E-Ticarette Tahmine Dayalı Analitik: Neden Önemli?

Gelişen teknolojiler ve değişen müşteri beklentileri nedeniyle perakende ve e-ticaret sektörlerinde önemli değişimler yaşanıyor. Sektör, tahmine dayalı analitik gibi akıllı yenilikleri kullanarak en üst düzeyde dijitalleştirme ve kişiselleştirmeye doğru ilerliyor. Perakende ve e-ticaret dönüşümlerinde tahmine dayalı analitik hakkında konuşalım.

E-ticarette Tahmine Dayalı Analitik nedir?

E-ticarette tahmine dayalı analitik, müşteri verilerini analiz etmek ve gelecekteki satın alma davranışını tahmin etmek için istatistiksel algoritmalar ve makine öğrenimi teknikleri kullanır. Tahmine dayalı analitik, satın alma geçmişi, web sitesi trafiği ayrıntıları ve müşteri demografisi gibi geçmiş verileri analiz ederek, gelecekteki müşteri eylemlerini tahmin etmek için kalıpları ve eğilimleri belirleyebilir. Bu, muhtemelen hangi ürünleri satın alacakları ve muhtemelen ne zaman alacakları olabilir.

Tahmine dayalı analitik, e-Ticaret endüstrisinde aşağıdakiler dahil çeşitli şekillerde kullanılabilir:

1- Ürün önerileri: Tahmine dayalı analitik, bir müşterinin göz atma geçmişine ve önceki satın alma işlemlerine dayanarak ilgilenmesi muhtemel ürünler önerebilir.

2- Envanter yönetimi: Tahmine dayalı analitik, satış verilerini analiz ederek, çevrimiçi satıcıların stok seviyelerini optimize etmelerine yardımcı olabilir ve doğru zamanda doğru ürünleri stoklarında bulundurmalarını sağlar.

3- Pazarlama kampanyaları: Tahmine dayalı analitik, e-Ticaret işletmelerinin belirli müşteri segmentlerini hedeflemek için en etkili pazarlama kanallarını ve mesajları belirlemesine yardımcı olabilir.

Tahmine Dayalı Analitik Neden Önemlidir?

Tahmine dayalı analitik, işletmelerin daha bilinçli kararlar almasına, maliyetleri düşürmesine ve geliri artırmasına olanak tanıdığı için günümüzün veri odaklı iş dünyasında giderek daha önemli hale geliyor. Tahmine dayalı analitiğin önemli olmasının bazı nedenleri şunlardır:

1- Daha İyi Karar Verme

Tahmine dayalı analitik, müşteri davranışı, pazar eğilimleri ve iş operasyonları hakkında içgörü sağlayarak işletmelerin daha bilinçli kararlar almasına yardımcı olabilir. İşletmeler, geçmiş verileri analiz ederek ve kalıpları belirleyerek gelecekteki sonuçları tahmin edebilir ve sezgi veya varsayım yerine verilere dayalı kararlar alabilir.

2- Maliyet Düşürme

Tahmine dayalı analitik, işletmelerin süreçleri ve kaynakları optimize ederek maliyetleri azaltmasına yardımcı olabilir. Örneğin şirketler, belirli bir ürüne olan talebi tahmin ederek, maliyetli acil durum siparişlerine veya fazla envantere olan ihtiyacı en aza indirerek yeterli envanteri sağlayabilir.

3- Artan Gelir

Tahmine dayalı analitik, işletmelerin geliri artırmak için yeni fırsatları belirlemesine yardımcı olabilir. Örneğin işletmeler, müşteri verilerini analiz ederek müşterilerinin ilgisini çekebilecek yeni ürün veya hizmetleri belirleyebilir veya kişiselleştirilmiş pazarlama kampanyaları ile belirli müşteri segmentlerini hedefleyebilir.

4- Rekabet Avantajı

İşletmeler, tahmine dayalı analitiği kullanarak rekabet avantajı elde edebilir. Şirketler, verilere dayalı kararlar alarak pazardaki değişikliklere daha hızlı ve verimli bir şekilde yanıt verebilir, bu da daha iyi müşteri memnuniyeti ve artan pazar payına yol açar.

E-Ticaret Mağazaları için Tahmine Dayalı Analitik Araçları

Büyük ve küçük perakendeciler artık müşterilerini daha iyi anlamak, satın alma davranışlarını araştırmak ve kişiselleştirilmiş ürün önerileri yapmak için tahmine dayalı analitiği kullanıyor.
İşinizi büyütmeyi planlamanıza yardımcı olacak bazı araçlara göz atalım. İşte bazı popüler seçenekler:

1- Google Analytics 4

Google Analytics, web sitesi trafiğini ve kullanıcı davranışını izlemek için kullanılabilen ücretsiz bir araçtır. Kullanıcılarınızın gelecekteki davranışlarını tahmin etmek için Google makine öğrenimi bilgisini veri kümenize uygulayarak verilerinizi otomatik olarak zenginleştirir. Yapılandırılmış olay verilerini toplayarak, aşağıdaki tahmine dayalı metrikleri kullanarak alışveriş yapanlarınız hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz.

2- Optimize Edin

Kaynak: Optimizely
Optimizely , işletmelerin web sitelerini optimize etmek ve kullanıcı deneyimini iyileştirmek içinA/B testleri yapmalarına olanak tanıyan bir araçtır.Mağaza sahipleri, bir web sitesinin farklı varyasyonlarını test ederek, ziyaretçileri müşteriye dönüştürmede hangi sürümün en etkili olduğunu belirleyebilir.

3- IBM Watson Stüdyosu

Kaynak: IBM Watson Studio

IBM Watson Analytics,verileri analiz etmek ve tahminlerde bulunmak için makine öğrenimi algoritmalarını kullanan bulut tabanlı bir veri analitiği aracıdır.Watson Analytics, müşteri verilerini analiz edebilir, eğilimleri ve kalıpları belirleyebilir ve gelecekteki davranışları tahmin edebilir.

4-Adobe Analytics

Kaynak: Adobe Analytics

Adobe Analytics, web siteleri, sosyal medya ve mobil uygulamalar dahil olmak üzere birden çok kanalda müşteri verilerini ve davranışlarını analiz etmenize olanak tanıyan bir veri analizi aracıdır. İşletmeler, Adobe Analytics ile müşteri segmentlerini belirleyebilir, müşteri davranışlarını izleyebilir ve pazarlama kampanyalarını optimize edebilir.

• İstatistiksel modelleme, metrikleri analiz ederek ve bir alt sınır, üst sınır ve beklenen değer aralığı oluşturarak verilerinizdeki beklenmeyen kalıpları otomatik olarak algılar.
• İstatistiksel anormallikleri açıklamak ve beklenmedik müşteri eylemlerinin, sınır dışı değerlerin ve farklı kitle grupları için metriklerdeki ani artışların veya düşüşlerin ardındaki korelasyonları bulmak için verilerinizdeki gizli kalıpları keşfeder.
• Araç, tek bir sinyalde birden fazla ölçümü yakalayan veri anormalliği uyarıları ve "yığılmış" uyarılar oluşturmayı ve yönetmeyi basitleştirir.

5- Salesforce Einstein

Salesforce Einstein, müşteri verilerini analiz eden, müşteri davranışını tahmin eden ve satış ve pazarlama kampanyalarını optimize edenyapay zeka destekli bir analiz aracıdır .Salesforce Einstein'ın yardımıyla işletmeler müşteri deneyimlerini kişiselleştirebilir, müşteri katılımını geliştirebilir ve satışları artırabilir.

Tanımlayıcı Analitik ve Tahmine Dayalı Analitik Arasındaki Farklar

Tanımlayıcı ve tahmine dayalı analitik, verileri analiz etmek ve içgörü kazanmak için kullanılan iki farklı türdür. Bununla birlikte, insanlar genellikle tanımlayıcı ile tahmini olanla karıştırırlar. Aralarındaki kritik farkları belirtmenize yardımcı olalım.

Sonuçlandırmak

Çevrimiçi perakende işletmeleri, web siteleri, mobil e-ticaret uygulamaları ve sosyal ağlar dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan büyük miktarda veri toplar. Tahmine dayalı analitik sayesinde markalar, belirli zamanlarda müşteri davranışlarını tahmin edebilir, pazar trendlerini tahmin edebilir ve bu rekabette başkalarıyla rekabet etmek için etkili stratejiler geliştirebilir.