Khoa học dữ liệu hiện rất cần thiết cho sự thành công của thương mại điện tử. Nhắm đúng đối tượng thông qua các nền tảng quảng cáo là rất cần thiết để thúc đẩy doanh số bán hàng trực tuyến vì khách hàng chỉ muốn xem những sản phẩm hoặc mặt hàng phù hợp mà họ cần. Trí tuệ nhân tạo (AI), với sự hỗ trợ của máy học (ML), giúp xác định đối tượng mục tiêu dựa trên sở thích của khách hàng và dữ liệu duyệt web trong quá khứ, giúp thu hút người mua tiềm năng và ghi điểm doanh số bán hàng trong nước.
Tương tự, việc gợi ý những sản phẩm phù hợp cho khách hàng trên nền tảng cũng giúp mang lại nhiều doanh thu hơn. Các dịch vụ thương mại điện tử như Amazon và Alibaba sử dụng khoa học dữ liệu để đưa ra các đề xuất mang tính dự đoán, giúp đề xuất các sản phẩm khác nhau mà người dùng sẽ thích.
Đối với các sản phẩm quảng cáo trên nền tảng như Facebook và Google đóng vai trò là phương tiện để các công ty thương mại điện tử có thể chạy quảng cáo, có rất nhiều áp lực sự phụ thuộc vào khoa học dữ liệu để hiển thị quảng cáo có liên quan cho người mua tiềm năng. Ví dụ: khi người dùng tìm kiếm các sản phẩm cụ thể trên Google, nó sẽ hiển thị các quảng cáo có liên quan cho cùng một sản phẩm từ các công ty khác nhau.
Độ chính xác của AI trong việc xác định người mua tiềm năng cho các sản phẩm cụ thể sẽ giúp ích rất nhiều trong việc gợi ý cho họ sản phẩm họ cần ngay lập tức, dẫn đến doanh số được dự đoán ngay lập tức. Nếu không có điều này, khả năng người mua tình cờ tìm được sản phẩm mà họ chắc chắn sẽ thích và mua sẽ tương đối thấp hơn trừ khi họ chủ động tìm kiếm sản phẩm.
Khoa học dữ liệu trong thương mại điện tử
Khoa học dữ liệu hỗ trợ dự báo dự đoán bằng cách sử dụng nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như dữ liệu lịch sử về doanh số bán hàng, sự thay đổi kinh tế, hành vi của khách hàng và tìm kiếm. Điều này trao quyền cho các công ty thương mại điện tử bằng cách quảng bá các sản phẩm có liên quan tới người mua tiềm năng. Học máy (ML) và trí tuệ nhân tạo (AI) có thể cung cấp cho người mua hàng những dự đoán dựa trên những gì họ thích ngay cả trước khi quyết định tìm kiếm một sản phẩm hoặc liệu họ có cần thứ gì đó cụ thể hay không.
ML và AI thực hiện điều này bằng cách phân tích xu hướng hành vi của khách hàng và tạo mối quan hệ giữa các lần mua hàng trước đây. Phân tích tình cảm của khách hàng đóng một vai trò quan trọng trong việc xác định triển vọng bán hàng trong tương lai và đối tượng mục tiêu, cho phép thực hiện các chiến thuật tiếp thị trực tiếp và khuyến mãi bán hàng.
Khoa học dữ liệu đóng một vai trò quan trọng trong việc điều tra các xu hướng và khám phá các mô hình trong hành vi của khách hàng và tình cảm với thương hiệu.
Các nhà phân tích có thể sử dụng khoa học dữ liệu để phân tích các mô hình mua hàng và phát triển các chiến lược nhằm tăng doanh số bán hàng và dự trữ hàng tồn kho một cách hiệu quả. Các doanh nghiệp có thể sử dụng thêm phân tích dữ liệu để dự đoán doanh số và nhu cầu, giúp các công ty đưa ra quyết định tốt hơn để quảng cáo hoặc dự trữ các sản phẩm cụ thể.
Khoa học dữ liệu thúc đẩy doanh số bán hàng trong thương mại điện tử như thế nào?
Có nhiều cách mà khoa học dữ liệu đang thúc đẩy doanh số bán hàng trong lĩnh vực thương mại điện tử. Một số trong số này là:
Hệ thống khuyến nghị:
Khoa học dữ liệu hỗ trợ các hệ thống đề xuất hoàn toàn dựa trên dữ liệu trước đây của người dùng cùng với việc sử dụng nhiều ML và AI để giúp các dịch vụ thương mại điện tử đưa ra các đề xuất phù hợp và chính xác hơn. Điều này hoạt động giống như một sự quyến rũ và dường như gần như giới thiệu những sản phẩm mà người dùng sẽ luôn mong muốn mua hoặc ít nhất là thể hiện sự quan tâm. Điều này giúp tăng doanh số bán hàng bằng cách sản xuất đúng sản phẩm trước mặt người mua phù hợp.
Hệ thống đề xuất được cá nhân hóa theo khách hàng và được mô hình hóa với sự trợ giúp của thông tin người dùng, chẳng hạn như sản phẩm người dùng đang mua và các trang mà người dùng đang nhấp vào. Amazonhệ thống khuyến nghị và Amazon Cá nhân hóa đã giúp cải thiện doanh số bán hàng; cả hai đều là một phần không thể thiếu của Amazonkho vũ khí của Mỹ, hiện kiểm soát 40% tổng doanh thu thương mại điện tử của Hoa Kỳ. Đáng chú ý, theo Barilliance, các khuyến nghị về sản phẩm chiếm lên tới 31% doanh thu của trang web thương mại điện tử.
Phân tích phản hồi của khách hàng:
Khoa học dữ liệu cho phép các công ty thương mại điện tử khắc phục những thiếu sót của họ bằng cách thu thập phản hồi có liên quan cho từng sản phẩm hoặc dịch vụ và sau đó thực hiện hành động dựa trên phân tích tổng hợp. Các phương pháp như phân tích tình cảm và phân tích hình ảnh thương hiệu giúp công ty hiểu được khách hàng hoặc đối tượng mục tiêu yêu cầu gì, từ đó tăng doanh số bán hàng đáng kể.
Những gã khổng lồ thương mại điện tử và các công ty khởi nghiệp sử dụng NLP hoặc xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân tích văn bản, phân tích văn bản và ngôn ngữ học tính toán để cung cấp năng lượng cho các phân tích thuộc loại này.
Quản lý hàng tồn kho:
Khoa học dữ liệu cho phép các công ty thương mại điện tử và công ty khởi nghiệp đã thành lập quản lý hàng tồn kho của họ hiệu quả hơn. Điều này cũng gián tiếp giúp họ không lãng phí vốn vào những sản phẩm không được ưa chuộng, bán không chạy và không cần phải nhập thêm. Vì các công ty thương mại điện tử làm việc với hàng tấn khách hàng và hàng nghìn sản phẩm mỗi ngày nên khoa học dữ liệu tiên tiến là rất cần thiết để tiến hành quản lý hàng tồn kho chính xác và dự báo dự đoán cho các yêu cầu trong tương lai.
Room and Board sử dụng phân tích dự đoán để nhận được khoảng 2900% lợi tức đầu tư.
Trải nghiệm khách hàng và dịch vụ khách hàng:
Khoa học dữ liệu giúp dễ dàng và cải thiện trải nghiệm của khách hàng bằng cách tự động hóa nhiều chức năng và làm cho mọi việc thông thường trở nên dễ dàng hơn với sự trợ giúp của phản hồi và phân tích. Những triển khai này có thể bao gồm từ trải nghiệm tự động đến điều hướng dễ dàng hơn.
Theo báo cáo, khoảng 80% khách hàng cho rằng trải nghiệm của khách hàng cũng rất quan trọng và giúp họ quay lại một trang web cụ thể. Ngoài ra, việc xác định sở thích thông qua mạng xã hội cũng có thể cải thiện dịch vụ khách hàng và các đề xuất vì nhiều thế hệ Millennials và Gen Z đã khám phá các sản phẩm thông qua các nền tảng truyền thông xã hội như Instagram.
ML đặc biệt hữu ích trong dịch vụ khách hàng vì nó dẫn đến các dịch vụ IVR và chatbot tốt hơn, giúp giải quyết các vấn đề của khách hàng hiệu quả hơn theo thời gian.
Các công cụ như Phân tích tình cảm khá hiệu quả trong việc hiểu trải nghiệm của khách hàng và giúp các công ty giữ chân họ.
Khoa học dữ liệu có giúp các công ty thương mại điện tử quảng cáo tốt hơn không?
Có, khoa học dữ liệu cũng giúp phân tích quảng cáo. Ngoài ra, các nền tảng quảng cáo chạy trên AI và ML, sử dụng khoa học dữ liệu để thực hiện các chức năng khác nhau như nhắm mục tiêu theo đối tượng thông qua hành vi và các yếu tố khác, chẳng hạn như nhân khẩu học. Đáng chú ý, khoa học dữ liệu cho phép các công ty thương mại điện tử chạy các chiến dịch quảng cáo phù hợp.
Học máy được sử dụng như thế nào trong bán hàng trực tuyến?
Học máy thúc đẩy bán hàng trực tuyến theo nhiều cách khác nhau, từ trợ lý ảo đến công cụ đề xuất được cá nhân hóa. Ví dụ: ML giúp chuyển đổi nhiều trình duyệt hoặc khách hàng tiềm năng hơn thành người mua ngay lập tức với sự trợ giúp của các đề xuất được tùy chỉnh để tăng cơ hội chuyển đổi. Ngoài ra, nó còn giúp thu thập khách hàng mới dựa trên dữ liệu lịch sử.
TRONG Phần kết luận
Khoa học dữ liệu giúp các gã khổng lồ thương mại điện tử có khả năng tiếp cận khách hàng và cung cấp cho họ trải nghiệm được cá nhân hóa.
Điều này chắc chắn sẽ dẫn đến trải nghiệm mua sắm nâng cao cho khách hàng và tăng doanh số bán hàng trực tuyến cho nhiều công ty thương mại điện tử.
Khoa học dữ liệu đã chứng tỏ mình rất hữu ích trong việc thu hút khách hàng cũng như tăng lợi nhuận.
