¿Cuál es el software de ciencia de datos recomendado para el comercio electrónico?

Las empresas de comercio electrónico dependen de la ciencia de datos para mejorar la personalización, pronosticar la demanda, optimizar los precios y reducir la rotación. Elegir la plataforma adecuada puede marcar una gran diferencia en la rapidez con la que un equipo puede pasar de los datos a las decisiones.

Aquí hay algunas herramientas líderes de ciencia de datos que se utilizan a menudo en el espacio del comercio electrónico. Si has implementado alguna de estas en un contexto minorista o DTC, tus conocimientos serían valiosos.

1. Vertex AI: La plataforma de ML de Google con un fuerte soporte para AutoML y despliegue de modelos en tiempo real. Útil para equipos que ya trabajan con BigQuery y otras herramientas de GCP.
2. Databricks Data Intelligence Platform: Plataforma unificada para gestionar grandes conjuntos de datos, ejecutar análisis y desplegar ML. Comúnmente utilizada por equipos de comercio electrónico que construyen motores de recomendación y modelos de puntuación en tiempo real.
3. Deepnote: Cuadernos interactivos con colaboración en tiempo real. Útil para equipos multifuncionales que analizan el rendimiento de marketing, el comportamiento del cliente o las caídas en el embudo.
4. Dataiku: Interfaz visual más herramientas orientadas al código que facilitan la creación de prototipos de modelos y paneles. Utilizado en comercio electrónico para la segmentación de clientes y análisis operativos.
5. Saturn Cloud: Entorno Python basado en la nube y escalable. Funciona bien para equipos que ejecutan cargas de trabajo pesadas como pronósticos de demanda o modelos de precios dinámicos.

¿Qué plataformas han ayudado a tu equipo de comercio electrónico a descubrir conocimientos significativos o acelerar la experimentación? ¿Algún desafío o éxito inesperado que valga la pena compartir?

Déjame saber si te gustaría una versión adaptada para minoristas omnicanal o equipos de datos enfocados en la personalización.