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数据科学如何为电商企业增加利润?

时间:2015-11-19 | 来源:数据挖掘与数据分析 | 阅读:98

话题: 数据挖掘与数据分析


数据科学不是互联网公司专属

  • 著名化妆品公司欧莱雅,聘用数据科学家研究各种化妆品对不同肤质和组合的效果。

  • 劳斯莱斯聘用数据科学家为飞机引擎确定维护时间。

  • Feedzai 运用数据科学算法监测欺诈行为。

  • Fruition Sciences , 一个为酿酒者服务的在线决策工具,使用数据科学算法决定向葡萄加多少水,以及何时加水能出产质量更好的红酒。

在电子商务领域,数据科学通过捕捉和整合消费者的线上行为、生命事件、购买驱动力、互动方式和其他更多信息,使企业更了解消费者。

电商领域的一些数据趋势:

  • 60% 的人在包括移动、社交、实体店、网站等多个渠道研究品牌,与品牌发生接触。

  • 使用几个不同渠道搜寻某种商品的人,会比不这么做的人多付 1/3 的钱。

  • 美国 43% 的零售销量来自网络。

  • 由 eCommera 进行的一项调查发现,只有 23% 的零售商能理解数据作出决策。

  • 英国 50% 的零售商认为缺少商业智能工具是(他们)开始运用数据科学的原因,同时只有 16% 的零售商对他们现有的数据分析解决方案有信心。

这些趋势体现了电商行业的快速发展,也体现出数据科学有望加强消费者的购买行为,给电商企业贡献更好的营销策略和更高利润。



数据科学在电商领域的应用

1) 为消费者推荐产品

“未来的趋势是个性化。而你会像消费者了解自身一样了解他们。”

TomEbling , Demandware 总裁兼 CEO

基于消费者行为作出的促销和推荐非常有效。如今的消费者非常依赖推荐系统,不论是产品购买、新品消息、外出就餐或服务选择。多数电商网站,像 Amazon 、eBay 、Target 都拥有数据科学团队,在推荐系统背后,思考类型、权重、特性和许多其他因素。数据科学建立的推荐系统有两个主要的目的:

  • 配套销售。你在选购 iPhone6 那你也许会对 iPhone 保护壳感兴趣。

  • 增值销售。例如,你在找某种 LED 电视。它有一个更优质的换代产品,刚刚上市,且只贵几块钱。

数据科学算法学习产品相关的多种属性、关联,学习消费者的喜好以便预测他们的需求。这些算法为消费者更换展示页面,或app或网站上产品排列顺序,使得消费体验个性化。

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