Определение:
Прогнозният анализ е набор от статистически техники, техники за извличане на данни и машинно обучение, които анализират текущи и исторически данни, за да направят прогнози за бъдещи събития или поведение.
Описание:
Predictive Analytics използва модели, открити в исторически и транзакционни данни, за да идентифицира бъдещи рискове и възможности. Той използва различни техники, включително статистическо моделиране, машинно обучение и извличане на данни, за да анализира текущи и исторически факти и да прави прогнози за бъдещи събития или неизвестни поведения.
Основни компоненти:
1. Събиране на данни: Агрегиране на подходяща информация от различни източници.
2. Подготовка на данни: Почистване и форматиране на данните за анализ.
3. Статистическо моделиране: Използване на алгоритми и математически техники за създаване на прогнозни модели.
4. Машинно обучение: Използване на алгоритми, които автоматично се подобряват с опита
5. Визуализация на данни: Представяне на резултатите по разбираем и приложим начин.
Цели:
‘‘Преглед на бъдещите тенденции и поведения
Идентифицирайте рисковете и възможностите
‘’ Оптимизирайте процесите и вземането на решения
Подобряване на оперативната и стратегическата ефективност
Приложение на прогнозния анализ в електронната търговия
Predictive Analytics се превърна в основен инструмент в електронната търговия, позволяващ на компаниите да предвиждат тенденциите, да оптимизират операциите и да подобряват клиентското изживяване Ето някои от основните приложения:
1. Прогноза за търсенето:
(Очаква бъдещо търсене на продукти, което позволява по-ефективно управление на запасите.
‘’ Помага да планирате промоции и да зададете динамични цени.
2. Персонализиране:
3 Предотвратява предпочитанията на клиентите да предлагат персонализирани препоръки за продукти.
‘‘Създава индивидуализирани изживявания при пазаруване въз основа на потребителската история и поведение.
3. Сегментиране на клиенти:
. Идентифицира групи от клиенти със сходни характеристики за целеви маркетинг.
(Централна стойност на клиента (Customer Lifetime Value & CLV).
4. Откриване на измами:
Идентифицирайте подозрителни модели на поведение, за да предотвратите измами при транзакции.
Подобрява сигурността на потребителските акаунти.
5. Оптимизиране на цените:
‘‘Анализира пазарните фактори и поведението на потребителите, за да определи оптимални цени.
^предотвратява ценовата еластичност на търсенето на различни продукти.
6. Управление на инвентара:
^^^^^^^^^Какви продукти ще бъдат много търсени и кога.
‘’ Оптимизира нивата на запасите, за да намали разходите и да предотврати повреди.
7. Анализ на отбиване:
идентифицира клиентите, които е най-вероятно да изоставят платформата.
Позволява проактивни действия за задържане на клиенти.
8. Логистична оптимизация:
^предотвратява времето за доставка и оптимизира маршрутите.
„Очаква тесни места във веригата за доставки.
9. Анализ на настроението:
^предотвратява приемането на нови продукти или кампании въз основа на данни от социалните медии.
Следи удовлетвореността на клиентите в реално време.
10. Кръстосани продажби и продажби нагоре:
продукти с допълнителна или по-висока стойност на NDEGERE въз основа на очакваното покупателно поведение.
Ползи за електронната търговия:
Увеличение на продажбите и приходите
Подобряване на удовлетвореността и задържането на клиентите
Намаляване на оперативните разходи
‘’ Вземане на по-информирани и стратегически решения
‘’ Конкурентно предимство чрез предсказващи прозрения
Предизвикателства:
^Нуждаете се от високо качество и достатъчно данни
^сложност при прилагането и тълкуването на прогнозни модели
. Етични въпроси и проблеми с поверителността, свързани с използването на клиентски данни
^необходимост от професионалисти, специализирани в науката за данни
Поддържане и непрекъснато актуализиране на моделите, за да се гарантира точност
Прогнозният анализ в електронната търговия трансформира начина, по който бизнесът работи и взаимодейства с клиентите си, Предоставяйки ценна представа за бъдещите тенденции и потребителското поведение, дава възможност на бизнеса в електронната търговия да бъде по-активен, ефективен и ориентиран към клиента.
