不久前，我发布了一系列有关使用传统工具而非新型复杂技术的推文。
推文进行得很顺利，并击中了HackerNews。 这种小众化的结果是一个有趣的讨论。 一些人同意我的观点，而另一些人则称其为愚蠢和胡说八道。 好吧，枪战也发生在互联网上。
我并不是要说服您使用我的方法。 相反，我想更详细地解释Twitter上的初始演示中的确切含义。
数年过去了，您会看到一些有趣的技术和概念的出现：机器学习，区块链，人工智能，虚拟现实，增强现实等，而一些先前的技术正在逐渐淡出背景。 今天，很容易听到有关区块链上一些出色产品开发的信息。 我已经看到了用于电子商务，社交网络和房地产的区块链服务。 清单继续。 我听到这样的话：为了让您更快更早地完成一轮融资，即使与项目无关，也需要使用“区块链”一词。
前一段时间，机器学习和人工智能正在发展。 每个新的创业公司都从事ML / AI。 上帝禁止在不提及AI的情况下启动该项目。 说真的，你真的在做生意吗？ 但总的来说不应该这样。 我仍然高度重视的一种技术是SQL（结构化查询语言）。 这项拥有40多年历史的技术与1974年一样具有今天的意义。 尽管多年来，它已经发生了一些变化，但是它和以前一样具有相同的功能。
我一生都在从事IT工作，并在电子商务中度过了大部分职业-我亲眼目睹了这项技术如何帮助企业发展和扩大规模。 我们用它来识别收集到的数据中有趣的信息。 数据包括消费者行为，购物方式和习惯。 这项技术可以预测要保留哪些商品，不保留哪些商品。 她允许提供最优质的服务并回头客。 让我告诉您我们是如何做到的-您可以利用我们的经验。
听到来自创业者的创始人和潜在创始人的声音总是很有趣，他们想使用AI / ML更好地留住客户并增加他们的终生价值[与他合作期间，特定消费者的总利润或损失-大约。 跨]。 实际上，他们根本不需要机器学习，也不需要这些奇异的技术。 他们只需要正确编写SQL。 在我的前世中，我编写了SQL查询来从生成的数据中提取有价值的信息和想法。 一旦我们想找到“本周客户”来祝贺和奖励他们。 对客户的这种简单而出乎意料的姿态总是使人们高兴，并使他们成为传福音的人。 您经常会看到社交媒体上的帖子，例如“哇，Konga刚以一周内的顾客奖励给我2000英镑的优惠券。 我没想到这一点。 谢谢你们，你们是最好的。”
事实证明，这比在广告上花钱更有效。 别误会，传统广告是在发生，但是没有什么比得上可信赖朋友推荐的。 令人惊讶的是，获取此类信息非常简单。 除了良好的旧SQL外，不需要任何高级技术。 为了识别一周中的客户，我们编写了一个SQL查询，该查询在订单表中找到一周中一揽子订单最多的条目。 收到此信息后，我们向客户发送感谢信，并附上一张小优惠券/代金券。 猜猜接下来会发生什么？ 这些人中有99％成为固定客户。 我们从不需要ML。 他们只是编写了一个基本的SQL查询并收到了此信息。
一旦有必要恢复与停止购物的客户的沟通。 由于执行此操作，我编写了一个SQL查询，该查询选择了最后一次购买日期为3个月或更长时间的所有客户。 同样，该请求非常简单。 收到此信息后，我们会通过电子邮件发送一封诱人的信：“我们很想念您，回来，这是您的X Naira优惠券”。[尼日利亚的货币单位-约等于 跨]。 响应效率始终超过50％。 而且总是在社交网络上出现一连串的消息。 我认为，与在Google和Facebook上投放广告相比，这两种策略已经并且仍然有效得多。
我们对新闻通讯采用了相同的方法。 如果可以尝试个性化它，为什么还要发送一般新闻？ 解决办法？ 我编写了SQL查询来检查回收站的内容并检索单个项目。 通过这些元素，我们能够生成新闻通讯并定位相关内容。 假设有人买了一双鞋，太阳镜和一本书。 在他的时事通讯中，我们将展示鞋子，太阳镜和书籍。 这比发送随机的东西更合适。 为什么用吸奶器给刚买了一双运动鞋的男人写一封信？ 这甚至没有意义。 大多数市场营销电子邮件的典型打开率在7％到10％之间。 但是当我们做得很好时，我们发现指标在25％至30％之间。
这是行业标准的三倍。 这些字母的另一个不错的功能是我们向人们求助。 没有“尊敬的客户”。 只有“亲爱的Celestine”，“亲爱的Omin”等等。 它赋予一切人性。 表明我们的参与。 都是由于良好的旧SQL，而不是某种花哨的机器学习。
我们为由于某些原因未完成订单的客户提供了帮助。 如果他们将产品添加到购物篮中，他们有意购买。 为了帮助他们完成订单，我编写了一个SQL脚本，并将其链接到CRON作业，并且此组合向客户发送了电子邮件，这些客户的购物篮在48小时或更长时间内被更新。 猜猜发生了什么事？ 奏效了。 我们跟踪了电子邮件，并得出结论，人们确实从他们的链接中回来了。 同样，SQL查询非常简单。 他选择了最后更新时间为48小时或更长时间的非空购物篮。 我们每天凌晨2点发布CRON，这是活动和流量减少的时期。 客户醒来后，在邮件中看到他们被遗忘的篮子的提醒。 这是关于重新吸引客户。 没什么特别的，只有SQL，Bash和CRON。
由于按需付款仍然很受欢迎，因此SQL再次派上了用场。 如果客户连续三次取消订单，则将其放置在单独的“特殊警报”列表中。 在下一个命令时，他们打电话给他，询问是否确实需要该命令。 因此，我们节省了时间和精力。 对于此类客户，实际上通常可以关闭付款，仅保留通过卡付款。 在电子商务中，物流非常昂贵，因此将重点放在认真的客户上是很有意义的。 对于此问题，我们不需要ML或某些高级AI。 同样，编写得相当不错的SQL。
对于未按照SLA在约定的时间交付的订单，我们还使用了SQL查询。 选择状态为“未交付”且订单日期等于或超过7天的订单，因为这是标准交付时间。 CRON作业向此类客户发送了信件和SMS。 显然，客户站立时没有鼓掌。 但是，我们至少可以保证我们不该死，我们正在努力解决该问题。 没有什么比订单延迟更令人讨厌了。
这个特殊的决定也对NPS [消费者忠诚指数-约 跨]。 再次，良好的旧SQL和Bash。
奖励：Sift Science出人意料地防止了欺诈行为。 但是也可以使用SQL。 如果某人尝试使用三张不同的卡付款，而这些卡又一张又一张被拒绝，那就出了问题。 首先要做的一件事是暂时阻止他的帐户。 您将免去潜在持卡人的头痛之苦。 无需存储卡数据，只需在数据库中注册尝试检查卡的特定订单号即可。 识别这些明显的事物不需要ML，而只需要编写良好的SQL。
机器学习和人工智能是很好的技术。 无论如何，亚马逊已经证明了其业务的有效性。 但是，如果您的小型网上商店拥有1000-10000个客户，那么您可以使用SQL。 此外，ML / AI专家也不便宜。
我很高兴听到您的想法。