Analyse prédictive dans le commerce électronique : pourquoi est-ce important ?
Publié: 2023-06-08Des changements importants se produisent dans les secteurs de la vente au détail et du commerce électronique en raison des technologies émergentes et de l'évolution des attentes des clients. L'industrie progresse vers le plus haut niveau de numérisation et de personnalisation, en utilisant des innovations intelligentes telles que l'analyse prédictive. Parlons de l'analyse prédictive dans les transformations de la vente au détail et du commerce électronique.
Table des matières
- Qu'est-ce que l'analyse prédictive dans le commerce électronique ?
- Pourquoi l'analyse prédictive est-elle importante ?
- Outils d'analyse prédictive pour les magasins de commerce électronique
- Les différences entre l'analyse descriptive et l'analyse prédictive
- De conclure
Qu'est-ce que l'analyse prédictive dans le commerce électronique ?
L'analyse prédictive dans le commerce électronique utilise des algorithmes statistiques et des techniques d'apprentissage automatique pour analyser les données des clients et prédire le comportement d'achat futur. En analysant les données historiques, telles que l'historique des achats, les détails du trafic sur le site Web et les données démographiques des clients, l'analyse prédictive peut identifier des modèles et des tendances pour prédire les actions futures des clients. Il peut s'agir des produits qu'ils sont susceptibles d'acheter et du moment où ils les achèteront probablement.
L'analyse prédictive peut être utilisée de différentes manières dans l'industrie du commerce électronique, notamment :
1- Recommandations de produits : l'analyse prédictive peut suggérer des produits susceptibles d'intéresser un client en fonction de son historique de navigation et de ses achats précédents.
2- Gestion des stocks : en analysant les données de vente, l'analyse prédictive peut aider les marchands en ligne à optimiser leurs niveaux de stock, en s'assurant qu'ils ont les bons produits en stock au bon moment.
3- Campagnes de marketing : l'analyse prédictive peut aider les entreprises de commerce électronique à identifier les canaux de marketing et les messages les plus efficaces pour cibler des segments de clientèle spécifiques.
Pourquoi l'analyse prédictive est-elle importante ?
L'analyse prédictive devient de plus en plus importante dans le monde des affaires actuel axé sur les données, car elle permet aux entreprises de prendre des décisions plus éclairées, de réduire les coûts et d'augmenter les revenus. Voici quelques raisons pour lesquelles l'analyse prédictive est importante :
1- Meilleure prise de décision
L'analyse prédictive peut aider les entreprises à prendre des décisions plus éclairées en fournissant des informations sur le comportement des clients, les tendances du marché et les opérations commerciales. En analysant les données historiques et en identifiant des modèles, les entreprises peuvent prédire les résultats futurs et prendre des décisions basées sur des données plutôt que sur l'intuition ou la conjecture.
2- Réduction des coûts
L'analyse prédictive peut aider les entreprises à réduire leurs coûts en optimisant les processus et les ressources. Par exemple, les entreprises peuvent assurer un stock suffisant en prédisant la demande pour un produit particulier, en minimisant le besoin de commandes d'urgence coûteuses ou de stocks excédentaires.
3- Augmentation des revenus
L'analyse prédictive peut aider les entreprises à identifier de nouvelles opportunités pour augmenter leurs revenus. Par exemple, en analysant les données clients, les entreprises peuvent identifier de nouveaux produits ou services susceptibles d'intéresser leurs clients ou cibler des segments de clientèle spécifiques avec des campagnes marketing personnalisées.
4- Avantage concurrentiel
En tirant parti de l'analyse prédictive, les entreprises peuvent acquérir un avantage concurrentiel. En prenant des décisions basées sur les données, les entreprises peuvent réagir plus rapidement et plus efficacement aux changements du marché, ce qui se traduit par une meilleure satisfaction client et une augmentation de la part de marché.
Outils d'analyse prédictive pour les magasins de commerce électronique
Les grands et petits détaillants utilisent désormais l'analyse prédictive pour mieux comprendre leurs clients, étudier leur comportement d'achat et faire des recommandations de produits personnalisées.
Examinons quelques outils qui vous aident à planifier la croissance de votre entreprise. Voici quelques options populaires :
1- Google Analytics 4
Google Analytics est un outil gratuit qui peut être utilisé pour suivre le trafic du site Web et le comportement des utilisateurs. Il enrichit automatiquement vos données en appliquant les connaissances de l'apprentissage automatique de Google à votre ensemble de données pour prédire le comportement futur de vos utilisateurs. En collectant des données d'événement structurées, vous pouvez en savoir plus sur vos acheteurs à l'aide des mesures prédictives suivantes.
| Métrique | Définition |
|---|---|
| Probabilité d'achat | Probabilité qu'un utilisateur qui était actif au cours des 28 derniers jours enregistre un événement de conversion spécifique au cours des 7 prochains jours. |
| Probabilité de désabonnement | Probabilité qu'un utilisateur qui était actif sur votre application ou votre site Web au cours des 7 derniers jours ne le soit plus au cours des 7 prochains jours. |
| Revenu prédictif | Revenus attendus de toutes les conversions d'achat au cours des 28 prochains jours d'un utilisateur actif au cours des 28 derniers jours. |
2- De manière optimale
Source : Optimiser
Optimizely est un outil qui permet aux entreprises d'effectuer des tests A/B pour optimiser leur site Web et améliorer l'expérience utilisateur.En testant différentes variantes d'un site Web, les propriétaires de magasins peuvent déterminer quelle version est la plus efficace pour convertir les visiteurs en clients.
3-IBM Watson Studio
Source : IBM Watson Studio
IBM Watson Analytics est un outil d'analyse de données basé sur le cloud qui utilisedes algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser les données et faire des prédictions .Watson Analytics peut analyser les données client, identifier les tendances et les modèles et prédire le comportement futur.
4- Adobe Analytics
Source : Adobe Analytics
Adobe Analytics est un outil d'analyse de données qui vous permet d'analyser les données et le comportement des clients sur plusieurs canaux, notamment les sites Web, les réseaux sociaux et les applications mobiles. Avec Adobe Analytics, les entreprises peuvent identifier les segments de clientèle, suivre le comportement des clients et optimiser les campagnes marketing.
- La modélisation statistique détecte automatiquement les modèles inattendus dans vos données en analysant les métriques et en établissant une limite inférieure, une limite supérieure et une plage de valeurs attendues.
- Découvre des modèles cachés dans vos données pour expliquer les anomalies statistiques et trouver des corrélations derrière les actions inattendues des clients, les valeurs hors limites et les pics ou baisses soudains des métriques pour différents groupes d'audience.
- L'outil simplifie la génération et la gestion des alertes d'anomalies de données et des alertes "empilées" qui capturent plusieurs métriques dans un seul signal.
5- Salesforce Einstein
Salesforce Einstein est unoutil d'analyse basé sur l'IA qui analyse les données client, prédit le comportement des clients et optimise les campagnes de vente et de marketing.Avec l'aide de Salesforce Einstein, les entreprises peuvent personnaliser les expériences client, améliorer l'engagement client et augmenter les ventes.
Les différences entre l'analyse descriptive et l'analyse prédictive
Les analyses descriptives et prédictives sont deux types différents utilisés pour analyser les données et obtenir des informations. Cependant, les gens confondent souvent le descriptif avec le prédictif. Laissez-nous vous aider à souligner les différences critiques entre eux.
| Analyse descriptive | Analyses prédictives | |
|---|---|---|
| But | L'analyse descriptive est utilisée pour comprendre ce qui s'est passé dans le passé et ce qui se passe actuellement. | L'analyse prédictive est utilisée pour prédire les résultats futurs en fonction des données passées. |
| Méthodologie | Utilisez les données historiques pour identifier les modèles et les tendances. | Utilisez des modèles statistiques et des algorithmes d'apprentissage automatique pour faire des prédictions basées sur des données historiques. |
| Portée | Concentrez-vous sur la compréhension des données à un niveau élevé, comme les tendances et les modèles généraux. | Concentrez-vous sur la prédiction de résultats ou de comportements spécifiques. |
| Sortir | La sortie se présente souvent sous forme de rapports ou de tableaux de bord résumant les données et fournissant des informations sur les tendances et les modèles historiques. | Le résultat se présente souvent sous la forme de prévisions ou de recommandations qui peuvent être utilisées pour éclairer la prise de décision future. |
| Application | Souvent utilisé pour surveiller et rendre compte des performances de l'entreprise. | Ils sont souvent utilisés pour la prévision, la gestion des risques et l'optimisation. De conclure |
De conclure
Les commerces de détail en ligne collectent d'énormes quantités de données à partir de diverses sources, notamment des sites Web, des applications de commerce électronique mobiles et des réseaux sociaux. Grâce à l'analyse prédictive, les marques peuvent prévoir les comportements des clients à des moments précis, anticiper les tendances du marché et développer des stratégies efficaces pour rivaliser avec les autres dans cette concurrence.