Прогнозируется, что индустрия электронной коммерции будет экспоненциально расти в ближайшие 5–10 лет, по крайней мере, в развивающихся странах, и она собирается переопределить способы ценообразования и обслуживания продуктов. и продано. Решение клиентов о покупке продуктов определяется многими факторами, такими как релевантность, качество обслуживания клиентов, рекламные акции и т. д., помимо цены. Чтобы преуспеть в сфере электронной коммерции, компании должны обладать превосходными знаниями о том, как оценивать продукты, какие продукты держать под рукой и как лучше продавать эти продукты в режиме реального времени. Существующие методы плохо приспособлены для решения вышеперечисленных проблем в режиме реального времени и больших объемов данных из различных источников.
Индийская компания электронной коммерции обратилась в Tech Vedika с просьбой получить бизнес-аналитику в режиме реального времени о поведении своих клиентов. На их веб-сайте есть миллионы отслеживаемых точек взаимодействия с клиентами, таких как нажатие на объявление, просмотр товара, совершение покупки или отправка рейтинга продукта, которые можно использовать для идентификации причинно-следственные связи и делать прогнозы для увеличения продаж и повышения прибыльности. Но компания работала на устаревших системах, таких как Data Warehousing и ETL framework, которые не были созданы для использования таких новых и больших наборов данных, и у нее не было возможности анализировать такие данные в режиме реального времени для клиентов и бизнеса. интеллект.
Чтобы выполнить это требование, в лаборатории Tech Vedika Big Data Analytics Lab была создана специализированная машинное обучение. > Модели» вместо нашей платформы BigAI. Мы использовали совместную фильтрацию, логистическую регрессию, анализ Гаусса, дерево решений, Байесовский анализ, нелинейный регрессионный анализ, CRF Stanford и визуальную аналитику. После реализации проекта он дает возможность клиенту:
- Увеличение продаж с помощью интеллектуальных рекомендаций по продуктам: компания могла бы рекомендовать продукты клиенту в режиме реального времени на основе поведения клиентов в Интернете и покупках, увеличивая стоимость среднего заказа клиента в процессе.
- Выявлены их наиболее ценные клиенты. Компания может предсказать будущий доход, который принесет каждый клиент, в зависимости от продолжительности времени, которое клиент, вероятно, проведет на сайте, а также от того, как часто он будет для совершения покупок и средней стоимости каждой покупки.
- Повысить лояльность клиентов. Компания может прогнозировать типы взаимодействия с клиентами, которые обычно связаны с более дорогими или более частыми покупками, и стимулировать такое поведение для повышения лояльности клиентов.
- Автоматическое извлечение полезной информации из отзывов. Компания может собирать отзывы пользователей и эффективно повышать удовлетворенность пользователей, отдавая приоритет обновлениям продуктов, которые окажут наибольшее положительное влияние.
- Анализ оттока: компания могла понять причины, по которым клиенты перестали использовать Craftsvilla для покупки товаров, и разработала стратегии по снижению оттока.
Наши клиенты наблюдают экспоненциальный рост
Amazon-ify ваш сайт электронной коммерции с нулевым кодом!
Чтобы запланировать демонстрацию или получить предложение, свяжитесь с нами.
