数字原生电子商务企业使用，以便与他们的客户数据工作，写一份营销活动，运行PPC广告，计算客户生命周期价值，并基于CRM的仪表板内的核心指标作出决定。
他们了解数据的力量来赚取收入，也许更赢得市场利润份额，甚至比大，年纪大的行业，如银行和保险业。
一些最大的网上零售商已经在企业足够长的时间有足够的数据是一个可以准确地称之为“大”，而这些电子商务业务都渴望利用其大数据为人工智能和机器学习项目。
这就是说，我们发现了许多采访的过程中零售，电子商务和营销专家，以及我们的研究AI供应商提供产品的电子商务公司，在电子商务应用AI不发达。
有许多销售商AI声称提供AI产品的电子商务公司。通常情况下，这些产品涉及预测分析和自然语言处理。这些厂商声称，他们的软件可以预测的潜在市场营销活动的成功，找到新的客户群，甚至是自动放置在谷歌广告获得最佳出价，而无需输入从销售商。
不幸的是，往往不是，这些电子商务为重点的AI厂商实际上是对他们的AI产品的性能欺骗性。
他们往往雇佣刚毕业的大学生，并呼吁他们“数据科学家”在LinkedIn上垫了他们的行列，并看起来好像他们的团队由尖端数据科学和人工智能人才，在现实中，甚至没有自己的领导团队和C-套房在人工智能必要开发一个强大的AI产品准备在企业销售的学术或商业背景。
我们不会指名道姓，但即使是一些最引人注目的“AI”为营销商和销售捏造他们的专业知识。作为一个经验法则，企业领导应为AI解决他们的业务问题搜索时谨慎的侧安全气囊，以及他们不应该指望AI集成到自己的业务为自有缘故。他们应该始终评估AI是否适合于解决其业务问题或没有。
在这个时间点，电子商务领导者应该专注于编写系统，当机器学习的解决方案是沿着各自行业的更远。要做到这一点，他们必须与供应商出售数据管理系统建立在需要时允许人工智能应用收缩的选项。
大多数这些厂商声称能提供的数据组织的最终使用预测分析，其中一些提供内置的预测分析能力，但标称平台。
在这篇文章中，我们将通过三个大数据平台和/或大数据分析运行销售商来管理客户数据和预测成功的活动和销售这一提议软件，我们将与AbsolutData开始。
AbsolutData
AbsolutData报价内置的预测分析功能，客户端可以使用的大数据平台洞察他们的顾客的购物行为，使产品的建议，确定最佳的产品定价，创造车遗弃流动。
该公司声称，其平台也有一个推荐引擎方面也可以推荐的产品基于其位置的客户。这可能是因为这些产品都是基于过去所购买的客户在附近的位置推荐。
该平台还可以据称确定的回报与交流上的底线，这可能对如何处理它们，并提供给客户进行决策产生的影响。
该预测分析算法背后的平台，也似乎能够预测某些产品和某些类别的产品的需求。其结果是，电子商务品牌可以通过提前订购新货以及防止出现库存短缺的情况。
此外，该公司宣称其平台可以优化多少钱在各种渠道都花在了促销活动。这就是说，目前还不清楚它如何可能做到这一点，特别是考虑到我们上面讨论。这是一个困难和新生的用例为目前机器学习。
总体而言，AbsolutData声称其软件能够大量的各种大数据为基础的分析过程中，但该公司似乎并不具有其软件的工作如何部分的演示。公司名单阿迪达斯，多尔，爱普生，Etrade公司，好时，现代，李维斯为短短过去的客户。它列出在其网站上许多其他问题。AbsolutData已提出$ 2000万资金从八个公路经营企业。
LK夏尔马是技术在AbsolutData负责人，他拥有硕士学位计算机科学。萨迪普Haldar是的高级副总裁增长分析和AI解决方案在AbsolutData。他持有博士在来自康奈尔大学和在电子和电气工程学士学位营销，专注于AI从印度技术研究所。先前，Haldar担任高级主管战略眼光在卡夫食品，主管战略与分析在斯台普斯，在麦肯锡公司高级营销顾问和经理高级分析在AC尼尔森。
亚马逊网络服务
亚马逊网络服务提供软件，作为电子商务品牌，建立以数据服务上的欠缺，他们可以运行基于AI-大数据分析过程，包括预测分析。亚马逊声称电子商务公司可以使用AWX直接连接，据称允许从客户端上传他们的数据系统和新建数据湖之间的安全和可靠的连接导入其数据。
上传的数据种类最电子商务品牌有可能会很长，并且在这个过程中的任何中断的卷的过程，可能对传输丢失的数据。此外，它可以是昂贵的。亚马逊声称，其服务可以帮助使这个过程更顺利。
AWS的大数据分析包括几个用例，包括实时分析，数据仓库和大数据处理各种不同的应用。尽管如此，该公司是相当模糊的关于电子商务品牌可以利用自己的平台争取利益。
这是非常清楚的是AWS的平台，旨在为公司的数据科学家，这可能意味着它是目前无法访问大多数电子商务公司。绝大多数人不使用内部数据的科学家，但AWS的软件是一个框架，在其上的数据科学家可以使用的数据，在构建机器学习算法，可以对这些数据运行。
然而，下面是一个短五- 分为视频讲解如何AWS的大数据产品营销支持从各种设备，如手机，平板电脑和个人电脑的数据收集活动。视频解释说，AWS大数据平台能够每天处理数据的15到17万亿字节：
AWS声称有帮助骑，海陵公司抓利用大数据的计算和数据流服务于150万周的预订东南亚。抓取需要的规模，以服务为客户游乐设施的巨大需求。与此同时，该公司需要保持稳定，以确保它的驱动程序能够有效地服务于乘客。抢转向AWS打造其大数据基础设施，可以解决当前和未来的大数据需求。
一旦部署完成，基础设施得以保持稳定的数据流，并成为该公司的工程，市场营销，数据和其他球队。该公司还能够建立预测分析模型这使它能够提醒哪些领域将有在一天的某些时间乘坐高需求的驱动。
大数据基础设施，其在云起飞维护和操作关闭抓斗的手和为公司节省了30％到40％在提供资源和人力成本。
AWS还列出了纳斯达克，联合利华，Yelp和诺华如一些他们过去的客户。
分形分析
分形分析相当含糊什么自己的平台可以做到和电子商务的客户可能会使用它，争取利益，但是他们的团队成员有必要建立的机器学习算法的学术和商业经验。因此，我们觉得他们的价值在这篇文章中讨论。
分形分析声称有一位不愿透露姓名的专业零售商合作以提高其“赎回收入”，由先前已被遗弃的购物车或查看了产品页，但没有购买的客户产生的潜在收入。
该公司声称，他们的软件想出了50顾客“标志”已超过60万户，允许客户以确定哪些重定向广告发送给哪些客户。其结果是，零售商声称是230％，增加了他们的收入赎回
分形分析还声称有帮助一位不愿透露姓名零售商实现一个AI驱动的应用程序，使客户追踪其顾客的上网行为。从网站访客的点击收集的数据揭示，鼓励从购买产品的游客的问题。
根据这项研究，从数据中发现模式允许零售商进行修改其网站。其结果是，这个由25％提高销量。
公司名单AIMIA，飞利浦，和富兰克林邓普顿一些过去的客户，并已提出$ 1.25亿资金从国库控股，Aimia酒店和TA Associates公司。
PRASHANT更戒备是首席科学家数据在分形分析。他持有博士在工业与系统工程从佐治亚技术研究所。先前，更戒备担任副总裁零售在分形分析和高级研究科学家在树液。
标题图片来源：蓝光星座
