電子商務中的預測分析：為什麼重要？

由於新興技術和不斷變化的客戶期望，零售和電子商務行業正在發生重大變化。 通過使用預測分析等智能創新，該行業正在向最高水平的數字化和個性化發展。 讓我們談談零售和電子商務轉型中的預測分析。

什麼是電子商務中的預測分析？

電子商務中的預測分析使用統計算法和機器學習技術來分析客戶數據並預測未來的購買行為。 通過分析歷史數據，例如購買歷史、網站流量詳細信息和客戶人口統計數據，預測分析可以識別模式和趨勢以預測未來的客戶行為。 這可能是他們可能購買的產品以及他們可能購買的時間。

預測分析可以在電子商務行業中以多種方式使用，包括：

1- 產品推薦：預測分析可以根據客戶的瀏覽歷史和之前的購買記錄，向他們推薦可能感興趣的產品。

2- 庫存管理：通過分析銷售數據，預測分析可以幫助在線商家優化他們的庫存水平，確保他們在正確的時間有正確的產品庫存。

3- 營銷活動：預測分析可以幫助電子商務企業確定最有效的營銷渠道和消息傳遞，以針對特定的客戶群。

為什麼預測分析很重要？

預測分析在當今數據驅動的商業世界中變得越來越重要，因為它使企業能夠做出更明智的決策、降低成本並增加收入。 以下是預測分析為何重要的一些原因：

1-更好的決策

預測分析可以通過洞察客戶行為、市場趨勢和業務運營來幫助企業做出更明智的決策。 通過分析歷史數據和識別模式，企業可以預測未來結果並根據數據而不是直覺或猜測做出決策。

2- 降低成本

預測分析可以幫助企業通過優化流程和資源來降低成本。 例如，公司可以通過預測特定產品的需求來確保足夠的庫存，從而最大限度地減少對昂貴的緊急訂單或過剩庫存的需求。

3-增加收入

預測分析可以幫助企業發現增加收入的新機會。 例如，通過分析客戶數據，企業可以識別客戶可能感興趣的新產品或服務，或針對特定客戶群開展個性化營銷活動。

4- 競爭優勢

通過利用預測分析，企業可以獲得競爭優勢。 通過制定數據驅動的決策，公司可以更快、更有效地響應市場變化，從而提高客戶滿意度並增加市場份額。

電子商務商店的預測分析工具

大型和小型零售商現在使用預測分析來更好地了解他們的客戶，調查他們的購買行為，並提出個性化的產品推薦。
讓我們看看一些可以幫助您計劃發展業務的工具。 以下是一些受歡迎的選項：

1- 谷歌分析 4

Google Analytics是一款免費工具，可用於跟踪網站流量和用戶行為。 它通過將 Google 機器學習知識應用於您的數據集來預測用戶未來的行為，從而自動豐富您的數據。 通過收集結構化事件數據，您可以使用以下預測指標更多地了解您的購物者。

2- 優化

資料來源：優化
Optimizely是一種允許企業進行 A/B 測試以優化其網站並改善用戶體驗的工具。 通過測試網站的不同變體，店主可以確定哪個版本最有效地將訪問者轉化為客戶。

3- IBM 沃森工作室

資料來源：IBM 沃森工作室

IBM Watson Analytics是一種基於雲的數據分析工具，它使用機器學習算法來分析數據並做出預測。 Watson Analytics 可以分析客戶數據、識別趨​​勢和模式並預測未來行為。

4- 土坯分析

資料來源：Adobe Analytics

Adobe Analytics 是一種數據分析工具，可讓您跨多個渠道（包括網站、社交媒體和移動應用程序）分析客戶數據和行為。 借助 Adob​​e Analytics，企業可以識別客戶群、跟踪客戶行為並優化營銷活動。

• 統計建模通過分析指標並建立值的下限、上限和預期範圍來自動檢測數據中的意外模式。
• 發現數據中的隱藏模式，以解釋統計異常並找到意外客戶行為、越界值以及不同受眾群體的指標突然上升或下降背後的相關性。
• 該工具使生成和管理數據異常警報以及在單個信號中捕獲多個指標的“堆疊”警報變得簡單。

5- Salesforce 愛因斯坦

Salesforce Einstein是一種人工智能分析工具，可以分析客戶數據、預測客戶行為並優化銷售和營銷活動。 在 Salesforce Einstein 的幫助下，企業可以個性化客戶體驗、提高客戶參與度並增加銷售額。

描述性分析與預測性分析之間的差異

描述性和預測性分析是用於分析數據和獲得洞察力的兩種不同類型。 但是，人們經常將描述性與預測性混淆。 讓我們幫助您指出它們之間的關鍵區別。

總結

在線零售企業從各種來源收集大量數據，包括網站、移動電子商務應用程序和社交網絡。 得益於預測分析，品牌可以預測客戶在特定時間的行為，預測市場趨勢，並製定有效的策略在這場競爭中與他人競爭。