Специалисты по данным сталкиваются с трудностями при извлечении данных, и после того, как данные получены, данные становятся очень зашумленными, и очень важно сделать их тонким и читаемым форматом, данные проходят через процессы очистки, такие как нулевые значения, удаление повторяющихся значений, обработка данных с выбросами и т. д. на. Вам также может понадобиться нормализовать и масштабировать данные, чтобы они соответствовали определенному диапазону.

Наука о данных может сыграть ключевую роль в увеличении продаж для любого бизнеса электронной коммерции. Наука о данных меняет правила игры, когда речь идет о розничной торговле и электронной коммерции. Внедрите эффективные стратегии Data Science для своего бизнеса, чтобы пожинать плоды лучшего обслуживания клиентов и увеличения прибыли.

Профессиональный сервис

Информационные технологии

Управление бухгалтерским учетом

Преимущества: А

При увеличении посещаемости его можно определить как количество людей, заходящих в физический магазин, независимо от того, совершают ли они покупку или уходят через несколько минут. Чем больше посещаемость, тем больше вовлеченность и доход, все это связано друг с другом.

Преимущества: Б

Развитие рынка и проникновение на рынок в значительной степени связаны с расширением и созданием новых продуктовых портфелей и внедрением многоканальных стратегий. Электронная коммерция добавила новое измерение в маркетинговые стратегии розничных компаний.

Преимущества: С

В электронной коммерции наука о данных не только помогает владельцам бизнеса лучше понимать клиентов, но также предсказывает рыночные тенденции и помогает увеличить доход.

В этом примере мы стремимся решить:

1) Как наука о данных играет важную роль в индустрии розничной торговли (электронной коммерции).

2) Как Crescita работает безупречно, предоставляя специализированную науку о данных с помощью студий Python-R и применяя методы, стратегию, инструменты и показывая экспоненциальные значения во времени

3) Команда наших экспертов, состоящая из специалистов по данным, бизнес-стратегов и креативных руководителей, а также специалистов по маркетингу, помогает компаниям быть на шаг впереди —

Введение:

Нет сомнений в том, что электронная коммерция была восходящим гигантом в сфере розничной торговли по всему миру.

несколько вертикалей.

Мировые продажи электронной коммерции только в 2017 году составили 2,3 трлн долларов, а в 2021 году эта цифра увеличилась до 4,88 трлн долларов. Поскольку мир меняется так быстро, потребители быстро меняют свои вкусы с помощью технологий, потребители играют ключевую роль в работе в режиме реального времени, чтобы оставаться актуальными и конкурентоспособными на рынке. Держите голову высоко поднятой и управляйте рулем, чтобы наука о данных была на шаг впереди.

Золотая жила данных

Наука о данных везде, куда бы мы ни пошли и не коснулись, природа, куда приходят клиенты, оставляет множество точек соприкосновения; от нажатия на рекламу в социальных сетях до просмотра различных интересующих продуктов, от первого щелчка при посещении веб-сайта до совершения покупки и до отзывов.

Операционные данные интегрированных платформ розничных продавцов электронной коммерции буквально лежат на золотой жиле данных, готовых к добыче и предоставляющих информациюдля принятия решений и экспоненциального роста. Помощь ритейлерам в снижении чистой прибыли за счет эффективной и стратегической ориентации на новых и существующих клиентов.

Как наука о данных меняет электронную коммерцию?

Наука о данных в электронной коммерции помогает компаниям лучше понять клиентов, собирая и интегрируя информацию в Интернете.

поведение клиентов, события, которые произошли в их жизни, что привело к покупке товара или услуги, как клиенты взаимодействуют с различными каналами и т. д.

Некоторые тенденции данных, наблюдаемые в индустрии электронной коммерции:

● 60 % людей исследуют бренды и взаимодействуют с ними по различным каналам, таким как мобильные устройства, социальные сети, магазины, веб-сайты и т. д.

● Люди, которые ищут товар по разным каналам, тратят на 1/3 больше, чем

люди, которые этого не делают.

● Объем заказов электронной коммерции в Индии увеличился на 36% в последнем квартале 2020 года, при этом наибольший бенефициар получил сегмент личной гигиены, красоты, электроники и моды.

● С оборотом в 50 миллиардов долларов в 2020 году Индия стала восьмым по величине рынком электронной коммерции, уступив Франции и опередив Канаду.

Эти тенденции показывают растущий бум в индустрии электронной коммерции, и наука о данных обещает улучшить покупательское поведение клиентов, что может предоставить предприятиям электронной коммерции улучшенный маркетинговый комплекс и повысить прибыльность.

Вызов и усложнение подошли!

Машинное обучение безвозвратно охватило наше личное и личное пространство, простираясь до горизонтов, которые ограничены только нашей способностью его понять. То, что когда-то использовалось для статистической обработки математических моделей, теперь используется для понимания и прогнозирования человеческого поведения. Тем не менее, извлекая данные с веб-сайта клиента, инженеры сталкиваются с трудностями при представлении данных в читаемом формате. Однако, как только данные представлены в формате, удобном для чтения. Теперь на сцену выходит Data Scientist. Наша команда Crescita настолько полна энтузиазма, что любит преодолевать трудности!

Data Scientist тщательно очищает данные, такие как нулевые значения, удаляя неправильные, поврежденные, неправильно отформатированные, дублирующиеся или неполные данные в наборе данных. Существует много возможностей для дублирования или неправильной маркировки данных.

После очистки данных визуализация данных – это практика перевода информации в визуальный контекст, такой как карта или график, чтобы упростить понимание данных человеческим мозгом и извлекать из них идеи, извлекая их из графическая визуализация, нам нужно предсказать что-то полезное из наборов данных, нам нужно реализовать алгоритмы машинного обучения. Поскольку существует множество типов алгоритмов, таких как алгоритм SVM в Python, байесовский алгоритм, регрессия и т. д., в зависимости от данных и требований.

На каждом этапе наша команда сталкивается с проблемами, но в каждой сложной ситуации появляются отличные инновационные решения / идеи. И мы в Crescita очень хорошо разбираемся в бизнес-идеи и стратегии.

Проблемы и решения:

Бизнес-проблема №1.Работа специалиста по обработке и анализу данных состоит в том, чтобы играть с данными, однако извлечение данных совсем не просто. тщательно очистите его.

Решение.Шум создает проблемы для алгоритмов машинного обучения, потому что, если их не обучить должным образом, алгоритмы могут думать о шуме как о шаблоне и могут начать обобщать его, у нас есть пустые столбцы и ложные значения.

Бизнес-задача №2. Найдите систему рекомендаций для клиентов

Решение.Поскольку нам нужно рассчитать коэффициент оттока клиентов, нам особенно нужна функция того, как долго клиент находится здесь. Также о рекомендательной системе расчета нет. раз пользователь вводит идентификатор продукта. Кроме того, там, где не хватало идентификаторов пользователей, мы объединили раздел имен и создали группу.

Бизнес-задача №3:Рост, эффективность и сохранение прибыли

Решение.Прогнозная аналитика используется для определения ответов или покупок клиентов, а также для продвижения возможностей перекрестных продаж. Прогнозные модели помогают компаниям привлекать, удерживать и развивать самых прибыльных клиентов. Прогнозная аналитика позволяет организациям работать более эффективно.

В приведенной выше тепловой карте мы можем выяснить, где нам не хватает прибыли, и совок дохода, мы можем получить точечно на основных и перейти к большим проблемам, решая одну за другой. Применяя набор алгоритмов и правильные модули, наблюдая за данными, мы можем оказать огромное влияние на продажи и качество обслуживания клиентов прямо здесь.

Бизнес-проблема №4.Визуализация данных о транзакциях

Решение.Функции, предлагаемые в Tableau, и данные меньше по количеству, инструмент немного более интеллектуален и автоматически автоматизирует данные. Обновление данных также может выполняться автоматически. В Tableau данные размещаются на локальном компьютере и доступны через сеть. Используя функции, представленные в Tableau, создатели презентаций могут поддерживать высокий уровень контроля над впечатлениями зрителей.

Бизнес-проблема № 5. Концентрация внимания на привлечении клиентов

Решение.Наша команда эффективно анализировала все данные. Большинство из них сосредоточились на 4-7% посетителей, которые превратились в реальных клиентов. Конверсии известны и анализируются со всех возможных сторон. Тем не менее, от 93% до 96% посетителей остаются неизвестными. Отзывы, собранные за эти несколько дней, укрепили уверенность в том, что Tableau может динамически создавать поведенческие сегменты и обращаться ко всей веб-аудитории, и мы уже были в этом!

Помимо анализа данных и сегментации клиентов, KPI отслеживают их эволюцию, дают рекомендации по оптимизации сайта и предлагают действия по персонализации для активации.

Персонализация имеет значительные положительные эффекты.

После того, как Data Scientist продемонстрирует эффективный анализ. Однако 32%

Вероятность увеличения посещаемости и вовлеченности на 23%

Скорее всего, расскажет друзьям или семье 18%

Скорее всего, оставит положительный отзыв, положительный комментарий в социальных сетях 6%

Скорее всего, увеличит удержание рынка

Применение и реализация:

В мире, который все более активно движется к изменению затрат, статические системы оценки не могут идти в ногу, а методологии, основанные на информации, остаются. В этом посте мы сосредоточимся на том, как повысить ценность на основе информации, чтобы показать, что можно сделать, используя информацию о сделках, чтобы предвидеть запросы и авансовые затраты.

• Стоит ли повышение ценности с помощью машинного обучения интереса в моей ситуации?

• Как я могу определить, достаточен ли характер моей деловой информации?

• Или сформулировать это прямо: цените прогресс, вот и я! Как бы там ни было, готов ли я?

Установление правильного расхода на товар или организацию — старая проблема в денежных спекуляциях. Существует огромное количество методов оценки, которые зависят от искомой цели. Одна ассоциация может попытаться увеличить свое преимущество на каждой проданной единице или на общем куске пирога, в то время как другой ассоциации необходимо выйти на другой рынок или заполучить текущий.

Вот часть основных запросов, с которыми постоянно сталкиваются ритейлеры:

• Какую цену было бы неплохо установить для нас, если предположить, что нам нужно заключить сделку менее чем за семь дней?

• Какова разумная стоимость этого предмета, учитывая нынешнее состояние рынка, время года, оппозицию или то, что это необычный предмет?