전자상거래의 예측 분석: 왜 중요한가요?

새로운 기술과 변화하는 고객 기대치로 인해 소매 및 전자 상거래 산업에서 상당한 변화가 일어나고 있습니다. 업계는 예측 분석과 같은 지능형 혁신을 사용하여 최고 수준의 디지털화 및 개인화로 발전하고 있습니다. 소매 및 전자 상거래 혁신의 예측 분석에 대해 이야기해 보겠습니다.

전자 상거래에서 예측 분석이란 무엇입니까?

전자상거래의 예측 분석은 통계 알고리즘과 기계 학습 기술을 사용하여 고객 데이터를 분석하고 향후 구매 행동을 예측합니다. 구매 내역, 웹 사이트 트래픽 세부 정보, 고객 인구 통계와 같은 과거 데이터를 분석함으로써 예측 분석은 패턴과 추세를 식별하여 향후 고객 행동을 예측할 수 있습니다. 이것은 그들이 구매할 가능성이 있는 제품과 구매할 가능성이 있는 시기일 수 있습니다.

예측 분석은 다음을 포함하여 전자 상거래 산업에서 다양한 방식으로 사용될 수 있습니다.

1- 제품 추천: 예측 분석은 검색 기록 및 이전 구매를 기반으로 고객이 관심을 가질 만한 제품을 제안할 수 있습니다.

2- 재고 관리: 예측 분석은 판매 데이터를 분석하여 온라인 판매자가 재고 수준을 최적화하여 적시에 올바른 제품 재고를 보유하도록 도울 수 있습니다.

3- 마케팅 캠페인: 예측 분석은 전자 상거래 기업이 특정 고객 세그먼트를 대상으로 하는 가장 효과적인 마케팅 채널과 메시징을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

예측 분석이 중요한 이유는 무엇입니까?

예측 분석은 오늘날의 데이터 기반 비즈니스 세계에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 예측 분석을 통해 기업은 더 나은 정보에 입각한 의사 결정을 내리고 비용을 절감하며 수익을 높일 수 있기 때문입니다. 다음은 예측 분석이 중요한 몇 가지 이유입니다.

1- 더 나은 의사 결정

예측 분석은 고객 행동, 시장 동향 및 비즈니스 운영에 대한 통찰력을 제공하여 기업이 더 많은 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다. 과거 데이터를 분석하고 패턴을 식별함으로써 기업은 미래 결과를 예측하고 직관이나 추측이 아닌 데이터를 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

2- 비용 절감

예측 분석은 프로세스와 리소스를 최적화하여 기업이 비용을 절감하도록 도울 수 있습니다. 예를 들어 기업은 특정 제품에 대한 수요를 예측하여 비용이 많이 드는 긴급 주문이나 초과 재고의 필요성을 최소화함으로써 충분한 재고를 확보할 수 있습니다.

3- 수익 증가

예측 분석은 기업이 수익을 높일 수 있는 새로운 기회를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 기업은 고객 데이터를 분석하여 고객이 관심을 가질 만한 새로운 제품이나 서비스를 식별하거나 개인화된 마케팅 캠페인을 통해 특정 고객 세그먼트를 타겟팅할 수 있습니다.

4- 경쟁 우위

기업은 예측 분석을 활용하여 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 기업은 데이터 중심의 의사결정을 통해 시장 변화에 보다 빠르고 효율적으로 대응할 수 있어 고객 만족도 향상과 시장점유율 증대로 이어집니다.

전자 상거래 상점을 위한 예측 분석 도구

크고 작은 소매업체는 이제 예측 분석을 사용하여 고객을 더 잘 이해하고 구매 행동을 조사하며 개인화된 제품 추천을 제공합니다.
비즈니스 성장을 계획하는 데 도움이 되는 몇 가지 도구를 살펴보겠습니다. 인기 있는 옵션은 다음과 같습니다.

1- 구글 애널리틱스 4

Google Analytics는 웹사이트 트래픽 및 사용자 행동을 추적하는 데 사용할 수 있는 무료 도구입니다. Google 기계 학습 지식을 데이터 세트에 적용하여 데이터를 자동으로 보강하여 사용자의 향후 행동을 예측합니다. 구조화된 이벤트 데이터를 수집하면 다음과 같은 예측 메트릭을 사용하여 쇼핑객에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.

2- 최적화

출처: 최적화
Optimizely 는 기업이 웹 사이트를 최적화하고 사용자 경험을 개선하기 위해A/B 테스트를 수행 할 수 있는 도구입니다.상점 소유자는 웹 사이트의 다양한 변형을 테스트하여 방문자를 고객으로 전환하는 데 가장 효과적인 버전을 결정할 수 있습니다.

3- IBM 왓슨 스튜디오

출처: IBM 왓슨 스튜디오

IBM Watson Analytics는기계 학습 알고리즘을 사용하여 데이터를 분석하고 예측하는 클라우드 기반 데이터 분석 도구입니다.Watson Analytics는 고객 데이터를 분석하고 추세와 패턴을 식별하며 향후 행동을 예측할 수 있습니다.

4- 어도비 애널리틱스

출처: 어도비 애널리틱스

Adobe Analytics는 웹 사이트, 소셜 미디어 및 모바일 앱을 비롯한 여러 채널에서 고객 데이터 및 행동을 분석할 수 있는 데이터 분석 도구입니다. 기업은 Adobe Analytics를 사용하여 고객 세그먼트를 식별하고 고객 행동을 추적하며 마케팅 캠페인을 최적화할 수 있습니다.

• 통계 모델링은 메트릭을 분석하고 값의 하한, 상한 및 예상 범위를 설정하여 데이터에서 예기치 않은 패턴을 자동으로 감지합니다.
• 데이터에서 숨겨진 패턴을 발견하여 통계적 이상 현상을 설명하고 예상치 못한 고객 행동, 범위를 벗어난 값, 다양한 대상 그룹에 대한 메트릭의 갑작스러운 급증 또는 급락 뒤의 상관관계를 찾습니다.
• 이 도구를 사용하면 단일 신호에서 여러 메트릭을 캡처하는 데이터 이상 경고 및 "누적" 경고를 간단하게 생성하고 관리할 수 있습니다.

5- 세일즈포스 아인슈타인

Salesforce Einstein은 고객 데이터를 분석하고 고객 행동을 예측하며 판매 및 마케팅 캠페인을 최적화하는AI 기반 분석 도구 입니다.Salesforce Einstein의 도움으로 기업은 고객 경험을 개인화하고 고객 참여를 개선하며 판매를 늘릴 수 있습니다.

기술 분석과 예측 분석의 차이점

설명 및 예측 분석은 데이터를 분석하고 통찰력을 얻는 데 사용되는 두 가지 유형입니다. 그러나 사람들은 종종 설명과 예측을 혼동합니다. 그들 사이의 중요한 차이점을 지적하도록 도와 드리겠습니다.

결론적으로

온라인 소매 기업은 웹 사이트, 모바일 전자 상거래 앱 및 소셜 네트워크를 비롯한 다양한 소스에서 방대한 양의 데이터를 수집합니다. 예측 분석 덕분에 브랜드는 특정 시점의 고객 행동을 예측하고 시장 추세를 예측하며 이 경쟁에서 다른 사람들과 경쟁하기 위한 효과적인 전략을 개발할 수 있습니다.