Прогнозная аналитика в электронной коммерции: почему это важно?

Значительные изменения происходят в сфере розничной торговли и электронной коммерции из-за новых технологий и меняющихся ожиданий клиентов. Отрасль выходит на высочайший уровень цифровизации и персонализации, используя интеллектуальные инновации, такие как прогнозная аналитика. Поговорим о прогнозной аналитике в розничной торговле и трансформации электронной коммерции.

Что такое прогнозная аналитика в электронной коммерции?

Предиктивная аналитика в электронной коммерции использует статистические алгоритмы и методы машинного обучения для анализа данных о клиентах и ​​прогнозирования поведения покупателей в будущем. Анализируя исторические данные, такие как история покупок, сведения о трафике веб-сайта и демографические данные клиентов, предиктивная аналитика может выявлять закономерности и тенденции для прогнозирования будущих действий клиентов. Это может быть то, какие продукты они, вероятно, купят и когда они, вероятно, купят их.

Предиктивная аналитика может использоваться различными способами в индустрии электронной коммерции, в том числе:

1- Рекомендации по продуктам. Предиктивная аналитика может предложить продукты, которые, вероятно, заинтересуют клиента, основываясь на его истории просмотров и предыдущих покупках.

2- Управление запасами. Анализируя данные о продажах, предиктивная аналитика может помочь онлайн-продавцам оптимизировать уровень своих запасов, гарантируя наличие нужных товаров на складе в нужное время.

3. Маркетинговые кампании. Предиктивная аналитика может помочь предприятиям электронной коммерции определить наиболее эффективные маркетинговые каналы и обмен сообщениями для целевых сегментов клиентов.

Почему предиктивная аналитика имеет значение?

Предиктивная аналитика приобретает все большее значение в современном деловом мире, управляемом данными, поскольку она позволяет предприятиям принимать более обоснованные решения, сокращать расходы и увеличивать доходы. Вот несколько причин, почему предиктивная аналитика важна:

1- Лучшее принятие решений

Прогнозная аналитика может помочь компаниям принимать более обоснованные решения, предоставляя информацию о поведении клиентов, тенденциях рынка и бизнес-операциях. Анализируя исторические данные и выявляя закономерности, предприятия могут прогнозировать будущие результаты и принимать решения на основе данных, а не интуиции или догадок.

2- Снижение затрат

Прогнозная аналитика может помочь предприятиям сократить расходы за счет оптимизации процессов и ресурсов. Например, компании могут обеспечить достаточный запас запасов, прогнозируя спрос на конкретный продукт, сводя к минимуму потребность в дорогостоящих экстренных заказах или избыточных запасах.

3- Увеличение дохода

Прогнозная аналитика может помочь компаниям выявить новые возможности для увеличения доходов. Например, анализируя данные о клиентах, предприятия могут определить новые продукты или услуги, которые, вероятно, заинтересуют их клиентов, или нацелить определенные сегменты клиентов с помощью персонализированных маркетинговых кампаний.

4- Конкурентное преимущество

Используя прогнозную аналитику, предприятия могут получить конкурентное преимущество. Принимая решения на основе данных, компании могут быстрее и эффективнее реагировать на изменения на рынке, что приводит к повышению удовлетворенности клиентов и увеличению доли рынка.

Инструменты прогнозной аналитики для магазинов электронной коммерции

Крупные и мелкие розничные продавцы теперь используют прогнозную аналитику, чтобы лучше понять своих клиентов, изучить их покупательское поведение и дать персонализированные рекомендации по продуктам.
Давайте рассмотрим некоторые инструменты, которые помогут вам спланировать развитие вашего бизнеса. Вот несколько популярных вариантов:

1- Google Аналитика 4

Google Analytics — это бесплатный инструмент, который можно использовать для отслеживания посещаемости веб-сайта и поведения пользователей. Он автоматически обогащает ваши данные, применяя знания машинного обучения Google к вашему набору данных, чтобы прогнозировать поведение ваших пользователей в будущем. Собирая структурированные данные о событиях, вы можете больше узнать о своих покупателях, используя следующие прогностические показатели.

2- оптимально

Источник: Оптимизировать
Optimizely — это инструмент, который позволяет компаниямпроводить A/B-тесты для оптимизации своего веб-сайта и улучшения взаимодействия с пользователем.Тестируя различные варианты веб-сайта, владельцы магазинов могут определить, какая версия наиболее эффективно конвертирует посетителей в покупателей.

3- IBM Watson Studio

Источник: IBM Watson Studio.

IBM Watson Analytics — это облачный инструмент анализа данных, который используеталгоритмы машинного обучения для анализа данных и создания прогнозов .Watson Analytics может анализировать данные о клиентах, выявлять тенденции и шаблоны и прогнозировать поведение в будущем.

4- Adobe Analytics

Источник: Adobe Analytics.

Adobe Analytics — это инструмент для анализа данных, который позволяет анализировать данные и поведение клиентов по нескольким каналам, включая веб-сайты, социальные сети и мобильные приложения. С помощью Adobe Analytics компании могут определять сегменты клиентов, отслеживать их поведение и оптимизировать маркетинговые кампании.

• Статистическое моделирование автоматически обнаруживает неожиданные закономерности в ваших данных, анализируя показатели и устанавливая нижнюю границу, верхнюю границу и ожидаемый диапазон значений.
• Обнаруживает скрытые шаблоны в ваших данных, чтобы объяснить статистические аномалии и найти корреляции, стоящие за неожиданными действиями клиентов, выходящими за рамки значениями и внезапными скачками или падениями показателей для разных групп аудитории.
• Инструмент упрощает создание и управление предупреждениями об аномалиях данных и «сложенными» предупреждениями, которые фиксируют несколько показателей в одном сигнале.

5- Salesforce Эйнштейн

Salesforce Einstein — этоаналитический инструмент на базе искусственного интеллекта , который анализирует данные о клиентах, прогнозирует их поведение и оптимизирует продажи и маркетинговые кампании.С помощью Salesforce Einstein компании могут персонализировать клиентский опыт, улучшить взаимодействие с клиентами и увеличить продажи.

Различия между описательной аналитикой и прогнозной аналитикой

Описательная и прогнозная аналитика — это два разных типа, которые используются для анализа данных и получения информации. Однако люди часто путают описательный с предсказательным. Позвольте нам помочь вам указать на критические различия между ними.

Заключить

Интернет-магазины розничной торговли собирают огромные объемы данных из различных источников, включая веб-сайты, мобильные приложения для электронной коммерции и социальные сети. Благодаря прогнозной аналитике бренды могут прогнозировать поведение клиентов в определенное время, предвидеть рыночные тенденции и разрабатывать эффективные стратегии, чтобы конкурировать с другими в этой конкуренции.