Hoe datawetenschap de winstgevendheid van e-commercebedrijven kan vergroten

E-commerce retailers hebben één enorm voordeel ten opzichte van fysieke ondernemers: gemakkelijke toegang tot kritieke gegevens. 97% van de datamanagers gelooft dat data cruciaal is voor het behoud van de winstgevendheid van een bedrijf. Dat komt omdat gegevens uw besluitvormingsproces kunnen verbeteren en bijgevolg uw bedrijfsresultaten kunnen helpen verbeteren. Het benutten van de gigantische hoeveelheden beschikbare gegevens vereist echter effectief gegevensbeheer en blijft tegenwoordig een van de grootste uitdagingen waarmee e-commercehandelaren worden geconfronteerd.

Datawetenschapsmethodologieën kunnen e-commercehandelaren helpen dit probleem aan te pakken, waardoor ze hun bedrijfsprocessen kunnen stroomlijnen en hun inkomsten kunnen verbeteren. Dit artikel laat zien hoe datawetenschap de groei van een e-commercebedrijf kan stimuleren en de winstgevendheid kan verbeteren.

Datawetenschap: een kracht die hogere inkomsten belooft

Gegevens zijn niet langer een optie voor e-commercebedrijven. Toegang tot, interpretatie en effectief gebruik ervan is het verschil tussen leven en dood geworden voor moderne online detailhandel. Het begin van het digitale tijdperk en de verspreiding ervan heeft geleid tot een overmatige dataproductie. Volgens sommige bronnen wordt er elke dag 2,5 triljoen bytes aan data geproduceerd. Dit aantal weerspiegelt het volume aan winstgevende inzichten en waarde die u mogelijk in handen kunt krijgen als u erin slaagt deze gegevens aan te boren.

Datawetenschap kan je daarbij helpen. Door mensen te helpen bij het interpreteren van gegevens, stelt datawetenschap marketeers en bedrijfseigenaren in staat om kritische inzichten te krijgen in hun bedrijfsprestaties, klantgedrag en demografie, voorraad en concurrenten. Het zet ruwe, nietszeggende data om in waardevolle, betekenisvolle inzichten en begeleidt alle bedrijfsprocessen, van besluitvorming tot strategievorming.

Bedrijven passen datawetenschap snel toe, met gestage investeringen in AI- en ML-initiatieven. Als gevolg hiervan zal data science de komende jaren naar verwachting met 300% groeien. Hier zijn enkele van de vele gebieden waarop datawetenschap werkt om de winstgevendheid van uw bedrijf te verbeteren:

verhoogde verkoop

Als bedrijfseigenaar, of het nu een e-commerce of een fysieke winkel is, zou u het niet erg vinden om meer verkopen te hebben, toch? Natuurlijk niet. In feite zou u zoveel mogelijk verkopen willen genereren, omdat meer verkopen zich vertalen in meer inkomsten.

Psychologie speelt een belangrijke rol in het koopproces en data science kan expliciet helpen bij het verhogen van de omzet van uw bedrijf door u te helpen consumentengedrag te leren. Als mensen hebben we de neiging om dingen in paren of groepen te kopen. Als we brood gaan kopen, kopen we misschien ook melk en eieren. Wanneer we mobiele telefoons kopen, hebben we de neiging om andere mobiele accessoires te kopen, zoals koptelefoons of oordopjes, opladers, schermbeschermers enz.

Met datawetenschap kunt u profiteren van dit aspect van de menselijke natuur en uw omzet maximaliseren. Marktmandanalyse, ook bekend als affiniteitsanalyse, is een datamining- en analysetechniek die helpt bij het identificeren van relaties tussen bepaalde veelvoorkomende items. Het werkt door grote datasets te analyseren en een combinatie van items te ontdekken die vaak samen worden gekocht in transacties. Dit helpt vooruitstrevende retailers aankooppatronen te begrijpen en dit inzicht te gebruiken om de verkoop te verhogen.

Hoe?

Als je weet dat brood en eieren samen worden gekocht, kun je aanbiedingen voor eieren op de broodpagina plaatsen om mensen eraan te herinneren dat ze graag eieren bij hun brood willen kopen. Marktmandanalyse zou een van de beste machine learning-toepassingen in de detailhandel zijn. Het helpt u inzicht te krijgen in productaffiniteit en stelt u in staat om de juiste productaanbevelingen te doen. En het is deze aanpak die heeft geleid tot het succes van aanbevelingsmotoren in de e-commerceruimte.

Aanbevelingsmotoren bouwen ook voort op marktmandanalyse en genereren relevante aanbevelingen voor mensen. Als u bijvoorbeeld op Amazon naar iets kijkt, ziet u ook de gedeelten ‘kopen met’ en ‘klanten hebben deze producten ook bekeken’ waarin andere relevante producten worden weergegeven. 35% van de inkomsten van Amazon komt van deze gepersonaliseerde productaanbevelingsengines. Bovendien noteerde Best Buy, een in de VS gevestigde tech-retailer, een omzetstijging van 23,7% op basis van productaanbevelingen.

Een wereldwijd data-analyse- en adviesbureau hielp een voedingsretailer zijn kwartaalomzet met 50% te verhogen en marketingkosten met 15% te verlagen met behulp van marktmandanalyse. We kunnen dus gerust concluderen dat het begrijpen van productcategorieën die vaak samen worden gekocht, de verkoop kan helpen verhogen.

Afgezien van het verhogen van de verkoop door voort te bouwen op menselijke inzichten, bouwen door marktmandanalyse gebaseerde aanbevelingsmotoren ook een positieve klantervaring op, die op zijn beurt inkomsten belooft, aangezien klanten misschien wel 17% meer willen uitgeven voor een goede ervaring. [NOTE: Citation for this stat?]

Prijsoptimalisatie

Prijs is het eerste kenmerk dat 60% van de online shoppers wereldwijd in overweging neemt bij het nemen van een aankoopbeslissing. Als uw prijs te laag is, verliest u het vertrouwen van klanten. En als het te hoog is, duw je de klant naar je goedkopere concurrent. Daarom is het van cruciaal belang voor de winstgevendheid van uw bedrijf om uw prijs precies goed te krijgen.

De prijs die u kiest voor uw producten of diensten hangt af van vele variabelen, zoals klantgedrag, psychografische en demografische gegevens, marktgeografie, bedrijfskosten, LTV en klantverloop, enz. De aanwezigheid van data en de noodzaak van effectieve data-analyse vraagt ​​om data science.

Technologiegedreven prijsoptimalisatie houdt effectief rekening met alle factoren die nodig zijn om de juiste prijs te bepalen en leest de beschikbare gegevens om een ​​optimale prijs te genereren. Prijsoptimalisatie op basis van machine learning maakt gebruik van zowel kwalitatieve als kwantitatieve gegevens en sluit deze aan op vooraf ontwikkelde algoritmen die retailers een goed geïnformeerde en gedetailleerde benadering geven om optimale prijzen vast te stellen.

Klanten zullen eerder uw producten kiezen als ze optimaal geprijsd zijn, wat onvermijdelijk de verkoop verhoogt die tot uiting komt in uw inkomsten. Dit is de reden waarom een ​​prijsverbetering van 1% kan leiden tot een winststijging van 11,1%.

Voorraadbeheer en optimalisatie

Voorraadbeheer is het proces van het beheren van de voorraad van een bedrijf om tekorten te voorkomen, omdat dit kan leiden tot uitgestelde winst. Niet op voorraad zijn betekent dat u mogelijk uw klanten verliest, aangezien 31% van de online shoppers de neiging heeft om over te stappen naar een concurrent als een product niet beschikbaar is op de site van hun voorkeur. Aan de andere kant kan overstocking leiden tot hogere opslag- en logistieke kosten, aangezien magazijnruimte een prijs heeft, en in de VS is dat ongeveer $ 5,08 per vierkante meter. voet

Weten hoeveel u op voorraad moet houden, wat en wanneer u moet bestellen, en het voorspellen van de vraag is een uitdaging die veel bedrijfssectoren teistert, en e-commerce is daarop geen uitzondering. 75% van alle supply chain management-professionals wil hun voorraadbeheerpraktijken verbeteren. En er is geen betere manier om dit te doen dan data science te implementeren.

De supply chain loopt, net als de meeste gebieden van e-commerce, over van gegevens. U kunt het negeren of erop inspelen en het in uw voordeel gebruiken met de juiste methoden voor gegevensanalyse. Er zijn veel moderne programma’s en toepassingen voor voorraadbeheer die zijn gebaseerd op datawetenschap en die historische en actuele gegevens gebruiken om uw voorraad nauwkeurig te houden.

Deze programma’s maken onder meer gebruik van verkoopgegevens uit het verleden en seizoensinvloeden om te anticiperen op de toekomstige vraag. Dit kan u helpen bepalen hoeveel voorraad nodig is terwijl u de voorraden op een minimaal niveau houdt.

Klantsegmentatie en personalisatie

Klantsegmentatie is het proces dat de klanten van het bedrijf met gemeenschappelijke kenmerken in afzonderlijke groepen verdeelt. Dit helpt marketeers om gerichte marketingcampagnes te ontwikkelen die meer aanslaan bij het publiek en betere resultaten beloven. Dit zou de reden kunnen zijn waarom 77% van het rendement van marketingcampagnes afkomstig is van campagnes die zijn gebouwd met klantsegmentatie. Daarom helpt deze aanpak u uw marketinguitgaven te optimaliseren, uw ROI te verhogen en uiteindelijk betere winsten te behalen.

Uw klantgegevens zijn verspreid over het internet.

Met datawetenschap kunt u al deze gegevens verzamelen, opschonen en gebruiken om uw klanten in segmenten op te delen. Op deze manier ligt datawetenschap achter de effectiviteit van klantsegmentatie, omdat effectieve segmentatie voortkomt uit efficiënte data-analyse. Zodra uw klanten zijn onderverdeeld in afzonderlijke segmenten, kunt u ze targeten met gepersonaliseerde berichten op hun voorkeurskanalen.

Voor een gezondheids- en fitnessmerk kun je bijvoorbeeld je Gen Z-publiek op TikTok en Instagram bereiken met berichten om er fit en fantastisch uit te zien. Tegelijkertijd kun je communiceren met de babyboomers in je publiek via e-mails of Facebook met berichten waarin het belang en de voordelen van fit blijven op hoge leeftijd worden benadrukt.

Wanneer mensen gepersonaliseerde boodschappen van merken tegenkomen, voelen ze zich met hen verbonden en zijn ze eerder geneigd om bij hen te kopen. In feite heeft 49% van de kopers impulsaankopen gedaan vanwege een meer gepersonaliseerde ervaring, terwijl 59% beweert dat personalisatie aankoopbeslissingen beïnvloedt. Dus nogmaals, datawetenschap helpt bij effectieve klantsegmentatie, waardoor u meer gerichte marketingberichten kunt ontwikkelen, meer omzet kunt genereren en uw winstmarges kunt vergroten.

CLTV-voorspelling

U geeft geld uit aan het werven van klanten, en uw bedrijfsmodel kan alleen winstgevend zijn als de klanten die u verwerft meer bijdragen dan wat er aan het verwerven ervan is uitgegeven. Het geld dat uw klant aan uw bedrijf uitgeeft, van de eerste tot de laatste transactie, wordt customer lifetime value of CLTV genoemd.

Normaal gesproken berekenen bedrijven CLTV nadat ze klanten hebben verworven. Maar dat is geen erg efficiënte aanpak, omdat dit reactiever is en u meer zou kunnen uitgeven aan het verwerven van een klant met een lage waarde en uw winstgevendheid zou beïnvloeden. U moet proactief zijn om ervoor te zorgen dat uw bedrijfsmodel goede vooruitgang boekt en aanzienlijke winst genereert.

Datawetenschap kan u helpen proactief te zijn met het gebruik van voorspellende analyses om uw CLTV te berekenen. Het helpt bij het verzamelen, opschonen en genereren van belangrijke inzichten uit klantgegevens, zoals hun voorkeuren, gedrag, frequentie, recentheid en hoeveelheid aankopen. Op basis van deze gegevens maken machine learning-algoritmen een presentatie over de mogelijke levenslange waarde van elke klant.

Met deze informatie bij de hand bent u beter toegerust om uw marketinguitgaven te richten op klanten die meer rendement beloven en een duurzamer en winstgevender bedrijfsmodel opbouwen. Voorspellende analyses hebben u bijvoorbeeld laten weten dat de CLTV van klanttype A rond de $ 200 ligt, terwijl die van klanttype B rond de $ 1000 ligt. Nu weet u dat u minder dan $ 200 hoeft uit te geven om klanten uit groep A te werven en iets meer kunt uitgeven aan type B-klanten.

Door CLTV te voorspellen, kan datawetenschap helpen bij het bouwen van een marketingstrategie met een positieve ROI.

Eindwoord

Datawetenschap is de tool die bedrijven moeten gebruiken om hun succes te behalen in de moderne e-commerceomgeving. Het kan de zakelijke verkoop expliciet beïnvloeden door marketeers te helpen hun strategieën te optimaliseren en belanghebbenden in staat te stellen efficiëntere en weloverwogen beslissingen te nemen. De juiste implementatie van datawetenschapsprincipes is echter de belangrijkste drijfveer van alle voordelen die het belooft. Daarom moet u investeren in een aantal uitstekende bronnen voor gegevensanalyse voordat u kunt genieten van de voordelen die ermee gepaard gaan.

Atul Jindal is een specialist in webdesign en marketing.