Hvordan datavidenskab kan øge e-handelsvirksomhedens rentabilitet

How data science can increase ecommerce business profitability

E-handelsforhandlere har én enorm fordel i forhold til fysiske virksomhedsejere: nem adgang til kritiske data. 97 % af datachefer mener, at data er afgørende for at opretholde en virksomheds rentabilitet. Det er fordi data kan forbedre din beslutningsproces og dermed hjælpe med at forbedre din bundlinje. Men det kræver effektiv udnyttelse af de enorme mængder af tilgængelige data datastyring og fortsætter med at være blandt de største udfordringer, som e-handelshandlere står over for i dag.

Datavidenskabsmetoder kan hjælpe e-handelshandlere med at tackle dette problem, hvilket gør dem i stand til at strømline deres forretningsprocesser og forbedre omsætningen. Denne artikel vil demonstrere, hvordan datavidenskab kan booste en e-handelsvirksomheds vækst og forbedre dens rentabilitet.

Datavidenskab: En kraft, der lover øget omsætning

Data er ikke længere en mulighed for e-handelsvirksomheder. Adgang til, fortolkning og effektiv brug af det er blevet forskellen mellem liv og død for moderne online detailhandel. Begyndelsen af ​​den digitale tidsalder og dens udbredelse har ført til overdreven dataproduktion. Ifølge nogle ressourcer, 2,5 kvintillion bytes data produceres hver dag. Dette tal afspejler mængden af ​​profit-drivende indsigt og værdi, du muligvis kan få fingrene i, hvis du formår at udnytte disse data.

Datavidenskab kan hjælpe dig med det. Datavidenskab hjælper folk med at fortolke data og gør det muligt for marketingfolk og virksomhedsejere at få kritisk indsigt i deres virksomhedspræstation, kundeadfærd og demografi, lagerbeholdning og konkurrenter. Det konverterer rå, meningsløse data til værdifuld, meningsfuld indsigt og guider alle forretningsprocesser, fra beslutningstagning til strategilægning.

Virksomheder tager hurtigt i brug datavidenskab med konstante investeringer i AI- og ML-initiativer. Som følge heraf forventes datavidenskab at vokse med 300 % i de kommende år. Her er et par af de mange områder, datavidenskab arbejder på for at forbedre din virksomheds rentabilitet:

Øget salg

Som virksomhedsejer, enten e-handel eller en fysisk butik, ville du ikke have noget imod at have mere salg, ville du? Selvfølgelig ikke. Faktisk vil du gerne generere så mange salg, som du overhovedet kunne, fordi mere salg udmønter sig i større omsætning.

Psykologi spiller en vigtig rolle i købsprocessen, og datavidenskab kan eksplicit hjælpe med at øge din virksomheds salg ved at hjælpe dig med at lære forbruger adfærd. Som mennesker har vi en tendens til at købe ting i par eller grupper. Hvis vi går ud og køber brød, køber vi måske også mælk og æg. Når vi køber mobiltelefoner, har vi en tendens til at købe andet mobiltilbehør såsom hovedtelefoner eller øretelefoner, opladere, skærmbeskyttere osv.

Datavidenskab hjælper dig med at udnytte dette aspekt af den menneskelige natur og maksimere dit salg. Markedskurvanalyse, også kendt som affinitetsanalyse, er en data mining- og analyseteknik, der hjælper med at identificere forhold mellem visse almindelige varer. Det fungerer ved at analysere store datasæt og afdække en kombination af varer, der ofte købes sammen i transaktioner. Dette hjælper progressive detailhandlere med at forstå købsmønstre og bruge denne forståelse til at øge salget.

Hvordan?

Når du ved, at der købes brød og æg sammen, kan du lægge tilbud på æg op på brødets side for at minde folk om, at de gerne vil købe æg sammen med deres brød. Analyse af markedskurven siges at være en af ​​de bedste maskinlæringsapplikationer i detailhandlen. Det hjælper dig med at få indsigt i produkttilhørsforhold og giver dig mulighed for at komme med de rigtige produktanbefalinger. Og det er denne tilgang, der har ført til succesen med anbefalingsmotorer i e-handelsområdet.

Anbefalingsmotorer bygger også på markedskurvanalyse og genererer relevante anbefalinger til folk. For eksempel, på Amazon, når du ser på noget, ser du også “køb det med” og “kunder har også set disse produkter”, der viser andre relevante produkter. 35 % af Amazons omsætning kommer fra disse personaliserede produktanbefalingsmotorer. Desuden registrerede Best Buy, en amerikansk-baseret tech-forhandler, en 23,7 % stigning i salget ved hjælp af produktanbefalinger.

EN globalt dataanalyse- og rådgivningsfirma hjalp en fødevareforhandler med at øge deres kvartalsvise salg med 50 % og reducerede markedsføringsomkostninger med 15 % ved hjælp af markedskurvanalyse. Så vi kan roligt konkludere, at forståelse af produktkategorier, der ofte købes sammen, kan hjælpe med at øge salget.

Udover at øge salget ved at bygge på menneskelig indsigt, bygger markedskurveanalysedrevne anbefalingsmotorer også en positiv kundeoplevelse, som igen lover omsætning, da kunderne kan være villige til at bruge så meget som 17 % mere for en god oplevelse. [NOTE: Citation for this stat?]

Prisoptimering

Pris er den første funktion 60 % af online shoppere over hele verden overvejer, når de træffer en købsbeslutning. Hvis din pris er for lav, mister du kundernes tillid. Og hvis det er for højt, skubber du kunden mod din konkurrent til lavere priser. Derfor er det afgørende for virksomhedens rentabilitet at få den helt rigtige pris.

Prisen, du vælger for dine produkter eller tjenester, afhænger af mange variabler som kundeadfærd, psykografiske og demografiske data, markedsgeografi, driftsomkostninger, LTV og churn rate osv. Tilstedeværelsen af ​​data og behovet for effektiv dataanalyse kræver datavidenskab .

Teknologidrevet prisoptimering overvejer effektivt alle de faktorer, der indgår i at sætte den rigtige pris, og læser de tilgængelige data for at generere en optimal pris. Maskinlæringsaktiveret prisoptimering udnytter både kvalitative og kvantitative data og sætter dem ind i forududviklede algoritmer, der giver detailhandlere en velinformeret og detaljeret tilgang til at fastsætte optimale priser.

Kunder er mere tilbøjelige til at vælge dine produkter, hvis de er optimalt prissat, hvilket uundgåeligt øger salget, der afspejler sig i din omsætning. Dette er grunden til, at en 1% forbedring i prissætningen kan bringe op til en 11,1 % stigning i overskuddet.

Lagerstyring og optimering

Lagerstyring er processen med at styre en virksomheds lagerbeholdning for at undgå mangel, da det kan resultere i udskudt fortjeneste. At være udsolgt betyder potentielt at miste dine kunder, som 31 % af onlineshoppere har en tendens til at skifte til en konkurrent, hvis et produkt ikke er tilgængeligt på deres foretrukne websted. På den anden side kan overlager føre til øgede lager- og logistikomkostninger, da lagerplads har en pris, og i USA er det ca. 5,08 USD pr. sq. ft.

At vide, hvor meget der skal opbevares på lager, hvad og hvornår der skal bestilles, og at forudsige efterspørgslen er en udfordring, der plager mange forretningsområder, og e-handel er ingen undtagelse. 75 % af alle fagfolk inden for supply chain management ønsker at forbedre deres lagerstyringspraksis. Og der er ingen bedre måde at gøre det på end at implementere datavidenskab.

Forsyningskæden flyder, ligesom de fleste områder af e-handel, over med data. Du kan enten ignorere det eller udnytte det og bruge det til din fordel med de korrekte dataanalysemetoder. Der er mange moderne lagerstyringsprogrammer og applikationer, der er forankret i datavidenskab og bruger historiske og aktuelle data til at holde din beholdning nøjagtig.

Disse programmer udnytter blandt andet tidligere salgsdata og sæsonbestemte faktorer til at forudse fremtidig efterspørgsel. Dette kan hjælpe dig med at bestemme, hvor meget lager, der er nødvendigt, samtidig med at lagrene holdes på et minimumsniveau.

Kundesegmentering og personalisering

Kundesegmentering er den proces, der opdeler en virksomheds kunder, der har fælles karakteristika, i diskrete grupper. Dette hjælper marketingfolk med at udvikle målrettede marketingkampagner, der giver større genklang hos publikum og lover bedre resultater. Det kunne være derfor 77 % af afkastet fra marketingkampagner kommer fra dem, der er bygget med kundesegmentering. Derfor hjælper denne tilgang dig med at optimere dine marketingudgifter, forbedre dit ROI og i sidste ende nyde bedre overskud.

Dine kundedata er spredt over hele internettet.

Datavidenskab hjælper dig med at indsamle alle disse data, rense dem og bruge dem til at opdele dine kunder i segmenter. På denne måde er datavidenskab det, der ligger bag effektiviteten af ​​kundesegmentering, fordi effektiv segmentering stammer fra effektiv dataanalyse. Når dine kunder er opdelt i diskrete segmenter, kan du målrette dem med personlige budskaber på deres foretrukne kanaler.

For et sundheds- og fitnessmærke kan du for eksempel nå ud til dit Gen Z-publikum på TikTok og Instagram med beskeder om at se fit og fab ud. Samtidig kan du kommunikere med Baby Boomers i dit publikum via e-mails eller Facebook med beskeder, der omtaler vigtigheden og fordelene ved at forblive i form i en høj alder.

Når folk støder på personlige beskeder fra mærker, føler de sig forbundet med dem og er mere tilbøjelige til at købe fra dem. Faktisk, 49 % af købere har foretaget impulskøb på grund af en mere personlig oplevelse, mens 59 % personalisering af påstande påvirker købsbeslutninger. Så igen, data science hjælper med effektiv kundesegmentering, så du kan udvikle mere målrettede marketingbudskaber, drive mere salg og skubbe dine fortjenstmargener.

CLTV forudsigelse

Du bruger penge på kundeerhvervelse, og din forretningsmodel kan kun være rentabel, hvis de kunder, du erhverver, bidrager med mere, end hvad der blev brugt på at erhverve dem. De penge, din kunde bruger på din virksomhed, fra den første transaktion til den sidste, kaldes kundelevetidsværdi eller CLTV.

Normalt beregner virksomheder CLTV, efter at de har erhvervet kunder. Men det er ikke en særlig effektiv tilgang, fordi dette er mere reaktivt, og du kan bruge mere på at skaffe en lavværdikunde og påvirke din rentabilitet. Du skal være proaktiv for at sikre, at din forretningsmodel opretholder gode fremskridt og genererer mærkbar profit.

Datavidenskab kan hjælpe dig med at være proaktiv med at bruge prædiktiv analyse til at beregne dit CLTV. Det hjælper med at indsamle, rense og generere nøgleindsigt fra kundedata, såsom deres præferencer, adfærd, hyppighed, aktualitet og mængde af køb. Baseret på disse data udarbejder maskinlæringsalgoritmer en præsentation af hver kundes mulige levetidsværdi.

Med disse oplysninger ved hånden er du bedre rustet til at fokusere dine marketingudgifter på kunder, der lover mere afkast og opbygge en mere bæredygtig og profitabel forretningsmodel. For eksempel har prædiktiv analyse informeret dig om, at CLTV for kundetype A er omkring $200, mens kundetype B’s er omkring $1000. Nu ved du, at du skal bruge mindre end $200 på at forsøge at skaffe kunder fra gruppe A og kan bruge lidt mere på type B-kunder.

Ved at forudsige CLTV kan datavidenskab hjælpe med at opbygge en marketingstrategi med et positivt ROI.

Sidste ord

Datavidenskab er det værktøj, virksomheder skal bruge for at skabe deres succes i det moderne e-handelsmiljø. Det kan eksplicit påvirke virksomhedens salg ved at hjælpe marketingfolk med at optimere deres strategier og gøre det muligt for interessenter at træffe mere effektive og informerede beslutninger. Den korrekte implementering af datavidenskabelige principper er imidlertid den vigtigste drivkraft for alle de fordele, den lover. Derfor bliver du nødt til at investere i nogle fremragende dataanalyseressourcer, før du kan nyde fordelene, der følger med det.

Atul Jindal er webdesign- og marketingspecialist.

Posten Hvordan datavidenskab kan øge e-handelsvirksomhedens rentabilitet dukkede op først Venture Beat.

Loading...