Сегодня наука о данных приобрела решающее значение для каждой отрасли. Чтобы сделать бизнес таким же процветающим, как электронная коммерция, необходимо внедрить науку о данных. Одним из основных факторов является то, что это помогает вам настроить таргетинг на нужную аудиторию с помощью рекламных платформ. Очень важно увеличить онлайн-продажи, так как клиенты только смотрят / покупают продукт - они заинтересованы в нем или считают его релевантным для себя.

Передовые технологии, такие как искусственный интеллект и машинное обучение, помогают определить целевую аудиторию на основе выбора потребителей и просмотра записей данных. Это также помогает привлечь потенциальных потребителей и получить входящие продажи. Точно так же рекомендация правильных продуктов правильным клиентам на платформе электронной коммерции увеличит продажи.

Некоторые известные платформы электронной коммерции, такие как Alibaba и Amazon, уже используют Data Science для выработки прогнозируемых предложений. В конце концов, это помогает рекомендовать несколько продуктов по предпочтениям пользователя.

Если говорить о рекламных продуктах, то такие средства, как Google и Facebook, позволяют компаниям, занимающимся электронной коммерцией, размещать свою рекламу. Здесь Data Science имеет тенденцию показывать релевантную рекламу скрытым покупателям. Например, всякий раз, когда клиенты хотят что-то купить, они будут искать этот конкретный продукт; Data Science поможет им показать несколько релевантных объявлений для одних и тех же продуктов от разных организаций.

Эффективность искусственного интеллекта в управлении вероятными покупателями конкретных продуктов значительно расширяется, поскольку они рекомендуют им продукт, который им потребуется немедленно, вслед за быстрыми прогнозируемыми продажами. Если не это, то возможности клиентов, предлагающих продукт, который они предпочли бы и купили, сравнительно ниже, за исключением того, что они охотно ищут этот продукт.

Согласно статистическому отчету EMC, объем цифровых данных превысит 44 зеттабайта, что составляет почти 5200 ГБ на каждую женщину, мужчину и ребенка на Земле. Кроме того, каждый год прогнозируется удвоение суммы.

Поскольку конкуренция в сфере электронной коммерции продолжает расти, необходимо следить за каждым обновлением и тенденцией. Алгоритмы Data Science помогают компаниям эффективно понимать услуги, продукты, правила и клиентов.

Как наука о данных повышает прибыльность индустрии электронной коммерции?

Ниже приведены несколько способов, с помощью которых Data Science помогает увеличить продажи в сфере электронной коммерции.

1. Улучшение анализа отзывов потребителей

Одним из важных аспектов электронной коммерции является обратная связь с клиентами. Если отзывы потребителей будут отрицательными, то это отразится и на продажах. Здесь Data Science позволяет компаниям, занимающимся электронной коммерцией, работать над своими слабыми сторонами, собирая релевантные отзывы о каждой услуге или продукте. Позже действия предпринимаются на основе коллективной аналитики.

Будь то крупная компания электронной коммерции или стартап, вся прикладная обработка естественного языка, аналитика текста, компьютерная лингвистика, анализ текста для управления аналитикой этой классификации.

2. Помогает лучше рекламировать

Чтобы улучшить продажи в электронной коммерции, вы должны лучше рекламировать продукт или услугу. Data Science помогает улучшить рекламную аналитику. Более того, рекламные платформы работают на основе искусственного интеллекта и машинного обучения, используя науку о данных для реализации различных функций, таких как нацеливание на аудиторию через внешний вид и другие факторы, такие как демографические данные. В частности, наука о данных позволяет компаниям, занимающимся электронной коммерцией, управлять соответствующими рекламными кампаниями.

3. Предложите систему предложений

Data Science предоставляет системы рекомендаций, которые полностью основаны на прошлых данных пользователей. Наряду с искусственным интеллектом и машинным обучением он помогает службам электронной коммерции предоставлять более актуальные и надежные рекомендации.

Он покажет продукты, которые хотят видеть пользователи, и увеличит продажи, предлагая правильный продукт в облике правильного покупателя.

Кроме того, системы предложений можно персонализировать. Он персонализируется в соответствии с потребностями клиентов и предоставляет полезную информацию о пользователях, например о продуктах, которые потребители с большей вероятностью купят, и о количестве страниц, на которые они нажимают. Согласно отчету, около 31% доходов веб-сайтов электронной коммерции поступает от рекомендательных систем.

4. Снижение уровня предотвращения мошенничества

По мере развития цифрового маркетинга количество киберпреступлений растет. Киберпреступность, такая как кража денег со счета, кража личных данных, мошенничество, связанное с выставлением счетов за доставку, и многие другие. Согласно отчету, клиенты на 1,48 миллиарда долларов теряют свое состояние из-за кибермошенничества.

Обеспечение хороших результатов и отличного обслуживания клиентов не подходит для успеха компаний электронной коммерции. Интернет-мошенничество связано не только с отсутствием доходов, но и наносит ущерб репутации вашей компании.

Что касается решения проблемы, электронная коммерция применяет Data Science и Machine Learning для выявления различного поведения в Интернете. С меньшим количеством преступлений люди будут больше полагаться на веб-сайты или платформы электронной коммерции, что приведет к увеличению продаж.

5. Улучшение управления запасами

Наука о данных предоставляет защищенным компаниям и стартапам, занимающимся электронной коммерцией, более эффективное ведение инвентаря. Более того, это помогает уменьшить трату капитала на не очень популярные продукты, которые не очень продаются, и нет необходимости пополнять запасы.

Поскольку предприятия электронной коммерции ежедневно работают с десятками клиентов и большим количеством продуктов, новейшие научные данные очень важны для управления определенными запасами и прогнозирования ожидаемых условий. Согласно прогнозу, требуется около 2900% возврата инвестиций.

6. Повышение качества обслуживания и обслуживания клиентов

Наука о данных способствует эффективности и улучшает качество обслуживания клиентов за счет автоматизации многих функций и беспроблемного выполнения общих задач с помощью аналитики и обратной связи. Эти реализации могут отличаться от автоматизированных действий до более простой навигации.

Согласно записям, почти 80% клиентов считают, что опыт работы с клиентами ценный, и побуждает их переходить на тот или иной сайт.

Во время интереса выяснение выбора через социальные сети также может улучшить обслуживание и поддержку клиентов, поскольку несколько человек узнали о продуктах через социальные сети, такие как Facebook, Instagram или любые другие.

Машинное обучение особенно полезно в обслуживании клиентов, поскольку оно начинает улучшать производительность и услуги чат-ботов, которые позволяют более эффективно определять проблемы клиентов. Некоторые аналитические инструменты довольно хорошо разбираются в опыте клиентов и помогают компаниям их нанять.

Подведение итогов

Есть многообещающее будущее для индустрии электронной коммерции и Data Science в целом. И бизнес, и наука о данных будут продолжать развиваться. Это помогает им справляться с различными факторами, такими как поведение покупателей, опыт совершения покупок и многие другие. Прежде всего, это улучшает маркетинговые навыки в сфере электронной коммерции и повышает прибыльность.

Заявление об ограничении ответственности: подписание журнала Chatbots Journal дает множество преимуществ :) Консультации с экспертами из разных отраслей являются важными. Отправьте свой запрос здесь, и мы свяжем вас с нужными экспертами по чат-ботам. Он мог сидеть по соседству, мало ли.