Analityka predykcyjna w handlu elektronicznym: dlaczego ma to znaczenie?

W branży handlu detalicznego i handlu elektronicznego zachodzą znaczące zmiany ze względu na pojawiające się technologie i zmieniające się oczekiwania klientów. Branża osiąga najwyższy poziom cyfryzacji i personalizacji, wykorzystując inteligentne innowacje, takie jak analityka predykcyjna. Porozmawiajmy o analityce predykcyjnej w transformacjach handlu detalicznego i e-commerce.

Czym jest analiza predykcyjna w eCommerce?

Analityka predykcyjna w handlu elektronicznym wykorzystuje algorytmy statystyczne i techniki uczenia maszynowego do analizowania danych klientów i przewidywania przyszłych zachowań zakupowych. Analizując dane historyczne, takie jak historia zakupów, szczegóły ruchu w witrynie i dane demograficzne klientów, analizy predykcyjne mogą identyfikować wzorce i trendy w celu przewidywania przyszłych działań klientów. Może to być to, jakie produkty prawdopodobnie kupią i kiedy prawdopodobnie je kupią.

Analityka predykcyjna może być wykorzystywana na różne sposoby w branży eCommerce, w tym:

1- Rekomendacje produktów: Analityka predykcyjna może sugerować produkty, którymi klient prawdopodobnie jest zainteresowany, na podstawie historii przeglądania i poprzednich zakupów.

2- Zarządzanie zapasami: Analizując dane dotyczące sprzedaży, analizy predykcyjne mogą pomóc sprzedawcom internetowym zoptymalizować poziomy zapasów, zapewniając, że mają odpowiednie produkty w magazynie we właściwym czasie.

3- Kampanie marketingowe: Analityka predykcyjna może pomóc firmom handlu elektronicznego zidentyfikować najskuteczniejsze kanały marketingowe i komunikaty, aby kierować reklamy do określonych segmentów klientów.

Dlaczego analiza predykcyjna ma znaczenie?

Analityka predykcyjna staje się coraz ważniejsza w dzisiejszym świecie biznesowym opartym na danych, ponieważ pozwala firmom podejmować bardziej świadome decyzje, obniżać koszty i zwiększać przychody. Oto kilka powodów, dla których analiza predykcyjna ma znaczenie:

1- Lepsze podejmowanie decyzji

Analityka predykcyjna może pomóc firmom w podejmowaniu bardziej świadomych decyzji, dostarczając wgląd w zachowania klientów, trendy rynkowe i operacje biznesowe. Analizując dane historyczne i identyfikując wzorce, firmy mogą przewidywać przyszłe wyniki i podejmować decyzje na podstawie danych, a nie intuicji czy domysłów.

2- Redukcja kosztów

Analityka predykcyjna może pomóc firmom obniżyć koszty poprzez optymalizację procesów i zasobów. Na przykład firmy mogą zapewnić wystarczającą ilość zapasów, przewidując popyt na określony produkt, minimalizując potrzebę kosztownych zamówień awaryjnych lub nadmiernych zapasów.

3- Zwiększone dochody

Analityka predykcyjna może pomóc firmom zidentyfikować nowe możliwości zwiększenia przychodów. Na przykład, analizując dane klientów, firmy mogą identyfikować nowe produkty lub usługi, którymi ich klienci prawdopodobnie będą zainteresowani, lub kierować spersonalizowane kampanie marketingowe do określonych segmentów klientów.

4- Przewaga konkurencyjna

Wykorzystując analitykę predykcyjną, firmy mogą zyskać przewagę konkurencyjną. Podejmując decyzje w oparciu o dane, firmy mogą szybciej i skuteczniej reagować na zmiany na rynku, co prowadzi do większego zadowolenia klientów i zwiększenia udziału w rynku.

Narzędzia analizy predykcyjnej dla sklepów eCommerce

Duzi i mali detaliści korzystają teraz z analiz predykcyjnych, aby lepiej rozumieć swoich klientów, badać ich zachowania zakupowe i przedstawiać spersonalizowane rekomendacje produktów.
Przyjrzyjmy się niektórym narzędziom, które pomogą Ci zaplanować rozwój firmy. Oto kilka popularnych opcji:

1- Google Analytics 4

Google Analytics to bezpłatne narzędzie, za pomocą którego można śledzić ruch na stronie i zachowanie użytkowników. Automatycznie wzbogaca Twoje dane, stosując wiedzę z systemów uczących się Google w Twoim zbiorze danych, by przewidywać przyszłe zachowania użytkowników. Zbierając uporządkowane dane o zdarzeniach, możesz dowiedzieć się więcej o swoich kupujących, korzystając z poniższych wskaźników predykcyjnych.

2- Optymalnie

źródło: optymalnie
Optimizely to narzędzie, które umożliwia firmomprzeprowadzanie testów A/B w celu optymalizacji witryny i poprawy komfortu użytkowania.Testując różne warianty witryny, właściciele sklepów mogą określić, która wersja jest najskuteczniejsza w przekształcaniu odwiedzających w klientów.

3- IBM Watson Studio

Źródło: IBM Watson Studio

IBM Watson Analytics to oparte na chmurze narzędzie do analizy danych, które wykorzystujealgorytmy uczenia maszynowego do analizowania danych i tworzenia prognoz .Watson Analytics może analizować dane klientów, identyfikować trendy i wzorce oraz przewidywać przyszłe zachowania.

4-Adobe Analytics

Źródło: Adobe Analytics

Adobe Analytics to narzędzie do analizy danych, które umożliwia analizowanie danych i zachowań klientów w wielu kanałach, w tym w witrynach internetowych, mediach społecznościowych i aplikacjach mobilnych. Dzięki Adobe Analytics firmy mogą identyfikować segmenty klientów, śledzić zachowania klientów i optymalizować kampanie marketingowe.

• Modelowanie statystyczne automatycznie wykrywa nieoczekiwane wzorce w danych, analizując metryki i ustalając dolną i górną granicę oraz oczekiwany zakres wartości.
• Odkrywa ukryte wzorce w Twoich danych, aby wyjaśnić anomalie statystyczne i znaleźć korelacje stojące za nieoczekiwanymi działaniami klientów, wartościami poza zakresem oraz nagłymi skokami lub spadkami wskaźników dla różnych grup odbiorców.
• Narzędzie ułatwia generowanie alertów o anomaliach danych i „skumulowanych” alertów oraz zarządzanie nimi, które przechwytują wiele metryk w jednym sygnale.

5- Salesforce Einstein

Salesforce Einstein tonarzędzie analityczne oparte na sztucznej inteligencji , które analizuje dane klientów, przewiduje zachowania klientów oraz optymalizuje kampanie sprzedażowe i marketingowe.Z pomocą Salesforce Einstein firmy mogą personalizować doświadczenia klientów, poprawiać ich zaangażowanie i zwiększać sprzedaż.

Różnice między analizą opisową a analizą predykcyjną

Analityka opisowa i predykcyjna to dwa różne typy wykorzystywane do analizowania danych i uzyskiwania wglądu. Jednak ludzie często mylą opis z przewidywaniem. Pozwól nam pomóc Ci wskazać krytyczne różnice między nimi.

Podsumowując

Sklepy internetowe zbierają ogromne ilości danych z różnych źródeł, w tym ze stron internetowych, mobilnych aplikacji e-commerce i sieci społecznościowych. Dzięki analityce predykcyjnej marki mogą prognozować zachowania klientów w określonych momentach, przewidywać trendy rynkowe i opracowywać skuteczne strategie konkurowania z innymi w tej konkurencji.