Este documento describe nueve casos de uso y dos casos de éxito de cómo aplicar ciencia de datos al comercio digital. Los casos de uso incluyen recomendaciones de productos, análisis de compras, detección de fraude, optimización de precios, manejo de inventario, ubicación de puntos de recogida, análisis de sentimientos, merchandising y predicción del ciclo de vida. Los casos de éxito son Amazon y Netflix, que usan datos para mejorar las recomendaciones y brindar experiencias personalizadas a millones de clientes

1. Por qué aplicar Data
Science para
potenciar Digital
Commerce
Manuel Allegue
Founder & CEO | Zentricx

2. Digital Commerce + Data Science
CASOS DE USO

3. 1. MOTORES DE RECOMENDACIÓN
El análisis de datos
comportamentales online y
offline sumados a información de
perfil permiten predecir patrones
de consumo y entregar
sugerencias de oferta alineadas
con las expectativas de los
consumidores.

4. 2. ANÁLISIS DEL DETALLE DE COMPRAS
No limitado a los carritos de
tiendas online, aplica para
cualquier lista de productos
abonados, permitiendo inferir
frecuencias de compra más o
menos recurrentes según el
carácter de los bienes adquiridos
y el hábito del consumidor.

5. 3. FRAUDE SOBRE SEGUROS Y GARANTÍAS
Mediante el análisis de
estadísticas de devolución,
desperfectos frecuentes y plazos
de vida útil de los productos, se
detectan patrones que identifican
posibles abusos de las políticas de
garantía o seguros extendidos por
parte de los consumidores.

6. 4. OPTIMIZACIÓN DE PRECIOS
Al identificar patrones y
tendencias en los datos, el
aprendizaje automático permite
tener en cuenta las condiciones
cambiantes del mercado y
establecer precios que sean
rentables y a la vez, satisfagan las
necesidades de los clientes.

7. 5. MANEJO DE STOCK
Analizar los patrones de las
correlaciones entre compras
mediante la ciencia de datos
impulsa y acelera el desarrollo de
estrategias focalizadas en la
optimización de inventarios,
entrega eficiente y aumento del
volumen de ventas.

8. 6. LOCACIÓN DE PICK-UP POINTS
La ubicación es esencial para el
éxito de las empresas de
comercio electrónico.
Los algoritmos permiten
determinar óptimamente la
ubicación ideal teniendo en
cuenta datos de demografía,
competencia y accesibilidad.

9. 7. ANÁLISIS DE SENTIMIENTO
La ciencia de datos permite
analizar los comentarios y
reacciones de actuales y
potenciales clientes en redes
sociales para identificar palabras
clave que indiquen actitudes
positivas o negativas para así
desarrollar nuevos productos y/o
servicios con mayor probabilidad
de éxito.

10. 8. MERCHANDISING
Los algoritmos de merchandising
permiten identificar productos
que tienen alto potencial de
ventas, optimizar la ubicación de
los productos en las tiendas para
aumentar visibilidad y
probabilidad de compra y,
desarrollar campañas de
marketing personalizadas que se
dirijan a los clientes adecuados.

11. 9. PREDICCIÓN DEL CICLO DE VIDA
La ciencia de datos optimiza el
cálculo del valor de vida de forma
proactiva, permitiendo así a las
empresas a centrar su inversión de
marketing en clientes que prometen
un mayor rendimiento.
Esto puede conducir a un modelo de
negocio más sostenible y rentable.

12. Digital Commerce + Data Science
CASOS DE ÉXITO

13. AMAZON
Sistema de recomendación
Procesa data de 152MM de ventas anuales.
Se considera que hoy el 35% de las ventas
están impulsadas por el sistema de
recomendación.

14. NETFLIX
Experiencia de usuario personalizada a través del
análisis de los datos
Analiza datos de usuarios y crea modelos predictivos
sobre 100 mil millones de eventos/dia
Brinda una experiencia personalizada y relevante,a
través del lanzamiento de programas y campañas
publicitarias a 208 millones de suscriptores que
generan 3 mil millones de horas vistas/mes

15. Por qué aplicar Data
Science para potenciar
Digital Commerce
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