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Finden Sie Ihren TraumjobWenn 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, um Kaufen Sie in Zukunft wieder zeigt eine schöne Auswahl an Produkten, die Sie beide finden Sie ansprechend und wertvoll. Denken Sie, dass diese Artikel, die Sie gefunden haben interessante 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 ausgewählt Artikel für Sie, weil sie aus den Entscheidungen gelernt haben, die Sie getroffen haben, als Produkte kaufen und wonach Sie gesucht haben. Basierend auf Ihren Eingaben wusste fast genau, welche Art von Produkten Sie interessieren würden beim nächsten Stöbern oder Kaufen.
E-Commerce-Datenwissenschaft ist kein neues Konzept. Tatsächlich gibt es sie schon seit fast so lange wie Online-Marktplätze wie Amazon und eBay. Data Science im E-Commerce ermöglicht Unternehmen das Sammeln, Analysieren und Anwenden wertvolle Informationen in ihren internen Systemen, um den Umsatz zu steigern und Marketingstrategien und steigern den Umsatz. Unternehmen nutzen Daten auch Wissenschaft im E-Commerce, um mehr über Kundenpräferenzen zu erfahren, und dann präsentieren fast genau den Artikel vor ihnen - alles schön und glänzend, bereit zum Kauf!
Bevor wir einige Anwendungsfälle für E-Commerce-Datenwissenschaft und Big Data vorstellen E-Commerce-Anwendungsfälle mit Ihnen oder diskutieren Sie einige der spannenden Big Data Anwendung im E-Commerce, sollten wir Sie auf den neuesten Stand bringen, welche Daten Wissenschaft im E-Commerce eigentlich ist und wie das Ganze im Allgemeinen funktioniert.
Wenn ein Online-Geschäft wächst und skaliert, Data Science und Big Data Anwendung im E-Commerce ermöglicht es ihnen, spezifische Erkenntnisse zu gewinnen, um fundiertere Entscheidungen. Wenn Sie sich fragen, wie Big Data in E-Commerce, dann geht es darum, riesige Datenmengen zu verarbeiten, die werden aus mehreren Quellen generiert - z. B. Nutzerverhalten, Kaufverhalten Muster, Bewertungen, Transaktionshistorien usw.
Die Schönheit von E-Commerce-Data-Science-Projekten kommt voll zur Geltung wenn in den erfassten Daten bestimmte Muster entdeckt werden, die Erkenntnisse zu gewinnen, die direkt zur Verbesserung der Kunden Zufriedenheit, Umsatzsteigerung und Wettbewerbsfähigkeit. Daten Wissenschaft und Big Data im E-Commerce werden auch genutzt, um prädiktive Modelle, optimieren Geschäftsabläufe sowie Prozesse mithilfe von ML, statistischer Analyse und anderen Techniken, die im Data Science im Bereich E-Commerce aus vielen verschiedenen Gründen, wie zum Beispiel:
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.
segments according to specific characteristics such as demographic,
behavioural and personal preference, so that marketing campaigns can
be tailored to further improve customer satisfaction.
and market share, gain insights on competitor prices, analyse market
trends around pricing, and how customer behaviour is impacted by
various pricing strategies.
analytics to identify slow-moving products, as well as optimise
inventory levels to improve productivity and reduce costs.
and prevent financial loses.
Von Garantieanalysen und neuen Filialstandorten bis hin zum Lebenszeitwert Prognose und Warenkorbanalyse, wie Big Data in e verwendet wird Handel kann einen dramatischen Einfluss auf Ihren Erfolg als Online- Handels- und Gesamtwettbewerbsfähigkeit, wie wir bald feststellen werden durch diese einzigartigen Data Science- und Big Data-Anwendungen im E-Commerce.
Hier sind mindestens 9 Beispiele/Anwendungsfälle, wie Data Science, Daten Analytik und Big Data werden im E-Commerce verwendet (in keiner bestimmten Reihenfolge Bedeutung):
Eine häufige Anwendung der Datenwissenschaft im E-Commerce ist die Bestandsaufnahme Management.
Inventar bezieht sich auf die Waren, die eine Organisation lagert, um Nachfrage. Ein effizientes Management ist absolut notwendig, um sicherzustellen, dass die Organisation kauft die richtigen Mengen an Lagerbeständen und hat immer die optimale verfügbare Menge zur Deckung der Nachfrage.
Leistungsstarke Algorithmen für maschinelles Lernen (ML) können trainiert werden, um zu bewerten Artikel-zu-Angebot-Daten, mit denen bestimmte Muster entdeckt werden können und Korrelationen zwischen verschiedenen Käufen. Der Datenanalyst untersucht dann Diese Daten werden ausführlich ausgewertet, um Strategien zur Steigerung des Umsatzes zu entwickeln und gleichzeitig Sicherstellung, 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 optimalen Lieferketten und Gewinnmaximierung für Online-Händler. Künstliche Intelligenz (KI) und ML-Algorithmen, die speziell für die Bestandsaufnahme trainiert wurden Das Management kann Einzelhandelsgeschäften helfen, Prognosen zu erstellen, die wiederum helfen ihnen, pünktliche Lieferungen zu gewährleisten, den Bruttoumsatz zu steigern und sorgen Sie das ganze Jahr über für eine hervorragende Qualitätskontrolle.
Die Analyse von Garantiedaten ist ein wichtiger Aspekt bei der Ermittlung der Daten und E-Commerce konvergieren; es hilft Herstellern und Einzelhändlern, ihre Produkte, insbesondere ihre jeweilige Lebensdauer; jede mögliche Probleme, mit denen Kunden nach einem Kauf konfrontiert werden können; Optimierung der Rendite Prozesse und; kontrollieren Sie betrügerische Aktivitäten.
Die Analyse der Garantiedaten erfolgt durch Schätzung der Verteilung von Ausfälle – dies geschieht auf der Grundlage spezifischer Daten wie dem Alter des Produkt, die Anzahl der Gesamtretouren, die Gesamtzahl der “überlebenden aktuell verwendete Einheiten usw.
Nachdem Datenwissenschaftler diese Daten analysiert haben, Einzelhändler können schnell feststellen, wie viele Einheiten erfolgreich verkauft wurden und wie viele aufgrund von Problemen zurückkamen. Diese Daten können auch verwendet werden, um Anomalien oder ungewöhnliche Aktivitäten bei Garantieansprüchen aufzudecken. Es ist ein Eine großartige Möglichkeit für Online-Händler, Garantieansprüche in umsetzbare Informationen, die dann zur Verbesserung der Garantie verwendet werden können Prozess, Rückgabeprozess, Garantiebedingungen und andere Aspekte der Garantie selbst.
Letzten Endes ist diese Goldmine an Daten, die nur Die durch die Big Data-Bemühungen von E-Commerce-Unternehmen gewonnenen Daten helfen Einzelhändlern um die Produktqualität und die Kundenzufriedenheit deutlich zu verbessern
Die Bedeutung von Empfehlungsmaschinen sollte niemals unterschätzt werden oder übersehen, da sie eines der wichtigsten Werkzeuge in einem Online- Arsenal des Einzelhändlers.
Einzelhändler nutzen Empfehlungsmaschinen, um mehr Kunden zum Kauf eines spezifisches Produkt auf der Grundlage ihrer bisherigen Kaufhistorie. Durch das Angebot solcher Empfehlungen können Sie den Umsatz drastisch steigern und sogar diktieren zukünftige Kauftrends.
Klingt nur allzu vertraut, nicht wahr? Erinnern Sie sich, wie Sie Amazon besuchen oder Netflix, um eine bestimmte TV-Show zu abonnieren und Empfehlungen zu erhalten andere Sendungen wie diese herunterladen/streamen? Oder wenn du eine Xbox/PlayStation kaufst Spiel online und bekomme Empfehlungen für ähnliche Spiele? Diese sind Empfehlungsalgorithmen am Werk.
Empfehlungsmaschinen sind leistungsstarke Data-Science-Modelle für den E-Commerce Bereitstellung, bestehend aus komplexen ML- und Deep Learning (DL)-Algorithmen die das individuelle Käuferverhalten aufzeichnen, ihre Kauf- oder Konsummuster 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 kennen spricht Ihren Geschmack in Sachen Filme oder Fernsehsendungen an!
Dasselbe gilt zum Beispiel für Amazon. Sie erhalten Empfehlungen und Rabatte/Sonderangebote auf Basis Ihrer bisherigen Einkäufe, Anfragen, Suchanfragen und Bewertungen.
Die Bereitstellung von Empfehlungen ist ein wesentlicher Bestandteil von E-Commerce-Daten Wissenschaftsprojekte, da Sie damit nicht nur den Umsatz steigern, sondern auch Kauftrends beeinflussen. Sie wissen vielleicht, wie Amazon seine Empfehlungsmaschine zur Personalisierung ihrer Hauptseite für Benutzer und E-Mail Marketingkampagnen unter Verwendung von Daten wie Demografie, Nutzerverhalten, Produkteigenschaften und Kaufhistorie. Dies hilft ihnen direkt Steigern Sie das Engagement der Benutzer, den Umsatz und die Kundenzufriedenheit.
Der Prozess umfasst umfangreiche Big Data E-Commerce-Analysen und Filterung durch einen ML-Algorithmus, der massive große Datenmengen, um die richtige Empfehlung auszusprechen.
Verkaufen Sie etwas zu einem Preis, den Ihre Kunden wettbewerbsfähig finden und vernünftig oder wenn Ihr Händler/Hersteller beispielsweise der Meinung ist, “gut”, ist eine sehr wichtige Aufgabe für jedes Unternehmen im E-Commerce Datenwissenschaft. Dieser Preis muss die Herstellungskosten des Produkts berücksichtigen Kosten und die Zahlungsfähigkeit Ihres Kunden. Gleichzeitig Sie müssen auch die Preise Ihrer Konkurrenten im Auge behalten, um sicherzustellen, dass in beiden In diesen Fällen kommt es zu einer Win-Win-Situation.
Wie im vorherigen Beispiel des Big Data E-Commerce sind auch ML-Algorithmen Wird in diesem Fall verwendet, um mehrere Parameter aus den Daten zu analysieren - z. B. Kundenstandort, Preisflexibilität, Preis des Mitbewerbers, jedes Kaufverhalten oder Einstellung des Kunden usw. Basierend auf diesen Parametern Der 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 der optimaler Preis. Es gibt mehrere andere Faktoren, die damit einhergehen, in der Tat, wie Verbraucherdemografie, Design, Kosten und Markt Trends.
Vor diesem Hintergrund sind Preisoptimierungsalgorithmen ein wirksames Mittel für Einzelhändler, ihre Marketingstrategie zu entwickeln, insbesondere wenn dieser Preis vollständig auf ihre Geschäftsziele ausgerichtet ist.
Die Warenkorbanalyse gehört zu den traditionellsten Datenanalysetools verwendet, und Einzelhändler profitieren seit jeher davon, seit wir uns erinnern können. Es basiert auf dem Konzept, zu bestimmen, wie Wahrscheinlich 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, die Ihre Kunden kaufen bei Ihnen das Produktset (Vorspeisen), während die Chancen oder Wahrscheinlichkeit, dass sie weitere ähnliche Produkte kaufen heißt das Vertrauen (Hauptgericht/Nachtisch).
Im Einzelhandel neigen Menschen häufig zu Impulskäufen. Die Warenkorbanalyse nutzt dieses Prinzip und sagt voraus, was Ihr Kunde wird höchstwahrscheinlich als nächstes kaufen, nachdem er ein eine bestimmte Art von Artikel von Ihnen.
In der E-Commerce-Datenwissenschaft ist der beste Weg zur Identifizierung potenzieller Impulskäufe zu erkennen, ist durch die Betrachtung von Verbraucherdaten. Und, ähnlich wie eine der vorherigen Big Data-Anwendungen im E-Commerce, die wir behandelt haben (Empfehlungsmaschinen), die Warenkorbanalyse verwendet auch eine DL/ML Algorithmus.
Als Online-Händler müssen Sie die Kunst beherrschen, zu wissen, wann und wie um diese Wellen von Impulskäufen auszunutzen. Wie Sie berechnen ungeplante Einkäufe Ihrer Kunden, erhalten Sie Erkenntnisse und Einblicke über wie ihre mögliche Einkaufsliste in Zukunft aussehen wird. Die Warenkorbanalyse liefert Ihnen eine Prognose darüber, was sie Geld ausgeben wird. Aus diesem Grund sind Suchempfehlungsalgorithmen und Warenkorbanalyse-Algorithmen werden oft in Verbindung mit kommen Sie zu einigen sehr interessanten und aufschlussreichen Schlussfolgerungen!
Die Analyse der Kundenstimmung wird in der Branche schon lange praktiziert Welt – 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, die kann die Kundenstimmungsanalyse vereinfachen und automatisieren sowie in fast einem Bruchteil der Zeit erledigt.
Soziale Medien sind wahrscheinlich der zugänglichste und zuverlässigste Kanal für Analyse der Kundenstimmung. Die Kundenstimmungsanalyse Algorithmus sucht nach bestimmten Wörtern, die eine positive oder ungünstige Einstellung des Käufers gegenüber einer bestimmten Marke. Dies ist erfolgt über maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung (NLP), ein Teilgebiet der KI. Sie können dieses Feedback dann nutzen, um Ihren Kunden besser, da Sie nun ihre Schmerzpunkte kennen und 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 Hilfe einiger sehr fortgeschrittenen ML- und NLP-Algorithmen können Sie Ihre Bemühungen bei der Gewinnung solcher Erkenntnisse und gleichzeitig die Genauigkeit der von Ihnen erfassten Daten.
Deshalb spielen Social-Media-Kanäle eine so wichtige Rolle bei den oben genannten E-Commerce-Data-Science-Projekt, da der NLP-Algorithmus speziell hilft bei der Analyse von Inhalten, die sowohl negative als auch positive Wahrnehmungen über Ihre Marke. Diesen Kontext können Sie nutzen Nutzen Sie die Vorteile voll aus und reagieren Sie darauf, indem Sie Ihre Dienstleistungen an Ihre Bedürfnisse, Wünsche und Schwachstellen des Kunden.
Jedes Unternehmen muss einen bestimmten Betrag ausgeben, um Kunden. Ihr Geschäftsmodell kann jedoch nur dann erfolgreich sein und Rentabilität, sobald die Kunden, die Sie an Bord holen, einen wünschenswerten Beitrag leisten mehr als das, was für den Erwerb dieser Mittel ausgegeben wurde. Das Geld die ein Kunde für Ihr Unternehmen ausgibt, von der ersten Transaktion an (Erstkontakt) bis zum letzten (erfolgreicher Kauf), wird bezeichnet als CLTV oder Customer Lifetime Value.
CLTV ist eine wichtige Kennzahl für Unternehmen, die nach dem Erwerb von Kunden. Um den vollen Nutzen daraus zu ziehen, müssen Unternehmen jedoch mehr eines proaktiven Ansatzes statt eines reaktiven - bei dem Sie tatsächlich mehr ausgeben, um einen Kunden mit geringem Wert zu gewinnen, ohne tatsächlich dass es Ihre Rentabilität beeinträchtigt. Mit diesem proaktiven Ansatz sorgt dafür, dass Ihr Geschäftsmodell weiter vorankommt und generiert einen nennenswerten Gewinn.
Dies ist ein weiteres großartiges Data Science-Modell für die Bereitstellung von E-Commerce, da es hilft bei der proaktiven Berechnung des CLTV (anstatt reaktiv) durch prädiktive Analyse. Es hilft Ihnen, die Wichtige Erkenntnisse aus Kundendaten sind erforderlich, um den LTV besser zu verstehen jedes Kunden. Die Daten können alles enthalten, von der Kaufentscheidung bis Mengen und Verhalten hinsichtlich der Häufigkeit und Aktualität der Einkäufe oder allgemeine Kaufpräferenzen - danach wird es mit ML zusammengestellt Algorithmen, um eine ziemlich genaue Darstellung der Kunden LTV-Wert.
Es ist wichtig, diese Informationen zu Ihrem Vorteil nutzen zu können da Sie dadurch besser darauf vorbereitet sind, Ihre Marketingausgaben nur auf Kunden, die eine hohe Rendite versprechen und Ihnen letztlich helfen, ein nachhaltigeres, erfolgreicheres und profitableres Geschäftsmodell.
Nehmen wir an, Ihr prädiktiver Analysealgorithmus informiert Sie darüber, dass Der CLTV für Kunde A beträgt ungefähr 300 £, während er für Kunde B bei rund 1300 £. Sie wissen jetzt also, dass Sie weniger als 300 £ ausgeben sollten, um Kundentyp ‘A’ zu gewinnen, und etwas mehr als das, um zu gewinnen Kundentyp „B“.
Wenn Sie den CLTV auf diese Weise vorhersagen, kann Ihre E-Commerce-Datenwissenschaft helfen Sie entwickeln eine robustere Marketingstrategie, die möglicherweise zu einem positivere Kapitalrendite.
Merchandising ist ein sehr wichtiger Teil jedes Einzelhandelsgeschäfts, sei es online oder offline, wo es darum geht, den Produktabsatz zu steigern, sowie Verkaufsförderung und Werbung.
Merchandising spielt auch eine entscheidende Rolle bei der Beeinflussung der Kunden Entscheidungen, wenn sie verschiedenen visuellen Kanälen ausgesetzt sind. Beispielsweise visuelle Details wie rotierende Artikel, Etiketten und attraktive Wrapper 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 und Saisonale Trends, die Ihnen helfen können, bessere Merchandising-Entscheidungen zu treffen.
Die Standortanalyse ist heute ein grundlegender Aspekt der Datenwissenschaft und der großen Datenanwendung im E-Commerce, die Unternehmen dabei hilft, die Perfekte Standortwahl für neue Geschäfte durch ML-Algorithmen.
Der Schwerpunkt der Übung liegt typischerweise auf der demografischen Bewertung. Postleitzahlendaten und potenzielle Geschäftsvorhaben werden ausgewertet, um die perfekter neuer Standort für ein Geschäft. Während der Algorithmus ziemlich unkompliziert im Vergleich zu anderen E-Commerce-Projekten in der Datenwissenschaft, es ist immer noch hocheffizient.
Der Datenanalyst versucht, das Marktpotenzial zu verstehen durch demografische Analyse, Untersuchung spezifischer demografischer Daten und Postleitzahlen Daten. Darüber hinaus wird auch eine Studie über das Netzwerk des Einzelhändlers durchgeführt, und wenn alle diese Faktoren berücksichtigt sind, produziert der Algorithmus optimale Ergebnisse hinsichtlich neuer Filialstandorte, was relevant sein kann sowohl zum Online-Shop (in welchem Netzwerk man sich zum Beispiel befinden soll) als auch zum Offline-Shop Standorte (bestimmte Gebiete oder Stadtteile, in denen das Produkt verkauft wird am besten).
Durch vier Datentypen, nämlich: Diagnostische Analyse, Deskriptive Analyse, präskriptive Analyse und prädiktive Analyse.
Viele!
Zum Beispiel Markendaten, Käuferdaten, Kundenrezensionsdaten, In-Store-Daten Daten, Einzelhandelsdaten, Produktdaten und viele andere verwandte Kategorien sind wird für Marketing- und Analysezwecke im E-Commerce verwendet.
Beantworten wir die erste Frage:
Daten werden im E-Commerce verwendet, um Unternehmen zu helfen, bessere Entscheidungen zu treffen rund um Vertrieb, Kundensupport, Marketing, Werbeaktionen, Kampagnen usw. Darüber hinaus kann die Analyse von Kundendaten dazu beitragen, Trends vorherzusagen, um Online-Unternehmen optimieren ihr Produkt- und Serviceangebot.
Zur zweiten Frage:
Ja!
Big Data im E-Commerce und Data Science im E-Commerce helfen Unternehmen ein tieferes Verständnis für das Verhalten, die Interaktion ihrer Kunden zu erlangen, und Vorlieben, und was zu ihrem Kauf geführt hat, was ihnen hilft, zu behalten Kunden besser zu verstehen und direkter auf ihre Bedürfnisse einzugehen.
Jeder Online-Einzelhandel kann vom Einsatz von Data Science profitieren und Big Data im E-Commerce. Es ist ein unverzichtbarer Vorteil, der helfen kann Sie verschaffen sich einen echten Wettbewerbsvorteil, reduzieren Verluste und steigern den Umsatz auf der ganzen Linie. Mehr erfahren: +44 20 3488 5740.
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E-Commerce-Datenwissenschaft
Big Data-Anwendung im E-Commerce
wie Big Data im E-Commerce genutzt wird
E-Commerce-Unternehmen Big Data
Fallstudien zu Big Data E-Commerce
Fallstudien zur E-Commerce-Datenwissenschaft
Fallstudien zur E-Commerce-Datenwissenschaft
E-Commerce-Projekte in der Datenwissenschaft
Data-Science-Modelle für E-Commerce-Lieferung
E-Commerce-Data-Science-Projekte
Meta-Beschreibung: Wie wird Data Science im E-Commerce eingesetzt?
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, die Sie sollten davon wissen.
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