电子商务|数据分析在电商的5个最佳应用( 二 )

4、产品推荐
电商增长迅猛的主要原因之一是它能够为用户提供量身定制的体验。推荐系统是一个自动化的应用程序，当你搜索某一个商品时，可以把预测的所有结果呈现出来。这些预测结果由机器学习模型提供支持，这些模型使用统计算法来分析历史数据并做出准确的预测。推荐系统可帮助公司提高其网站的参与度，因为它会给客户带来更有针对性的流量，推荐越个性化，增加转化的可能性就越高。
Netflix（奈飞）是个性化产品推荐促成大规模增长的一个例子。 Netflix今天拥有超过1亿流媒体的订阅用户，但在2011年的时候还不到1000万，这一巨大的增长可归因于数据分析驱动平台提供何种内容的决策。 Netflix 大约在 2007 年左右开始使用数据分析来决定推荐什么样的内容以及一季剧集应包含多少集。
5、网站搜索分析
电商公司正在利用数据分析来提供个性化体验，使用网站搜索分析来提高转化率。虽然有几个因素会影响转化率，但最关键的因素之一是网站搜索分析。
如果用户在您的电商网站上找不到他们想要的东西，他们就会离开，大多数用户不会返回您的网站购买他们想要的产品，这就是为什么电商公司需要使用数据分析来改进搜索分析，以帮助他们识别最常搜索的产品。
像亚马逊这样的公司使用不同的数据分析解决方案来确定流行的搜索词组合，然后在网站上推荐类似的产品。他们还可以使用付费广告在搜索引擎结果页面上显示产品推荐。
电商数据模型
除了以上五种分析方法，电商分析还有其他很不错的数据模型，例如购物篮分析、RFM分析等等，在Smattbi智分析上就有非常多的电商分析模型，有兴趣小伙伴可以去找找。

结论
未来几年，数据分析将在电商中发挥关键作用，很多大的电商企业已经开始利用数据分析的力量来改善客户体验并增加销售利润。在 2022年及以后，越来越多的企业将探索数据分析领域的机会，将盈利提升到一个新的层次。