Vidéo: Tuto e-commerce - Utiliser une plateforme de management social - Market Academy par Guillaume S. 2024
La science des données dans le commerce électronique a le même objectif que n'importe quelle autre discipline - tirer des enseignements précieux des données brutes. Dans le commerce électronique, vous recherchez des informations sur les données que vous pouvez utiliser pour optimiser le retour sur investissement marketing (ROI) d'une marque et pour stimuler la croissance dans toutes les couches de l'entonnoir des ventes.
C'est à vous de décider comment vous finissez, mais le travail de la plupart des spécialistes des données dans le commerce électronique implique ce qui suit:
- Analyse des données: Simple inférence statistique et mathématique. L'analyse de segmentation devient plutôt compliquée lorsque l'on tente de donner un sens aux données de commerce électronique. Vous utilisez également beaucoup d'analyse des tendances, d'analyse des valeurs aberrantes et d'analyse de régression.
- Data wrangling: Data wrangling implique l'utilisation de processus et de procédures pour nettoyer et convertir les données d'un format et d'une structure afin qu'elles soient précises et dans le format requis pour la consommation. Dans le travail de croissance, les données sources sont généralement capturées et générées par des applications analytiques. La plupart du temps, vous pouvez obtenir des informations au sein de l'application, mais parfois vous devez exporter les données pour pouvoir créer des mashups de données, effectuer des analyses personnalisées et créer des visualisations personnalisées qui ne sont pas disponibles dans votre application. solutions de boîte. Ces situations pourraient exiger que vous utilisiez un peu de querelles de données pour obtenir ce dont vous avez besoin des jeux de données sources.
- Conception de la visualisation des données: Les graphiques de données dans le commerce électronique sont généralement assez simples. Attendez-vous à utiliser un grand nombre de graphiques linéaires, à barres, de nuages de points et de visualisations de données basées sur des cartes. Les visualisations de données doivent être simples et pertinentes, mais les analyses requises pour obtenir des informations significatives peuvent prendre un certain temps.
- Communication: Après avoir donné un sens aux données, vous devez communiquer leur signification de manière claire, directe et concise, que les décideurs peuvent facilement comprendre. Les spécialistes des données de commerce électronique doivent exceller dans la communication des informations sur les données par le biais de visualisations de données, d'un récit écrit et d'une conversation.
- Travail de développement personnalisé: Dans certains cas, vous devrez peut-être concevoir des scripts personnalisés pour l'analyse et la visualisation automatisées de données personnalisées. Dans d'autres cas, vous devrez peut-être concevoir un système de personnalisation et de recommandation, mais comme vous pouvez trouver une tonne d'applications prédéfinies disponibles à ces fins, la description de poste habituelle de data scientist ne comprend pas cette exigence.
