Video: L'errore più grande di un imprenditore 2025
La scienza dei dati nell'e-commerce ha lo stesso scopo che fa in qualsiasi altra disciplina - ricavare preziose informazioni dai dati grezzi. Nell'e-commerce, stai cercando approfondimenti sui dati che puoi utilizzare per ottimizzare il ritorno sull'investimento (ROI) di marketing di un marchio e per stimolare la crescita in ogni livello della canalizzazione di vendita.
Il modo in cui finisci per farlo dipende da te, ma il lavoro della maggior parte dei data scientist nell'e-commerce implica quanto segue:
- Analisi dati: Semplice inferenza statistica e matematica. L'analisi della segmentazione diventa piuttosto complicata quando si cerca di dare un senso ai dati di e-commerce. Inoltre, si utilizzano molte analisi delle tendenze, analisi dei valori anomali e analisi di regressione.
- Wrangling dati: Wrangling dati implica l'uso di processi e procedure per pulire e convertire i dati da un formato e struttura a un altro in modo che i dati siano precisi e nel formato che gli strumenti di analisi e gli script richiedono per il consumo. Nel lavoro di crescita, i dati di origine vengono generalmente acquisiti e generati dalle applicazioni di analisi. La maggior parte delle volte è possibile ricavare informazioni dettagliate all'interno dell'applicazione, ma a volte è necessario esportare i dati in modo da poter creare mashup di dati, eseguire analisi personalizzate e creare visualizzazioni personalizzate che non sono disponibili in out-of-the-the- soluzioni box. Queste situazioni potrebbero richiedere l'utilizzo di un bel po 'di wrangling dei dati per ottenere ciò che ti serve dai set di dati di origine.
- Progettazione visualizzazione dati: La grafica dei dati nell'e-commerce è in genere piuttosto semplice. Aspettatevi di usare molti grafici a linee, grafici a barre, grafici a dispersione e visualizzazioni di dati basati su mappe. Le visualizzazioni dei dati dovrebbero essere semplici e precise, ma le analisi necessarie per ottenere informazioni significative possono richiedere del tempo.
- Comunicazione: Dopo aver dato un senso ai dati, devi comunicarne il significato in modi chiari, diretti e concisi che i responsabili delle decisioni possono facilmente comprendere. Gli scienziati dei dati di e-commerce devono essere eccellenti nel comunicare le informazioni dei dati tramite visualizzazioni di dati, una narrativa scritta e una conversazione.
- Lavoro di sviluppo personalizzato: In alcuni casi, potrebbe essere necessario progettare script personalizzati per l'analisi e la visualizzazione automatizzata dei dati personalizzati. In altri casi, potrebbe essere necessario andare fino al punto di progettare un sistema di personalizzazione e raccomandazione, ma poiché è possibile trovare una tonnellata di applicazioni predefinite disponibili per questi scopi, la tipica descrizione della posizione di scienziato dei dati di e-commerce non include questo requisito.
