由于互联网，一件好事是电子商务网站的出现。现在您可以坐在家里订购任何您想要的东西，这些东西都会送到您家门口！想要新手机？在线订购！想要新鞋？只需输入您的尺码即可送货！您甚至可以在晚餐时订购蔬菜并在开始烹饪之前获取它们！这些是现代电子商务的乐趣。但是电子商务网站已经变得如此流行，以至于数百万人访问这些网站并订购他们的产品。由所有这些人创建的庞大数据不能再由他们的员工分析了。他们需要借助数据科学。
让我们以亚马逊上的评论数量为例——亚马逊到底应该如何分析其所有产品的数百万条评论，除非他们使用复杂的数据分析算法？那么自动推荐呢？亚马逊会根据您的个人口味告诉您您可能想购买的所有商品。这也是数据科学！因此，让我们详细讨论这些推荐系统，并看看数据科学在电子商务中的各种其他应用。
推荐系统
您是否注意到亚马逊或 Flipkart 或任何其他电子商务网站为您提供了有关您想购买或感兴趣的东西的各种选择？那么这些网站如何知道您想要什么？他们是魔术师吗？不，他们只使用数据科学的魔力！电子商务网站使用一种称为推荐系统的技术来跟踪您购买的产品种类、点击的页面、您感兴趣的产品等，然后使用数据科学分析这些数据，根据此配置文件为您提供推荐.所以每个使用这些电子商务网站的人都会根据他们的浏览模式、购买历史等收到个性化的推荐。 有不同类型的推荐系统，例如基于内容的推荐，根据您感兴趣的内容提供推荐，协作通过将您与可能对类似项目等感兴趣的用户进行比较来为您提供推荐的推荐。
客户反馈分析
快乐的客户是电子商务公司的付费客户。因此，除非他们想破产，否则他们不能忽视客户的反馈。大多数公司之所以失败，是因为他们没有对客户的反馈给予足够的重视，没有及时改进他们的缺陷。然而，说起来容易做起来难，尤其是对于销售数千种产品并拥有数百万客户的大型电子商务公司而言。但在这里，数据科学也可以派上用场。情绪分析等技术非常适合了解客户对公司的感受以及是否有任何可以解决的投诉。公司可以使用自然语言处理、计算语言学、文本分析等来了解客户的总体情绪，并确定情绪是好、坏还是中性。然后，如果有不好的情绪，他们可以尝试了解问题所在并努力解决它。
价格优化
价格是电子商务中极其重要的因素。毕竟，您会在亚马逊上购买您认为太贵的耳机吗？或者您可能觉得 Flipkart 在这些耳机上提供更好的交易，然后您从那里购买。因此，电子商务网站需要确保它们的价格足够有吸引力且足够便宜，以便客户购买他们的产品，但同时也足够昂贵，以便他们仍然可以获利。这是一条非常紧的绳索，数据科学通过价格优化帮助电子商务网站。价格优化算法考虑了各种参数，例如客户的购买模式、竞争对手的定价、价格的灵活性、客户的位置等。通过这种方式，电子商务网站可以找出其产品的最优价格，以便他们足够负担得起，人们会购买它们，并且它们还提供利润。
客户终身价值预测
所有客户对电子商务公司都有终生价值，这意味着他们在整个协会中为公司提供了多少利润。因此，公司可以使用数据科学来计算客户终身价值并了解客户对其业务的价值。这是通过分析客户在电子商务网站上的购买、在线兴趣、产品偏好和其他行为来完成的。然后公司就可以了解哪些客户是零以下的消费者，哪些客户的成本高于公司的价值，哪些客户是最佳客户群。一旦这些事情变得清晰起来，公司就可以专注于减少低于零的消费者，并瞄准可盈利的客户，以获得最大的影响力和盈利能力。
欺诈识别
当某些东西完全在线时，欺诈的可能性也很高。在电子商务网站的情况下就是如此，当一些用户试图进行信用卡欺诈或可能不断购买产品后才退货。然而，数据科学可以帮助这些公司发现欺诈和可疑的客户行为，以最大程度地减少损失。数据分析可以捕捉由于信用卡欺诈而在信用卡历史和金融购买中发生的异常情况，并冻结用户帐户。聚类算法还可以用于发现可疑行为的聚类模式，例如多次退货、批量购买同一产品等。通过这种方式，可以使用数据科学来管理欺诈行为。随着电子商务网站客户数量的增加，越来越多。
库存管理
每家销售某些产品的公司都需要对他们拥有的所有商品、最受欢迎的商品等进行库存，以便他们能够满足客户的需求。在电子商务网站的情况下也是如此。如果某个商品在网站上显示为可用但实际上不可用，或者最受欢迎的商品库存不足而有大量商品从未售出，则电子商务公司将永远无法函数！因此库存管理非常重要，尤其是对于亚马逊、Flipkart 等大型电子商务公司而言。这些公司每天向数百万人出售数千件商品，因此他们需要高效的数据分析算法来保持库存最新。这些数据分析算法可以了解需求和供应之间的相关性，然后通过始终确保有需求的商品可用来制定增加销售额的策略。
保修分析
电子商务网站销售的所有产品均附有保修。但是，如果网站提供很长的保修时间会怎样？他们将开始赔钱，因为他们的客户会退回他们购买的商品！而且如果保修时间太短，那么电子商务网站就会有一些非常不满意的客户，商品有问题无法退货！这就是为什么拥有一个理想的保修时间如此重要的原因，该时间足以让真正的客户退回他们的有缺陷的物品，但又不足以进行欺诈。数据科学可以帮助找到物品问题的模式、退回这些物品的客户数量、这些客户中是否有任何可疑或欺诈案例等，以便公司可以设置一个对他们和他们都方便的保修时间他们的客户。
使用数据科学的所有这些应用程序，电子商务公司可以增加销售额，与客户建立个人联系，减少欺诈，并获得疯狂的利润！数据分析可以帮助这些公司根据电子商务市场的当前趋势将供应与需求和现金相匹配。毕竟，这也是亚马逊成为世界上最大、最著名的电子商务公司之一的原因之一。