Science des données dans le commerce électronique

Le commerce électronique est l’un des secteurs à la croissance la plus rapide. Vous trouverez ci-dessous un aperçu d'exemples de cas concrets dans lesquels la science des données peut améliorer votre commerce électronique.

Déploiement des Dashboards

Pour avoir un aperçu de votre commerce électronique, tel que le comportement des clients et l'analyse du produit, il peut être utile de créer des tableaux de bord pouvant être consultés par chaque membre de l'équipe, à tout moment et en tout lieu. Ces tableaux de bord permettent de visualiser et d’interagir avec différents aspects des données. Ils peuvent être entièrement personnalisés en fonction des besoins de votre entreprise.

La segmentation client

Les entreprises ont besoin des meilleures informations en utilisant des analyses de segmentation de la clientèle. Ces analyses concernent les indicateurs démographiques - âge, sexe, éducation -, indicateurs géographiques, - d’où viennent les clients -, ainsi que les caractéristiques comportementales, - quel jour et à quelle heure les clients achètent-ils leurs produits en ligne. L'ensemble de ces paramètres peut être utilisé pour personnaliser les campagnes marketing et optimiser l'offre. En plus de ces métriques, il existe également des dimensions inconnues qui peuvent être exploitées et néanmoins segmenter les clients de manière utile. Celles-ci peuvent être détectées à l'aide de méthodes d'apprentissage non supervisées telles que le partitionnement en k-moyennes.

Dans un diagramme en barre, les caractéristiques comportementales

Treemap des caractéristiques géographiques

Carte du monde des caractéristiques géographiques

Suivi des ventes à l'aide de séries temporelles

Les ventes de produits (volume et prix), peuvent être suivies à l'aide d'analyses chronologiques. Les ventes peuvent différer selon le moment de la journée et le jour de la semaine. En suivant les ventes, la dynamique du volume total des ventes et du prix peut être suivie pour chaque produit. Cela est essentiel pour suivre l'évolution des ventes dans le temps et, par exemple, pour décider si l'offre de stock doit être adaptée. Les statistiques peuvent être utilisées pour détecter les produits présentant des tendances à la hausse par rapport à ceux affichant une tendance à la baisse sur une certaine fenêtre temporelle.

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Effets de saisonnalité

Les effets de saisonnalité peuvent apparaître dans le volume des ventes, le prix unitaire, le nombre de clients sur différentes périodes.

22933 - Baking mould Easter egg milk choc.
85049A - Traditional Christmas ribbons
22910 - Paper chain kit vintage Christmas

Relation entre prix de vente et volume

Afin d’optimiser les bénéfices et de réguler le supply, il convient d’établir une relation entre le prix du produit et le volume des ventes. Cette relation peut évoluer dans le temps.

L'analyse des affinités produits

Les analyses d'affinités produits utilisent l'historique des achats pour prédire ce que les clients vont acheter par la suite. Par exemple, si les clients achètent un certain produit, il est fort probable qu'ils achètent également d'autres produits. Ceci est pour ex. le cas pour Art 85099B et Art 23203 dans la carte thermique ci-dessous.

Valeur de la durée de vie du client

La valeur de la durée de vie du client est un indicateur du montant que le client est censé dépenser au cours de toute la relation client. Cela peut aider à segmenter les clients dans différentes catégories et à concevoir des stratégies de marketing.

A propos des données et des visualisations:
Des données de vente au détail "online retail dataset" ont été utilisé pour les visualisations avec Python Matplotlib et Plotly.