数据科学在个性化营销项目中扮演什么角色？

来自四面八方的数据紧紧包围着电子商务领域的数据科学世界。点击鼠标购物时，收集并保存您的信息足迹(数据)。商家会利用这些数据吸引你在未来购买更多的商品。假如你想买一部新手机，手机网站/app知道你查过什么商品，谷歌知道你搜索过什么商品，GSMArena(流行的智能手机评论网站)知道你读了什么评论。你也碰巧和Twitter分享了这些评论，Facebook，Instagram，Pinterest。这些共享记录可以帮助电子商务企业了解消费者想要什么，何时有需求。这一过程包括数据的收集、存储、分类和分析，以得出有价值的结论。这些工作是数据科学的重要组成部分，由被称为“数据科学家”的专业人士完成。“过去不会重复自己，但未来会与之呼应。马克·吐温未来的事件发生在特定的环境和条件下，但也有模式可循。“大数据革命”为数据存储、云计算和数据科学提供了技术创新，可以帮助企业识别模式。如今，无论是流感爆发还是犯罪*率，数据科学都可以预测任何事情。想象一下电子产品零售商的处境。由于产品质量高，物流及时，这家店一直生意兴隆。然而，消费趋势正在发生变化，竞争也越来越激烈，市场对生态产品的需求也越来越大。因此，他们的客户慢慢流向竞争对手。以传统的方式调查市场，可能会忽略这种缓慢的损失。但数据科学家可以发现这些微小的变化。他们编写算法，不断监控过去的销售业绩，并将这些趋势与媒体和社交网站的外部数据进行比较，试图找出它们与购买趋势的关系。数据科学家提供了一种新的方法，让零售商了解如何维持核心消费者群体，而不仅仅是试图获得新客户。据EMC统计，到2020年底，全球数据总量预计将超过44ZB，几乎相当于每人5200GB。数据的生产量每年翻一番。“数据就是黄金！与此同时，电子商务行业的竞争也变得越来越激烈。用户的行为一眨眼就会改变，每个企业都想要更好地满足客户的需求。常识、直觉和第六感对此有帮助，但不足以作为预测的基础。科学的数据算法可以帮助企业有效地了解产品、服务、流程和客户。数据科学并不是互联网公司独有的著名化妆品公司欧莱雅。数据科学家聘请数据科学家研究各种化妆品对不同肤质和组合的影响。劳斯莱斯聘请数据科学家为飞机发动机确定维护时间。Feedzai利用数据科学算法监测欺诈行为。FruitionSciences,一种在线决策工具，用数据科学算法决定向葡萄加多少水，什么时候加水才能生产出质量更好的红酒。在电子商务领域，数据科学通过捕捉和整合消费者的在线行为、生活事件、购买驱动力、互动和其他信息，使企业能够更好地了解消费者。电子商务领域的一些数据趋势：60%的人通过移动、社交网络、实体店、网站等渠道研究品牌，接触品牌。用几个不同渠道搜索某种商品的人，会比不这样做的人多付1/3的钱。美国43%的零售额来自互联网。一项由ecommera进行的调查发现，只有23%的零售商能够理解数据并做出决定。英国50%的零售商认为(他们)开始使用数据科学的原因是缺乏商业智能工具，只有16%的零售商对他们现有的数据分析解决方案充满信心。这些趋势反映了电子商务行业的快速发展，也反映了数据科学有望加强消费者的购买行为，为电子商务企业提供更好的营销策略和更高的利润。“未来的趋势是个性化的，”数据科学在电子商务领域的应用1）推荐给消费者。而且你会像消费者了解自己一样了解他们。”TomEbling,基于消费者行为的Demandware总裁兼CEO的推广和推荐非常有效。无论是产品购买、新产品新闻、外出就餐还是服务选择，今天的消费者都非常依赖推荐系统。大多数电子商务网站，如Walmart，、Amazon、eBay、在推荐系统的背后，target有一个数据科学团队，思考类型、权重、特征和许多其他因素。建立数据科学推荐系统有两个主要目的：配套销售。如果你在购买iPhone6，你可能会对iPhone保护壳感兴趣。增值销售。例如，你正在寻找某种LED电视。它有一种更好的替代品，刚刚上市，而且只贵几块钱。学习与产品相关的多种属性和相关性，学习消费者的偏好，以预测他们的需求。这些算法为消费者更改了显示页面，或者应用程序或网站上的产品排列顺序，使消费体验个性化。PuneetGupta，Brillio（一位基于美国的技术咨询和软件开发商）的首席技术官说：“通过预测分析和机器学习和应用，电子商务企业现在可以清楚地了解消费者的行为模式，贯穿全站各种商品的购买历史和销售业绩。最好的例子是亚马逊使用预测建模的推荐系统。探索亚马逊的推荐系统，用数据表示历史数据中发现的关系，对未来事件进行分类和预测。2)获得对消费者保留、增值销售和组合销售的洞察，消费习惯不断变化，忠诚度不断下降，预期居高不下。获得消费者洞察力对电子商务企业的生存至关重要。每个电子商务网站/应用程序都需要销售商品，但他们需要的答案应该是：谁购买他们的商品，这些人住在哪里，他们对什么样的商品感兴趣，如何更好地服务他们，促使他们购买上述问题，这些问题可以由专注于消费者洞察力的数据分析师提供。数据科学地利用分类器、分区、非监督聚类、预测模型、主题建模和关键词提取的自然语言处理等更先进的分析方法，创造更多的价值。BlueYonder，一家德国软件公司利用数据科学工具和技术协助Otto(欧洲在线时尚巨头)。当消费者进入实体店，或登录零售店WIFI，或连接到网站/app，自动学习已经开始。这些消费者将收到基于地点、天气和大量其他因素的推送信息。3)优化产品策略电子商务企业必须面临各种问题，如：什么商品应该销售什么价格，什么时候实施这种价格数据科学算法，帮助电子商务企业决定和优化产品组合。每个电子商务企业都有一个产品团队来研究这个设计过程。在此过程中，数据科学算法可以帮助企业预测产品组合中的漏洞是什么，从工厂订购的第一批产品应该订购多少，当特定产品的供应应该停止销售什么产品数据科学家使用更先进和标准化的预测和分析来帮助电子商务企业。而数据分析师只对企业获得了多少利润，哪种商品没有价值等问题进行了回溯分析。4)预测供应链模型销售商品的电子商务企业需要在适当的时间和位置拥有正确数量的商品。对于电子商务企业甚至所有零售企业来说，一些产品的需求窗口非常短（定制的“圣诞快乐2014”产品直到2015年元旦才能销售）。如果你错过了这个窗口，你最终会在仓库里积累大量的库存。采用详细的数据科学算法分析，开发预测模型，帮助电子商务企业优化供应，降低风险，为决策提供信息。5)个性化营销策略数据科学在个性化营销项目中发挥着重要作用。电子商务企业总是想找到鼓励现有消费者购买更多或吸引更多新消费者的新方法。数据科学家通过重定向优化、宣传渠道组合优化、关键词购买优化等方式做出了贡献。通过使用各种策略设计算法，数据科学家可以帮助电子商务企业一飞冲天，获得有价值的回报。

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