Analiza predictivă în comerțul electronic: de ce contează?

Au loc schimbări semnificative în industria comerțului cu amănuntul și a comerțului electronic din cauza tehnologiilor emergente și a așteptărilor clienților în schimbare. Industria avansează la cel mai înalt nivel de digitizare și personalizare, folosind inovații inteligente, cum ar fi analiza predictivă. Să vorbim despre analiza predictivă în transformările comerțului cu amănuntul și comerțului electronic.

Ce este Predictive Analytics în comerțul electronic?

Analiza predictivă în comerțul electronic utilizează algoritmi statistici și tehnici de învățare automată pentru a analiza datele clienților și pentru a prezice comportamentul viitor de cumpărare. Analizând datele istorice, cum ar fi istoricul achizițiilor, detaliile traficului pe site și datele demografice ale clienților, analiza predictivă poate identifica modele și tendințe pentru a prezice acțiunile viitoare ale clienților. Acestea ar putea fi produsele pe care le vor cumpăra probabil și când le vor cumpăra probabil.

Analiza predictivă poate fi utilizată în diferite moduri în industria comerțului electronic, inclusiv:

1- Recomandări de produse: analiza predictivă poate sugera produse de care un client este probabil interesat, pe baza istoricului său de navigare și a achizițiilor anterioare.

2- Gestionarea inventarului: prin analiza datelor de vânzări, analiza predictivă poate ajuta comercianții online să-și optimizeze nivelurile de inventar, asigurându-se că au produsele potrivite în stoc la momentul potrivit.

3- Campanii de marketing: analiza predictivă poate ajuta companiile de comerț electronic să identifice cele mai eficiente canale de marketing și mesaje pentru a viza anumite segmente de clienți.

De ce contează analiza predictivă?

Analiza predictivă devine din ce în ce mai importantă în lumea afacerilor bazată pe date de astăzi, deoarece permite companiilor să ia decizii mai bine informate, să reducă costurile și să crească veniturile. Iată câteva motive pentru care este importantă analiza predictivă:

1- Luare mai bună a deciziilor

Analiza predictivă poate ajuta companiile să ia decizii mai informate, oferind informații despre comportamentul clienților, tendințele pieței și operațiunile de afaceri. Analizând datele istorice și identificând modele, companiile pot prezice rezultatele viitoare și pot lua decizii mai degrabă bazate pe date decât pe intuiție sau presupuneri.

2- Reducerea costurilor

Analiza predictivă poate ajuta companiile să reducă costurile prin optimizarea proceselor și resurselor. De exemplu, companiile pot asigura un stoc suficient anticipând cererea pentru un anumit produs, minimizând nevoia de comenzi de urgență costisitoare sau stocuri în exces.

3- Venituri crescute

Analiza predictivă poate ajuta companiile să identifice noi oportunități de creștere a veniturilor. De exemplu, analizând datele clienților, companiile pot identifica noi produse sau servicii de care clienții lor vor fi probabil interesați sau pot viza anumite segmente de clienți cu campanii de marketing personalizate.

4- Avantaj competitiv

Prin valorificarea analizei predictive, companiile pot obține un avantaj competitiv. Luând decizii bazate pe date, companiile pot răspunde la schimbările de pe piață mai rapid și mai eficient, ceea ce duce la o mai bună satisfacție a clienților și la creșterea cotei de piață.

Instrumente de analiză predictivă pentru magazinele de comerț electronic

Comercianții cu amănuntul mari și mici folosesc acum analize predictive pentru a-și înțelege mai bine clienții, pentru a investiga comportamentul lor de cumpărare și pentru a face recomandări personalizate de produse.
Să ne uităm la câteva instrumente care vă ajută să vă planificați dezvoltarea afacerii. Iată câteva opțiuni populare:

1- Google Analytics 4

Google Analytics este un instrument gratuit care poate fi folosit pentru a urmări traficul site-ului web și comportamentul utilizatorilor. Îți îmbogățește automat datele prin aplicarea cunoștințelor Google de învățare automată la setul de date pentru a prezice comportamentul viitor al utilizatorilor. Culegând date structurate despre evenimente, puteți afla mai multe despre cumpărătorii dvs. folosind următoarele valori predictive.

2- Optimizează

Sursa: Optimizely
Optimizely este un instrument care permite companiilor săefectueze teste A/B pentru a-și optimiza site-ul web și a îmbunătăți experiența utilizatorului.Testând diferite variante ale unui site web, proprietarii de magazine pot determina care versiune este cea mai eficientă pentru a converti vizitatorii în clienți.

3- IBM Watson Studio

Sursa: IBM Watson Studio

IBM Watson Analytics este un instrument de analiză a datelor bazat pe cloud care utilizeazăalgoritmi de învățare automată pentru a analiza datele și a face predicții .Watson Analytics poate analiza datele clienților, poate identifica tendințele și modelele și poate prezice comportamentul viitor.

4- Adobe Analytics

Sursa: Adobe Analytics

Adobe Analytics este un instrument de analiză a datelor care vă permite să analizați datele și comportamentul clienților pe mai multe canale, inclusiv site-uri web, rețele sociale și aplicații mobile. Cu Adobe Analytics, companiile pot identifica segmente de clienți, pot urmări comportamentul clienților și pot optimiza campaniile de marketing.

• Modelarea statistică detectează automat modele neașteptate în datele dvs. prin analizarea valorilor și stabilirea unei limite inferioare, a limitei superioare și a intervalului de valori așteptat.
• Descoperă tipare ascunse în datele dvs. pentru a explica anomaliile statistice și pentru a găsi corelații în spatele acțiunilor neașteptate ale clienților, a valorilor nelimitate și a creșterilor sau scăderilor bruște ale valorilor pentru diferite grupuri de public.
• Instrumentul simplifică generarea și gestionarea alertelor privind anomaliile datelor și a alertelor „stivuite” care captează mai multe valori într-un singur semnal.

5- Salesforce Einstein

Salesforce Einstein este uninstrument de analiză bazat pe inteligență artificială care analizează datele clienților, prezice comportamentul clienților și optimizează campaniile de vânzări și marketing.Cu ajutorul Salesforce Einstein, companiile pot personaliza experiențele clienților, pot îmbunătăți implicarea clienților și pot crește vânzările.

Diferențele dintre analiza descriptivă și analiza predictivă

Analizele descriptive și predictive sunt două tipuri diferite utilizate pentru a analiza datele și a obține informații. Cu toate acestea, oamenii confundă adesea descriptivul cu cel predictiv. Permiteți-ne să vă ajutăm să subliniați diferențele critice dintre ele.

A concluziona

Afacerile de vânzare cu amănuntul online colectează cantități masive de date din diverse surse, inclusiv site-uri web, aplicații mobile de comerț electronic și rețele sociale. Datorită analizei predictive, mărcile pot prognoza comportamentul clienților la momente specifice, pot anticipa tendințele pieței și pot dezvolta strategii eficiente pentru a concura cu ceilalți în această competiție.