Analisi predittiva nell'e-commerce: perché è importante?

Cambiamenti significativi si stanno verificando nei settori della vendita al dettaglio e dell'e-commerce a causa delle tecnologie emergenti e delle mutevoli aspettative dei clienti. Il settore sta avanzando verso il massimo livello di digitalizzazione e personalizzazione, utilizzando innovazioni intelligenti come l'analisi predittiva. Parliamo di analisi predittiva nelle trasformazioni della vendita al dettaglio e dell'e-commerce.

Che cos'è l'analisi predittiva nell'e-commerce?

L'analisi predittiva nell'eCommerce utilizza algoritmi statistici e tecniche di apprendimento automatico per analizzare i dati dei clienti e prevedere il comportamento di acquisto futuro. Analizzando i dati storici, come la cronologia degli acquisti, i dettagli sul traffico del sito Web e i dati demografici dei clienti, l'analisi predittiva può identificare modelli e tendenze per prevedere le azioni future dei clienti. Potrebbe trattarsi di quali prodotti probabilmente acquisteranno e quando probabilmente li acquisteranno.

L'analisi predittiva può essere utilizzata in vari modi nel settore dell'e-commerce, tra cui:

1- Consigli sui prodotti: l'analisi predittiva può suggerire prodotti a cui un cliente è probabilmente interessato in base alla cronologia di navigazione e agli acquisti precedenti.

2- Gestione dell'inventario: analizzando i dati di vendita, l'analisi predittiva può aiutare i commercianti online a ottimizzare i livelli di inventario, assicurandosi che abbiano i prodotti giusti in magazzino al momento giusto.

3- Campagne di marketing: l'analisi predittiva può aiutare le aziende di e-commerce a identificare i canali di marketing e la messaggistica più efficaci per indirizzare segmenti di clienti specifici.

Perché l'analisi predittiva è importante?

L'analisi predittiva sta diventando sempre più importante nel mondo degli affari basato sui dati di oggi perché consente alle aziende di prendere decisioni più informate, ridurre i costi e aumentare i ricavi. Ecco alcuni motivi per cui l'analisi predittiva è importante:

1- Migliore processo decisionale

L'analisi predittiva può aiutare le aziende a prendere decisioni più informate fornendo informazioni dettagliate sul comportamento dei clienti, sulle tendenze del mercato e sulle operazioni aziendali. Analizzando i dati storici e identificando i modelli, le aziende possono prevedere i risultati futuri e prendere decisioni basate sui dati piuttosto che sull'intuizione o sulle congetture.

2- Riduzione dei costi

L'analisi predittiva può aiutare le aziende a ridurre i costi ottimizzando processi e risorse. Ad esempio, le aziende possono garantire un inventario sufficiente prevedendo la domanda di un particolare prodotto, riducendo al minimo la necessità di costosi ordini di emergenza o scorte in eccesso.

3- Aumento delle entrate

L'analisi predittiva può aiutare le aziende a identificare nuove opportunità per aumentare le entrate. Ad esempio, analizzando i dati dei clienti, le aziende possono identificare nuovi prodotti o servizi a cui i loro clienti potrebbero essere interessati o rivolgersi a segmenti di clientela specifici con campagne di marketing personalizzate.

4- Vantaggio competitivo

Sfruttando l'analisi predittiva, le aziende possono ottenere un vantaggio competitivo. Prendendo decisioni basate sui dati, le aziende possono rispondere ai cambiamenti del mercato in modo più rapido ed efficiente, portando a una migliore soddisfazione del cliente e a una maggiore quota di mercato.

Strumenti di analisi predittiva per negozi di e-commerce

Grandi e piccoli rivenditori ora utilizzano l'analisi predittiva per comprendere meglio i propri clienti, indagare sul loro comportamento di acquisto e formulare raccomandazioni personalizzate sui prodotti.
Diamo un'occhiata ad alcuni strumenti che ti aiutano a pianificare la crescita della tua attività. Ecco alcune opzioni popolari:

1- Google Analytics 4

Google Analytics è uno strumento gratuito che può essere utilizzato per monitorare il traffico del sito Web e il comportamento degli utenti. Arricchisce automaticamente i tuoi dati applicando la conoscenza del machine learning di Google al tuo set di dati per prevedere il comportamento futuro dei tuoi utenti. Raccogliendo dati strutturati sugli eventi, puoi saperne di più sui tuoi acquirenti utilizzando le seguenti metriche predittive.

2- In modo ottimale

Fonte: ottimizzato
Optimizely è uno strumento che consente alle aziende dicondurre test A/B per ottimizzare il proprio sito Web e migliorare l'esperienza dell'utente.Testando diverse varianti di un sito Web, i proprietari dei negozi possono determinare quale versione è più efficace nel convertire i visitatori in clienti.

3- IBM Watson Studio

Fonte: IBM Watson Studio

IBM Watson Analytics è uno strumento di analisi dei dati basato su cloud che utilizzaalgoritmi di machine learning per analizzare i dati e fare previsioni .Watson Analytics può analizzare i dati dei clienti, identificare tendenze e modelli e prevedere il comportamento futuro.

4- Analisi Adobe

Fonte: Adobe Analytics

Adobe Analytics è uno strumento di analisi dei dati che consente di analizzare i dati e il comportamento dei clienti su più canali, inclusi siti Web, social media e app mobili. Con Adobe Analytics, le aziende possono identificare i segmenti di clientela, tenere traccia del comportamento dei clienti e ottimizzare le campagne di marketing.

• La modellazione statistica rileva automaticamente modelli imprevisti nei dati analizzando le metriche e stabilendo un limite inferiore, un limite superiore e un intervallo di valori previsto.
• Scopre schemi nascosti nei tuoi dati per spiegare anomalie statistiche e trovare correlazioni dietro azioni impreviste dei clienti, valori fuori limite e improvvisi picchi o cali nelle metriche per diversi gruppi di pubblico.
• Lo strumento semplifica la generazione e la gestione di avvisi di anomalie dei dati e avvisi "impilati" che acquisiscono più metriche in un unico segnale.

5- Salesforce Einstein

Salesforce Einstein è unostrumento di analisi basato sull'intelligenza artificiale che analizza i dati dei clienti, prevede il comportamento dei clienti e ottimizza le campagne di vendita e marketing.Con l'aiuto di Salesforce Einstein, le aziende possono personalizzare le esperienze dei clienti, migliorare il coinvolgimento dei clienti e aumentare le vendite.

Le differenze tra analisi descrittiva e analisi predittiva

L'analisi descrittiva e predittiva sono due tipi diversi utilizzati per analizzare i dati e ottenere approfondimenti. Tuttavia, le persone spesso confondono il descrittivo con il predittivo. Lascia che ti aiutiamo a sottolineare le differenze critiche tra di loro.

Concludere

Le aziende di vendita al dettaglio online raccolgono enormi quantità di dati da varie fonti, inclusi siti Web, app di e-commerce mobili e social network. Grazie all'analisi predittiva, i marchi possono prevedere i comportamenti dei clienti in momenti specifici, anticipare le tendenze del mercato e sviluppare strategie efficaci per competere con gli altri in questa competizione.