数据科学在电子商务中的5个最佳应用
这里列出了数据科学在电子商务中的五个最佳应用，主要公司目前正在使用这些应用来获得竞争优势。
通过
CORE -
1月14日，22日 - 大数据区 -观点
喜欢 (1)
评论
保存
鸣叫
1.70K浏览次数
加入DZone社区，获得完整的会员体验。
数据科学是一个相对较新的领域，只存在了大约40年。它被定义为探索收集、整合、分析和解释数据的科学学科，以了解和解释人类行为。这可能看起来是一个奇怪的定义--没有提到数据的实际使用。
对大多数人来说，数据科学都是关于预测性分析、机器学习和商业智能。然而，数据科学在电子商务中还有其他惊人的应用。事实上，世界各地的公司现在都在使用这些应用，以使他们的业务更加高效和有利。
这里列出了数据科学在电子商务中的五个最佳应用，主要的电子商务公司目前正在使用这些应用来获得竞争优势。
1- 预测性的客户行为分析
进行市场研究和调查是所有大型企业的常态，这为他们提供了关于消费者需求和愿望的宝贵见解。然而，在一天结束时，人们是根据他们的情感而不是事实和数字来做决定的。例如，你会买一部新的智能手机，因为你厌倦了你的旧手机，而不是因为它有比市场上其他智能手机更好的技术规格。
此外，人类本质上是一种习惯性动物，喜欢坚持自己的舒适区。这又增加了一层复杂性，因为现在公司在做任何决定之前，都需要考虑到历史数据，并将其与行为模式相结合。毫无疑问，这正在为数据科学和计算工程创造新的职业道路，因为公司正在寻找受过统计建模训练的劳动力。
亚马逊目前正在使用预测性客户行为分析，在正确的时间为客户提供他们想要的东西（在可能的范围内）。例如，亚马逊有两项新服务--"我的组合 "和 "你也应该买"。我的组合 "允许亚马逊为客户识别和推荐个性化的产品，而 "你也应该买 "则试图在两个不同的商品之间建立联系，并根据客户的行为推荐另一个。
类似的应用可以在Netflix（推荐引擎）和谷歌（基于过去的搜索结果）中找到。
2- 客户情绪分析
客户情绪分析将数据科学提升到一个全新的水平--它可以用于多个行业，包括电子商务。例如，客户情绪分析的一个应用是在电影方面，公司利用Twitter的信息来衡量公众对不同电影的意见。以下是如何进行分析的一些方法。
- 跟踪社交媒体上的趋势--公司监测与特定电影相关的关键词，并将推文分类为正面、负面或中性，以确定公众意见。
- 追踪标签 - 人们对类似的电影使用不同的标签。例如，如果有两部电影同时上映，即《钢铁侠3》和《钢铁侠》，那么#ManOfSteel和#IronMan3将是两个不同的标签，可以分别追踪。
- 电影过程中的推特反应--在某个特定时间点的积极反应表示兴奋，而消极反应则表示对电影的某些方面不满意。然后，这些数据点可以用来为未来的电影做出必要的改变。
简而言之，客户情绪分析对电子商务企业来说是非常有价值的，因为它提供了客户对产品或服务感受的实时视图。这些信息可以提高客户满意度，并帮助识别那些已经停止使用特定服务/产品的不满意的客户。
3- 点击率的优化
点击率是指一个链接被点击的次数除以广告显示的次数，通常以百分比表示。点击率越高，你的广告表现就越好。企业使用点击率来确定他们的广告表现，以及哪个广告表现更好。
虽然有几个因素影响广告的点击率，但最重要的因素之一是价格。例如，假设你在一个电子商务网站上运行一个新的智能手机的广告。你希望用户看到你的广告并点击它，这样他们就会登陆你的网站并看到产品的详细信息。现在，你将不得不决定为你的广告使用什么价格--300美元还是400美元？
这就是数据科学发挥作用的地方--像亚马逊这样的公司使用复杂的模型（可以使用机器学习来构建）来分析历史销售模式以及消费者行为，以确定完美的价格点。这个想法类似于谷歌Adwords--你有有限的时段，你希望你的特定产品的广告被点击的次数最多。
例如，亚马逊已经使用数据科学为其新产品Fire TV Stick和Dash Buttons的价格设定等决策提供依据。它还利用数据科学来优化在Whole Foods--该公司在2017年收购的一家杂货店--出售的商品的价格。此外，它还利用价格优化，使其Prime会员从1亿用户增至2亿。
4- 产品推荐
电子商务增长爆炸性增长的突出原因之一是它能够为用户提供量身定制的体验。推荐系统是自动化的应用程序，当呈现一组特定的输入时，预测可能的结果（点击、销售、评级等）。这些系统由机器学习模型驱动，使用统计算法来分析历史数据并作出准确的预测。
推荐系统帮助公司提高其网站的参与度，因为它们根据可能的客户偏好带来更多的目标流量。推荐越是个性化，增加转化率（点击、下载、销售等）的可能性就越大。
Netflix就是一个例子，个性化的产品推荐促进了大规模增长。Netflix现在有超过1亿的流媒体用户--而2011年时还不到1000万。这种大规模的增长可以归功于由数据科学驱动的关于在平台上提供何种内容的智能决策。2007年左右，Netflix开始使用数据科学来决定委托制作什么样的内容，以及在一季中包含多少集。
Netflix使用协作过滤算法（如用户-用户、用户-项目和项目-项目），根据客户的偏好和观看习惯来确定流行组合。例如，如果用户在观看《南方公园》的老一季和《大嘴巴》时，系统会推荐涉及马特-斯通和特雷-帕克的其他季数/节目。
数据科学也被用来帮助Netflix识别尚未发布的节目的流行组合，以便他们获得更多的用户。该公司甚至使用数据科学来为其用户提供个性化的Twitter帖子。
5- 网站搜索分析
电子商务公司正在利用数据科学，利用网站搜索分析提供个性化的体验，以提高其转换率。虽然有几个因素影响转换率（如定价和产品可用性），但最关键的因素之一是网站搜索分析。
如果用户在你的电子商务网站上找不到他们想要的东西，他们就会离开。而且大多数用户不会再回到你的网站购买他们想要的产品。这就是为什么电子商务公司需要用数据科学来改善搜索分析，以帮助他们确定哪些产品是最常被搜索的。
像亚马逊这样的公司使用不同的数据科学解决方案来确定搜索词的流行组合，然后在网站上推荐类似产品。他们还可以利用付费广告在搜索引擎结果页（SERP）上显示产品推荐。
电子商务商店通过个性化的购物体验赢得了客户的青睐。这个过程从收集客户数据开始，然后用于改善所有渠道的目标定位和产品推荐。利用数据科学，有可能创建一种算法，根据客户的购买历史、人口统计学、甚至社交媒体互动来推荐产品，从而提高电子商务商店的平均订单价值。
总结
在未来几年，数据科学将在电子商务中发挥关键作用。顶级品牌已经开始利用数据科学的力量来改善客户体验并提高平均订单价值。在2022年和未来，越来越多的企业将探索数据科学领域的机会，使其利润更上一层楼。
主题。
数据科学, 电子商务, 数据科学算法, 预测分析, 机器学习
DZone撰稿人所表达的观点属于他们自己。
DZone上的热门话题
评论
