Количество данных увеличивается с каждым кликом в Интернете. Чтобы разобраться в этих огромных данных и использовать их на благо компании и т. Д., Нам нужны различные методы Data Science.
Каждый день люди покупают и продают вещи в Интернете одним щелчком мыши, но для того, чтобы поддерживать взаимодействие клиентов с веб-сайтом или улучшать качество обслуживания клиентов, компании используют науку о данных / машинное обучение, то есть на веб-сайте Amazon, когда вы ищете для продукта вы видите рекомендации по количеству. Эти рекомендации генерируются с помощью алгоритмов машинного обучения. Он учится на прошлых действиях и покупках пользователя. Компании хранят данные о каждом клике клиента, каждом прочитанном обзоре, каждой истории, которую клиент делится в социальных сетях и т. Д., И используют эти данные, чтобы узнать о своем клиенте или создать платформу для помощи новым клиентам.
Как это началось?
Когда вы делаете покупки в Интернете, вы когда-нибудь задумывались, почему они сделали эту вещь определенным образом или почему это показано здесь? или подумал, откуда эта штука знает, что я ищу? На все эти вопросы есть только один ответ - наука о данных. Электронная коммерция является одним из крупнейших потребителей методов обработки и анализа данных / машинного обучения, и те, кто не использует эти методы, очевидно, упадут.
В этом посте мы обсудим около 5 основных проектов, которые должна выполнить компания электронной коммерции, чтобы улучшить качество обслуживания клиентов, а также их доходы или бизнес.
1. Система рекомендаций
Вы помните, что видели рекомендации на Amazon, Netflix или на любом другом сайте электронной коммерции? За последние несколько лет система рекомендаций распространилась по Интернету, добавив ценности многим предприятиям.
Введение
Прежде чем понять преимущества систем рекомендаций в электронной коммерции, давайте проясним основы системы рекомендаций.
Определение Википедии,
Система рекомендаций - это подкласс системы фильтрации информации, которая пытается предсказать «рейтинг» или «предпочтение», которое пользователь отдает элементу.
Система рекомендаций - это нечто большее, чем описано выше. Он используется для фильтрации вариантов выбора для конкретного пользователя на основе его прошлых поисков или данных поиска или покупок других клиентов. Это дает пользователям персонализированный взгляд на веб-сайт электронной коммерции и помогает им выбирать соответствующие продукты. Например. - При поиске нового телефона на сайте Amazon есть вероятность, что вам захочется купить чехол для телефона. Amazon решит эту возможность, проанализировав предыдущие покупки или поисковые данные своих клиентов.
Популярные методы рекомендаций
Есть несколько способов настроить систему рекомендаций. Каждый из этих методов фильтрует или дает рекомендации по-разному. Ниже приведены три основных и известных метода:
- Совместная фильтрация
- Фильтрация на основе содержимого
- Гибридная фильтрация рекомендаций
При совместной фильтрации рекомендации будут выдаваться на основе собранных данных о действиях пользователей на веб-сайте и путем выявления сходства их действий с действиями других пользователей. Это самый популярный метод среди компаний электронной коммерции, поскольку для этого конкретного метода не нужно знать о товаре, прежде чем рекомендовать его покупателю. Он просто пытается найти сходство между интересами разных пользователей.
В отличие от совместной фильтрации, фильтрация на основе содержимого предоставляет рекомендации на основе профиля пользователя и описания элемента. Этот метод позволяет отфильтровывать продукты для пользователей на основе того, что им нравилось в прошлом.
Гибридная система рекомендаций представляет собой комбинацию совместной и контентной фильтрации. Гибридную технику можно использовать по-разному. Мы можем делать прогнозы отдельно, используя совместную фильтрацию и фильтрацию на основе содержимого, позже объединять их результаты или делать прогнозы, используя один из методов, используя его результаты в качестве входных данных для другого метода. Один из лучших примеров гибрида - Netflix.
Поскольку сейчас у нас есть четкое представление о том, что такое системы рекомендаций, мы продолжим обсуждать, как они повышают ценность бизнеса.
Важность рекомендаций на сайте электронной коммерции
Существует ряд веб-сайтов электронной коммерции, и некоторые из них трудно отличить, поскольку они продают похожие товары. Здесь предприятиям электронной коммерции нужно будет подумать, как они могут удержать своих клиентов на веб-сайте / продукте. Бьюсь об заклад, большинство из вас должно быть думает, почему мы говорим об этом здесь, в системе рекомендаций.
Представьте, что вы покупаете одежду в Интернете на сайте электронной коммерции1. На веб-сайте1 нет какой-либо системы рекомендаций, и по этой причине, как пользователю, вы должны пройти через множество различных продуктов. Это может оттолкнуть покупателя от посещения веб-сайта 1, поскольку совершение покупок на веб-сайте 1 занимает очень много времени. С другой стороны, у их конкурента на сайте2 есть система рекомендаций, в результате чего сайт2 станет более привлекательным, чем сайт1. Каждый раз, когда пользователь нажимает на продукт, он будет видеть похожие или похожие продукты в качестве рекомендаций на веб-сайте.
Было замечено, что чем более привлекательным является веб-сайт, тем больше людей будут на нем делать покупки. Это в конечном итоге увеличит доход компании электронной коммерции.
2. Моделирование жизненной ценности клиента
Многие из вас, возможно, слышали о термине «Ценный клиент». Что это значит? Что делает клиента ценным?
Введение
Определение Википедии
Пожизненная ценность клиента - это прогноз чистой прибыли за все будущие отношения с покупателем.
В определении четко указано, что моделирование жизненной ценности клиента - это расчет того, сколько клиент может принести прибыли компании в течение своей жизни. Более того, это расчетный показатель, который прогнозируется на основе истории покупок клиента и его взаимодействия с веб-сайтом электронной коммерции (или любыми другими предприятиями).
Прежде чем мы попытаемся понять, почему для бизнеса важно знать ценность клиента, давайте посмотрим, как ее можно рассчитать.
Рассчитайте пожизненную ценность клиента
Существует ряд статей, в которых описываются этапы расчета пожизненной ценности клиента. Для простоты здесь мы обсудим формулу, которая использовалась в статье optimizesmart.
В статье изложена основная формула для расчета пожизненной ценности клиента, т.е.
(Средняя стоимость заказа) x (Количество повторных заказов) x (Средняя продолжительность жизни клиента)
Средняя стоимость заказа - средняя стоимость всех предыдущих заказов.
Количество повторных продаж - количество размещенных заказов.
Средняя продолжительность жизни клиента - как долго человек остается вашим клиентом
Важность жизненной ценности клиента на сайте электронной коммерции
Пожизненная ценность клиента - это прогнозируемая сумма, которую клиент принесет компании. Но сколько может принести один клиент и почему нас это волнует?
Допустим, у компании 2k постоянных клиентов, рассчитав будущий денежный поток для всех этих клиентов, компания может спрогнозировать будущую выручку. Почему компании хотят знать свои будущие доходы? Компании определяют свои стратегии будущей работы, например. сколько они могут выполнить или сколько дополнительной работы им нужно сделать и т. д., на основе их прогнозируемых будущих доходов. Не только это, но и компании могут также решить, на каком клиенте сосредоточиться. Скажем, клиент «А» принесет 5 тысяч выручки в следующие десять лет, тогда как клиент «Б» принесет только 1 тысячу. Глядя на цифры, компании определят маркетинговую стратегию и постараются удержать входящий денежный поток от клиента «А».
Более того, CLV помогает предприятиям электронной коммерции во многих отношениях -
- Определение целей компании - рост, расходы, будущие продажи, чистая прибыль и т. Д.
- Оптимизируйте маркетинговые стратегии бизнеса.
- Настройка кампании и рекламы.
- Выбирайте перекрестные продажи и дополнительные продажи в соответствии с покупкой клиента.
- CLV помогает определиться со стоимостью привлечения клиентов, стоимостью привлечения клиентов.
Это один из важнейших показателей, который необходимо учитывать в любом бизнесе электронной коммерции. Это помогает предприятиям принять решение о расходах и узнать о своих постоянных клиентах.
3. Удержание клиентов - модель оттока
Модель оттока - это один из проектов, который должен рассмотреть каждый бизнес электронной коммерции, чтобы добавить ценности своему бизнесу. Поскольку модель оттока связана с удержанием клиентов, нам нужно сначала понять, что такое удержание клиентов?
Удержание клиентов
Определение Википедии,
Удержание клиентов означает способность компании или продукта удерживать клиентов в течение определенного периода.
Удержание клиентов - важный аспект для бизнеса, но почему? Как только клиент перейдет на веб-сайт электронной коммерции и закажет что-то, есть вероятность, что он / она вернется и тоже купит больше вещей (только если они будут довольны). Удержание клиентов помогает увеличить пожизненную ценность клиента. Хорошо иметь новых клиентов, но существующие клиенты приносят больше доходов, чем новые.
Наличие постоянных клиентов дает ряд преимуществ:
- Имея твердые цифры для существующих клиентов, он помогает предприятиям расширять свой рынок.
- Клиенты ценят вашу маркетинговую стратегию и готовы пробовать новое.
- Отзывы клиентов в режиме реального времени.
- Существующие клиенты привлекают больше новых клиентов, они являются лучшим источником маркетинга.
- Удержание клиентов также помогает в привлечении новых клиентов. Видя, как компания дает вознаграждения и дополнительные преимущества своим существующим клиентам, это привлекает больше людей.
Поскольку теперь мы знаем, как удержание клиентов приносит пользу предприятиям, мы попытаемся понять, как мы можем добиться удержания клиентов.
Есть много способов удержания клиентов, но наиболее часто используемой моделью является модель оттока.
Модель оттока
Модель оттока помогает идентифицировать клиентов, которые с наибольшей вероятностью переключатся на другой веб-сайт электронной коммерции. После выявления компании могут предпринять действия, чтобы сохранить своих существующих клиентов. Теперь вопрос в том, как модель оттока идентифицирует этих клиентов? Модель может использоваться для расчета коэффициента оттока, и в зависимости от характера бизнеса могут использоваться разные показатели. Несколько общих показателей -
- Количество потерянных клиентов
- Процент потерянных клиентов
- Потеря стоимости повторяющегося бизнеса
- Процент потери повторяющейся стоимости
Важность модели оттока клиентов в электронной коммерции
Модель оттока приносит пользу предприятиям во многих отношениях. Несколько преимуществ внедрения модели оттока в электронной коммерции:
- Показатель оттока может помочь выявить отток клиентов, и, соответственно, предприятия могут проводить кампании по удержанию.
- Модель оттока может помочь бизнесу поддерживать CLV.
- Это помогает предприятиям отслеживать прогресс.
- Входные данные, полученные от модели оттока, могут быть очень полезны для деятельности бизнес-аналитики.
Вы можете получить более подробную информацию о модели оттока здесь.
4. Обнаружение мошенничества
Большинство предприятий электронной коммерции сосредоточены на привлечении большего числа клиентов и получении большей прибыли. Для достижения своих целей компании хотят, чтобы их сайт был эффективным. Эффективность не спасет бизнес, если компании не обеспечат безопасность.
Введение
Согласно статье в Википедии,
Мошенничество - это бизнес на миллиард долларов, и с каждым годом он увеличивается.
Глобальный обзор экономических преступлений, проведенный PwC в 2016 году, показывает, что более одной из трех (36%) организаций сталкивались с экономическими преступлениями.
Видя, что риск мошенничества настолько высок, другой проект, который следует рассмотреть онлайн-компаниям, - это обнаружение мошенничества в Интернете. Живя в цифровом мире, где миллионы транзакций совершаются с каждым щелчком мыши, кажется, легко попасть под ограбление в Интернете.
Есть несколько способов мошенничества в сети:
- Кража личных данных
- Мошенничество с возвратным платежом
- Дружеское мошенничество
- Чистое мошенничество
- Мошенничество с триангуляцией
- Партнерское мошенничество
- Мошенничество с идентичностью продавца
- Мошенничество с продвинутыми комиссиями и банковскими переводами
Список онлайн-мошенничества огромен, и мошенники с каждым днем становятся умнее. Таким образом, для того, чтобы вести успешный бизнес в сфере электронной коммерции, компаниям необходимо будет рассмотреть возможность внедрения мер безопасности. Например, вы заказываете товар в Интернете и не получаете товар, который был показан в Интернете. Покупатель, заказавший товар, больше не будет пользоваться сайтом и, вероятно, оставит плохие отзывы. В конечном итоге это может отпугнуть новых пользователей, а также может повлиять на доход бизнеса.
Теперь вопрос в том, как эти компании могут обнаружить мошенничество? С помощью методов Data Science и машинного обучения этих мошенников можно легко найти. Чтобы использовать методы Data Science, компаниям необходимо составить список возможных случаев мошенничества. Вот некоторые примеры подозрительного поведения, указывающего на возможное мошенничество:
- Адрес доставки отличается от адреса выставления счета.
- Несколько заказов одного и того же товара
- Необычно большие заказы с доставкой на следующий день
- Несколько заказов на один адрес с разными картами
- Неожиданные международные заказы
Вышеуказанное подозрительное поведение можно обнаружить с помощью DS / ML. Некоторые из распространенных методов, которые используются -
- Data Mining - обнаружение, проверка, исправление ошибок и заполнение недостающих или неверных данных
- Анализ временных рядов
- Кластеризация и классификация для поиска связанных групп в данных. Это помогает в обнаружении аномалий
- Алгоритмы сопоставления, чтобы избежать ложных срабатываний, оценить риски и предсказать будущее текущих транзакций или пользователей
Важность обнаружения мошенничества в электронной торговле
Любая компания, которая заботится о безопасности своих клиентов и деловой репутации, определенно рассмотрит возможность наличия системы обнаружения мошенничества в своей компании. Система обнаружения мошенничества может помочь компаниям разными способами:
- Увеличьте удержание клиентов
- Увеличить доход компании
- Уменьшить неопознанные транзакции
- Помогите повысить ценность бренда компании
Мы увидели, как онлайн-компании и их клиенты могут пострадать из-за онлайн-мошенничества и как может помочь эта наука о данных / машинное обучение.
5. Важные отзывы - улучшенное обслуживание клиентов
Многие компании используют контент-маркетинг для привлечения клиентов, но для того, чтобы сохранить лояльных клиентов, важно предоставлять наилучшие услуги. Что здесь означает улучшение обслуживания клиентов? и как этого добиться? Кроме того, как наука о данных помогает улучшить обслуживание клиентов?
Компании уже давно занимаются обслуживанием клиентов. Традиционный подход к обслуживанию клиентов заключается в том, чтобы связываться с клиентами по электронной почте, по почте и по телефону и просить их высказать свое мнение о продуктах и услугах компании. В наши дни компании, особенно онлайн-компании, имеют на своих веб-сайтах разделы оценок и обзоров своих продуктов. Но нелегко читать каждый данный онлайн-обзор вручную. Не только это, но иногда становится трудно разобраться и в этих обзорах, например, в обзорах, содержащих неправильное написание или сокращенные слова и т. Д. Здесь на помощь приходит Data Science.
Используя методы Data Science, например, NLP (обработка естественного языка), можно извлечь рейтинги и обзоры с веб-сайта. Этот метод помогает получить отзывы пользователей и понять, почему были даны плохие отзывы. Например, WordCloud - популярный способ показать, насколько важны слова в наборе текстов, а N-граммы помогают искать ассоциации слов. Эти и другие методы помогают специалистам по анализу данных осмысливать обзоры.
После извлечения отзывов специалисты по данным могут дополнительно разделить их и провести анализ настроений. Обладая этой информацией, электронная коммерция может эффективно максимизировать удовлетворенность пользователей, отдавая приоритет обновлениям продуктов, которые окажут наибольшее положительное влияние.
Резюме
В этом посте мы обсуждали различные проекты, которые компаниям электронной коммерции обязательно стоит рассмотреть. Эти проекты могут повысить ценность их бизнеса за счет удержания клиентов, хороших отзывов, повышения ценности бренда, улучшения обслуживания клиентов и хороших рекомендаций для клиентов, которые улучшат качество обслуживания клиентов, но также помогут компаниям продавать больше продуктов. Есть также ряд других проектов, но эти 5 необходимы для любого бизнеса электронной коммерции.
