Principales aplicaciones de la ciencia de datos en el comercio electrónico

Una cosa buena debido a Internet es la aparición de sitios web de comercio electrónico . ¡Ahora puedes sentarte en casa y ordenar lo que quieras que será entregado en tu puerta! ¿Quieres un teléfono nuevo? ¡Pídelo en línea! ¿Quieres zapatos nuevos? ¡Solo escribe tu talla y recíbelos! ¡Incluso puede pedir vegetales para la cena y obtenerlos antes de comenzar a cocinar! Estos son los placeres del comercio electrónico en los tiempos modernos. Pero los sitios web de comercio electrónico se han vuelto tan populares que millones de personas visitan estos sitios y ordenan sus productos. Estos enormes datos creados por todas estas personas ya no pueden ser analizados simplemente por sus empleados. Necesitan tomar la ayuda de la ciencia de datos.

Tomemos, por ejemplo, la cantidad de reseñas en Amazon: ¿cómo se supone que Amazon debe analizar los millones de reseñas de todos sus productos a menos que utilicen un sofisticado algoritmo de análisis de datos? ¿Y las recomendaciones automáticas? Amazon le dice todo lo que le gustaría comprar según su gusto individual. ¡Eso también es ciencia de datos! Entonces, analicemos estos sistemas de recomendación en detalle y también veamos las otras aplicaciones de la ciencia de datos en el comercio electrónico.

Sistemas de recomendación

¿Notas que Amazon o Flipkart o cualquier otro sitio de comercio electrónico te ofrece varias opciones sobre las cosas que quieres comprar o te interesan? Entonces, ¿cómo saben estos sitios lo que quieres? ¿Son magos? No, ¡solo usan la magia de la ciencia de datos! Los sitios web de comercio electrónico utilizan una tecnología llamada sistemas de recomendación.que rastrean qué tipo de productos compra, en qué páginas hace clic, qué productos le interesan, etc. y luego analiza estos datos utilizando la ciencia de datos para brindarle recomendaciones basadas en este perfil. Por lo tanto, todos los usuarios de estos sitios de comercio electrónico recibirían recomendaciones personalizadas individuales basadas en sus patrones de navegación, historial de compras, etc. Existen diferentes tipos de sistemas de recomendación, como recomendaciones basadas en contenido que brindan recomendaciones basadas en el contenido que le interesa, colaboración recomendaciones que le brindan recomendaciones comparándolo con usuarios que podrían estar interesados ​​en artículos similares, etc.

Análisis de comentarios de clientes

Los clientes felices están pagando a los clientes de las empresas de comercio electrónico. Por lo tanto, no pueden darse el lujo de ignorar los comentarios de sus clientes a menos que quieran declararse en quiebra. La mayoría de las empresas fracasan porque no prestan la atención adecuada a los comentarios de los clientes y no mejoran sus fallas a tiempo. Sin embargo, es más fácil decirlo que hacerlo, especialmente para las grandes empresas de comercio electrónico que venden miles de productos y tienen millones de clientes. Pero aquí también, la ciencia de datos puede acudir en su rescate. Técnicas como el análisis de sentimientos.son perfectos para entender cómo se sienten los clientes hacia la empresa y si hay alguna queja que pueda ser resuelta. Las empresas pueden utilizar el procesamiento del lenguaje natural, la lingüística computacional, el análisis de texto, etc. para comprender el sentimiento general de sus clientes y averiguar si el sentimiento es bueno, malo o neutral. Luego, si hay un mal sentimiento, pueden tratar de entender cuál es el problema y trabajar para resolverlo.

Optimización de precios

Los precios son un factor extremadamente importante en el comercio electrónico. Después de todo, ¿comprarías auriculares en Amazon que crees que son demasiado caros? O tal vez sientas que Flipkart ofrece una mejor oferta en esos auriculares y los compras desde allí. Por lo tanto, los sitios web de comercio electrónico deben asegurarse de que sus precios sean lo suficientemente atractivos y baratos para que el cliente compre sus productos, pero también lo suficientemente costosos para que aún obtengan ganancias. Esta es una cuerda muy floja para caminar y Data Science ayuda a los sitios web de comercio electrónico a utilizar la optimización de precios. Algoritmos de optimización de preciosconsiderar varios parámetros como los patrones de compra del cliente, los precios de la competencia, la flexibilidad en el precio, la ubicación del cliente, etc. De esta manera, los sitios web de comercio electrónico pueden averiguar los precios óptimos de sus productos para que sean lo suficientemente asequibles. que la gente los compre, y que también proporcionen ganancias.

Predicción del valor de por vida del cliente

Todos los clientes tienen un valor de por vida para las empresas de comercio electrónico, lo que significa la cantidad de ganancias que proporcionan a la empresa en toda su asociación. Por lo tanto, las empresas pueden utilizar la ciencia de datos para calcular el valor del tiempo de vida del cliente y comprender el valor de un cliente para su negocio. Esto se hace analizando las compras del cliente, los intereses en línea, las preferencias de productos y otros comportamientos en el sitio web de comercio electrónico. Luego, la empresa puede comprender qué clientes son consumidores por debajo de cero, qué le cuestan a la empresa más de lo que valen y qué clientes son los segmentos de clientes óptimos . Una vez que estas cosas estén claras, las empresas pueden centrarse en reducir sus consumidores por debajo de cero y apuntar a sus clientes rentables para obtener el máximo alcance y rentabilidad.

Detección de fraude

Cuando algo está completamente en línea, también hay altas posibilidades de fraude. Esto es cierto en el caso de los sitios web de comercio electrónico cuando algunos usuarios intentan cometer fraude con tarjetas de crédito o tal vez compran productos constantemente para devolverlos más tarde. Sin embargo, la ciencia de datos ayuda a estas empresas a detectar fraudes y comportamientos sospechosos de los clientes para minimizar sus pérdidas. El análisis de datos puede detectar las anomalías que ocurren en el historial de tarjetas de crédito y las compras financieras debido al fraude con tarjetas de crédito y congelar la cuenta del usuario. Los algoritmos de agrupamiento también se pueden usar para detectar los patrones de agrupamientode comportamientos sospechosos como comprar cosas y devolverlas varias veces, comprar el mismo producto a granel, etc. De esta forma, la ciencia de datos puede utilizarse para gestionar el fraude que ha aumentado cada vez más con el aumento del número de clientes en E -sitios web de comercio.

La gestión del inventario

Toda empresa que vende algunos productos necesita tener un inventario de todos los artículos que posee, los artículos más populares, etc. para poder suplir la demanda de los clientes. Esto también es cierto en el caso de un sitio web de comercio electrónico. ¡Una empresa de comercio electrónico nunca podría funcionar si un artículo se muestra como disponible en el sitio web pero en realidad no estaba disponible o si los artículos más populares tenían pocas existencias mientras que había grandes existencias de artículos que nunca se vendieron! Así que la gestión de inventarioes extremadamente importante, especialmente para las grandes empresas de comercio electrónico como Amazon, Flipkart, etc. Estas empresas venden miles de artículos a millones de personas todos los días, por lo que necesitan algoritmos de análisis de datos eficientes para mantener su inventario actualizado. Estos algoritmos de análisis de datos pueden comprender las correlaciones entre la demanda y la oferta y luego crear estrategias para aumentar las ventas asegurándose siempre de que los artículos en demanda estén disponibles.

Análisis de garantía

Todos los productos vendidos por sitios web de comercio electrónico tienen una garantía adjunta. Pero, ¿qué pasaría si los sitios web proporcionaran un tiempo de garantía muy largo? ¡Comenzarían a perder dinero ya que sus clientes devolverían los artículos que compraron! Y si el tiempo de garantía es demasiado menor, ¡entonces el sitio web de comercio electrónico tendría algunos clientes muy descontentos con artículos defectuosos que no se pueden devolver! Por eso es tan importante tener un tiempo de garantía ideal que sea suficiente para que los clientes genuinos devuelvan sus artículos defectuosos, pero no lo suficiente como para cometer fraude. La ciencia de datos puede ayudar a encontrar los patrones de los problemas en los artículos, la cantidad de clientes que devuelven estos artículos, cualquier caso sospechoso o de fraude en estos clientes, etc. para que las empresas puedan establecer un tiempo de garantía que sea conveniente tanto para ellos como para ellos. sus clientes.

Usando todas estas aplicaciones de Data Science, las empresas de comercio electrónico pueden aumentar sus ventas, establecer un vínculo personal con sus clientes, reducir el fraude y volverse increíblemente rentables. El análisis de datos puede ayudar a estas empresas a hacer coincidir su oferta con la demanda y sacar provecho de las tendencias actuales en el mercado del comercio electrónico. Después de todo, esa es una de las razones por las que Amazon es una de las empresas de comercio electrónico más grandes y famosas del mundo.