10 projets de Data Science que les entreprises de commerce électronique utilisent


projets de science des données eCommerce

Aujourd'hui, les entreprises de commerce électronique utilisent la science des données dans de nombreux domaines pour rester en avance sur leurs concurrents. Par exemple, les sites de commerce électronique investissent des fonds dans la personnalisation des acheteurs afin d'améliorer l'expérience client et dans la recommandation de produits aux acheteurs en fonction des habitudes de navigation et des achats précédents.

La vente des meilleurs produits ne fonctionne que si les entreprises de commerce électronique peuvent identifier ceux qui souhaitent les acheter et les recommander au moment où ces clients sont prêts à effectuer un achat. Voici quelques exemples d’utilisations de la science des données par les entreprises de commerce électronique pour améliorer l’expérience client.

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Conserver les clients

Une des préoccupations de toutes les entreprises de commerce électronique est le passage des clients à d’autres sites Web de commerce électronique. La fidélisation de la clientèle est cruciale pour l'expansion et la croissance d'une entreprise. Il existe de nombreux avantages à avoir des clients fidèles, tels que recevoir leurs commentaires en temps réel et leur demander de recommander des produits ou des services à d'autres.

Un modèle de désabonnement fournit des indicateurs tels que le nombre et le pourcentage de clients perdus au profit de l'entreprise, ainsi que la valeur et le pourcentage de cette perte. Quand une entreprise est capable de identifier les clients qui sont les plus susceptibles de passer à un autre site de commerce électronique, il peut prendre des mesures pour essayer de les conserver.

Donner des recommandations de produits

L'utilisation de l'analyse de données volumineuses permet de comprendre le comportement d'achat des clients et de prévoir les tendances. Par exemple, déterminer quelles marques ou quels produits sont les plus populaires lorsque la demande de certains produits est à la hausse ou à un moment de l’année où les clients font davantage d’achats peut aider à déterminer les bonnes stratégies.

Les filtres de recommandation pour un utilisateur particulier sont basés sur des recherches passées, des données d’achat, des critiques lues, etc., et permettent un affichage personnalisé. Cela aide les utilisateurs à sélectionner les produits pertinents.

Par exemple, si vous recherchez un téléphone portable sur un site de commerce électronique, il est possible que vous souhaitiez également acheter une coque de téléphone. Décider s'il s'agit d'une possibilité pourrait être basé sur l'analyse des achats antérieurs ou des recherches de données des clients.

Analyser le sentiment des clients

La collecte des commentaires des clients est très importante pour les sites de commerce électronique. À l'aide de l'analyse des médias sociaux, de la science des données et de l'apprentissage automatique, les entreprises peuvent analyser le sentiment de leurs clients. Le traitement du langage naturel, l'analyse de texte, les données provenant de critiques en ligne et d'enquêtes en ligne ne sont que quelques moyens d'analyser le sentiment des clients.

Si vous exploitez une entreprise de commerce électronique et que vous étudiez en même temps, il est possible de trouver des services d’écriture pour vous aider. Vous avez donc plus de temps à consacrer à l’entreprise et à analyser toutes ces données sensibles.

Prédire la valeur à vie des clients

Les entreprises de commerce électronique peuvent tirer parti de la connaissance du bénéfice net qu'un client est susceptible de générer pour l'entreprise. Etre capable de prédire la valeur à vie d'un client peut aider avec des facteurs tels que la définition d'objectifs de dépenses, l'optimisation de stratégies marketing et la décision de ventes croisées et de ventes incitatives en fonction des achats du client.

En utilisant des modèles de science des données pour collecter et classer les données, les entreprises de commerce électronique peuvent prédire le comportement d'achat futur et mieux comprendre lors de la formulation de stratégies commerciales. Ils savent quels clients sont les plus fidèles et peuvent décider où dépenser de l'argent en publicité, etc. offrira le meilleur retour sur investissement.

Gérer l'inventaire

Bonne gestion de l'inventaire est essentiel pour les entreprises de commerce électronique. Lorsque les clients sont incapables d’obtenir ce qu’ils veulent quand ils le veulent, c’est un moyen de dissuasion majeur pour les fidéliser. Ils vont simplement passer à la prochaine entreprise qui peut offrir cela. Ils veulent recevoir les bons produits au bon moment et en parfait état.

La maintenance de la chaîne d'approvisionnement est devenue aujourd'hui complexe et l'utilisation de l'analyse des données d'inventaire permet aux entreprises de gérer leurs stocks efficacement. L'utilisation d'algorithmes d'apprentissage automatique et d'analyse prédictive permet de détecter des modèles qui peuvent définir des stratégies d'inventaire.

Détecter la fraude

Vivre dans un monde numérique où des millions de transactions sont en cours rend la détection de la fraude essentielle. De nombreuses formes de fraude sont possibles et les fraudeurs deviennent de plus en plus intelligents.

Les entreprises de commerce électronique peuvent détecter les comportements suspects en utilisant des techniques de traitement des données. Les signes de comportement suspect peuvent inclure une adresse de livraison différente de l'adresse de facturation, une commande internationale imprévue ou des commandes multiples du même article.

Les techniques courantes de la science des données pour détecter un tel comportement incluent:

  • Algorithmes de correspondance pour estimer les risques et éviter les fausses alarmes.
  • L'exploration de données pour traiter les données manquantes ou incorrectes et corriger les erreurs.
  • Regroupement et classification permettant de détecter les groupes de données associés et de détecter les anomalies.

Un système de détection de fraude aide les entreprises à réduire les transactions non identifiées et à augmenter leurs revenus et la valeur de leur marque.

Améliorer le service client

Un client est au cœur de toute entreprise, en particulier du commerce électronique. Personnaliser les services et donner aux clients ce qu'ils veulent vraiment et ce dont ils ont vraiment besoin est essentiel pour leur bonheur. Les analyses de données volumineuses offrent aux entreprises le potentiel d’améliorer leurs processus afin que les clients puissent effectuer des transactions en ligne.

Le traitement du langage naturel permet aux clients de communiquer avec des robots basés sur la voix et les données peuvent être stockées à des fins futures. Lorsque les entreprises en savent plus sur leurs clients et sur ce qu'elles veulent, elles sont en mesure de concevoir les meilleures stratégies pour améliorer leur service à la clientèle.

Optimiser les prix

Tarification optimisée pour les données gagne beaucoup d'argent à certains détaillants. De nombreux détaillants en ligne, tels qu'Amazon, Home Depot, Discover et Staples, modifient leurs prix en fonction de formules secrètes. L'analyse des coûts, l'analyse de la concurrence et la segmentation du marché sont des éléments essentiels en matière de tarification.

La tarification des produits peut avoir de nombreuses répercussions sur une entreprise en termes de part de marché, de revenus et de bénéfices. Pour les détaillants, il est essentiel de pouvoir déterminer le bon prix. Grâce à l’analyse des données volumineuses, ils sont non seulement en mesure de déterminer ce nombre pour le marché en général, mais aussi de le calculer avec une certaine précision pour des clients particuliers.

Facilitez les paiements en ligne

De nombreuses ventes en ligne se font via des plateformes mobiles et les paiements en ligne doivent être sécurisés et sécurisés pour les clients. L'analyse de données volumineuses aide à identifier tout ce qui menace le processus et à rendre les achats en ligne plus sûrs.

Diverses options de paiement rendent le processus de paiement en ligne facile et pratique pour les clients.

Déterminer la qualité et la fiabilité des produits

Les magasins de commerce électronique offrent généralement des garanties pour les produits permettant aux clients de régler sans problème tout problème pendant la période de garantie. Les analyses relatives aux demandes de garantie peuvent aider à déterminer la qualité et la fiabilité des produits.

Si les fabricants sont en mesure d’identifier rapidement les problèmes éventuels, ils pourront peut-être y remédier à temps pour éviter de graves dommages à l’entreprise.

Le text mining et le data mining sont deux techniques qui peuvent être utilisées pour identifier des schémas relatifs à des revendications et à des problèmes de produits. Les données peuvent être converties en informations et recommandations en temps réel.

La ligne du bas

Nous avons examiné les dix façons dont les modèles de science des données peuvent influer sur le commerce électronique. Il existe de nombreux sites Web de commerce électronique et nombre d'entre eux vendent des types de produits similaires. La science des données aide les entreprises de commerce électronique à comprendre et à analyser le comportement des clients et à fournir des moyens d'améliorer le service à la clientèle.

Lorsque les entreprises comprennent ce qu’elles font de mieux et qui sont leurs clients fidèles en utilisant la science des données, elles sont en mesure d’améliorer la conception des produits et le service client, de formuler de meilleures stratégies de tarification, de gérer efficacement les stocks et de proposer des options d’achat et de paiement en ligne sécurisés.

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