eCommerce: 5 maneras en que los datos impulsan los ingresos

La ciencia de datos es el procesamiento y análisis de grandes conjuntos de datos, estructurados o no estructurados. Los tweets de clientes y prospectos son un ejemplo de datos no estructurados.

La mayoría de los algoritmos de ciencia de datos se han utilizado durante años; muchos son anteriores a la primera computadora. Lo que ha impulsado el crecimiento del campo (y todo el alboroto) es que, por primera vez en la historia, las empresas están almacenando cantidades masivas de datos que los humanos no pueden procesar sin métodos informáticos avanzados.

Aquí hay cinco usos de la ciencia de datos para impulsar los ingresos del comercio electrónico.

Ciencia de datos para comercio electrónico

El análisis de la cesta de la compra no es un concepto nuevo. Los minoristas lo han estado haciendo durante años. La idea es que si un cliente compra un artículo, es probable que compre un producto relacionado. Por ejemplo, un cliente que compra un cepillo de dientes presumiblemente también necesitará pasta de dientes.

Los minoristas empresariales han adquirido tradicionalmente informes costosos de compañías de investigación como Nielsen o NPD que contenían esta información. Los minoristas sabrían qué productos colocar uno al lado del otro en una tienda física para aumentar las ventas. Ahora, puede usar el historial de compras de sus clientes en línea para recomendar productos similares en el proceso de pago.

Optimización de precios. Históricamente, los minoristas han establecido precios utilizando algunos puntos de datos, como el margen de beneficio, el costo de los bienes vendidos, los precios de la competencia y el precio minorista sugerido por el fabricante. Hoy en día, los comerciantes pueden aumentar y disminuir los precios en función de muchos más factores, como la estacionalidad, la demanda, la ubicación del cliente y la frecuencia de compra. Las variables que los comerciantes pueden usar dependen en gran medida de la disponibilidad de datos.

Promociones La mayoría de los especialistas en marketing evalúan el desempeño de las promociones comparando los resultados con campañas anteriores, pruebas A / B y accediendo al impacto general en las ventas. Con el aprendizaje automático, los especialistas en marketing pueden ir más allá al personalizar las promociones a nivel de artículo y cliente. Por ejemplo, si el cliente A generalmente compra una vez al año en el Black Friday, un comerciante puede envia

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