Datawetenschap is nu essentieel voor het succes van e-commerce. Het richten van de juiste doelgroep via advertentieplatforms is hoogst noodzakelijk om de online verkoop te stimuleren, aangezien klanten alleen relevante producten of items willen bekijken die ze nodig hebben. Kunstmatige intelligentie (AI), met behulp van machine learning (ML), helpt bij het bepalen van de doelgroep op basis van klantvoorkeuren en browsegegevens uit het verleden, die helpen potentiële kopers aan te trekken en inkomende verkopen te scoren. 

Evenzo helpt het voorstellen van de juiste producten aan klanten op een platform ook om meer verkopen te genereren. E-commerceservices zoals Amazon en Alibaba gebruiken datawetenschap om voorspellende aanbevelingen te doen die helpen bij het voorstellen van verschillende producten die gebruikers leuk zullen vinden. 

Voor advertentieproducten op platforms zoals Facebook en Google die fungeren als medium waarmee e-commercebedrijven advertenties kunnen weergeven, is er zwaar afhankelijkheid van datawetenschap om relevante advertenties te tonen aan potentiële kopers. Wanneer gebruikers bijvoorbeeld naar specifieke producten op Google zoeken, worden relevante advertenties voor hetzelfde product van verschillende bedrijven weergegeven.

De nauwkeurigheid van AI bij het bepalen van potentiële kopers voor specifieke producten helpt hen in grote mate het product voor te stellen dat ze onmiddellijk nodig hebben, wat resulteert in onmiddellijk voorspelde verkopen. Zonder dit is de kans dat kopers het product tegenkomen dat ze zeker willen en kopen, relatief kleiner, tenzij ze actief op zoek zijn naar een product.

Datawetenschap in e-commerce

Datawetenschap maakt voorspellende prognoses mogelijk met behulp van verschillende gegevensbronnen, zoals de historische gegevens van verkopen, economische verschuivingen, klantgedrag en zoekopdrachten. Dit stelt e-commercebedrijven in staat door relevante producten te promoten bij potentiële kopers. Machine learning (ML) en kunstmatige intelligentie (AI) maken het mogelijk om shoppers voorspellingen te doen op basis van wat ze leuk vinden, zelfs voordat ze beslissen om naar een product te zoeken of als ze iets in het bijzonder nodig hebben.

ML en AI krijgen dit voor elkaar door de gedragstrends van klanten te analyseren en een relatie te leggen tussen de aankopen in het verleden. Analyse van klantsentiment speelt een belangrijke rol bij het identificeren van toekomstige verkoopvooruitzichten en de doelgroep, waardoor direct marketingtactieken en verkooppromoties mogelijk worden.

Datawetenschap speelt een belangrijke rol bij het onderzoeken van trends en het ontdekken van patronen in klantgedrag en merkgevoelens.

Analisten kunnen datawetenschap gebruiken om aankooppatronen te analyseren en strategieën te ontwikkelen om de verkoop te verhogen en de voorraad effectief op te slaan. Bedrijven kunnen data-analyse verder gebruiken om verkoop en vraag te voorspellen, waardoor bedrijven betere beslissingen kunnen nemen om te adverteren of specifieke producten in te slaan.

Hoe stimuleert datawetenschap de verkoop in e-commerce?

Er zijn veel manieren waarop datawetenschap de verkoop in het e-commercedomein stimuleert. Enkele hiervan zijn: 

Aanbevelingssystemen:

Datawetenschap drijft aanbevelingssystemen aan die volledig zijn gebaseerd op de gegevens uit het verleden van gebruikers, naast het intensieve gebruik van ML en AI om e-commerceservices te helpen relevantere en nauwkeurigere aanbevelingen te doen. Dit werkt als een charme en lijkt bijna producten aan te bevelen die gebruikers altijd willen kopen of op zijn minst interesse tonen. Dit vertaalt zich in meer verkopen door het juiste product voor de juiste koper te produceren.

Aanbevelingssystemen worden gepersonaliseerd op basis van klanten en gemodelleerd met behulp van gebruikersinformatie, zoals producten die een gebruiker koopt en pagina's waarop een gebruiker klikt. Het aanbevelingssysteem van Amazon en Amazon Personalize hebben geholpen de verkoop te verbeteren; beide maken integraal deel uit van het arsenaal van Amazon, dat nu 40% van de totale Amerikaanse e-commerce-inkomsten beheert. Met name, volgens Barilliance, zijn productaanbevelingen goed voor tot 31% van de inkomsten van e-commercesites.

Analyse van klantfeedback:

Datawetenschap stelt e-commercebedrijven in staat om aan hun tekortkomingen te werken door de relevante feedback voor elk product of elke dienst te verzamelen en vervolgens actie te ondernemen op basis van de collectieve analyses. Methoden zoals sentimentanalyse en merkimago-analyse helpen bedrijven te begrijpen wat een klant of de doelgroep nodig heeft, waardoor de verkoop aanzienlijk toeneemt.

E-commercereuzen en startups gebruiken NLP of natuurlijke taalverwerking, tekstanalyse, tekstanalyse en computationele taalkunde om dit soort analyses mogelijk te maken.

Voorraadbeheer:

Datawetenschap stelt gevestigde e-commercebedrijven en startups in staat hun voorraad effectiever te beheren. Dit helpt hen indirect ook om geen kapitaal te verspillen aan impopulaire producten die niet goed verkopen en die niet hoeven te worden aangevuld. Aangezien e-commercebedrijven dagelijks met tonnen klanten en duizenden producten werken, is geavanceerde datawetenschap hoogst noodzakelijk om nauwkeurig voorraadbeheer en voorspellende prognoses voor toekomstige vereisten uit te voeren.

Room and Board gebruikte voorspellende analyse om ongeveer 2900% rendement op investering te krijgen.

Klantenervaring en klantenservice:

Datawetenschap helpt de klantervaring te vergemakkelijken en te verbeteren door veel functionaliteiten te automatiseren en gewone dingen probleemloos te maken met behulp van feedback en analyses. Deze implementaties kunnen variëren van geautomatiseerde ervaringen tot eenvoudigere navigatie.

Volgens rapporten is ongeveer 80% van de klanten van mening dat klantervaring ook belangrijk is en hen helpt terug te keren naar een specifieke site. Daarnaast kan het bepalen van voorkeuren via sociale media ook de klantenservice en aanbevelingen verbeteren, aangezien veel millennials en Gen Z producten hebben ontdekt via sociale mediaplatforms zoals Instagram.

ML is vooral handig in klantenservice omdat het leidt tot betere IVR- en chatbotservices die helpen om problemen van klanten in de loop van de tijd effectiever op te lossen.

Tools zoals Sentiment Analysis zijn redelijk goed in het begrijpen van de klantervaring en het helpen van bedrijven om deze te behouden.

Helpt datawetenschap e-commercebedrijven om beter te adverteren?

Ja, datawetenschap helpt ook bij advertentieanalyse. Advertentieplatforms draaien ook op AI en ML, waarbij datawetenschap wordt gebruikt om verschillende functies uit te voeren, zoals doelgroeptargeting door middel van gedrag en andere factoren, zoals demografie. Met name stelt datawetenschap e-commercebedrijven in staat relevante advertentiecampagnes uit te voeren. 

Hoe wordt machine learning gebruikt bij online verkoop?

Machine learning bevordert online verkoop op verschillende manieren, van virtuele assistenten tot gepersonaliseerde aanbevelingsmachines. ML helpt bijvoorbeeld om meer browsers of prospects om te zetten in directe kopers met behulp van op maat gemaakte aanbevelingen die de kans op conversie vergroten. Het helpt ook bij het verzamelen van nieuwe klanten op basis van historische gegevens. 

In Conclusie

Datawetenschap bewapent e-commercereuzen met de kracht om hun klanten te bereiken en hen een gepersonaliseerde ervaring te bieden.

Dit leidt vrijwel zeker tot een verbeterde winkelervaring voor klanten en een toenemende online verkoop voor veel e-commercebedrijven.

Datawetenschap heeft bewezen zeer nuttig te zijn om klanten te werven en de winst te vergroten. 

Coinsmart. Beste Bitcoin-beurs in Europa
Bron: https://dataconomy.com/2021/06/how-applying-data-science-e-commerce-boost-online-sales/