世界被来自四面八方的数据紧紧包围。每次购物点击鼠标，你的信息足迹（数据）都被收集并保存起来。商家会利用这些数据吸引你在未来购买更多商品。如果你想买一台新手机，手机类网站、APP 知道你查看过哪些商品，谷歌知道你搜索过哪些商品，GSMArena（热门的智能手机评论网站）知道你阅读了哪些评论。 你也碰巧把这些评论分享到了 Twitter，Facebook，Instagram，Pinterest。而这些分享记录可以帮电商企业了解消费者想要什么，何时有需求。这个过程中包括对数据进行收集、储存、排序归类、分析，以得出有价值的结论。这些工作是数据科学必不可少的部分，由被称作“数据科学家”的专业人士完成。
“过去不会重复自身，未来却会与它呼应。”- 马克·吐温
未来的事件都在特定环境与条件下发生，但也不乏模式可循。“大数据革命”为数据存储、云计算、以及能帮企业进行模式识别的数据科学，提供了技术上的创新。如今，数据科学可以预测任何事情，无论是流感爆发还是犯罪死亡率。
设想一个电子产品零售商的处境。因为产品优质、物流及时，这家店一向生意兴隆。然而消费趋势在改变，竞争也愈发激烈，市场上出现了对生态化产品的需求。他们的顾客因此慢慢流向竞争对手。用传统方法调查市场，这个缓慢流失可能被忽略。但这些微小的变化可以被数据科学家察觉。他们编写算法，不断监测过往销售表现，并与来自媒体和社交网站的外部数据相对照，探讨这些趋势，试图发现它们与购买倾向的关联。数据科学家提供新的方法，让零售商领悟如何维持住核心消费群，而不是仅仅试图获取新的客户。
根据 EMC 的统计报告，到 2020 年底全球数据总量预计会超过 44 ZB，几乎相当于每人 5200 GB。数据的生产量每年都在翻番。“数据就是黄金！”与此同时电商行业的竞争也变得更加迅猛更加激烈。用户行为一转眼就会发生变化，为满足顾客需求，每个企业都想更胜一筹。常识、直觉和第六感对此有所帮助，但不足以做为预测的依据。数据科学算法却能帮助企业有效理解产品、服务、过程、顾客。
数据科学不是互联网公司专属
著名化妆品公司欧莱雅，聘用数据科学家研究各种化妆品对不同肤质和组合的效果。
劳斯莱斯聘用数据科学家为飞机引擎确定维护时间。
Feedzai 运用数据科学算法监测欺诈行为。
Fruition Sciences , 一个为酿酒者服务的在线决策工具，使用数据科学算法决定向葡萄加多少水，以及何时加水能出产质量更好的红酒。
在电子商务领域，数据科学通过捕捉和整合消费者的线上行为、生命事件、购买驱动力、互动方式和其他更多信息，使企业更了解消费者。
电商领域的一些数据趋势：
60% 的人在包括移动、社交、实体店、网站等多个渠道研究品牌，与品牌发生接触。
使用几个不同渠道搜寻某种商品的人，会比不这么做的人多付 1/3 的钱。
美国 43% 的零售销量来自网络。
由 eCommera 进行的一项调查发现，只有 23% 的零售商能理解数据作出决策。
英国 50% 的零售商认为缺少商业智能工具是（他们）开始运用数据科学的原因，同时只有 16% 的零售商对他们现有的数据分析解决方案有信心。
这些趋势体现了电商行业的快速发展，也体现出数据科学有望加强消费者的购买行为，给电商企业贡献更好的营销策略和更高利润。
“未来的趋势是个性化。而你会像消费者了解自身一样了解他们。”
TomEbling , Demandware 总裁兼 CEO
基于消费者行为作出的促销和推荐非常有效。如今的消费者非常依赖推荐系统，不论是产品购买、新品消息、外出就餐或服务选择。多数电商网站，像 Amazon 、eBay 、Target 都拥有数据科学团队，在推荐系统背后，思考类型、权重、特性和许多其他因素。数据科学建立的推荐系统有两个主要的目的：
配套销售。你在选购 iPhone6 那你也许会对 iPhone 保护壳感兴趣。
增值销售。例如，你在找某种 LED 电视。它有一个更优质的换代产品，刚刚上市，且只贵几块钱。
数据科学算法学习产品相关的多种属性、关联，学习消费者的喜好以便预测他们的需求。这些算法为消费者更换展示页面，或app或网站上产品排列顺序，使得消费体验个性化。
PuneetGupta，Brillio（一家立足于美国的科技咨询和软件开发商）的首席科技官说：“有了预测分析和机器学习应用，电商企业现在可以对消费者的行为模式有清晰的了解，贯穿全站各种商品的购买历史和销售表现。”
这一类应用，最好的例子是亚马逊使用预测建模的推荐系统。亚马逊的推荐系统发掘，并用数据表示从历史数据中发现的关系，以此来进行分类和预测未来事件。
2) 获取关于消费者留存、增值销售和组合销售的洞察
消费习惯不断变化，忠诚度不断消减，预期居高不下。获取消费者洞察对于电商企业的存活已经至关重要。
每个电商网站、APP 都要销售商品，但他们需要的答案应该针对于：
谁在购买他们的商品？
这些人住在哪里？
他们对什么样的商品感兴趣？
如何更好地服务他们？
什么促使他们购买？
上面这些问题都能由专注于消费者洞察的数据分析师提供答案。而数据科学利用更先进的分析方式，例如分类器、区隔、非监督聚类、预测模型、主题建模和关键词提取的自然语言处理，创造更多价值。
BlueYonder 一家德国软件企业，使用数据科学工具与技术协助 Otto（欧洲线上时尚巨头）。当消费者走进实体店，或登录零售店 wifi ，或连接上网站、APP ，自动学习就已经开始。这些消费者会收到基于地点、天气和大量其他因素决定的推送信息。
电商企业不得不面对种种问题，比如：
应该出售什么商品？
什么价格？什么时候实行这种价格？
数据科学算法帮助电商企业决定和优化产品组合。每个电商企业都有一个产品团队研究这个设计过程。而此过程中数据科学算法可帮助企业预测：
产品组合中的漏洞是什么？
应该生产什么产品？
从工厂订的第一批货应该订多少？
什么时候应该停止特定产品的供应？
应该销售什么产品？
数据科学家利用更先进规范的预测分析帮助电商企业。而数据分析师仅仅对企业获取了多少利润，哪种商品没有价值等问题进行回溯分析。
销售商品的电商企业，需要在恰当的时间恰当的位置，拥有数量刚好的商品。对于电商企业乃至所有零售企业，某些产品的需求窗口非常短暂（定制的“圣诞快乐 2014 ”商品没法销售到 2015 年元旦）。如果错过了这个窗口，最终就会在仓库里堆积大量库存。数据科学算法运用详细的分析，开发出预测模型，帮助电商企业优化供应、减低风险、为决策提供信息。
5）个性化营销策略
数据科学在个性化营销项目中扮演重要角色。电商企业总想寻找新的方法，来鼓励现有的消费者购买更多，或吸引更多新消费者。数据科学家通过重定向优化、宣传渠道组合优化、关键词购买优化等等方式对此做出贡献。通过使用种种策略设计算法，数据科学家能帮助电商企业一飞冲天，获取有价值的回报。
原作者： Khushbu Shah
翻译：王鹏宇
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