电子商务中的预测分析：为什么重要？

由于新兴技术和不断变化的客户期望，零售和电子商务行业正在发生重大变化。 通过使用预测分析等智能创新，该行业正在向最高水平的数字化和个性化发展。 让我们谈谈零售和电子商务转型中的预测分析。

什么是电子商务中的预测分析？

电子商务中的预测分析使用统计算法和机器学习技术来分析客户数据并预测未来的购买行为。 通过分析历史数据，例如购买历史、网站流量详细信息和客户人口统计数据，预测分析可以识别模式和趋势以预测未来的客户行为。 这可能是他们可能购买的产品以及他们可能购买的时间。

预测分析可以在电子商务行业中以多种方式使用，包括：

1- 产品推荐：预测分析可以根据客户的浏览历史和之前的购买记录，向他们推荐可能感兴趣的产品。

2- 库存管理：通过分析销售数据，预测分析可以帮助在线商家优化他们的库存水平，确保他们在正确的时间有正确的产品库存。

3- 营销活动：预测分析可以帮助电子商务企业确定最有效的营销渠道和消息传递，以针对特定的客户群。

为什么预测分析很重要？

预测分析在当今数据驱动的商业世界中变得越来越重要，因为它使企业能够做出更明智的决策、降低成本并增加收入。 以下是预测分析为何重要的一些原因：

1-更好的决策

预测分析可以通过洞察客户行为、市场趋势和业务运营来帮助企业做出更明智的决策。 通过分析历史数据和识别模式，企业可以预测未来结果并根据数据而不是直觉或猜测做出决策。

2- 降低成本

预测分析可以帮助企业通过优化流程和资源来降低成本。 例如，公司可以通过预测特定产品的需求来确保足够的库存，从而最大限度地减少对昂贵的紧急订单或过剩库存的需求。

3-增加收入

预测分析可以帮助企业发现增加收入的新机会。 例如，通过分析客户数据，企业可以识别客户可能感兴趣的新产品或服务，或针对特定客户群开展个性化营销活动。

4- 竞争优势

通过利用预测分析，企业可以获得竞争优势。 通过制定数据驱动的决策，公司可以更快、更有效地响应市场变化，从而提高客户满意度并增加市场份额。

电子商务商店的预测分析工具

大型和小型零售商现在使用预测分析来更好地了解他们的客户，调查他们的购买行为，并提出个性化的产品推荐。
让我们看看一些可以帮助您计划发展业务的工具。 以下是一些受欢迎的选项：

1- 谷歌分析 4

Google Analytics是一款免费工具，可用于跟踪网站流量和用户行为。 它通过将 Google 机器学习知识应用于您的数据集来预测用户未来的行为，从而自动丰富您的数据。 通过收集结构化事件数据，您可以使用以下预测指标更多地了解您的购物者。

2- 优化

资料来源：优化
Optimizely是一种允许企业进行 A/B 测试以优化其网站并改善用户体验的工具。 通过测试网站的不同变体，店主可以确定哪个版本最有效地将访问者转化为客户。

3- IBM 沃森工作室

资料来源：IBM 沃森工作室

IBM Watson Analytics是一种基于云的数据分析工具，它使用机器学习算法来分析数据并做出预测。 Watson Analytics 可以分析客户数据、识别趋势和模式并预测未来行为。

4- 土坯分析

资料来源：Adobe Analytics

Adobe Analytics 是一种数据分析工具，可让您跨多个渠道（包括网站、社交媒体和移动应用程序）分析客户数据和行为。 借助 Adob​​e Analytics，企业可以识别客户群、跟踪客户行为并优化营销活动。

• 统计建模通过分析指标并建立值的下限、上限和预期范围来自动检测数据中的意外模式。
• 发现数据中的隐藏模式，以解释统计异常并找到意外客户行为、越界值以及不同受众群体的指标突然上升或下降背后的相关性。
• 该工具使生成和管理数据异常警报以及在单个信号中捕获多个指标的“堆叠”警报变得简单。

5- Salesforce 爱因斯坦

Salesforce Einstein是一种人工智能分析工具，可以分析客户数据、预测客户行为并优化销售和营销活动。 在 Salesforce Einstein 的帮助下，企业可以个性化客户体验、提高客户参与度并增加销售额。

描述性分析与预测性分析之间的差异

描述性和预测性分析是用于分析数据和获得洞察力的两种不同类型。 但是，人们经常将描述性与预测性混淆。 让我们帮助您指出它们之间的关键区别。

总结

在线零售企业从各种来源收集大量数据，包括网站、移动电子商务应用程序和社交网络。 得益于预测分析，品牌可以预测客户在特定时间的行为，预测市场趋势，并制定有效的策略在这场竞争中与他人竞争。