Hur datavetenskap kan öka e-handelsföretagens lönsamhet

How data science can increase ecommerce business profitability

E-handelshandlare har en enorm fördel jämfört med fysiska företagsägare: enkel tillgång till kritisk data. 97 % av datachefer anser att data är avgörande för att upprätthålla ett företags lönsamhet. Det beror på att data kan förbättra din beslutsprocess och följaktligen bidra till att förbättra ditt resultat. Att dra nytta av de enorma mängderna tillgängliga data kräver dock effektivt datahantering och fortsätter att vara bland de största utmaningarna som e-handelshandlare står inför idag.

Datavetenskapsmetoder kan hjälpa e-handelshandlare att ta itu med detta problem, vilket gör det möjligt för dem att effektivisera sina affärsprocesser och förbättra intäkterna. Den här artikeln kommer att visa hur datavetenskap kan öka ett e-handelsföretags tillväxt och förbättra dess lönsamhet.

Data science: En kraft som lovar ökade intäkter

Data är inte längre ett alternativ för e-handelsföretag. Att komma åt, tolka och använda det effektivt har blivit skillnaden mellan liv och död för modern onlinehandel. Uppkomsten av den digitala tidsåldern och dess spridning har lett till överdriven dataproduktion. Enligt vissa resurser, 2,5 kvintiljoner byte data produceras varje dag. Denna siffra återspeglar volymen av vinstdrivande insikter och värde som du kanske kan få tag på om du lyckas utnyttja denna data.

Datavetenskap kan hjälpa dig att göra det. Datavetenskap hjälper människor att tolka data och gör det möjligt för marknadsförare och företagsägare att få kritiska insikter om deras affärsresultat, kundbeteende och demografi, lager och konkurrenter. Den omvandlar rå, meningslös data till värdefulla, meningsfulla insikter och vägleder alla affärsprocesser, från beslutsfattande till strategiläggning.

Företag anammar snabbt datavetenskap, med stadiga investeringar i AI- och ML-initiativ. Som ett resultat förväntas datavetenskapen växa med 300 % under de kommande åren. Här är några av de många områden som datavetenskap arbetar med för att förbättra ditt företags lönsamhet:

Ökad försäljning

Som företagare, antingen e-handel eller fysisk butik, skulle du väl inte ha något emot att sälja mer? Självklart inte. Faktum är att du skulle vilja generera så många försäljningar du kan, eftersom mer försäljning leder till större intäkter.

Psykologi spelar en viktig roll i köpprocessen och datavetenskap kan uttryckligen hjälpa dig att öka din företagsförsäljning genom att hjälpa dig att lära dig konsumentbeteende. Som människor tenderar vi att köpa saker i par eller grupper. Om vi ​​går ut och köper bröd kanske vi köper mjölk och ägg också. När vi köper mobiltelefoner tenderar vi att köpa andra mobiltillbehör som hörlurar eller öronsnäckor, laddare, skärmskydd mm.

Datavetenskap hjälper dig att dra nytta av denna aspekt av den mänskliga naturen och maximera din försäljning. Marknadskorganalys, även känd som affinitetsanalys, är en datautvinnings- och analysteknik som hjälper till att identifiera samband mellan vissa vanliga föremål. Det fungerar genom att analysera stora datamängder och avslöja en kombination av artiklar som ofta köps tillsammans i transaktioner. Detta hjälper progressiva återförsäljare att förstå köpmönster och använda denna förståelse för att öka försäljningen.

Hur?

När du vet att bröd och ägg köps tillsammans kan du lägga upp erbjudanden på ägg på brödets sida för att påminna folk om att de kanske gillar att köpa ägg till sitt bröd. Marknadskorgsanalys sägs vara en av de bästa maskininlärningsapplikationerna inom detaljhandeln. Det hjälper dig att få insikter om produktaffinitet och ger dig möjlighet att göra rätt produktrekommendationer. Och det är detta tillvägagångssätt som har lett till framgången för rekommendationsmotorer inom e-handelsområdet.

Rekommendationsmotorer bygger också på marknadskorganalys och genererar relevanta rekommendationer för människor. Till exempel, på Amazon, när du tittar på något, ser du också avsnitten ”köp det med” och ”kunder har också tittat på dessa produkter” som visar andra relevanta produkter. 35 % av Amazons intäkter kommer från dessa personliga produktrekommendationsmotorer. Dessutom registrerade Best Buy, en USA-baserad teknikåterförsäljare, en 23,7 % öka försäljningen med hjälp av produktrekommendationer.

A globalt dataanalys- och rådgivningsföretag hjälpte en livsmedelshandlare att öka sin kvartalsförsäljning med 50 % och minskade marknadsföringskostnader med 15 % med hjälp av marknadskorganalys. Så vi kan säkert dra slutsatsen att förståelse av produktkategorier som ofta köps tillsammans kan bidra till att öka försäljningen.

Förutom att öka försäljningen genom att bygga på mänskliga insikter, bygger marknadskorganalysdrivna rekommendationsmotorer också en positiv kundupplevelse, som i sin tur lovar intäkter eftersom kunderna kan vara villiga att spendera så mycket som 17 % mer för en bra upplevelse. [NOTE: Citation for this stat?]

Prisoptimering

Priset är den första funktionen 60 % av onlineshoppare över hela världen överväger när de fattar ett köpbeslut. Om ditt pris är för lågt tappar du kundernas förtroende. Och om den är för hög pressar du kunden mot din konkurrent med lägre priser. Därför är det avgörande för företagets lönsamhet att få rätt pris.

Priset du väljer för dina produkter eller tjänster beror på många variabler som kundbeteende, psykografiska och demografiska data, marknadsgeografi, driftskostnader, LTV och churn rate, etc. Förekomsten av data och behovet av effektiv dataanalys kräver datavetenskap .

Teknikdriven prisoptimering tar effektivt hänsyn till alla faktorer som ingår i att sätta rätt pris och läser av tillgänglig data för att generera ett optimalt pris. Maskininlärning-aktiverad prisoptimering utnyttjar både kvalitativ och kvantitativ data och kopplar in den i förutvecklade algoritmer som ger återförsäljare en välinformerad och detaljerad metod för att sätta optimala priser.

Kunder är mer benägna att välja dina produkter om de är optimalt prissatta, vilket oundvikligen ökar försäljningen som återspeglar dina intäkter. Det är därför en 1% förbättring av prissättningen kan ge upp till en 11,1 % vinstökning.

Lagerhantering och optimering

Lagerhantering är processen att hantera ett företags lager för att undvika brister, eftersom det kan resultera i uppskjuten vinst. Att vara slut i lager innebär potentiellt att förlora dina kunder, som 31 % av onlineshoppare tenderar att byta till en konkurrent om en produkt inte är tillgänglig på deras föredragna webbplats. Å andra sidan kan överlager leda till ökade lager- och logistikkostnader, eftersom lagerutrymme har ett pris, och i USA är det ca. 5,08 USD per kvadratfot.

Att veta hur mycket man ska ha i lager, vad och när man ska beställa och att prognostisera efterfrågan är en utmaning som plågar många affärsområden, och e-handel är inget undantag. 75 % av alla proffs inom supply chain management vill förbättra sina lagerhanteringsmetoder. Och det finns inget bättre sätt att göra det än att implementera datavetenskap.

Försörjningskedjan, precis som de flesta områden inom e-handel, svämmar över med data. Du kan antingen ignorera det eller dra nytta av det och använda det till din fördel med rätt dataanalysmetoder. Det finns många moderna lagerhanteringsprogram och applikationer som är rotade i datavetenskap och använder historiska och aktuella data för att hålla ditt lager korrekt.

Dessa program utnyttjar tidigare försäljningsdata och säsongsvariationer, bland andra faktorer, för att förutse framtida efterfrågan. Detta kan hjälpa dig att avgöra hur mycket lager som behövs samtidigt som du håller lagret på en miniminivå.

Kundsegmentering och personalisering

Kundsegmentering är den process som delar upp ett företags kunder som har gemensamma egenskaper i diskreta grupper. Detta hjälper marknadsförare att utveckla riktade marknadsföringskampanjer som resonerar mer hos publiken och lovar bättre resultat. Det kan vara därför 77 % av avkastningen som genereras från marknadsföringskampanjer kommer från de som byggts med kundsegmentering. Därför hjälper detta tillvägagångssätt dig att optimera dina marknadsföringsutgifter, förbättra din ROI och så småningom få bättre vinster.

Din kunddata är utspridda över hela internet.

Datavetenskap hjälper dig att samla in all denna data, rensa den och använda den för att dela upp dina kunder i segment. På detta sätt är datavetenskap det som ligger bakom effektiviteten av kundsegmentering eftersom effektiv segmentering härrör från effektiv dataanalys. När dina kunder är indelade i diskreta segment kan du rikta in dig på dem med personliga meddelanden på deras föredragna kanaler.

Till exempel, för ett hälso- och fitnessvarumärke, kan du nå din Gen Z-publik på TikTok och Instagram med meddelanden om att se vältränad och snygg ut. Samtidigt kan du kommunicera med Baby Boomers i din publik via e-post eller Facebook med meddelanden som förklarar vikten och fördelarna med att hålla sig i form i en hög ålder.

När människor stöter på personliga meddelanden från varumärken känner de sig anslutna till dem och är mer benägna att köpa från dem. Faktiskt, 49 % av köpare har gjort impulsköp på grund av en mer personlig upplevelse, medan 59 % anpassning av anspråk påverkar köpbeslut. Så, återigen, datavetenskap hjälper till med effektiv kundsegmentering, vilket gör att du kan utveckla mer riktade marknadsföringsbudskap, driva mer försäljning och öka dina vinstmarginaler.

CLTV-förutsägelse

Du spenderar pengar på kundförvärv och din affärsmodell kan bara vara lönsam om kunderna du skaffar bidrar med mer än vad som spenderades på att skaffa dem. De pengar som din kund spenderar på ditt företag, från den första transaktionen till den sista, kallas kundlivstidsvärde eller CLTV.

Normalt räknar företag CLTV efter att de har fått kunder. Men det är inte ett särskilt effektivt tillvägagångssätt eftersom detta är mer reaktivt, och du kan spendera mer på att skaffa en kund med lågt värde och påverka din lönsamhet. Du måste vara proaktiv för att se till att din affärsmodell upprätthåller goda framsteg och genererar avsevärd vinst.

Datavetenskap kan hjälpa dig att vara proaktiv med att använda prediktiv analys för att beräkna din CLTV. Det hjälper till att samla in, rensa och generera viktiga insikter från kunddata, som deras preferenser, beteende, frekvens, aktualitet och antal köp. Baserat på dessa data skapar maskininlärningsalgoritmer en presentation om det möjliga livstidsvärdet för varje kund.

Med denna information till hands är du bättre rustad att fokusera dina marknadsföringsutgifter på kunder som lovar mer avkastning och bygga en mer hållbar och lönsam affärsmodell. Till exempel har prediktiv analys informerat dig om att CLTV för kundtyp A är cirka $200, medan det för kundtyp B är cirka $1000. Nu vet du att du måste spendera mindre än $200 på att försöka skaffa kunder från grupp A och kan spendera lite mer på typ B-kunder.

Genom att förutsäga CLTV kan datavetenskap hjälpa till att bygga en marknadsföringsstrategi med en positiv ROI.

Sista ord

Datavetenskap är verktyget som företag måste använda för att skapa sin framgång i den moderna e-handelsmiljön. Det kan uttryckligen påverka företagsförsäljningen genom att hjälpa marknadsförare att optimera sina strategier och göra det möjligt för intressenter att fatta mer effektiva och informerade beslut. Den korrekta implementeringen av datavetenskapliga principer är dock den viktigaste drivkraften för alla fördelar den utlovar. Därför måste du investera i några utmärkta dataanalysresurser innan du kan njuta av förmånerna som följer med det.

Atul Jindal är en webbdesign- och marknadsföringsspecialist.

Inlägget Hur datavetenskap kan öka e-handelsföretagens lönsamhet dök upp först Venture Beat.

Loading...