Pasar ilmu data sangat kompetitif, didorong oleh otomatisasi yang terus berkembang. Solusi untuk semua tugas standar secara bertahap dikemas ke dalam solusi dan layanan perangkat lunak siap pakai. Dan nilai bisnis tertinggi berasal dari memiliki platform yang mulus dan mulus.
Dengan kata lain, daripada bersaing dengan traktor dengan sekop di tangan, lebih baik menggunakan jaring untuk traktor.
Tahapan penggunaan alat analitik
Di bawah, untuk setiap tahap, secara harfiah beberapa contoh akan dipertimbangkan. Tetapi contoh-contoh ini cukup untuk memahami esensi dari penawaran yang ada di pasaran sekarang.
Tahap 1. Memilih ceruk produk
1) Yandex.Wordstat
Statistik kueri di mesin pencari Yandex berdasarkan kata kunci. Ketergantungan pada wilayah dan musim.
2) Google Trends
Statistik permintaan pencarian Google . Geografi dan permintaan musiman.
3) similarweb.com, pr-cy.ru
Lalu lintas situs web pesaing potensial dalam dinamika. Distribusi menurut sumber lalu lintas (mesin telusur, jejaring sosial, tautan rujukan, dll.). Kueri populer di mesin telusur yang mengarah ke situs. Kata kunci di mesin pencari, yang digunakan untuk arahan.
4) mpstats.io
Pemantauan pasar Wildberry dan Ozon: volume penjualan, harga, saldo saham. Indikator tersedia dari waktu ke waktu.
2. ,
1)
Platform Mindbox : rekomendasi pribadi melalui pembelajaran mesin (penawaran terbaik, analog, produk terkait), distribusi penawaran tersegmentasi, kemungkinan penyesuaian rekomendasi manual dan kampanye iklan.
2) Widget rekomendasi Yandex
Menampilkan artikel paling relevan dari situs Anda, sehingga meningkatkan kedalaman tampilan dan waktu yang dihabiskan oleh pengunjung di situs. Alat yang berguna untuk meningkatkan konversi dan pengoptimalan mesin telusur.
3) Rekomendasi
produk 1C-Bitrix BigData untuk pengunjung toko berdasarkan perilakunya di situs Anda sendiri atau berdasarkan analisis perilaku pengguna di situs pihak ketiga.
4) Yandex.Metrica, analisis
Web Google Analytics , termasuk analisis konversi di berbagai saluran akuisisi pelanggan.
5) retailrocket.ru
Personalisasi situs dan surat secara real time.
Tahap 3. Optimalisasi rangkaian produk dan stok gudang
1) Navicon S&OP
Sistem Manajemen Proses Bisnis. Perencanaan penjualan berdasarkan perkiraan permintaan menggunakan algoritma pembelajaran mesin.
2)
Perkiraan Penjualan Pemindai Bisnis menggunakan analitik prediktif. Memungkinkan Anda untuk mengoptimalkan manajemen inventaris.
3) Platform
Analitik Visiologi . Perkiraan penjualan.
Di mana pembelajaran mesin disembunyikan?
Semua layanan pembelajaran mesin di pasar memecahkan dua jenis masalah bisnis:
- Memperkirakan penjualan di tingkat pelanggan
Berapa probabilitas produk tertentu dijual, bergantung pada riwayat pembelian pelanggan di situs ini atau situs pihak ketiga lainnya, konteks permintaan, warna tombol di situs atau saluran dari mana pelanggan itu berasal. Di balik terpal, kami memecahkan masalah klasifikasi biner, pemfilteran kolaboratif, atau menghitung kesamaan dengan barang yang sudah dibeli (rekomendasi berbasis konten). - Peramalan penjualan di tingkat produk dan toko
Peramalan deret waktu.
Jadi, peristiwa dengan dua hasil (beli, bukan beli) atau rangkaian waktu diprediksi. Perkiraan peristiwa biner, pada gilirannya, direduksi menjadi masalah standar klasifikasi biner, atau masalah pemfilteran kolaboratif.
Pelatihan model prediktif, kemungkinan besar, berlangsung pada data platform yang menyediakan layanan. Setelah model dilatih, layanan disematkan di toko online dan menghitung prediksi berdasarkan data platform dan data penjualan serta perilaku pengguna di toko online. Selanjutnya, pelatihan tambahan atau pembaruan model pada data baru dimungkinkan.