Sense of Data voor e-commerce groei maken - dummies

Gegevenswetenschap in e-commerce heeft hetzelfde doel als in andere disciplines - om waardevolle inzichten te ontlenen aan onbewerkte gegevens. In e-commerce bent u op zoek naar gegevensinzichten die u kunt gebruiken om het marketingrendement op investering (ROI) van een merk te optimaliseren en de groei in elke laag van de verkooptrechter te stimuleren.

Hoe u uiteindelijk dat doet, is aan u, maar het werk van de meeste gegevenswetenschappers in e-commerce omvat het volgende:

• Gegevensanalyse: Eenvoudige statistische en mathematische inferentie. Segmentatie-analyse wordt nogal gecompliceerd bij het begrijpen van e-commerce gegevens. Je gebruikt ook veel trendanalyse, uitbijteranalyse en regressieanalyse.
• Gegevensstrijd: Gegevensgekriebel omvat het gebruik van processen en procedures voor het opschonen en converteren van gegevens van het ene formaat en de structuur naar een andere, zodat de gegevens nauwkeurig zijn en in de indeling die analysetools en scripts nodig hebben voor consumptie. In het groeiproces worden brongegevens meestal vastgelegd en gegenereerd door analysetoepassingen. Meestal kunt u inzicht in de toepassing verkrijgen, maar soms moet u de gegevens exporteren zodat u gegevensmashups kunt maken, aangepaste analyses kunt uitvoeren en aangepaste visualisaties kunt maken die niet beschikbaar zijn in uw out-of- doos oplossingen. In deze situaties zou je kunnen eisen dat je een behoorlijk beetje gegevensruzie gebruikt om te krijgen wat je nodig hebt uit de brongegevenssets.
• Ontwerp van gegevensvisualisatie: Gegevensgrafieken in e-commerce zijn meestal vrij eenvoudig. Verwacht veel lijndiagrammen, staafdiagrammen, spreidingsdiagrammen en op kaarten gebaseerde gegevensvisualisaties te gebruiken. Datavisualisaties moeten eenvoudig en to-the-point zijn, maar de analyses die nodig zijn om zinvolle inzichten te verkrijgen, kunnen enige tijd duren.
• Communicatie: Nadat u de gegevens hebt begrepen, moet u de betekenis ervan communiceren op duidelijke, directe en beknopte manieren die beleidsmakers gemakkelijk kunnen begrijpen. E-commercegegevenswetenschappers moeten uitstekend zijn in het communiceren van gegevensinzichten via gegevensvisualisaties, een geschreven verhaal en een gesprek.
• Aangepast ontwikkelingswerk: In sommige gevallen moet u aangepaste scripts ontwerpen voor geautomatiseerde aangepaste gegevensanalyse en visualisatie. In andere gevallen moet u misschien zelfs zover gaan dat u een personalisatie- en aanbevelingssysteem opzet, maar omdat u een massa vooraf gebouwde toepassingen kunt vinden die voor deze doeleinden beschikbaar zijn, bevat de typische positiebeschrijving van een e-commerce gegevenswetenschapper deze vereiste niet.