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一方面,数据科学,顾名思义,完全基于平台生成的数据(在涉及我们电子商务的问题的情况下),如果这些数据不完整或在其上下文中不被理解,它们可以 导致错误的结论,进而导致错误的决定。 另一方面,实施数据科学需要高技能的专业人员,他们在该领域拥有深厚的技术知识和足够的经验。 最后,我们不能忘记,cookie 的终结是不可避免的,这将限制该学科将拥有的数据。 将数据科学应用于电子商务的技巧 进行客户细分 掌握所有客户的一般数据并不像每个群体的具体数据那么有用,因为每个细分群体的利益并不相同,因此,他们的兴趣也不相同。 您执行的策略。 也许对于南美洲的观众,您将通过执行 x 操作来提高投资回报率,而对于西班牙的观众。

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客户进行细分,您才能知道这一点。 优化电子商务的 日本 WhatsApp 号码数据 搜索选项电子商务的搜索栏是可以通过数据分析提取有关客户行为的更多信息的元素之一。 因此,它的完美运行非常重要。 在公司中培养数据思维 为了让数据分析发挥作用,所有公司团队都必须意识到其价值,并习惯于将其整合到他们的工作动态中。 利用预测分析 通过数据分析,您还可以进行预测练习并学习模式,这将使您了解未来趋势并做出更好的决策。 换句话说,数据科学不仅可以帮助你了解当前一切的进展情况,还可以帮助你了解如果你继续保持同样的动态,你的未来会是什么样子。 分析关键指标 正如我们已经提到的,投资回报率是一个非常重要的指标,但要提高它,必须考虑许多其他指标,例如购物车放弃率、总销售额或转化率等。 数据分析将使您了解它们并知道什么在提高或恶化您的投资回报率。

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提高电商回报最有用的数据分

析技术热力图:该技术包括监控公众访 BWB 目录 问电商时的行为,例如点击、鼠标移动和滚动页面,并用热度来表达 地图,即对用户关注较多的区域进行着色。 通过这种方式,您可以知道哪些是您最感兴趣的领域并优化您的体验。 A/B 测试:A/B 测试包括制作同一电子商务的两个版本并分析每个版本的结果,以找出哪个版本效果更好以及原因。 漏斗分析:在这种情况下,对用户的整个转化过程进行监控,以确定他们在哪个或哪些阶段遇到最大困难或放弃。 这可以让您知道哪个阶段失败了,并且阻碍了投资回报率的提高以改进它。 用于电子商务的数据科学工具 为了便于您进行数据分析,我们将推荐一些具有此功能的最有趣的工具: Google 增强型电子商务 – 与 Google Analytics 不同,它记录整个用户旅程的数据。

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