1. Science des données dans le domaine du commerce électronique

Le monde est entouré de données de huit côtés. Chaque fois que vous magasinez, votre empreinte (données) est collectée et enregistrée. Les commerçants utiliseront ces données pour vous attirer pour acheter plus de produits à l'avenir. Si vous souhaitez acheter un nouveau téléphone, le site Web / l'application mobile vous connaît vide, Google connaît les produits que vous avez recherchés, GSMarena (Avis sur smartphone populaire) Savoir les avis Avez-vous lu. Vous pouvez également partager ces commentaires pour Twitter, Facebook, Instagram, Pinterest. Ces enregistrements partagés peuvent aider les entreprises de commerce électronique à comprendre ce que veulent les consommateurs, et lorsqu'il est nécessaire. Ce processus comprend la collecte, la stockage, l'organisation, l'analyse de données et l'analyse afin de fournir des conclusions précieuses. Ces emplois sont certaines parties de données scientifiques et sont complétées par des experts appelés «scientifiques de données».

Les événements futurs se produisent dans un environnement spécifique, mais ne manquent pas de mode. "La grande révolution de données" fournit une innovation technique pour le stockage de données, l'informatique en nuage et la science des données peuvent être utilisées pour identifier les modèles. Aujourd'hui, la science des données peut prédire quoi que ce soit, qu'il s'agisse d'un taux d'éruption ou de mortalité de la criminalité.

Imaginez une situation de détaillants de produits électroniques. En raison de la qualité des produits, la logistique est opportune, ce magasin est toujours prospère. Cependant, les tendances des consommateurs changent et la concurrence est également féroce et il est nécessaire de créer des produits écologiques. Par conséquent, leurs clients coulent progressivement dans des concurrents. Enquêtes sur le marché avec des méthodes traditionnelles, cette perte lente peut être ignorée. Mais ces petits changements peuvent être considérés comme des scientifiques de données. Ils écrivent des algorithmes et surveillent constamment les performances des ventes et liées aux données externes des sites de transmission du villageG et réseaux sociaux et essayer d'explorer leur association avec la tendance de l'achat. Les scientifiques de données fournissent de nouvelles façons de permettre aux détaillants de comprendre comment maintenir leurs groupes de consommation de base, non seulement essayer d'obtenir de nouveaux clients.

Selon le rapport statistique EMC, le nombre total de données globales devrait dépasser 44ZB d'ici la fin de 2020, près de 5200 Go par personne. La production de données est dupliquée chaque année. "Les données sont or!" Dans le même temps, la concurrence dans l'industrie du commerce électronique est également devenue plus intense. Changer le comportement des utilisateurs changera, pour répondre aux besoins des clients, chaque entreprise veut mieux. La conscience générale, l'intuition et la sixième émotions sont utiles, mais il ne suffit pas d'être une base pour la prévision. Les algorithmes de sciences des données peuvent aider les entreprises à comprendre l'efficacité des produits, des services, des processus et des clients.

Deuxièmement, la science des données n'est pas exclusive de la société Internet

L'Oréal célèbre société cosmétique, recrutant des étudiants étudiants qui étudient les effets de divers types de cosmétiques sur différents matériaux en cuir et combinés.

Rolls-Royce Scientifique détermine le temps de maintenance des moteurs d'aéronefs. Feedzai surveille le comportement de la fraude en utilisant l'algorithme de science des données.

Science dans la gamme, un outil de décision en ligne pour les fabricants de vin, utilisant des algorithmes de données scientifiques pour ajouter combien d'eau dans des raisins et en ajoutant de l'eau pour produire du bon vin rouge que.

Dans le domaine du commerce électronique, la science des données permet aux entreprises de mieux comprendre les consommateurs en tirant et en intégrant des comportements en ligne des consommateurs, des événements de vie, de la conduite de moteurs, de l'interactivité et de plus d'informations.

Quelques tendances de données dans le domaine du commerce électronique:

60% des personnes se trouvent dans les marques de recherche, y compris le caractère mobile, social et des objets physiques,Site Web et marques tactiles.

Les personnes qui utilisent plusieurs canaux différents pour rechercher une sorte de marchandises, paieront plus de 1/3 de l'argent par rapport à ceux qui ne le font pas.

43% des ventes au détail des États-Unis du réseau.
Une enquête faite par Ecommera a révélé que seulement 23% des détaillants peuvent comprendre les données de prise de décision.
Le détaillant de 50% du Royaume-Uni estime que le manque d'outils intelligents commerciaux (ils) ont commencé à utiliser la science des données, tandis que 16% des détaillants ont la foi dans les tournois en France analysent leurs données existantes.

Ces tendances reflètent le développement rapide du secteur du commerce électronique, qui reflètent également que la science des données devrait renforcer le comportement d'achat des consommateurs, contribuer à une meilleure stratégie de marketing et à des bénéfices plus élevés pour les entreprises de commerce électronique.

Mardi, application des sciences des données dans le domaine du commerce électronique

1. Productionm est proposé aux consommateurs

«Les tendances futures sont personnalisées. Vous les comprendrez comme des consommateurs de connaître vous-même. Les consommateurs aujourd'hui sont très dépendants de la proposition système, qu'il s'agisse d'acheter de nouveaux produits, de nouvelles et de sortir Manger ou choisir un service. La plupart des sites Web de commerce électronique, tels que Walmart, Amazon, eBay, l'objectif des données de groupes scientifiques, derrière le système proposé, la pensée, le poids, les caractéristiques et de nombreux autres facteurs. Il y a deux objectifs principaux fixés par la science des données:

Aide. Vous pouvez acheter iPhone6, vous pouvez être intéressé par le couvercle de protection de l'iPhone.

Ventes à valeur ajoutée. Par exemple, vous recherchez des types de téléviseurs à LED. Il a un meilleur produit alternatif, juste indiqué et seulement quelques dollars.

Les algorithmes de science des données apprennent de nombreux attributs liés aux personnes, aux associations et à l'apprentissage de la consommation d'intérêts des personnes pour prédire leurs besoins. Ces algorithmes tOu la page d'affichage du consommateur ou l'ordre de tri du produit sur l'application ou le site Web rend l'expérience de consommation personnalisée.

Puneet Gupta, Brillio (une famille basée aux États-Unis) a déclaré: "Avec les applications d'analyse d'analyse et d'apprentissage, les sociétés de commerce électronique peuvent être en mesure de la compréhension claire de la consommation, fonctionnant autour de la liste des différents Articles.

Ce type d'application est le meilleur exemple de l'utilisation du modèle de prédiction d'Amazon. La recommandation de System Amazon détecte et utilise des données pour afficher la relation trouvée dans les données historiques pour classer et prédire les événements futurs.

2. Recevoir des informations détaillées sur le stockage des consommateurs, la valeur ajoutée et les ventes combinées

Les habitudes de consommation en constante évolution, la loyauté sont constamment réduites et les fourmis à assistance seront élevées. Recevez des informations détaillées sur les consommateurs. c'est tres importantAmélioration de la survie des entreprises de commerce électronique.
Chaque site Web / demande de commerce électronique est tenu de vendre des biens, mais ils ont besoin d'une réponse à cibler:

, qui achète des biens libres de






Où sont ces personnes vivant

quel type de biens sont intéressés

Comment mieux les servir

Qu'est-ce qui les motive à acheter

Ces problèmes peuvent être fournis par des analystes de données axées sur les idées des consommateurs. Les données scientifiques utilisent des analyses plus avancées, telles que la classification, la clustering, les modèles prédictifs, les modèles de prévision, la modélisation du thème et l'extraction des mots clés, créant davantage de valeurs.

Blue Yonder, une société de logiciels allemands, utilisant des outils scientifiques de données et soutenant la technologie Otto (géants de la mode européenne). Lorsque les consommateurs vont dans un magasin physique ou se connectent à des magasins de détail WiFiConnectez le site Web / l'application, l'apprentissage automatique a commencé. Ces consommateurs reçoivent des informations sur les poussées accidentelles basées sur des emplacements, des conditions météorologiques et de nombreux autres facteurs.
3. Optimiser la stratégie de produit

Les sociétés de commerce électronique sont confrontées à de nombreux problèmes différents, tels que:

] Quel produit doit être vendu
lorsque le prix ? Ce prix

L'algorithme de science des données aide les entreprises de commerce électronique à décider et à optimiser les catalogues de produits. Chaque société de commerce électronique dispose d'un groupe de produits pour étudier ce processus de conception. Et les algorithmes de science des données peuvent aider les entreprises:

Quels produits devraient être produits

quels produits doivent être produits
Combien de fois devraient d'abord mettre avant

lorsque Arrêter

Quels produits devraient être vendus
Les scientifiques de données utilisent les paramètres de l'art plus avancé pour aider les entreprises tEncens électronique. Et les analystes de données n'ont que de nombreux bénéfices des entreprises et des articles sans problèmes de valeur.

4. Prédire le modèle de la chaîne d'approvisionnement

Les sociétés de commerce électronique dans la vente de marchandises doivent avoir une quantité appropriée de temps juste et avoir un produit. Pour les sociétés de commerce électronique et toutes les entreprises de vente au détail, un certain nombre de produits très courts (2014 joyeux produits de Noël »ne peuvent être vendus avant le début de 2015). Si vous manquez cette fenêtre, vous mettrez finalement beaucoup de stocks en stock. Les algorithmes de sciences des données utilisent une analyse détaillée pour développer des modèles prédictifs pour aider les entreprises de commerce électronique à optimiser l'offre, réduire les risques et fournir des informations sur la prise de décision. 5. Stratégie de marketing personnel La science des données joue un rôle important dans un projet de marketing personnalisé. Les entreprises de commerce électronique veulent toujours trouver de nouvelles façonsEncourager les consommateurs à acheter plus ou à attirer plus de nouveaux consommateurs.Les scientifiques de données ont contribué à cela en optimisant la navigation, optimisant les combinaisons de canaux publicitaires, optimisant les mots-clés, v.v.En utilisant différents calculs stratégiques, les scientifiques de données peuvent aider les entreprises de commerce électronique à voler, obtenir des bénéfices précieux.