Eine großartige Möglichkeit für Online-Händler, Garantieansprüche in umzuwandeln umsetzbare Informationen, die dann zur Verbesserung der Garantie verwendet werden können Prozess, Rückgabeprozess, Garantiebedingungen und andere Aspekte des Garantie selbst.

Letzten Endes handelt es sich um diese „Goldgrube“ an Daten, die es nur geben kann Die Daten, die durch die Big-Data-Bemühungen von E-Commerce-Unternehmen gewonnen werden, helfen Einzelhändlern Produktqualität und Kundenzufriedenheit deutlich zu verbessern Stufen – bessere Garantiebedingungen und -prozesse bedeuten, dass die Menschen dies immer tun werden Gerne kaufen wir jetzt und in Zukunft bei Ihnen ein.

3. Empfehlungsmaschinen

Die Bedeutung von Empfehlungsmaschinen sollte niemals unterschätzt werden oder übersehen, da sie eines der wichtigsten Tools im Internet sind Arsenal des Einzelhändlers.

Einzelhändler nutzen Empfehlungsmaschinen, um mehr Kunden zum Kauf zu bewegen spezifisches Produkt basierend auf der bisherigen Kaufhistorie. Indem man solche anbietet Empfehlungen können Sie den Umsatz drastisch steigern und sogar diktieren zukünftige Kauftrends.

Kommt Ihnen doch nur allzu bekannt vor, nicht wahr? Denken Sie daran, wie Sie Amazon besuchen bzw Mit Netflix können Sie eine bestimmte Fernsehsendung abonnieren und Empfehlungen dazu erhalten Andere ähnliche Sendungen herunterladen/streamen? Oder wenn Sie eine Xbox/PlayStation kaufen Spiel online spielen und Empfehlungen für ähnliche Spiele erhalten? Diese sind Empfehlungsalgorithmen am Werk.

Empfehlungs-Engines sind leistungsstarke datenwissenschaftliche Modelle für den E-Commerce Bereitstellung, bestehend aus komplexen ML- und Deep-Learning-(DL)-Algorithmen die das individuelle Käuferverhalten erfassen kann; Analysieren Sie ihre Kauf- bzw Konsummuster und; Machen Sie auf der Grundlage dieser Daten zukünftige Vorschläge.

Deshalb jedes Mal, wenn Sie einen von Netflix empfohlenen Film/eine Fernsehserie sehen, Es ist sehr wahrscheinlich, dass Sie es sehen und genießen, weil sie es bereits wissen trifft Ihren Geschmack in Filmen oder Fernsehsendungen!

Das Gleiche gilt beispielsweise auch für Amazon; Sie erhalten Empfehlungen und Rabatte/Sonderangebote basierend auf Ihren vergangenen Einkäufen, Anfragen, Suchanfragen und Rezensionen.

Die Bereitstellung von Empfehlungen ist ein wesentlicher Bestandteil von E-Commerce-Daten Wissenschaftsprojekte, da Sie damit nicht nur den Umsatz steigern können, sondern auch Kauftrends beeinflussen. Möglicherweise wissen Sie, wie Amazon es verwendet Empfehlungs-Engine zur Personalisierung der Hauptseite für Benutzer und E-Mails Marketingkampagnen unter Verwendung von Daten wie Demografie, Benutzerverhalten, Produktattribute und Kaufhistorie. Das hilft ihnen direkt Steigern Sie das Engagement der Benutzer, den Umsatz und die Kundenzufriedenheit.

Der Prozess umfasst eine umfassende Big-Data-E-Commerce-Analyse und Filtern durch einen ML-Algorithmus, der massiv liest und filtert Datenmengen, um die richtige Empfehlung auszuarbeiten.

4. Preisoptimierung

Verkaufen Sie etwas zu einem Preis, den Ihre Kunden wettbewerbsfähig finden und angemessen ist oder beispielsweise von Ihrem Händler/Hersteller berücksichtigt wird „gut“ ist eine sehr wichtige Aufgabe für jedes Unternehmen, das im E-Commerce tätig ist Datenwissenschaft. Dieser Preis muss die Herstellung des Produkts berücksichtigen Kosten und die Zahlungsfähigkeit Ihres Kunden. Gleichzeitig du Um dies sicherzustellen, müssen Sie auch die Preise Ihrer Konkurrenten im Auge behalten In einigen Fällen kommt es zu einer Win-Win-Situation.

Wie beim vorherigen Big-Data-E-Commerce-Beispiel gilt dies auch für ML-Algorithmen Wird in diesem Fall verwendet, um mehrere Parameter aus den Daten zu analysieren – z Kundenstandort, Preisflexibilität, Wettbewerbspreis, jeweils Kaufverhalten oder Kaufeinstellung des Kunden etc. Basierend auf diesen Parametern, Der Algorithmus ermittelt einen idealen Preis, bei dem beide Parteien zufrieden sind. dh Sie und Ihr Kunde oder Händler/Hersteller.

Es ist jedoch anzumerken, dass Algorithmen für maschinelles Lernen dies nicht tun Sie können sich ausschließlich darauf verlassen, um Ihr Produkt zu bestimmen optimaler Preis. Es gibt mehrere andere Faktoren, die damit einhergehen, B. Verbraucherdemografie, Design, Kosten und Markt Trends.

Vor diesem Hintergrund sind Preisoptimierungsalgorithmen eine leistungsstarke Möglichkeit Einzelhändler müssen ihre Marketingstrategie entwickeln, insbesondere wenn es um diesen Preis geht voll und ganz auf ihre Geschäftsziele ausgerichtet ist.

5. Warenkorbanalyse

Die Warenkorbanalyse gehört zu den traditionellsten Datenanalysetools wird heute verwendet, wobei Einzelhändler in der Vergangenheit etwa 50 % davon profitierten solange wir uns erinnern können. Es basiert auf dem Konzept, das Wie zu bestimmen Wahrscheinlich möchte Ihr Kunde nach dem Kauf eine Reihe verwandter Produkte kaufen eine bestimmte Gruppe oder Kategorie von Produkten.

Wenn Sie sich beispielsweise in ein Restaurant setzen und zunächst Vorspeisen bestellen (keine Getränke), dann folgt eher ein Hauptgericht (mit Getränken) oder Dessert. Also der Standard- oder reguläre Satz von Artikeln Das, was Ihre Kunden bei Ihnen kaufen, wird als Artikelset (Vorspeisen) bezeichnet die Chancen oder Wahrscheinlichkeit, dass sie eine andere Reihe verwandter Produkte kaufen nennt man das Selbstvertrauen (Hauptspeise/Dessert).

Im Einzelhandel neigen Menschen oft dazu, Dinge spontan zu kaufen. Die Warenkorbanalyse macht sich dieses Prinzip zunutze und sagt voraus, was Ihr Kunde wird höchstwahrscheinlich als nächstes kaufen, nachdem er ein Produkt gekauft hat eine bestimmte Art von Artikel von Ihnen.

Aus E-Commerce-Data-Science-Sicht die beste Möglichkeit, Potenziale zu identifizieren Impulsgesteuerte Käufe erfolgen durch die Betrachtung von Verbraucherdaten. Und, ähnlich wie eine der vorherigen Big-Data-Anwendungen im E-Commerce, die wir behandelt haben (Empfehlungsmaschinen) nutzt die Warenkorbanalyse auch ein DL/ML Algorithmus.

Als Online-Händler müssen Sie die Kunst beherrschen, zu wissen, wann und wie um von diesen Wellen des Impulskaufs zu profitieren. Wie Sie rechnen Durch die ungeplanten Einkäufe Ihrer Kunden gewinnen Sie Wissen und Einblicke wie ihre mögliche Einkaufsliste in Zukunft aussehen wird. Also, in einem Die Warenkorbanalyse liefert Ihnen übrigens eine Prognose darüber, was sie erwartet werde dafür Geld ausgeben. Aus diesem Grund werden Suchempfehlungsalgorithmen verwendet und Warenkorbanalysealgorithmen werden häufig in Verbindung damit verwendet Kommen Sie zu einigen sehr interessanten und aufschlussreichen Schlussfolgerungen!

6. Analyse der Kundenstimmung

Die Analyse der Kundenstimmung wird in der Branche schon seit langem praktiziert Welt - lange bevor wir überhaupt Algorithmen hatten, um den Prozess zu verbessern. Aber jetzt haben sich die Dinge geändert. Jetzt haben wir leistungsstarke ML-Algorithmen, die kann die Analyse der Kundenstimmung vereinfachen und automatisieren sowie durchführen in fast einem Bruchteil der Zeit erledigt.

Social Media ist wahrscheinlich der zugänglichste und zuverlässigste Kanal dafür Analyse der Kundenstimmung. Also die Kundenstimmungsanalyse Der Algorithmus sucht nach bestimmten Wörtern, die ein günstiges oder haben könnten ungünstige Einstellung des Käufers gegenüber einer bestimmten Marke. Das ist erfolgt über maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung (NLP), a Teilgebiet der KI. Sie können dieses Feedback dann nutzen, um Ihren Kunden zu bedienen Besser, da Sie sich jetzt ihrer Schwachstellen bewusst sind und es wissen würden welche Art von Waren und Dienstleistungen sie am meisten ansprechen.

Die Analyse der Kundenstimmung ist ein wichtiger Anwendungsfall für Big Data im E-Commerce zu verstehen, da es Ihnen eine hervorragende Gelegenheit bietet, zu verstehen, wie Ihr Publikum sieht Sie und Ihre Marke. Mit der Hilfe einiger sehr Mit fortschrittlichen ML- und NLP-Algorithmen können Sie Ihre Zeit erheblich reduzieren Bemühungen, solche Erkenntnisse zu sammeln und gleichzeitig die zu erhöhen Genauigkeit der von Ihnen erfassten Daten.

Aus diesem Grund spielen Social-Media-Kanäle dabei eine so wichtige Rolle E-Commerce-Data-Science-Projekt speziell für den NLP-Algorithmus hilft bei der Analyse von Inhalten, die sowohl negative als auch positive Inhalte enthalten Wahrnehmungen über Ihre Marke. Diesen Kontext können Sie übernehmen Nutzen Sie den vollen Nutzen und reagieren Sie darauf, indem Sie Ihre Dienstleistungen an Ihre Bedürfnisse anpassen Bedürfnisse, Wünsche und Schmerzpunkte des Kunden.

7. LTV-Vorhersage (Lifetime Value).

Jedes Unternehmen muss für den Erwerb einen bestimmten Geldbetrag ausgeben Kunden. Ihr Geschäftsmodell kann jedoch nur erfolgreich sein und Früchte tragen Rentabilität, sobald die Kunden, die Sie an Bord holen, den gewünschten Beitrag leisten mehr als das, was ausgegeben wurde, um sie überhaupt zu erwerben. Das Geld den ein Kunde für Ihr Unternehmen ausgibt, von der ersten Transaktion an (Erstkontakt) bis zum letzten (erfolgreicher Kauf) bezeichnet CLTV oder Customer Lifetime Value.

Der CLTV ist eine wichtige Kennzahl, die Unternehmen nach der Übernahme berechnen müssen Kunden. Um jedoch den vollen Nutzen daraus ziehen zu können, müssen Unternehmen mehr in Anspruch nehmen eines proaktiven Ansatzes anstelle eines reaktiven Ansatzes – wo Sie vielleicht könnten Geben Sie tatsächlich mehr aus, um einen Kunden mit geringem Wert zu gewinnen, ohne tatsächlich wenn es Auswirkungen auf Ihre Rentabilität hat. Mit diesem proaktiven Ansatz sorgt dafür, dass Ihr Geschäftsmodell weiterhin Fortschritte macht und einen nennenswerten Gewinn erwirtschaftet.

Dies ist ein weiteres großartiges Data-Science-Modell für die E-Commerce-Bereitstellung hilft dabei, den CLTV proaktiv (und nicht reaktiv) zu berechnen prädiktive Analyse. Es hilft Ihnen beim Sammeln, Entschlüsseln und Generieren der Wichtige Erkenntnisse aus Kundendaten, um den LTV besser zu verstehen eines jeden Kunden. Die Daten können alles aus ihrem Einkauf enthalten Mengen und Verhalten auf ihre Kaufhäufigkeit und Aktualität oder allgemeine Kaufpräferenzen – anschließend wird es mit ML kompiliert Algorithmen, um eine ziemlich genaue Darstellung der Informationen Ihrer Kunden zu liefern LTV.

Es ist wichtig, diese Informationen zu Ihrem Vorteil nutzen zu können da es Sie besser darauf vorbereitet, Ihre Marketingausgaben ausschließlich darauf zu richten Kunden, die eine hohe Rendite versprechen und Ihnen letztendlich beim Aufbau helfen nachhaltigeres, erfolgreicheres und profitableres Geschäftsmodell.

Nehmen wir an, Ihr prädiktiver Analysealgorithmus informiert Sie darüber Der CLTV für Kunde A beträgt etwa 300 £, für Kunde B hingegen schon etwa 1300 £. Sie wissen jetzt also, dass Sie weniger als 300 £ ausgeben sollten Kundentyp „A“ akquirieren und etwas mehr als das akquirieren Kundentyp „B“.

Wenn Sie den CLTV auf diese Weise vorhersagen, kann Ihre E-Commerce-Datenwissenschaft hilfreich sein Sie entwickeln eine robustere Marketingstrategie, die potenziell zu einem Ergebnis führen kann positivere Kapitalrendite.

8. Merchandising

Merchandising ist ein sehr wichtiger Bestandteil jedes Einzelhandelsgeschäfts online oder offline, wobei das Ziel darin besteht, den Produktabsatz anzukurbeln, sowie Verkaufsförderung und Werbung.

Merchandising spielt auch eine entscheidende Rolle bei der Kundenbeeinflussung Entscheidungen, wenn sie verschiedenen visuellen Kanälen ausgesetzt sind. Für Zum Beispiel visuelle Details wie rotierende Elemente, Etiketten und attraktive Wrapper können dabei helfen, Kundenentscheidungen voranzutreiben.

Auch hier können ML-Algorithmen genutzt werden, um Daten zu analysieren, Erkenntnisse zu gewinnen und und generieren Sie Käuferrankings auf der Grundlage von Mode, Relevanz usw Saisonale Trends, die Ihnen dabei helfen können, bessere Merchandising-Entscheidungen zu treffen.

9. Neue Filialen

Die Standortanalyse ist heute ein grundlegender Aspekt der Datenwissenschaft und im Großen und Ganzen Datenanwendung im E-Commerce, die Unternehmen bei der Eingrenzung hilft Perfekter Standort für neue Geschäfte durch ML-Algorithmen.

Die Übung konzentriert sich in der Regel auf die demografische Beurteilung Postleitzahldaten und potenzielle Geschäftsvorhaben werden bewertet, um daraus abzuleiten Perfekter neuer Ladenstandort. Während der Algorithmus fair ist unkompliziert im Vergleich zu anderen E-Commerce-Projekten im Bereich Data Science, es ist immer noch hocheffizient.

Der Datenanalyst versucht, das Marktpotenzial zu verstehen Demografische Analyse, Untersuchung spezifischer demografischer Daten und Postleitzahlen Daten. Darüber hinaus wird auch eine Untersuchung des Händlernetzwerks durchgeführt, Und sobald alle diese Faktoren berücksichtigt sind, kommt der Algorithmus zum Einsatz optimale Ergebnisse bei neuen Filialstandorten, die relevant sein können sowohl für den Online-Shop (z. B. in welchem Netzwerk man sich befindet) als auch für den Offline-Shop Standorte (bestimmte Gebiete oder Stadtteile, in denen das Produkt verkauft wird). am besten).

Häufig gestellte Fragen zu Data Science und E-Commerce

Wie werden Daten im E-Commerce analysiert?

Durch vier Datentypen, nämlich: Diagnoseanalyse, Beschreibend Analyse, präskriptive Analyse und prädiktive Analyse.

Welche Datentypen werden für E-Commerce Data Science und Big Data-Analyse verwendet?

Viele!

Zum Beispiel Markendaten, Käuferdaten, Kundenbewertungsdaten, In-Store-Daten Daten, Einzelhandelsdaten, Produktdaten und viele andere verwandte Kategorien sind werden zu Marketing- und Analysezwecken im E-Commerce verwendet.

Wie genau werden Big Data und Data Science im E-Commerce eingesetzt und ist es gut für das Geschäft?

Beantworten wir die erste Frage:

Daten werden im E-Commerce genutzt, um Unternehmen dabei zu helfen, bessere Entscheidungen zu treffen rund um Vertrieb, Kundenbetreuung, Marketing, Werbeaktionen, Kampagnen usw. Darüber hinaus kann die Analyse von Kundendaten dabei helfen, Trends vorherzusagen Online-Unternehmen optimieren ihre Produkt- und Serviceangebote.

Was die zweite Frage betrifft:

Ja!

Big Data im E-Commerce und Data Science im E-Commerce helfen Unternehmen ein tieferes Verständnis für das Verhalten und die Interaktion ihrer Kunden gewinnen und Vorlieben und was zu ihrem Kauf geführt hat, was ihnen hilft, sie zu behalten Kunden besser zu verstehen und direkter auf ihre Bedürfnisse einzugehen.

Jedes Online-Einzelhandelsunternehmen kann vom Einsatz von Data Science profitieren und Big Data im E-Commerce. Es ist ein unverzichtbares Gut, das helfen kann Sie verschaffen sich einen erheblichen Wettbewerbsvorteil, reduzieren Verluste und steigern Ihren Umsatz über die Grenze. Erfahren Sie mehr: +44 20 3488 5740.

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E-Commerce-Data-Science-Projekte

Metabeschreibung: Wie wird Data Science im E-Commerce eingesetzt?

Wie Big Data im E-Commerce genutzt wird, hängt vom Ziel des jeweiligen Einzelhändlers ab Unternehmen, aber es gibt viele Anwendungsfälle der Datenwissenschaft im E-Commerce das solltest du wissen.

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