データサイエンス市場は非常に競争が激しく、成長を続ける自動化に支えられています。すべての標準タスクのソリューションは、既製のソフトウェアソリューションとサービスに徐々にパッケージ化されています。そして、究極のビジネス価値は、シームレスでシームレスなプラットフォームを持つことから生まれます。
つまり、シャベルを持ったトラクターと競争するのではなく、ネットを使ったほうがいいのです。
分析ツールを使用する段階
以下では、各段階について、文字通りいくつかの例を検討します。しかし、これらの例は、現在市場に出回っているオファーの本質を理解するのに十分です。
ステージ1。製品のニッチを選択する
1）Yandex.Wordstat
キーワードによるYandex検索エンジンのクエリの統計。地域と季節性への依存。
2）グーグルトレンドグーグル
検索クエリ統計。リクエストの地理と季節性。
3）similarweb.com、pr-cy.ru
ダイナミクスにおける潜在的な競合他社のWebサイトトラフィック。トラフィックソース（検索エンジン、ソーシャルネットワーク、紹介リンクなど）による配布。サイトにつながる検索エンジンで人気のあるクエリ。紹介に使用される検索エンジンのキーワード。
4）mpstats.io
ワイルドベリーおよびオゾン市場の監視：販売量、価格、在庫残高。インジケーターは時間の経過とともに利用できます。
2. ,
1）Mindbox
プラットフォーム：機械学習による個人的な推奨事項（ベストオファー、アナログ、関連製品）、オファーのセグメント化された配布、推奨事項の手動カスタマイズの可能性、および広告キャンペーン。
2）Yandex推奨ウィジェット
サイトから最も関連性の高い記事を表示します。これにより、表示の深さとサイトでの訪問者の滞在時間が増加します。コンバージョンと検索エンジン最適化を増やすための便利なツール。
3）1C-
自分のサイトでの行動またはサードパーティサイトでのユーザーの行動の分析に基づく、来店者向けのBitrixBigData 製品の推奨事項。
4）Yandex.Metrica、Google Analytics
Web分析、さまざまな顧客獲得チャネルでのコンバージョン分析を含みます。
5）retailrocket.ru
リアルタイムでのサイトとメーリングの パーソナライズ。
ステージ3。製品範囲と倉庫在庫の最適化
1）Navicon S＆OP
ビジネスプロセス管理システム。機械学習アルゴリズムを使用した需要予測に基づく販売計画。
2）
予測分析を使用したビジネススキャナーの 売上予測。在庫管理を最適化できます。
3）Visiology
分析プラットフォーム。販売予測。
機械学習はどこに隠されていますか？
市場に出回っているすべての機械学習サービスは、次の2種類のビジネス上の問題を解決します。
- 顧客レベルでの売上予測
このサイトまたは他のサードパーティサイトでの顧客の購入履歴、リクエストのコンテキスト、サイトまたはチャネルのボタンの色に応じて、特定の製品が販売される確率はどのくらいですか。そこから顧客が来ました。内部では、バイナリ分類、協調フィルタリング、または購入済みの商品との類似性の計算（コンテンツベースの推奨）の問題を解決します。 - 製品および店舗レベルでの売上
予測時系列の予測。
したがって、2つの結果（購入ではなく購入）を持つイベントまたは時系列のいずれかが予測されます。次に、バイナリイベントの予測は、バイナリ分類の標準的な問題、または協調フィルタリングの問題のいずれかになります。
予測モデルのトレーニングは、ほとんどの場合、サービスを提供するプラットフォームのデータで行われます。モデルがトレーニングされた後、サービスはオンラインストアに埋め込まれ、プラットフォームのデータと販売データの両方、およびオンラインストアでのユーザーの行動に基づいて予測を計算します。その後、新しいデータに関するモデルの追加のトレーニングまたは更新が可能です。