Análise preditiva no comércio eletrônico: por que isso importa?

Mudanças significativas estão ocorrendo nos setores de varejo e comércio eletrônico devido a tecnologias emergentes e mudanças nas expectativas dos clientes. A indústria está avançando para o mais alto nível de digitalização e personalização, usando inovações inteligentes, como análises preditivas. Vamos falar sobre análise preditiva em transformações de varejo e comércio eletrônico.

O que é análise preditiva no comércio eletrônico?

A análise preditiva no comércio eletrônico usa algoritmos estatísticos e técnicas de aprendizado de máquina para analisar os dados do cliente e prever o comportamento de compra futuro. Ao analisar dados históricos, como histórico de compras, detalhes do tráfego do site e dados demográficos do cliente, a análise preditiva pode identificar padrões e tendências para prever futuras ações do cliente. Pode ser quais produtos eles provavelmente comprarão e quando provavelmente os comprarão.

A análise preditiva pode ser usada de várias maneiras no setor de comércio eletrônico, incluindo:

1- Recomendações de produtos: a análise preditiva pode sugerir produtos nos quais um cliente provavelmente está interessado com base em seu histórico de navegação e compras anteriores.

2- Gerenciamento de estoque: ao analisar os dados de vendas, a análise preditiva pode ajudar os comerciantes on-line a otimizar seus níveis de estoque, garantindo que eles tenham os produtos certos em estoque no momento certo.

3- Campanhas de marketing: a análise preditiva pode ajudar as empresas de comércio eletrônico a identificar os canais de marketing e as mensagens mais eficazes para atingir segmentos específicos de clientes.

Por que a análise preditiva é importante?

A análise preditiva está se tornando cada vez mais importante no mundo atual dos negócios, orientado por dados, porque permite que as empresas tomem decisões mais bem informadas, reduzam custos e aumentem a receita. Aqui estão algumas razões pelas quais a análise preditiva é importante:

1- Melhor Tomada de Decisão

A análise preditiva pode ajudar as empresas a tomar decisões mais informadas, fornecendo insights sobre o comportamento do cliente, tendências de mercado e operações comerciais. Ao analisar dados históricos e identificar padrões, as empresas podem prever resultados futuros e tomar decisões com base em dados, em vez de intuição ou adivinhação.

2- Redução de custos

A análise preditiva pode ajudar as empresas a reduzir custos otimizando processos e recursos. Por exemplo, as empresas podem garantir estoque suficiente prevendo a demanda de um determinado produto, minimizando a necessidade de pedidos de emergência caros ou excesso de estoque.

3- Aumento da receita

A análise preditiva pode ajudar as empresas a identificar novas oportunidades para aumentar a receita. Por exemplo, ao analisar os dados do cliente, as empresas podem identificar novos produtos ou serviços nos quais seus clientes provavelmente estarão interessados ​​ou segmentar segmentos de clientes específicos com campanhas de marketing personalizadas.

4- Vantagem Competitiva

Ao alavancar a análise preditiva, as empresas podem obter uma vantagem competitiva. Ao tomar decisões baseadas em dados, as empresas podem responder às mudanças no mercado com mais rapidez e eficiência, levando a uma melhor satisfação do cliente e maior participação no mercado.

Ferramentas de análise preditiva para lojas de comércio eletrônico

Grandes e pequenos varejistas agora usam análises preditivas para entender melhor seus clientes, investigar seu comportamento de compra e fazer recomendações personalizadas de produtos.
Vejamos algumas ferramentas que ajudam você a planejar o crescimento do seu negócio. Aqui estão algumas opções populares:

1- Google Analytics 4

O Google Analytics é uma ferramenta gratuita que pode ser usada para rastrear o tráfego do site e o comportamento do usuário. Ele enriquece automaticamente seus dados aplicando o conhecimento de aprendizado de máquina do Google ao seu conjunto de dados para prever o comportamento futuro de seus usuários. Ao coletar dados de eventos estruturados, você pode aprender mais sobre seus compradores usando as seguintes métricas preditivas.

2- Otimize

Fonte: Otimize
O Optimizely é uma ferramenta que permite às empresasrealizar testes A/B para otimizar seu site e melhorar a experiência do usuário.Ao testar diferentes variações de um site, os proprietários das lojas podem determinar qual versão é mais eficaz na conversão de visitantes em clientes.

3- IBM Watson Studio

Fonte: IBM Watson Studio

O IBM Watson Analytics é uma ferramenta de análise de dados baseada em nuvem que usaalgoritmos de aprendizado de máquina para analisar dados e fazer previsões .O Watson Analytics pode analisar dados do cliente, identificar tendências e padrões e prever o comportamento futuro.

4- Adobe Analytics

Fonte: Adobe Analytics

O Adobe Analytics é uma ferramenta de análise de dados que permite analisar os dados e o comportamento do cliente em vários canais, incluindo sites, mídias sociais e aplicativos móveis. Com o Adobe Analytics, as empresas podem identificar segmentos de clientes, acompanhar o comportamento do cliente e otimizar campanhas de marketing.

• A modelagem estatística detecta automaticamente padrões inesperados em seus dados, analisando métricas e estabelecendo um limite inferior, um limite superior e uma faixa de valores esperada.
• Descobre padrões ocultos em seus dados para explicar anomalias estatísticas e encontrar correlações por trás de ações inesperadas do cliente, valores fora do limite e picos ou quedas repentinas nas métricas para diferentes grupos de público.
• A ferramenta simplifica a geração e o gerenciamento de alertas de anomalias de dados e alertas “empilhados” que capturam várias métricas em um único sinal.

5- Salesforce Einstein

O Salesforce Einstein é umaferramenta de análise com tecnologia de IA que analisa os dados do cliente, prevê o comportamento do cliente e otimiza as vendas e as campanhas de marketing.Com a ajuda do Salesforce Einstein, as empresas podem personalizar as experiências do cliente, melhorar o envolvimento do cliente e aumentar as vendas.

As diferenças entre análise descritiva e análise preditiva

Análise descritiva e preditiva são dois tipos diferentes usados ​​para analisar dados e obter insights. No entanto, as pessoas costumam confundir o descritivo com o preditivo. Deixe-nos ajudá-lo a apontar as diferenças críticas entre eles.

Concluir

As empresas de varejo online coletam grandes quantidades de dados de várias fontes, incluindo sites, aplicativos móveis de comércio eletrônico e redes sociais. Graças à análise preditiva, as marcas podem prever o comportamento dos clientes em momentos específicos, antecipar as tendências do mercado e desenvolver estratégias eficazes para competir com outras empresas nessa competição.