電子商務中的數據挖掘：如何優化您的在線商店

數據挖掘是一種分析策略，其執行可能相當耗時。 特別是對於店鋪經營者來說，這具有很多優勢，這就是為什麼數據挖掘是電子商務中最好的優化策略之一。

什麼是數據挖掘？ 即使您只是經營一家小公司，如何才能充分利用自己的網上商店？ DATA挖礦需要注意什麼？ 我們將在這篇博客文章中探討所有這些問題。

什麼是數據挖掘？

數據挖掘是一種有用的策略，可以在沒有特定焦點或特定目標的情況下搜索數據和信息。

目的是發現可以提供新知識並幫助改進您自己的業務戰略的事物。

例如，使用數據挖掘，您可以搜索購買客戶的不同產品之間存在的聯繫。 例如，有了這些知識，您就可以使用有效的交叉銷售。

數據挖掘如何幫助您的在線商店？

在進行數據挖掘時，您在沒有定義特定問題或目標的情況下開始分析。 你不知道你會發現什麼，或者你是否會發現一些有用的東西。

如果您對您的數據進行了評估，您通常會查找某些信息或某個數據記錄（例如，找出您的客戶最常在您的網上商店購買的時間）。

另一方面，如果你應用數據挖掘，基本上就是要找到你根本不知道的問題的答案。

數據挖掘不是尋找特定問題的答案，而是發現數據中有用的相關性和模式，從中可以得出客戶的購買行為。

根據您在數據挖掘中遇到的信息，有多種方法可以將其用於您的公司。

一個重要的優勢是，獲得的知識將幫助您計劃改進和更有針對性的產品應用。

讓我們以連鎖超市為例，以及尿布和啤酒之間的關聯：如果您要在您的在線商店中同時銷售這兩種商品，您可以以一種微妙而巧妙的方式使用這些信息以及啤酒的報價或彈出窗口尿布的產品頁面（反之亦然）。

另一個例子：事實上，許多顧客喜歡在周末在線購物。 因此，您的大部分訂單目前都在這段時間內進行，這意味著必須同時發送許多包裹。

如果您想彌補這場物流風暴，您可以為一周中周末最受歡迎的產品提供特別活動。

但是，如果您這樣做，您應該確保提前宣布和應用銷售活動（例如在各種社交媒體平台和您的時事通訊中）。

如果感興趣的客戶了解了折扣活動，您最好等幾天再購買，而不是在周末訂購您感興趣的產品。

您如何有效地利用分析中的知識在很大程度上取決於您可以找到的信息。

在大多數情況下，您對改進廣告策略的了解是有用的。 讓我們以尿布和啤酒為例：假設您在網上商店銷售這兩種商品，那麼明智的做法是將這些發現用於有針對性的廣告措施。

數據挖掘示例

在我們的示例中，我們與“通過大數據分析創造價值” （Verhoef、Koogle 和 Walk 著）一書中討論的經驗有關。

一個例子是英國大型連鎖超市樂購。 Tesco 處理自己的數據並蒐索使用 Tesco Club Card 進行的購買。

然而，在分析過程中，Tucos 分析師發現，購買尿布的顧客除了購買尿布外，還傾向於購買啤酒。

分析的另一個知識：啤酒和薯條主要在周五晚上銷售。

這家連鎖超市獲得的調查結果有助於開展更有針對性的營銷活動。

注意：這個例子應該讓你大致了解通過數據挖掘可以找到什麼。 目前尚不清楚我們示例中的公司是否實際上是 Tesco，因為該示例可以在其他來源中找到，而這些來源指的是美國連鎖超市沃爾瑪。

數據挖掘基礎

您現在已經了解了數據挖掘和商店經營者的優勢。 現在是您學習如何從最好的數據評估開始的時候了。

不幸的是，數據挖掘非常耗時，尤其是如果您想手動進行。

但是，我們建議您逐步檢查您的數據。 例如，如果您想專注於產品，您應該查看在您的在線商店中購買了不止一種產品的所有訂單。

哪種產品最受歡迎？ 哪些產品將購買超過五種產品的客戶放入購物車？

您還可以專注於某些產品類別：如果客戶購買了玩具類別的商品，還訂購了其他產品類別的哪些產品？

此外，查看一天中不同時間的偏好和相關性。 哪些產品在午餐時間特別受歡迎，哪些在晚上？

除了專注於您的產品，您還可以考慮您網站的各個子頁面：哪些頁面在一天中的什麼時間最受歡迎？

將您的結果與您的銷售額進行比較。 有聯繫嗎？ 此信息可以幫助您制定營銷活動或 Google Ads 或 Microsoft Ads 的出價策略。

有用的數據挖掘工具

很高興知道：有一些有用的工具可以支持您進行數據挖掘。 這樣，您不必手動執行分析。

然而，許多工具非常昂貴。 當然，您可以簡單地將所有可以找到的數據自己轉移到 Excel 文件中，但使用特殊的數據挖掘工具更容易（而且耗時更少）。

權衡您是否要為節省時間的數據挖掘工具投資預算。

無論如何，大多數工具都提供免費測試階段，因此您有機會嘗試不同的工具

例如，Oracle 為其數據挖掘工具提供 30 天的免費測試。 另一方面，Orange 是一個 100% 免費的開源工具（僅提供英文版）。

在數據挖掘中你必須注意這一點

數據挖掘過程和結果是不可預測的。 有時你發現的東西不能這麼容易分類。 此外，您可能需要很長時間才能完全識別模式。

您還必須考慮以下幾點：

即使您在數據中發現相似之處，這也不一定意味著一件事會影響另一件事。 這聽起來很複雜，所以我們舉個例子。

在 Tylervigen.com 網站上，有一整套數據與類似的模式相對應，但最終沒有任何联系。 看看下面的圖表。

在圖表中，您可以看到美國緬因州的離婚數量與人造黃油的人均消費量有關。

因此，你能推斷出只有緬因州離婚的人才吃人造黃油嗎？ 甚至可能：緬因州的人吃人造黃油？

還是您認為這是巧合？

當然，這兩個數據記錄之間並沒有真正的關聯。 因此，您必須小心如何解釋您的結果！

您應該始終在評估中包含幾個因素 - 而不僅僅是參考分析結果。

假設他們能夠發現在某個時間點訂購了特別大量的家居用品領域的產品。

然後，當您查看數據時，您應該考慮此時您可能提供了哪些折扣活動，或者您是否在某個時間點提供了比競爭對手更好的價格。

此外，還應考慮冠狀病毒大流行等外部因素。 如果您突然發現棋盤遊戲增加，是由於您的折扣活動或某些廣告措施，還是由於新冠大流行的後果？ 或者甚至兩者兼而有之？

您的評論也是有用的數據。 您可以很好地了解客戶購買的原因。

結論

數據挖掘可以為您提供令人驚訝的信息，您的公司肯定會從中受益。 不僅大公司可以幫助優化措施，而且對於中小企業來說，數據挖掘非常有用！

最重要的是找到最有效的方法來分析數據。 數據挖掘可能不會讓你走上正軌，或者你發現的只是證實了你的懷疑。

另外，請確保您正確處理答案，不要草率得出任何結論。 您可能必須嘗試不同的方法或工具來找到分析數據的最有效方法。

數據挖掘最好的一點是你沒有想要解決的具體問題。 換句話說，你沒有什麼可失去的，只能贏！