Wie Data Science die Rentabilität von E-Commerce-Geschäften steigern kann

How data science can increase ecommerce business profitability

E-Commerce-Händler haben gegenüber stationären Geschäftsinhabern einen großen Vorteil: einfachen Zugriff auf wichtige Daten. 97% der Datenmanager glauben, dass Daten für die Aufrechterhaltung der Rentabilität eines Unternehmens von entscheidender Bedeutung sind. Das liegt daran, dass Daten Ihren Entscheidungsprozess verbessern und folglich dazu beitragen können, Ihr Endergebnis zu verbessern. Um jedoch aus den riesigen Mengen verfügbarer Daten Kapital schlagen zu können, bedarf es einer effektiven Vorgehensweise Datenmanagement und gehört weiterhin zu den größten Herausforderungen, denen E-Commerce-Händler heute gegenüberstehen.

Data-Science-Methoden können E-Commerce-Händlern helfen, dieses Problem anzugehen, indem sie ihre Geschäftsprozesse rationalisieren und den Umsatz steigern können. Dieser Artikel zeigt, wie Data Science das Wachstum eines E-Commerce-Unternehmens ankurbeln und seine Rentabilität verbessern kann.

Data Science: Eine Kraft, die Umsatzsteigerungen verspricht

Daten sind für E-Commerce-Unternehmen keine Option mehr. Der Zugriff, die Interpretation und die effektive Nutzung dieser Informationen ist für den modernen Online-Handel zum entscheidenden Faktor über Leben und Tod geworden. Der Beginn des digitalen Zeitalters und seine Verbreitung hat zu einer übermäßigen Datenproduktion geführt. Nach einigen Quellen, 2,5 Trillionen Bytes Daten wird täglich produziert. Diese Zahl spiegelt die Menge an gewinnbringenden Erkenntnissen und Werten wider, die Sie möglicherweise in die Hände bekommen, wenn Sie es schaffen, diese Daten zu nutzen.

Datenwissenschaft kann dir dabei helfen. Data Science hilft Menschen bei der Interpretation von Daten und ermöglicht es Vermarktern und Geschäftsinhabern, wichtige Einblicke in ihre Geschäftsleistung, das Kundenverhalten und die Demografie, den Bestand und die Wettbewerber zu gewinnen. Es wandelt bedeutungslose Rohdaten in wertvolle, aussagekräftige Erkenntnisse um und steuert alle Geschäftsprozesse, von der Entscheidungsfindung bis zur Strategieentwicklung.

Unternehmen setzen Data Science schnell ein und investieren kontinuierlich in KI- und ML-Initiativen. Infolgedessen wird erwartet, dass die Datenwissenschaft weiter wächst 300% in den kommenden Jahren. Hier sind einige der vielen Bereiche, in denen Data Science arbeitet, um die Rentabilität Ihres Unternehmens zu steigern:

Erhöhter Verkauf

Als Geschäftsinhaber, sei es ein E-Commerce- oder ein stationäres Geschäft, hätten Sie nichts dagegen, mehr Umsatz zu erzielen, oder? Natürlich nicht. Tatsächlich möchten Sie so viele Verkäufe wie möglich generieren, da mehr Verkäufe zu höheren Einnahmen führen.

Psychologie spielt eine wichtige Rolle im Kaufprozess und Data Science kann ausdrücklich dabei helfen, Ihren Geschäftsumsatz zu steigern, indem es Ihnen beim Lernen hilft Konsumenten-Verhalten. Als Menschen neigen wir dazu, Dinge paarweise oder in Gruppen zu kaufen. Wenn wir Brot kaufen gehen, kaufen wir vielleicht auch Milch und Eier. Wenn wir Mobiltelefone kaufen, kaufen wir in der Regel anderes mobiles Zubehör wie Kopfhörer oder Ohrstöpsel, Ladegeräte, Bildschirmschutz usw.

Data Science hilft Ihnen, diesen Aspekt der menschlichen Natur zu nutzen und Ihren Umsatz zu maximieren. Die Warenkorbanalyse, auch bekannt als Affinitätsanalyse, ist eine Data-Mining- und Analysetechnik, die hilft, Beziehungen zwischen bestimmten gemeinsamen Artikeln zu identifizieren. Es funktioniert, indem es große Datensätze analysiert und eine Kombination von Artikeln aufdeckt, die oft in Transaktionen zusammen gekauft werden. Dies hilft progressiven Einzelhändlern, Kaufmuster zu verstehen und dieses Verständnis zu nutzen, um den Umsatz zu steigern.

Wie?

Wenn Sie wissen, dass Brot und Eier zusammen gekauft werden, können Sie Angebote für Eier auf der Brotseite veröffentlichen, um die Leute daran zu erinnern, dass sie Eier mit ihrem Brot kaufen möchten. Warenkorbanalyse gilt als eine der besten Anwendungen für maschinelles Lernen im Einzelhandel. Es hilft Ihnen, Einblicke in die Produktaffinität zu gewinnen und befähigt Sie, die richtigen Produktempfehlungen abzugeben. Und es ist dieser Ansatz, der zum Erfolg von Empfehlungsmaschinen im E-Commerce-Bereich geführt hat.

Empfehlungsmaschinen bauen auch auf Warenkorbanalysen auf und generieren relevante Empfehlungen für Personen. Wenn Sie sich beispielsweise auf Amazon etwas ansehen, sehen Sie auch die Abschnitte „Kaufen mit“ und „Kunden haben sich diese Produkte auch angesehen“, die andere relevante Produkte anzeigen. 35% der Einnahmen von Amazon stammen aus diesen personalisierten Produktempfehlungsmaschinen. Darüber hinaus verzeichnete Best Buy, ein in den USA ansässiger Technologiehändler, a 23,7 % Umsatzsteigerung durch Produktempfehlungen.

EIN globales Datenanalyse- und Beratungsunternehmen hat einem Lebensmitteleinzelhändler geholfen, seinen Quartalsumsatz um 50 % zu steigern und die Marketingkosten um 15 % mithilfe der Warenkorbanalyse zu senken. Wir können also mit Sicherheit den Schluss ziehen, dass das Verständnis von Produktkategorien, die oft zusammen gekauft werden, zur Umsatzsteigerung beitragen kann.

Abgesehen von der Steigerung des Umsatzes durch den Aufbau menschlicher Erkenntnisse bauen durch Warenkorbanalysen gesteuerte Empfehlungsmaschinen auch ein positives Kundenerlebnis auf, das wiederum Einnahmen verspricht, da Kunden bereit sein können, bis zu 17 % mehr für ein gutes Erlebnis auszugeben. [NOTE: Citation for this stat?]

Preisoptimierung

Der Preis ist das erste Merkmal 60% der Online-Käufer weltweit berücksichtigen bei ihrer Kaufentscheidung. Wenn Ihr Preis zu niedrig ist, verlieren Sie das Vertrauen der Kunden. Und wenn es zu hoch ist, drängen Sie den Kunden zu Ihrem günstigeren Konkurrenten. Daher ist es entscheidend für die Rentabilität des Unternehmens, den richtigen Preis zu erzielen.

Der Preis, den Sie für Ihre Produkte oder Dienstleistungen wählen, hängt von vielen Variablen ab, wie z. B. Kundenverhalten, psychografische und demografische Daten, Marktgeografie, Betriebskosten, LTV und Abwanderungsrate usw. Das Vorhandensein von Daten und die Notwendigkeit einer effektiven Datenanalyse erfordern Datenwissenschaft .

Die technologiegetriebene Preisoptimierung berücksichtigt effektiv alle Faktoren, die in die Festlegung des richtigen Preises einfließen, und liest die verfügbaren Daten, um einen optimalen Preis zu generieren. Die durch maschinelles Lernen ermöglichte Preisoptimierung nutzt sowohl qualitative als auch quantitative Daten und fügt sie in vorentwickelte Algorithmen ein, die Einzelhändlern einen fundierten und granularen Ansatz zur Festlegung optimaler Preise bieten.

Kunden entscheiden sich eher für Ihre Produkte, wenn sie einen optimalen Preis haben, was zwangsläufig zu höheren Verkäufen führt, die sich in Ihrem Umsatz widerspiegeln. Aus diesem Grund kann eine Preisverbesserung von 1 % bis zu einem bringen 11,1 % Steigerung des Gewinns.

Bestandsverwaltung und -optimierung

Bestandsverwaltung ist der Prozess der Verwaltung des Bestands eines Unternehmens, um Engpässe zu vermeiden, da dies zu verzögerten Gewinnen führen kann. Nicht vorrätig zu sein bedeutet möglicherweise, Ihre Kunden zu verlieren, da 31% der Online-Käufer wechseln zu einem Mitbewerber, wenn ein Produkt auf ihrer bevorzugten Website nicht verfügbar ist. Andererseits können Überbestände zu erhöhten Lager- und Logistikkosten führen, da Lagerfläche ihren Preis hat, und das ist in den USA so $5,08 pro Quadratfuß.

Zu wissen, wie viel auf Lager zu halten ist, was und wann bestellt werden muss, und die Nachfrage zu prognostizieren, ist eine Herausforderung, die viele Geschäftsbereiche plagt, und E-Commerce ist keine Ausnahme. 75% aller Supply-Chain-Management-Experten möchten ihre Bestandsmanagement-Praktiken verbessern. Und es gibt keinen besseren Weg, dies zu tun, als Data Science zu implementieren.

Die Lieferkette ist, wie die meisten Bereiche des E-Commerce, voller Daten. Sie können es entweder ignorieren oder daraus Kapital schlagen und es mit den richtigen Datenanalysemethoden zu Ihrem Vorteil nutzen. Es gibt viele moderne Bestandsverwaltungsprogramme und -anwendungen, die in der Datenwissenschaft verwurzelt sind und historische und aktuelle Daten verwenden, um Ihren Bestand genau zu halten.

Diese Programme nutzen unter anderem frühere Verkaufsdaten und Saisonalität, um die zukünftige Nachfrage zu antizipieren. Dies kann Ihnen dabei helfen, festzustellen, wie viel Inventar benötigt wird, während die Bestände auf einem Mindestniveau gehalten werden.

Kundensegmentierung und Personalisierung

Kundensegmentierung ist der Prozess, der die Kunden eines Unternehmens mit gemeinsamen Merkmalen in einzelne Gruppen einteilt. Dies hilft Vermarktern, zielgerichtete Marketingkampagnen zu entwickeln, die beim Publikum besser ankommen und bessere Ergebnisse versprechen. Dies könnte der Grund sein 77% der aus Marketingkampagnen generierten Erträge stammen von Kampagnen, die mit Kundensegmentierung erstellt wurden. Daher hilft Ihnen dieser Ansatz, Ihre Marketingausgaben zu optimieren, Ihren ROI zu verbessern und schließlich bessere Gewinne zu erzielen.

Ihre Kundendaten sind über das ganze Internet verstreut.

Data Science hilft Ihnen, all diese Daten zu sammeln, sie zu bereinigen und sie zu verwenden, um Ihre Kunden in Segmente zu unterteilen. Auf diese Weise steht die Datenwissenschaft hinter der Wirksamkeit der Kundensegmentierung, denn eine effektive Segmentierung ergibt sich aus einer effizienten Datenanalyse. Sobald Ihre Kunden in diskrete Segmente unterteilt sind, können Sie sie mit personalisierten Nachrichten auf ihren bevorzugten Kanälen ansprechen.

Für eine Gesundheits- und Fitnessmarke können Sie beispielsweise Ihr Gen Z-Publikum auf TikTok und Instagram mit Botschaften erreichen, um fit und fabelhaft auszusehen. Gleichzeitig können Sie über E-Mails oder Facebook mit den Babyboomern in Ihrem Publikum kommunizieren, indem Sie Botschaften über die Bedeutung und die Vorteile der Fitness im fortgeschrittenen Alter aussprechen.

Wenn Menschen auf personalisierte Nachrichten von Marken stoßen, fühlen sie sich mit ihnen verbunden und neigen eher dazu, bei ihnen zu kaufen. In der Tat, 49% der Käufer haben aufgrund einer persönlicheren Erfahrung Impulskäufe getätigt, während 59% Anspruchspersonalisierung beeinflusst Kaufentscheidungen. Auch hier hilft Data Science bei einer effektiven Kundensegmentierung, sodass Sie gezieltere Marketingbotschaften entwickeln, mehr Verkäufe erzielen und Ihre Gewinnmargen steigern können.

CLTV-Vorhersage

Sie geben Geld für die Kundengewinnung aus, und Ihr Geschäftsmodell kann nur rentabel sein, wenn die von Ihnen gewonnenen Kunden mehr beitragen als das, was für die Gewinnung ausgegeben wurde. Das Geld, das Ihr Kunde von der ersten bis zur letzten Transaktion für Ihr Unternehmen ausgibt, wird als Customer Lifetime Value oder CLTV bezeichnet.

Normalerweise berechnen Unternehmen den CLTV, nachdem sie Kunden gewonnen haben. Dies ist jedoch kein sehr effizienter Ansatz, da dies reaktiver ist und Sie möglicherweise mehr für die Gewinnung eines Kunden mit geringem Wert ausgeben und Ihre Rentabilität beeinträchtigen könnten. Sie müssen proaktiv sein, um sicherzustellen, dass Ihr Geschäftsmodell nachhaltig vorankommt und nennenswerte Gewinne generiert.

Data Science kann Ihnen helfen, proaktiv vorzugehen, indem Sie prädiktive Analysen zur Berechnung Ihres CLTV verwenden. Es hilft beim Sammeln, Bereinigen und Generieren wichtiger Erkenntnisse aus Kundendaten wie Vorlieben, Verhalten, Häufigkeit, Neuheit und Anzahl der Einkäufe. Basierend auf diesen Daten erstellen maschinelle Lernalgorithmen eine Präsentation über den möglichen Lebenszeitwert jedes Kunden.

Mit diesen Informationen sind Sie besser gerüstet, Ihre Marketingausgaben auf Kunden zu konzentrieren, die mehr Rendite versprechen, und ein nachhaltigeres und profitableres Geschäftsmodell aufzubauen. Predictive Analytics hat Ihnen beispielsweise mitgeteilt, dass der CLTV von Kundentyp A bei etwa 200 $ liegt, während der von Kundentyp B bei etwa 1.000 $ liegt. Jetzt wissen Sie, dass Sie weniger als 200 US-Dollar ausgeben müssen, um Kunden aus Gruppe A zu gewinnen, und etwas mehr für Kunden vom Typ B ausgeben können.

Durch die Vorhersage des CLTV kann Data Science dabei helfen, eine Marketingstrategie mit einem positiven ROI aufzubauen.

Letztes Wort

Data Science ist das Werkzeug, das Unternehmen einsetzen müssen, um ihren Erfolg im modernen E-Commerce-Umfeld zu gestalten. Es kann den Geschäftsumsatz explizit beeinflussen, indem es Marketingfachleuten hilft, ihre Strategien zu optimieren und es den Beteiligten ermöglicht, effizientere und fundiertere Entscheidungen zu treffen. Die richtige Umsetzung der Data-Science-Prinzipien ist jedoch der entscheidende Treiber für alle Vorteile, die sie verspricht. Daher müssen Sie in einige hervorragende Datenanalyseressourcen investieren, bevor Sie die damit verbundenen Vorteile genießen können.

Atul Jindal ist Webdesign- und Marketingspezialist.

Die Post Wie Data Science die Rentabilität von E-Commerce-Geschäften steigern kann erschien zuerst auf Wagnis-Beat.

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