Serviços analíticos online para gerenciar uma loja online

Inicialmente, tive a ideia de pesquisar e escrever um artigo sobre algoritmos de mineração de dados e aprendizado de máquina que poderiam ser aplicados para otimizar uma pequena loja online. Mas, ao mergulhar no assunto, cheguei à conclusão de que seria muito mais útil focar em serviços prontos e ferramentas disponíveis na web.



O mercado de ciência de dados é altamente competitivo, alimentado pela automação em constante crescimento. A solução para todas as tarefas padrão está gradualmente sendo empacotada em soluções e serviços de software prontos para uso. E o valor comercial final vem de ter plataformas perfeitas e perfeitas.



Ou seja, ao invés de competir com um trator com uma pá na mão, é melhor usar a rede para o trator.



Estágios de uso de ferramentas analíticas



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Abaixo, para cada estágio, literalmente alguns exemplos serão considerados. Mas esses exemplos são suficientes para entender a essência das ofertas no mercado agora.



Etapa 1. Escolha de um nicho de produto



1) Yandex.Wordstat



Estatísticas de consultas no motor de busca Yandex por palavras-chave. Dependência da região e sazonalidade.



2) Estatísticas de



consulta de pesquisa do Google Trends . Geografia e sazonalidade dos pedidos.



3) similarweb.com, pr-cy.ru



Tráfego do site de concorrentes em potencial na dinâmica. Distribuição por fontes de tráfego (motores de busca, redes sociais, links de referência, etc.). Consultas populares em motores de busca que conduzem ao site. Palavras-chave em motores de busca, que são usadas para referências.



4) mpstats.io



Monitoramento de mercados de Wildberries e Ozon: volumes de vendas, preços, saldos de estoque. Os indicadores estão disponíveis ao longo do tempo.



2. ,



1)



Plataforma Mindbox : recomendações pessoais através de aprendizagem de máquina (melhores ofertas, análogos, produtos relacionados), distribuição segmentada de ofertas, possibilidade de customização manual de recomendações e campanhas publicitárias.



2) Widget de recomendação Yandex



Mostra os artigos mais relevantes do seu site, aumentando assim a profundidade de visualização e o tempo gasto pelo visitante no site. Uma ferramenta útil para aumentar as conversões e otimização de mecanismos de pesquisa.



3) 1C-Bitrix BigData



Recomendações de produtos para um visitante da loja com base em seu comportamento em seu próprio site ou com base na análise do comportamento do usuário em sites de terceiros.



4) Yandex.Metrica, Google Analytics



Web analytics, incluindo análise de conversão em vários canais de aquisição de clientes.



5) retailrocket.ru



Personalização do site e mailings em tempo real.



Fase 3. Otimização da gama de produtos e estoque do armazém



1)



Sistema de gerenciamento de processos de negócios Navicon S&OP . Planejamento de vendas baseado em previsão de demanda usando algoritmos de aprendizado de máquina.



2) Business Scanner



Previsão de vendas usando análise preditiva. Permite otimizar o gerenciamento de estoque.



3) Plataforma



analítica da Visiologia . Previsão de vendas.



Onde o aprendizado de máquina está oculto?



Todos os serviços de aprendizado de máquina do mercado resolvem dois tipos de problemas de negócios:



  • Previsão de vendas no nível do cliente

    Qual é a probabilidade de um produto específico ser vendido, dependendo do histórico de compras do cliente neste site ou em outros sites de terceiros, o contexto da solicitação, a cor do botão no site ou no canal de onde o cliente veio. Nos bastidores, resolvemos os problemas de classificação binária, filtragem colaborativa ou cálculo de similaridade com bens já adquiridos (recomendações baseadas em conteúdo).
  • Previsão de vendas em nível de produto e loja.

    Previsão de séries temporais.

    Assim, é previsto um evento com dois resultados (comprar, não comprar) ou uma série temporal. A previsão de um evento binário, por sua vez, é reduzida ao problema padrão de classificação binária ou ao problema de filtragem colaborativa.


O treinamento dos modelos preditivos, muito provavelmente, ocorre nos dados da plataforma que fornece o serviço. Após o treinamento do modelo, o serviço é incorporado à loja online e calcula as previsões com base nos dados da plataforma e nos dados de vendas e no comportamento do usuário na loja online. Posteriormente, é possível um treinamento adicional ou atualização do modelo em novos dados.



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