數據分析現在是電子商務成功的關鍵。通過廣告平臺定位合適的受眾對于提高在線銷售是非常必要的，因為客戶只希望查看他們需要的相關產品或項目。人工智能 （AI） 在機器學習 （ML） 的幫助下，幫助根據客戶偏好和過去的瀏覽數據確定目標受眾，從而幫助潛在買家并得分入站銷售。

同樣，在平臺上向客戶推薦合適的產品也有助于帶來更多的銷售。亞馬遜和阿里巴巴等電子商務服務公司利用數據分析來推動預測性建議，有助于推薦用戶喜歡的各種產品。

對于Facebook和谷歌等平臺上的廣告產品，作為電子商務公司投放廣告的媒介，人們嚴重依賴數據分析向潛在買家展示相關廣告。例如，當用戶在 Google 上搜索特定產品時，它會顯示來自不同公司的相同產品的相關廣告。

人工智能在確定特定產品的潛在買家時的準確性大大有助于向他們建議他們立即需要的產品，從而立即實現預期的銷售。如果沒有這一點，買家絆倒他們肯定想要和購買的產品的機會相對較低，除非他們積極尋找產品。

電子商務中的數據分析

數據分析利用各種數據源（如銷售歷史數據、經濟變化、客戶行為和搜索）來支持預測性預測。這通過向潛在買家推廣相關產品，使電子商務公司獲得權力。機器學習 （ML） 和人工智能 （AI）使購物者在決定尋找產品或是否特別需要某些產品之前，就有可能根據自己喜歡的內容提供預測。

ML 和 AI 通過分析客戶的行為趨勢并在過去的購買之間建立關系來完成此目標。客戶情緒分析在確定未來的銷售前景和目標受眾方面發揮著重要作用，實現了直接營銷策略和促銷活動。

數據分析在調查趨勢和發現客戶行為和品牌情緒模式方面發揮著重要作用。

分析師可以使用數據分析來分析購買模式，并制定策略，以增加銷售額并有效庫存。企業可以進一步利用數據分析來預測銷售和需求，這有助于企業做出更好的決策來宣傳或囤積特定產品。

數據分析如何促進電子商務的銷售？

數據分析在很多方面促進了電子商務領域的銷售。其中一些是：

推薦系統：

數據分析為完全基于用戶過去數據的推薦系統提供動力，同時大量使用 ML 和 AI 來幫助電子商務服務提供更相關和更準確的建議。這工作就像一個魅力，似乎幾乎推薦的產品，用戶總是希望購買或至少表現出興趣。這轉化為通過在合適的買家面前生產正確的產品來增加銷售額。

推薦系統根據客戶進行個性化，并在用戶信息的幫助下進行建模，例如用戶正在購買的產品和用戶正在點擊的頁面。亞馬遜的推薦系統和亞馬遜個性化幫助改善了銷售：兩者都是亞馬遜軍械庫不可分割的一部分，目前亞馬遜控制著美國電子商務總收入的40%。值得注意的是，根據巴里利安斯，產品推薦占電子商務網站收入的31%。

客戶反饋分析：

數據分析允許電子商務公司通過收集每個產品或服務的相關反饋，然后根據集體分析采取行動來彌補其缺點。情緒分析和品牌形象分析等方法幫助公司了解客戶或目標受眾的要求，顯著提高銷售額。

電子商務巨頭和初創公司使用 NLP 或自然語言處理、文本分析、文本分析和計算語言學來為此類分析提供動力。

庫存管理：

數據分析使老牌電子商務公司和初創公司能夠更有效地管理其庫存。這也間接地幫助他們不要將資本浪費在銷售不好、不需要重新進貨的不受歡迎的產品上。由于電子商務公司每天與數以噸計的客戶和數千種產品合作，先進的數據分析對于對未來需求進行準確的庫存管理和預測預測是非常必要的。房板公司使用預測分析獲得約2900%的投資回報。

客戶體驗和客戶服務：

數據分析通過自動化許多功能，并通過反饋和分析使常規事務變得無憂無慮，幫助緩解和改善客戶體驗。這些實現范圍從自動化體驗到更輕松的導航。

根據報告，大約 80% 的客戶認為客戶體驗也很重要，并幫助他們返回到特定網站。此外，通過社交媒體確定偏好還可以改善客戶服務，許多千禧一代和 Z 一代通過 Instagram 等社交媒體平臺發現了產品，因此提出了建議。

ML 在客戶服務中特別有用，因為它能夠帶來更好的 IVR 和聊天機器人服務，從而幫助隨著時間的推移更有效地解決客戶問題。情緒分析等工具非常善于了解客戶體驗并幫助公司保留這些經驗。

數據分析是否有助于電子商務公司更好地做廣告？

是的，數據分析也有助于廣告分析。此外，廣告平臺在人工智能和 ML 上運行，使用數據分析執行各種功能，如通過行為和其他因素（如人口統計學）定位受眾。值得注意的是，數據分析允許電子商務公司開展相關的廣告活動。

機器學習如何用于在線銷售？

從虛擬助理到個性化推薦引擎，機器學習以各種方式促進在線銷售。例如，ML 通過定制建議幫助將更多的瀏覽器或潛在客戶轉換為直接買家，增加了轉換的機會。此外，它還有助于根據歷史數據收集新客戶。

結論

數據分析為電子商務巨頭提供了接觸客戶并為他們提供個性化體驗的權力。這無疑為客戶提供增強的購物體驗，并增加了許多電子商務公司的在線銷售。數據分析已經證明，在收集客戶和增加利潤方面非常有用。

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