Quel est le logiciel de science des données recommandé pour le commerce électronique ?
Les entreprises de commerce électronique s'appuient sur la science des données pour améliorer la personnalisation, prévoir la demande, optimiser les prix et réduire le taux de désabonnement. Choisir la bonne plateforme peut faire une grande différence dans la rapidité avec laquelle une équipe peut passer des données aux décisions.
Voici quelques outils de science des données de premier plan souvent utilisés dans le domaine du commerce électronique. Si vous avez mis en œuvre l'un de ces outils dans un contexte de vente au détail ou de DTC, vos idées seraient précieuses.
- Vertex AI : La plateforme ML de Google avec un fort support pour AutoML et le déploiement de modèles en temps réel. Utile pour les équipes travaillant déjà avec BigQuery et d'autres outils GCP.
- Databricks Data Intelligence Platform : Plateforme unifiée pour gérer de grands ensembles de données, exécuter des analyses et déployer des modèles ML. Couramment utilisée par les équipes de commerce électronique construisant des moteurs de recommandation et des modèles de scoring en temps réel.
- Deepnote : Carnets interactifs avec collaboration en temps réel. Utile pour les équipes interfonctionnelles analysant la performance marketing, le comportement des clients ou les abandons de parcours.
- Dataiku : Interface visuelle plus outils orientés code facilitant la création de prototypes de modèles et de tableaux de bord. Utilisé dans le commerce électronique pour la segmentation des clients et l'analyse opérationnelle.
- Saturn Cloud : Environnement Python basé sur le cloud et évolutif. Fonctionne bien pour les équipes exécutant des charges de travail lourdes comme la prévision de la demande ou les modèles de tarification dynamique.
Quelles plateformes ont aidé votre équipe de commerce électronique à découvrir des insights significatifs ou à accélérer l'expérimentation ? Des défis ou des succès inattendus à partager ?
Faites-moi savoir si vous souhaitez une version adaptée aux détaillants omnicanaux ou aux équipes de données axées sur la personnalisation.
