e コマースにおける予測分析: なぜ重要なのでしょうか?

新しいテクノロジーと顧客の期待の変化により、小売業界と e コマース業界では大きな変化が起きています。 業界は、予測分析などのインテリジェントなイノベーションを使用して、最高レベルのデジタル化とパーソナライゼーションを進めています。 小売業と電子商取引の変革における予測分析について話しましょう。

eコマースにおける予測分析とは何ですか?

e コマースの予測分析では、統計アルゴリズムと機械学習技術を使用して顧客データを分析し、将来の購買行動を予測します。 予測分析では、購入履歴、Web サイトのトラフィックの詳細、顧客の人口統計などの履歴データを分析することで、パターンと傾向を特定し、将来の顧客の行動を予測できます。 これは、どのような製品を購入する可能性があるか、またいつ購入する可能性があるかなどです。

予測分析は、e コマース業界で次のようなさまざまな方法で使用できます。

1- 製品の推奨:予測分析により、顧客の閲覧履歴や以前の購入に基づいて、顧客が興味を持ちそうな製品を提案できます。

2- 在庫管理:予測分析は販売データを分析することで、オンライン販売業者が在庫レベルを最適化し、適切な製品を適切なタイミングで確実に在庫できるようにするのに役立ちます。

3- マーケティング キャンペーン:予測分析は、e コマース ビジネスが特定の顧客セグメントをターゲットとする最も効果的なマーケティング チャネルとメッセージを特定するのに役立ちます。

予測分析がなぜ重要なのか?

予測分析により、企業はより適切な情報に基づいた意思決定を行い、コストを削減し、収益を増やすことができるため、今日のデータ主導のビジネスの世界ではますます重要になっています。 予測分析が重要である理由は次のとおりです。

1- より良い意思決定

予測分析は、顧客の行動、市場動向、事業運営に関する洞察を提供することで、企業がより多くの情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。 過去のデータを分析してパターンを特定することで、企業は将来の結果を予測し、直感や推測ではなくデータに基づいて意思決定を行うことができます。

2-コスト削減

予測分析は、プロセスとリソースを最適化することで企業のコスト削減に役立ちます。 たとえば、企業は特定の製品の需要を予測することで十分な在庫を確保し、コストのかかる緊急注文や過剰在庫の必要性を最小限に抑えることができます。

3- 収益の増加

予測分析は、企業が収益を増やす新たな機会を特定するのに役立ちます。 たとえば、顧客データを分析することで、企業は顧客が興味を持つ可能性が高い新製品やサービスを特定したり、パーソナライズされたマーケティング キャンペーンで特定の顧客セグメントをターゲットにしたりできます。

4- 競争上の優位性

予測分析を活用することで、企業は競争上の優位性を得ることができます。 データに基づいた意思決定を行うことで、企業は市場の変化により迅速かつ効率的に対応できるようになり、顧客満足度の向上と市場シェアの向上につながります。

eコマースストア向けの予測分析ツール

大小の小売業者は現在、予測分析を使用して顧客をより深く理解し、購買行動を調査し、パーソナライズされた製品を推奨しています。
ビジネスの成長計画に役立つツールをいくつか見てみましょう。 以下に一般的なオプションをいくつか示します。

1- Google アナリティクス 4

Google Analytics は、 Web サイトのトラフィックとユーザーの行動を追跡するために使用できる無料のツールです。 Google の機械学習の知識をデータセットに適用することで、データを自動的に強化し、ユーザーの将来の行動を予測します。 構造化されたイベント データを収集すると、次の予測指標を使用して買い物客についてさらに詳しく知ることができます。

2- 最適化する

出典: オプティマイズリー
Optimizelyは、企業が Web サイトを最適化し、ユーザー エクスペリエンスを向上させるためにA/B テストを実施できるツールです。 Web サイトのさまざまなバリエーションをテストすることで、店舗の所有者は、訪問者を顧客に変えるのに最も効果的なバージョンを判断できます。

3- IBM ワトソンスタジオ

出典: IBM ワトソンスタジオ

IBM Watson Analytics は、機械学習アルゴリズムを使用してデータを分析し、予測を行うクラウドベースのデータ分析ツールです。 Watson Analytics は、顧客データを分析し、傾向とパターンを特定し、将来の行動を予測できます。

4- アドビアナリティクス

出典: アドビアナリティクス

Adobe Analytics は、Web サイト、ソーシャル メディア、モバイル アプリなどの複数のチャネルにわたる顧客データと行動を分析できるデータ分析ツールです。 Adobe Analytics を使用すると、企業は顧客セグメントを特定し、顧客の行動を追跡し、マーケティング キャンペーンを最適化できます。

• 統計モデリングは、メトリクスを分析し、値の下限、上限、および予想される範囲を確立することにより、データ内の予期しないパターンを自動的に検出します。
• データ内の隠れたパターンを検出して統計的な異常を説明し、予期しない顧客のアクション、範囲外の値、さまざまなオーディエンス グループの指標の突然の急上昇や急落の背後にある相関関係を見つけます。
• このツールを使用すると、データ異常アラートと、単一の信号で複数のメトリクスをキャプチャする「スタックされた」アラートの生成と管理が簡単になります。

5- Salesforce アインシュタイン

Salesforce Einstein は、顧客データを分析し、顧客の行動を予測し、販売およびマーケティング キャンペーンを最適化するAI を活用した分析ツールです。 Salesforce Einstein を活用することで、企業は顧客エクスペリエンスをパーソナライズし、顧客エンゲージメントを向上させ、売上を増やすことができます。

記述分析と予測分析の違い

記述分析と予測分析は、データを分析して洞察を得るために使用される 2 つの異なるタイプです。 ただし、説明的なものと予測的なものを混同することがよくあります。 それらの間の重要な違いを指摘するのに役立ちます。

結論として

オンライン小売ビジネスは、Web サイト、モバイル e コマース アプリ、ソーシャル ネットワークなどのさまざまなソースから大量のデータを収集します。 予測分析のおかげで、ブランドは特定の時間における顧客の行動を予測し、市場の傾向を予測し、この競争で他社と競争するための効果的な戦略を開発することができます。