De hoeveelheid online beschikbare data groeit na elke klik. Om deze enorme hoeveelheid informatie te begrijpen, vertrouwt een e-commercebedrijf op diverse data science-technieken. Als u wilt leren van de eerdere activiteiten of aankopen van uw klanten om hen een nieuwe service te bieden, kan data science u helpen. En als uw belangrijkste doel is om de klantretentie te verhogen, zijn er tal van andere data-projecten die u kunt uitproberen.
E-commercebedrijven behoren tot de grootste gebruikers van data science-technieken, en de bedrijven die er niet mee experimenteren, lopen een grotere kans op mislukking. In dit artikel hebben we de negen beste projecten voor u op een rijtje gezet die u zou moeten proberen als u een e-commercebedrijf runt.
1. Aanbevelingssysteem
Als u ooit iets hebt gekocht op Amazon of een andere e-commercewebsite, is u waarschijnlijk de sectie "Aanbevolen producten" tegengekomen tijdens het scrollen. De afgelopen jaren zijn steeds meer e-commercebedrijven geavanceerde aanbevelingssystemen gaan implementeren om waarde toe te voegen aan het bedrijf en meer omzet te genereren.
Een aanbevelingssysteem filtert de keuzes voor specifieke gebruikers op basis van hun eerdere zoekopdrachten of aankoopgegevens. Het stelt een gebruiker in staat een gepersonaliseerde website-ervaring te hebben door producten aan te bieden waarin ze geïnteresseerd zijn op basis van hun eerdere koopgedrag.
Er zijn talloze manieren om het aanbevelingssysteem te gebruiken. Een gebruiker die op Amazon naar een nieuwe iPad zoekt, is waarschijnlijk ook geïnteresseerd in veelgebruikte accessoires zoals een afneembaar toetsenbord, beschermhoesjes, enzovoort. Deze items kunnen worden weergegeven als "Aanbevolen producten", die de consument gemakkelijk aan het winkelmandje kan toevoegen. Er zijn drie belangrijke manieren om een aanbevelingssysteem op te zetten: collaboratieve filtering, contentgebaseerde filtering en hybride filtering. Collaboratieve filtering draait om het geven van aanbevelingen op basis van gebruikersactiviteitsgegevens op de website en door de gelijkenis met de activiteit van andere gebruikers te analyseren. Dit is een veelgebruikte techniek, omdat deze alleen zoekt naar overeenkomsten tussen de verschillende interesses van gebruikers. Contentgebaseerde filtering biedt aanbevelingen op basis van de beschrijving van een item en het profiel van de gebruiker. De aanbeveling is afhankelijk van de producten die gebruikers in het verleden hebben bekeken of leuk vonden. Ten slotte is hybride filtering een combinatie van de twee bovenstaande methoden. Veel e-commerce-eigenaren kunnen afzonderlijke voorspellingen doen met de twee technieken en de resultaten later combineren, of de resultaten van de ene techniek gebruiken als input voor de andere. 2. Model voor de klantlevenswaarde
Veel e-commercebedrijven gebruiken het klantlevenswaardemodel om de nettowinst te voorspellen die voortvloeit uit hun toekomstige relatie met een klant. Dit model berekent hoeveel iemand op de lange termijn kan bijdragen aan de omzet van het bedrijf. Het cijfer wordt berekend aan de hand van de aankoopgeschiedenis en interactie van de klant met de e-commercewebsite of vergelijkbare bedrijven.
De formule is vrij eenvoudig: je hoeft alleen de gemiddelde orderwaarde, het aantal herhaalbestellingen en de gemiddelde levensduur van de klant te vermenigvuldigen. De gemiddelde levensduur van een klant is de periode waarin iemand klant bij u blijft. Het klantlevenswaardemodel maakt het voor bedrijven gemakkelijker om te bepalen op welk type klanten ze zich moeten richten en hoeveel omzet ze in de toekomst zouden kunnen genereren. Als een bepaald type klant gegarandeerd meer dan $3.000 aan omzet per maand genereert, terwijl anderen slechts $500 opleveren, kan het bedrijf zijn marketinginspanningen richten op de eerste groep. Deze aanpak biedt ook andere voordelen: Optimalisatie en aanpassing van de marketingstrategie; het definiëren van bedrijfsdoelstellingen; het nemen van beslissingen over cross-selling of upselling na een aankoop; het helpt bij het bepalen van de kosten voor het aantrekken van klanten; 3. Model voor klantbehoud en klantverlies
Als u een e-commercebedrijf hebt en waarde wilt toevoegen aan uw bedrijf, overweeg dan om een model voor klantverlies te implementeren. Dit project is nauw verbonden met klantbehoud, wat draait om het vermogen om uw klanten langer aan u te binden.
Zodra u een hoog klantbehoud hebt, kunt u een regelmatiger inkomen en meer omzet van één enkele klant verwachten. Bovendien brengen deze klanten vaak nieuwe klanten aan, aangezien mond-tot-mondreclame verreweg het beste marketinginstrument is. Tot slot is een hoog retentiepercentage een teken dat uw klanten uw marketinginspanningen en producten waarderen. Het churn-model is de meest effectieve manier om een hogere klantretentie te bereiken. Kort gezegd helpt dit model u klanten te identificeren die waarschijnlijk overstappen naar de website van een concurrent. Zodra u zoʼn gebruiker hebt geïdentificeerd, kunt u actie ondernemen om hem of haar bij u te houden. Dit model werkt met een reeks statistieken, waaronder het aantal en percentage verloren klanten, het percentage verloren terugkerende waarde en de waarde van verloren terugkerende omzet. Enkele voordelen van dit model zijn het helpen behouden van de klantlevenswaarde, het identificeren van klanten die dreigen af te haken, of het volgen van de bedrijfsvoortgang. class="wp-image-1155"/>
4. Fraude opsporen
Privacy en beveiliging zijn de laatste jaren een hot topic geworden. E-commercebedrijven die zich alleen richten op het aantrekken van meer klanten om meer omzet te genereren zonder hun beveiliging te beschermen, lopen een grotere kans om te falen. Fraudedetectie is een miljoenenbusiness die jaar na jaar aan populariteit wint. Nu steeds meer bedrijven slachtoffer worden van een of andere vorm van economische criminaliteit, wordt het steeds belangrijker om te investeren in projecten voor fraudedetectie. De meest voorkomende vormen van fraude zijn identiteitsdiefstal, "clean fraud", triangulatiefraude, chargebackfraude, "friendly fraud" en fraude met de identiteit van de verkoper. Deze lijst wordt met de dag langer. Om ervoor te zorgen dat uw e-commercekanaal succesvol en zonder frauduleuze activiteiten functioneert, is het cruciaal om beveiligingsmaatregelen te treffen om te voorkomen dat u klanten verliest. Om data science te gebruiken om deze problemen op te lossen, moet u eerst potentiële fraudesegmenten identificeren. Dit kan onder andere gaan om verzendadressen die afwijken van de factuuradressen, meerdere bestellingen van hetzelfde artikel, onverwachte internationale bestellingen en meerdere bestellingen naar hetzelfde adres met verschillende betaalkaarten. U kunt deze activiteiten detecteren met behulp van data science en machine learning. Data mining kan u bijvoorbeeld helpen bij het valideren, detecteren en corrigeren van fouten, en bij het aanvullen van onjuiste of ontbrekende gegevens. Clustering en classificatie kunnen ook helpen bij het detecteren van afwijkingen. Ten slotte kunt u algoritmes afstemmen om valse alarmen te elimineren, toekomstige transacties te voorspellen of risicoʼs in te schatten. Al deze activiteiten zijn cruciaal voor het verhogen van de omzet en klantretentie van uw bedrijf, en voor het verminderen van het aantal verdachte transacties. 5. Verbeter de klantenservice. Een tevreden klant betekent een tevreden bedrijf. Om succesvol te zijn in je e-commercebedrijf, moet je je inspanningen maximaliseren om een gemakkelijk toegankelijke, uitgebreide en behulpzame klantenservice op te bouwen. Zo implementeren steeds meer bedrijven chatbots in hun klantenservice. Deze bots gebruiken natuurlijke taalverwerking om de communicatie te vergemakkelijken en kunnen ook dienen als geweldige bronnen voor audiomarketing. Daarnaast kan data science je helpen om de beoordelingen en recensies van je website te verzamelen en te begrijpen waarom je negatieve feedback hebt ontvangen. Je data scientists kunnen de recensies segmenteren en sentimentanalyse uitvoeren om de klanttevredenheid te verhogen door een positievere indruk achter te laten bij de klanten. 6. Prijsoptimalisatie
De productprijs heeft een enorme impact op de vraag en de winst. E-commercebedrijven kunnen vertrouwen op big data-analyse om klantsegmentatie te voorspellen en te reageren op prijsveranderingen. Het is ook raadzaam om de kosten van concurrerende producten te analyseren om een geschikte prijs voor een product of dienst te bepalen.
Goed uitgevoerde prijsoptimalisatie kan uw winst en omzet verhogen en uw e-commercebedrijf helpen om het marktaandeel voor specifieke producten te vergroten.
7. Voorraadbeheer
Klantbehoud is afhankelijk van productbeschikbaarheid. Het is cruciaal om tijdig aan de behoeften van uw klanten te voldoen, en voorraadbeheer kan u daarbij helpen. Dit is het proces van het opslaan van goederen in goede staat en op een geschikte plaats voor toekomstig gebruik.
Het bijhouden van een toeleveringsketen wordt echter steeds uitdagender in de moderne, geglobaliseerde wereld. Door gebruik te maken van data science en analyses voor voorraadbeheer kunt u producttekorten voorkomen wanneer u ze het hardst nodig hebt.
De combinatie van data-analyse, voorspellende analyses en machine learning kan helpen bij het detecteren van patronen en toeleveringsketens voor uw voorraadbeheer. U kunt de patronen voor uw meest gevraagde artikelen volgen en voorraadstrategieën opzetten met behulp van machine learning-algoritmen. 8. Garantieanalyses. Garantieanalyses zijn belangrijk omdat ze informatie verschaffen over de betrouwbaarheid en kwaliteit van producten. Dit kan fabrikanten helpen om vroegtijdige waarschuwingen en afwijkingen in hun producten te identificeren en te voorkomen dat ze in de praktijk falen. Twee belangrijke technieken hiervoor zijn data mining en text mining. Deze tools kunnen helpen bij het identificeren van probleemgebieden in claimpatronen voor een product en het omzetten van gegevens in inzichten, aanbevelingen en realtime plannen.
9. Klanttevredenheidsanalyse
Klanttevredenheidsanalyse is een veelgebruikt hulpmiddel voor e-commercewebsites om alle feedback van klanten te verzamelen. Dataspecialisten en marketeers hebben nieuwe manieren gevonden om retailers te helpen de ouderwetse enquêtes ter plaatse te overstijgen en gebruiken nu sociale media, analyses en machine learning om dieper inzicht te krijgen in de klanttevredenheid.
De meeste analyses van dit type maken gebruik van natuurlijke taalverwerking, negatieve of neutrale sentimenten en tekstanalyse. Het project omvat het extraheren van gegevens uit verschillende formulieren, sociale media, online recensies of online enquêtes. Datawetenschap als essentiële partner voor e-commerce. Succesvol zijn in de huidige e-commercewereld is vrijwel onmogelijk zonder de juiste datawetenschappelijke technieken en projecten. Omdat de hoeveelheid online beschikbare informatie overweldigend wordt voor een persoon, kunnen geavanceerde algoritmen en machines uitkomst bieden. Gelukkig heeft datawetenschap zich de afgelopen jaren zo snel ontwikkeld dat je het nu kunt gebruiken om bijna elk aspect van je bedrijf te verbeteren. Hopelijk heeft dit artikel je een aantal goede ideeën gegeven om je op weg te helpen.
