Fazendo sentido de dados para o crescimento do comércio eletrônico - dummies

A ciência dos dados no comércio eletrônico tem o mesmo propósito que faz em qualquer outra disciplina - para obter informações valiosas a partir de dados brutos. No comércio eletrônico, você está procurando informações de dados que você pode usar para otimizar o retorno de investimento de marketing da marca (ROI) e gerar crescimento em todas as camadas do funil de vendas.

Como você acaba fazendo isso depende de você, mas o trabalho da maioria dos cientistas de dados no comércio eletrônico envolve o seguinte:

• Análise de dados: inferência simples estatística e matemática. A análise de segmentação torna-se bastante complicada ao tentar dar sentido aos dados de comércio eletrônico. Você também usa muita análise de tendências, análise de valores aberrantes e análise de regressão.
• Disputas de dados: A disputa de dados envolve o uso de processos e procedimentos para limpar e converter dados de um formato e estrutura para outro, de modo que os dados sejam precisos e no formato que as ferramentas e scripts de análise exigem para o consumo. No trabalho de crescimento, os dados de origem geralmente são capturados e gerados por aplicativos de análise. Na maior parte do tempo, você pode obter informações no aplicativo, mas às vezes você precisa exportar os dados para que você possa criar mashups de dados, realizar análises personalizadas e criar visualizações personalizadas que não estão disponíveis no seu out-of-the- soluções de caixa. Essas situações podem exigir que você use um bom número de discussões de dados para obter o que você precisa dos conjuntos de dados de origem.
• Projeto de visualização de dados: Os gráficos de dados no comércio eletrônico geralmente são bastante simples. Espere usar muitos gráficos de linhas, gráficos de barras, gráficos de dispersão e visualizações de dados baseados em mapas. As visualizações de dados devem ser simples e direto, mas as análises necessárias para obter informações relevantes podem levar algum tempo.
• Comunicação: Depois de ter sentido dos dados, você deve comunicar seu significado de maneira clara, direta e concisa, que os tomadores de decisão podem entender facilmente. Os cientistas de dados de comércio eletrônico precisam ser excelentes na comunicação de insights de dados através de visualizações de dados, uma narrativa escrita e uma conversa.
• Trabalho de desenvolvimento personalizado: Em alguns casos, talvez seja necessário criar scripts personalizados para análise e visualização de dados personalizados automatizados. Em outros casos, você pode ter que ir tão longe quanto para projetar um sistema de personalização e recomendação, mas porque você pode encontrar uma tonelada de aplicativos pré-construídos disponíveis para esses propósitos, a descrição típica da posição do cientista de dados de comércio eletrônico não inclui esse requisito.