Как использовать прогнозную аналитику в вашем бизнесе электронной коммерции

Интернет-торговля — одна из самых быстрорастущих отраслей в мире, и она продолжает расти год за годом. Согласно отчету, ожидается, что мировой рынок электронной коммерции достигнет 5,55 триллионов долларов США в 2022 году.

Как это возможно?

Интернет-магазины растут, потому что они используют самые современные технологии, такие как прогнозная аналитика. Это единственный верный способ оставаться впереди конкурентов и продолжать расширять бизнес в долгосрочной перспективе.

Существует несколько различных способов, с помощью которых магазины электронной коммерции могут использовать прогнозную аналитику для повышения своей эффективности. В этом посте мы объясним концепцию прогнозной аналитики и покажем вам шесть способов ее использования для целей электронной коммерции.

Что такое прогнозная аналитика?

Прогнозная аналитика — это использование данных, статистических алгоритмов и методов машинного обучения для определения вероятности будущих результатов на основе исторических данных. Он работает, используя существующие данные для создания моделей, которые предсказывают новые бизнес-результаты.

Таким образом, прогнозная аналитика имеет широкий спектр приложений. Например, банки могут предсказать, насколько вероятно, что кто-то не выплатит кредит, основываясь на его кредитной истории. Это позволяет финансовым учреждениям принимать более обоснованные решения о том, кому ссужать деньги, и помогает им избежать возможных потерь.

Та же логика применима и к онлайн-ритейлу: предиктивная аналитика способна предсказать, какие клиенты с наибольшей вероятностью уйдут или какие продукты с наибольшей вероятностью вернутся. Но это далеко не единственное преимущество прогнозной аналитики для предприятий электронной коммерции. Продолжайте читать, чтобы узнать о шести наиболее важных вариантах использования.

Основные преимущества прогнозной аналитики в онлайн-ритейле

Давайте проясним здесь одну вещь: возможности использования прогнозной аналитики в электронной коммерции практически безграничны. Технология все еще развивается, и невозможно сказать, к чему она приведет в ближайшие годы, но мы уже можем выделить наиболее ценные варианты использования. Вот наш лучший выбор.

1. Прогнозная аналитика идеально подходит для управления запасами

Прогнозная аналитика может улучшить управление запасами, интерпретируя исторические данные для создания моделей, которые предсказывают будущий спрос на продукт. Затем эту информацию можно использовать для принятия решений о том, сколько запасов держать в наличии, когда заказывать больше продуктов и т. д.

Например, если модель предсказывает, что спрос на продукт будет увеличиваться в ближайшие недели, компания может захотеть заказать больше этого продукта раньше, чем позже, чтобы избежать дефицита.

И наоборот, если модель предсказывает скорое снижение спроса, компания может захотеть продать избыточные запасы или вернуть их поставщику.

1. Улучшает качество обслуживания клиентов

Знаете ли вы, что 80% увеличение в доходах от компаний, которые сосредоточены на улучшении качества обслуживания клиентов? Именно поэтому крайне важно использовать прогнозную аналитику в онлайн-ритейле.

Прогнозная аналитика может улучшить качество обслуживания клиентов, потому что она помогает вам узнать, чего клиент может хотеть или в чем он нуждается. Это позволяет компаниям обеспечивать более персонализированный подход к каждому отдельному клиенту, что может привести к улучшению общего клиентского опыта.

Кроме того, предиктивная аналитика может выявлять потенциальные проблемы с покупательским опытом еще до того, как они возникнут.

Например, если выясняется, что покупатель собирается отказаться от своей корзины, можно использовать прогнозную аналитику, чтобы отправить ему предупреждающее сообщение или предложить ему скидку на покупку, чтобы он не ушел.

1. Вы можете улучшить производительность и удержание сотрудников

Ваши сотрудники делают бизнес сильным или слабым, поэтому вы должны внимательно следить за их поведением. Прогнозная аналитика может помочь выявить сотрудников, которые рискуют покинуть компании электронной коммерции, и помочь этим компаниям предпринять шаги для минимизации текучести кадров.

Например, прогнозную аналитику можно использовать для выявления сотрудников, которые с высокой вероятностью уволятся, на основе таких факторов, как удовлетворенность работой, срок пребывания в должности и производительность.

Но это не все.

Прогнозная аналитика также может помочь компаниям электронной коммерции определить, какие сотрудники с наибольшей вероятностью будут успешными в определенных ролях, и сопоставить их с позициями, которые лучше подходят для их набора навыков. Это может привести к повышению удовлетворенности работой и снижению текучести кадров.

1. Прогностическая аналитика обеспечивает точное ценообразование

Предиктивная аналитика может обеспечить точное ценообразование в электронной коммерции, используя данные о клиентах, чтобы предсказать, что клиенты могут купить и сколько они готовы за это заплатить.

Это делается путем анализа прошлого покупательского поведения, шаблонов просмотра, демографической информации и других соответствующих данных, чтобы создать профиль каждого клиента. Затем можно использовать точный профиль потребителя, чтобы предсказать, что этот покупатель купит в будущем, и соответственно установить цену.

Предиктивная аналитика также может определить, когда клиенты с наибольшей вероятностью совершат покупку, чтобы в это время можно было снизить цены для увеличения продаж.

1. Это делает возможным персонализированный маркетинг

Персонализированный маркетинг — еще один продукт прогнозной аналитики. Благодаря огромным базам данных, связанным с потребителями, компании электронной коммерции могут выявлять общие закономерности и тенденции. После этого вы можете легко автоматизировать кампании и размещать узконаправленные маркетинговые сообщения.

Например, если розничный продавец знает, что конкретный покупатель, вероятно, купит определенный продукт в ближайшем будущем, он может отправить этому клиенту рекламное электронное письмо или SMS-сообщение с кодом скидки на продукт.

Предиктивная аналитика также может помочь ритейлерам выявлять клиентов, которые рискуют отказаться от своей воронки продаж. Таким образом, вы можете уделить особое внимание этим клиентам, предлагая целевые рекламные предложения и соответствующие сообщения.

1. Прогнозная аналитика позволяет предотвратить мошенничество

Худшее, что может случиться с бизнесом электронной коммерции, — это попасть в ловушку мошенников или хакеров. В таких обстоятельствах необходимо использовать предиктивную аналитику, чтобы предотвратить мошенничество в вашем интернет-магазине.

Как это возможно? Оказывается, предиктивная аналитика может выявлять факторы риска и предупреждающие признаки мошеннической деятельности. Он может распознавать шаблоны, которые могут указывать на мошенническое поведение.

Это позволяет магазинам электронной коммерции разрабатывать стратегии предотвращения мошенничества, например, применять более строгие меры проверки для клиентов с высоким уровнем риска. Предиктивная аналитика также помогает вам отслеживать поведение клиентов в режиме реального времени, чтобы вы могли отмечать подозрительные действия и предотвращать попытки мошенничества.

Заключение: использование прогнозной аналитики в электронной коммерции

Прогнозная аналитика — это важный инструмент для предприятий электронной коммерции, стремящихся оставаться впереди конкурентов и радовать своих клиентов. Он выполняет множество повторяющихся задач, которые отнимут у вашей команды слишком много времени, при этом делая гораздо более точные выводы и решения.

Предиктивная аналитика, от обслуживания клиентов до предотвращения мошенничества, может улучшить ваш интернет-магазин разными способами. Вы уже готовы попробовать?