Интеллектуальный анализ данных в электронной коммерции: как оптимизировать свой интернет-магазин

Интеллектуальный анализ данных — это стратегия анализа, выполнение которой может занять довольно много времени. Особенно для операторов магазинов это дает много преимуществ, поэтому интеллектуальный анализ данных является одной из лучших стратегий оптимизации в электронной коммерции.

Что такое интеллектуальный анализ данных? Как вы можете получить максимальную отдачу от своего собственного интернет-магазина, даже если вы просто управляете небольшой компанией? Что нужно учитывать при интеллектуальном анализе данных? Мы рассмотрим все эти вопросы в этой статье блога.

Что такое интеллектуальный анализ данных?

Интеллектуальный анализ данных — это полезная стратегия, с помощью которой данные и информация ищутся без определенной направленности или конкретной цели.

Цель состоит в том, чтобы открыть для себя вещи, которые дают новые знания и помогают улучшить вашу собственную бизнес-стратегию.

Например, с помощью интеллектуального анализа данных вы можете искать связи, существующие между различными продуктами, которые покупают ваши клиенты. С этими знаниями, например, вы могли бы использовать эффективные перекрестные продажи.

Как интеллектуальный анализ данных может помочь вашему интернет-магазину?

При интеллектуальном анализе данных вы начинаете анализ, не определив конкретную проблему или цель. Вы не знаете, что найдете и откроете ли вы вообще что-то полезное.

Если вы произвели оценку своих данных, вы обычно ищете определенную информацию или определенную запись данных (например, чтобы узнать, когда ваши клиенты чаще всего покупают в вашем интернет-магазине).

С другой стороны, если вы применяете интеллектуальный анализ данных, это в основном поиск ответов на вопросы, о которых вы вообще не знали.

Интеллектуальный анализ данных заключается не столько в поиске ответа на конкретный вопрос, сколько в обнаружении полезных корреляций и закономерностей в ваших данных, из которых можно вывести покупательское поведение ваших клиентов.

В зависимости от информации, с которой вы сталкиваетесь в Data Mining, существуют различные способы ее использования в вашей компании.

Важным преимуществом является то, что полученные знания помогут вам спланировать улучшенное и более целенаправленное применение ваших продуктов.

Возьмем в качестве примера сеть супермаркетов и взаимосвязь между подгузниками и пивом: если бы вы продавали оба товара в своем интернет-магазине, вы могли бы использовать информацию тонким, но умным способом, а также предложение или всплывающее окно для пива. страница продукта подгузников (и наоборот).

Другой пример: Дело в том, что многие клиенты предпочитают делать покупки онлайн в выходные дни. Поэтому большая часть ваших заказов в настоящее время выполняется в это время, а это значит, что много посылок приходится отправлять одновременно.

Если вы хотите компенсировать этот логистический шторм, вы можете предложить специальные кампании для продуктов, которые наиболее популярны в выходные дни в течение недели.

Однако, если вы это сделаете, вы должны заранее объявить и применить кампанию продаж (например, на различных платформах социальных сетей и в своем информационном бюллетене).

Если заинтересованные клиенты узнают о скидочной кампании, лучше подождать несколько дней, пока вы захотите совершить покупку, а не заказывать интересующий вас товар на выходных.

То, как вы сможете эффективно использовать свои знания, полученные в результате анализа, во многом зависит от информации, которую вы можете найти на сайте.

В большинстве случаев вам пригодятся ваши знания по улучшению вашей рекламной стратегии. Возьмем пример с подгузниками и пивом: предположим, вы продаете оба товара в своем интернет-магазине, тогда было бы разумно использовать эти выводы для целевых рекламных мероприятий.

Пример интеллектуального анализа данных

В нашем примере мы относимся к опыту, который обсуждается в книге «Создание ценности с помощью анализа больших данных» (автор Verhoef, Koogle и Walk).

Примером может служить крупная британская сеть супермаркетов Tesco. Tesco работала со своими собственными данными и искала покупки, сделанные с помощью клубной карты Tesco.

Однако в ходе анализа аналитики Tucos обнаружили, что клиенты, которые покупали подгузники, как правило, покупали пиво в дополнение к подгузникам.

Еще одно знание анализа: Пиво и чипсы в основном продавались в пятницу вечером.

Выводы, полученные сетью супермаркетов, помогли, среди прочего, провести более целенаправленный маркетинг.

Примечание. Этот пример должен дать вам общее представление о том, что вы можете узнать с помощью интеллектуального анализа данных. Неясно, была ли компания в нашем примере на самом деле Tesco, поскольку этот пример можно найти в других источниках, и вместо этого эти источники относятся к американской сети супермаркетов Walmart.

Основы интеллектуального анализа данных

Теперь вы познакомились с интеллектуальным анализом данных и преимуществами для операторов магазинов. Теперь пришло время узнать, как начать с лучшей оценки ваших данных.

К сожалению, интеллектуальный анализ данных требует очень много времени, особенно если вы хотите делать это вручную.

Тем не менее, мы рекомендуем вам просматривать ваши данные шаг за шагом. Например, если вы хотите сосредоточиться на продуктах, вам следует просмотреть все заказы, в которых было куплено более одного продукта в вашем интернет-магазине.

Какой товар самый популярный? Какие продукты помещают в корзину клиентов, купивших более пяти товаров?

Вы также можете сосредоточиться на определенных категориях товаров: если клиент купил товар из категории игрушек, какие товары из других категорий товаров также заказываются?

Кроме того, взгляните на предпочтения и корреляции в разное время дня. Какие продукты особенно популярны в обеденное время, какие вечером?

Вместо того, чтобы концентрироваться на своих продуктах, вы также можете принять во внимание различные подстраницы вашего веб-сайта: какие страницы наиболее популярны в какое время дня?

Сравните свои результаты с продажами. Есть ли связь? Эта информация может помочь вам в ваших маркетинговых кампаниях или стратегиях назначения ставок в Google Ads или Microsoft Ads.

Полезные инструменты для интеллектуального анализа данных

Полезно знать: есть несколько полезных инструментов, которые помогут вам в интеллектуальном анализе данных. Таким образом, вам не нужно вручную проводить анализ.

Однако многие инструменты довольно дороги. Конечно, вы можете просто перенести все данные, которые сможете найти, в файл Excel самостоятельно, но проще (и меньше времени) использовать вместо этого специальные инструменты интеллектуального анализа данных.

Взвесьте, хотите ли вы инвестировать бюджет в средства интеллектуального анализа данных, экономящие время.

Большинство инструментов в любом случае предлагают бесплатный этап тестирования, поэтому у вас есть возможность попробовать разные инструменты.

Например, Oracle предлагает 30-дневный бесплатный тест для своего инструмента интеллектуального анализа данных. Orange, с другой стороны, является 100% бесплатным инструментом с открытым исходным кодом (доступен только на английском языке).

Вы должны обратить внимание на это в интеллектуальном анализе данных

Процесс интеллектуального анализа данных и результат непредсказуемы. Иногда то, что вы находите, не может быть так легко классифицировано. Кроме того, вам может потребоваться много времени, чтобы вообще распознать паттерн.

Вы также должны учитывать следующее:

Даже если вы обнаружите сходство в данных, это не обязательно означает, что одно вообще влияет на другое. Звучит очень сложно, поэтому приведем пример.

На сайте Tylervigen.com есть целый ряд данных, соответствующих аналогичной схеме, но в итоге никакой связи. Взгляните на следующую диаграмму.

На диаграмме видно, что количество разводов в американском штате Мэн связано с потреблением маргарина на душу населения.

Таким образом, можете ли вы сделать вывод, что маргарин едят только разведенные люди в штате Мэн? А может даже: люди в штате Мэн маргарин едят?

Или вы предполагаете совпадение вместо этого?

Конечно, между этими двумя записями данных нет реальной корреляции. Таким образом, вы должны быть осторожны, как вы интерпретируете свои результаты!

Вы всегда должны включать в свою оценку несколько факторов, а не просто ссылаться на то, что выдает анализ.

Допустим, им удалось выяснить, что в определенный момент времени было заказано особенно большое количество товаров из области товаров для дома.

Затем, когда вы просматриваете свои данные, вы должны рассмотреть, какие кампании скидок вы могли предлагать в это время или предлагали ли вы лучшую цену, чем ваши конкуренты в определенный момент времени.

Кроме того, следует учитывать внешние факторы, такие как пандемия короны. Если вы вдруг обнаружили увеличение числа настольных игр, было ли это связано с вашими кампаниями скидок, определенными рекламными мерами или последствиями пандемии коронавируса? Или, может быть, даже оба?

Ваши отзывы также являются полезными данными. Вы можете дать вам хорошее представление о том, почему ваши клиенты сделали покупку.

Вывод

Интеллектуальный анализ данных может предоставить вам удивительную информацию, от которой, безусловно, выиграет ваша компания. Не только крупные компании могут помочь с этой стратегией мер по оптимизации, но и для малого и среднего бизнеса интеллектуальный анализ данных чрезвычайно полезен!

Самое главное, чтобы вы нашли наиболее эффективный способ анализа ваших данных. Интеллектуальный анализ данных может не направить вас по верному пути, или то, что вы найдете, только подтвердит ваши подозрения.

Также убедитесь, что вы правильно обрабатываете ответы и не делаете поспешных выводов. Возможно, вам придется попробовать разные подходы или инструменты, чтобы найти наиболее эффективный метод анализа ваших данных.

Лучшее в интеллектуальном анализе данных то, что у вас нет конкретной проблемы, которую вы хотите решить. Другими словами, вы ничего не теряете и можете только выиграть!