Dgita
CASE STUDY: Amazon

Data-analyse en Machine Learning: Hoe Amazon Klantinzicht Versterkte

Digital Visionary Partners heeft Amazon ondersteund bij het oriënteren hoe bedrijven en klanten met grote hoeveelheden data verschillende voordelen kunnen behalen voor hun bedrijfsvoortgang

Amazon

De Situatie

Bedrijven beschikken vaak over grote datasets, zoals klantenreviews, maar benutten deze niet optimaal. Amazon wilde inzicht krijgen in hoe deze data waarde kan toevoegen aan hun bedrijfsvoering en verkoopcijfers

De Uitdaging

Amazon wilde gebruikmaken van Data Analytics, met name Machine Learning, om klantgegevens te analyseren en te visualiseren. Ze zochten een partner die hen kon ondersteunen bij het ontwikkelen van analytische modellen en het ontdekken van waardevolle inzichten uit hun datasets.

  • Diverse Datatypes en Brondata: Omgaan met verschillende soorten data zoals tekst, cijfers en multimedia uit diverse bronnen.
  • Complexe Data Integratie: Integreren van data uit verschillende systemen en databases om een compleet beeld te vormen.
  • Geavanceerde Analysemodellen: Ontwikkelen van complexe Machine Learning modellen die nauwkeurige voorspellingen kunnen doen en waardevolle inzichten bieden.
  • Data Privacy en Beveiliging: Waarborgen van de privacy en beveiliging van klantendata tijdens de gehele analyse- en verwerkingsprocessen.
  • Inzichtelijke Data Visualisatie: Creëren van heldere en bruikbare visualisaties die eenvoudig te interpreteren zijn voor verschillende stakeholders binnen Amazon.

Aanpak

Digital Visionary Partners heeft uitgebreid onderzoek gedaan naar de toepassing van Machine Learning.
Hierbij werd specifiek gekeken naar de impact van zowel positieve als negatieve klantbeoordelingen en ratings op de verkoop van producten.
Dit onderzoek omvatte:

  • Onderzoeken hoe Machine Learning het beste kan worden toegepast op datasets.
  • Toepassen van technieken binnen Big Data Analytics en het ontwikkelen van analytische modellen.
  • Beschikbaar stellen en processen van data.
  • Ontdekken van correlaties en verbanden in datasets.
  • Visualiseren van data.


De Toegevoegde Waarde voor het Bedrijf

Het Resultaat

Uit het onderzoek bleek dat negatieve reviews de grootste invloed hebben op de verkoopcijfers, zelfs wanneer er meer positieve reviews zijn. Door gebruik te maken van Machine Learning technieken zoals key phrase extraction en topic detection, kunnen bedrijven zoals Amazon beter inspelen op klantverwachtingen en bedrijfsprocessen verbeteren.

De Strategie

Onze strategie omvatte het gebruik van statistical analysis om verbanden tussen reviews en verkoopcijfers te ontdekken. Hierdoor konden we waardevolle inzichten bieden over de invloed van klantenreviews op de bedrijfsvoortgang.

Value

Het onderzoek leverde Amazon een gedetailleerd rapport op met inzichten over de invloed van klantenreviews op verkoopcijfers. Dit hielp hen om strategische beslissingen te nemen en klantverwachtingen beter te beheren, wat uiteindelijk leidde tot een verbetering van de bedrijfsprocessen en een toename van de klanttevredenheid.