数据科学正在被各种规模的公司广泛使用，从本地SMB到大型公司。但是零售商从这项新技术中究竟能得到什么呢？产品推荐系统通常是第一个考虑因素，但是制定更好的产品建议并不是在零售业中使用数据科学的唯一方法。下面是另外四个值得探讨的用例，如果您想最大程度地增加转化次数并产生更多的销售额。

1.数据驱动的价格管理

您可能喜欢“欢乐时光”并讨厌Uber的价格飙升，但两种做法都具有相同的基本思路–根据市场情况提高利润。零售公司是否可以在“下班时间”期间很好地吸引客户，并在有需求时利用高需求？是的，如果他们知道如何将数据组合在一起。

低数据成熟度和分析文化
缺乏对所有渠道，产品组合和客户群的了解。
如果您有数据科学团队，则这两个问题相对容易解决，一旦准备好数据进行分析。

个性化您的折扣/定价策略
数据科学使您可以根据相似的客户过去的行为将它们映射到集群中，并确定最终的价格/折扣组合，以使他们转换。

比较购物正处于高峰期，有87％的顾客在亚马逊上根据品牌/零售商网站查询价格。考虑到亚马逊在价格飙升中的表现如何，在竞争中手动基准化您的价格不再可行。但是，借助数据科学和预测分析，您可以创建一个高级系统，该系统将帮助您根据市场条件和竞争对手的走势自动调整价格。

2.数据驱动的归因建模
对于零售公司而言，转换仍然是一个痛处。根据危机公关公司DEPR的最新E-commerce 2020 KPI报告，欧盟零售行业的平均转化率仅为1.5％，英国排名最高。

然而，尽管基准相对较低，但大多数公司仍将重点放在流量生成与转化优化上。玩数字游戏似乎是个不错的策略（更多的流量=更多的销售额），但实际上，您可以通过更深入地分析数据并确定哪些渠道带来了最高的投资回报率并确保获得最高的转化率，从而获得更少的收益。

数据驱动的归因建模（一种自定义模型，可将转化和销售映射到客户在旅途中的各个接触点/渠道）可以为您提供帮助。该模型显示了哪种营销顺序可以带来最多的销售额，哪些创意资产在此过程中起着主要作用，以及为什么有些客户最终没有转化。

3.客户生命周期价值建模
如今，确定谁是最赚钱和最忠诚的客户相对容易。但是，传统的分析方法无法告诉您这些购物者何时开始以较低的频率购买商品，导致这种情况的原因以及为什么他们完全转向竞争对手。