¿De qué maneras puede un sitio web de comercio electrónico utilizar la ciencia de datos para hacer crecer el negocio?

Existen aplicaciones en marketing, logística, detección de fraude y servicio al cliente. Desarrollamos modelos predictivos para el marketing de comercio electrónico con Metisa para que podamos elaborar los métodos utilizados en marketing:

• Tasa de abandono predictivo: para identificar clientes activos, en riesgo y perdidos, lo que ayuda a personalizar el marketing

• Valor predictivo de por vida del cliente: da una estimación de cuánto puede esperar ganar de un cliente durante su vida. Esto es útil para saber cuánto debe gastar en adquisición

• Reabastecimiento: identifique el momento adecuado en que un cliente necesitará reordenar un producto nuevamente

• Recomendaciones: Sugerir productos que el cliente tiene más probabilidades de comprar, en función de su historial de compras o del producto que está viendo actualmente

• Análisis de afinidad: se utiliza para identificar grupos de productos que se compran juntos

Los problemas que enfrentan las empresas de comercio electrónico son bastante típicos: bajas tasas de conversión, altas tasas de rebote, abandono de carritos, falta de lealtad del cliente, etc. Sus propios análisis lo mostrarán en los informes que generan. Pero esos informes carecen del aprendizaje profundo que la ciencia de datos puede proporcionar, por lo que se pueden desarrollar e implementar soluciones individuales.

Si ha comprado algo en Amazon recientemente, verá aparecer algunas cosas interesantes, mientras busca productos y finalmente realiza una compra. Una de las características más destacadas que verá es la declaración: “Otros clientes que compraron este producto también compraron estos”. Y luego se mostrarán productos adicionales para su visualización.

La ciencia de datos se ha utilizado para agruparlo con clientes que pueden ser del mismo rango de edad, del mismo sexo y con los mismos intereses que usted tiene. La ciencia de datos está rastreando su comportamiento y ofreciéndole otras posibles compras, en función de todos estos factores. Lo más probable es que observe esos otros productos, que pueda comprar uno o dos, o al menos tenga en cuenta que existen para que pueda devolverlos y comprarlos. El análisis de Big Data permitió a Amazon personalizar su sitio web en tiempo real, solo para usted. Y puede hacer mucho más.

Aquí puede consultar un excelente estudio de caso que muestra de qué manera puede un sitio web de comercio electrónico utilizar la ciencia de datos para hacer crecer el negocio: cómo la ciencia de datos puede aumentar las ganancias del comercio electrónico

Entiendo a dónde quieres ir, pero estás mirando esto desde un ángulo que considero muy peligroso. Ese ángulo es la “bala de plata de la ciencia de datos”. Es la suposición de que hay cosas que puede hacer con la ciencia de datos que mejorarán su negocio. Si bien eso es cierto, primero debe saber qué es lo que desea mejorar.

Si descubre lo que quiere mejorar, puede (o no) descubrir que la ciencia de datos es la solución para eso. Estás tratando de hacer lo contrario: elegir una solución para un problema que no sabes que tienes, por lo que te preguntas qué problemas hay.

Esto ha sucedido en el pasado, con inteligencia empresarial y le dio un mal nombre a la inteligencia empresarial.

Suenas como una persona de negocios inteligente, así que sé inteligente al respecto. Encuentre lo que quiere hacer con su negocio. ¿Qué métricas hay para mejorar? Cuales son las oportunidades?

¡La mejor de las suertes!