Sensibilisierung der Daten für E-Commerce Wachstum - Dummies

Die Datenwissenschaft im E-Commerce dient dem gleichen Zweck wie in jeder anderen Disziplin - um wertvolle Erkenntnisse aus Rohdaten zu gewinnen. Im E-Commerce suchen Sie nach Dateneinblicken, mit denen Sie den ROI (Marketing Return on Investment) einer Marke optimieren und das Wachstum in jeder Ebene des Verkaufstrichters fördern können.

Wie Sie dies tun, bleibt Ihnen überlassen, aber die Arbeit der meisten Datenwissenschaftler im E-Commerce umfasst Folgendes:

• Datenanalyse: Einfache statistische und mathematische Inferenz. Die Segmentierungsanalyse wird ziemlich kompliziert, wenn versucht wird, E-Commerce-Daten zu verstehen. Sie verwenden auch viele Trendanalysen, Ausreißeranalysen und Regressionsanalysen.
• Data rrangling: Data rrangling beinhaltet die Verwendung von Prozessen und Prozeduren zum Bereinigen und Konvertieren von Daten von einem Format in einen anderen, damit die Daten korrekt und in dem Format sind, das Analysewerkzeuge und -skripte benötigen. Bei Wachstumsarbeit werden Quelldaten normalerweise von Analyseanwendungen erfasst und generiert. Die meiste Zeit können Sie Einblick in die Anwendung ziehen, aber manchmal müssen Sie die Daten exportieren, damit Sie Datenmashups erstellen, benutzerdefinierte Analysen durchführen und benutzerdefinierte Visualisierungen erstellen können, die nicht in Ihrer Out-of-the-Liste verfügbar sind. Boxlösungen. In solchen Situationen können Sie verlangen, dass Sie ein gutes Datenbündel verwenden, um die benötigten Daten aus den Quelldatensätzen zu erhalten.
• Datenvisualisierungsdesign: Datengrafiken im E-Commerce sind meist recht einfach. Erwarten Sie, dass Sie viele Liniendiagramme, Balkendiagramme, Streudiagramme und kartenbasierte Datenvisualisierungen verwenden. Datenvisualisierungen sollten einfach und auf den Punkt gebracht werden, aber die Analysen, die erforderlich sind, um aussagekräftige Erkenntnisse abzuleiten, können einige Zeit in Anspruch nehmen.
• Kommunikation: Nachdem Sie die Daten verstanden haben, müssen Sie ihre Bedeutung klar, direkt und prägnant darlegen, damit die Entscheidungsträger sie leicht verstehen können. E-Commerce-Datenwissenschaftler müssen in der Lage sein, Dateneinsichten über Datenvisualisierungen, eine schriftliche Erzählung und Konversation zu vermitteln.
• Benutzerdefinierte Entwicklungsarbeit: In einigen Fällen müssen Sie möglicherweise benutzerdefinierte Skripts für die automatisierte benutzerdefinierte Datenanalyse und -visualisierung erstellen. In anderen Fällen müssen Sie vielleicht so weit gehen, ein Personalisierungs- und Empfehlungssystem zu entwerfen, aber da Sie eine Menge vorgefertigter Anwendungen für diese Zwecke finden, enthält die typische Positionsbeschreibung des E-Commerce-Datenwissenschaftlers diese Anforderung nicht…