Määritelmä:
Ennustava analytiikka on joukko tilastollisia, tiedonlouhinta- ja koneoppimistekniikoita, jotka analysoivat nykyistä ja historiallista tietoa tehdäkseen ennusteita tulevista tapahtumista tai käyttäytymismalleista.
Kuvaus:
Predictive Analytics käyttää historiallisista ja transaktiotiedoista löytyviä malleja tunnistaakseen tulevaisuuden riskejä ja mahdollisuuksia. Se käyttää erilaisia tekniikoita, mukaan lukien tilastollista mallintamista, koneoppimista ja tiedonlouhintaa, analysoidakseen nykyisiä ja historiallisia tosiasioita ja tehdäkseen ennusteita tulevista tapahtumista tai tuntemattomista käyttäytymistavoista.
Pääkomponentit:
1. Tiedonkeruu: Eri lähteistä peräisin olevien asiaankuuluvien tietojen kokoaminen.
2. Tietojen valmistelu: Tietojen puhdistaminen ja muotoilu analysointia varten.
3. Tilastollinen mallinnus: Algoritmien ja matemaattisten tekniikoiden käyttö ennakoivien mallien luomiseen.
4. Koneoppiminen: Algoritmeja käyttämällä, jotka paranevat automaattisesti kokemuksella
5. Tietojen visualisointi: Tulosten esittäminen ymmärrettävällä ja toimivalla tavalla.
A revolução da IA no varejo: tecnologia como ponte entre gerações
''Esikatsele tulevaisuuden trendejä ja käyttäytymismalleja
Tunnista riskit ja mahdollisuudet
''Optimoi prosessit ja päätöksenteko
Parantaa operatiivista ja strategista tehokkuutta
Ennustavan analyysin soveltaminen sähköisessä kaupankäynnissä
Predictive Analyticsista on tullut olennainen työkalu sähköisessä kaupankäynnissä, jonka avulla yritykset voivat ennakoida trendejä, optimoida toimintaa ja parantaa asiakaskokemusta Tässä on joitakin pääsovelluksia:
1. Kysyntäennuste:
(Annahtaa tuotteiden tulevaa kysyntää mahdollistaen tehokkaamman varastonhallinnan.
'Se auttaa suunnittelemaan tarjouksia ja asettamaan dynaamisia hintoja.
2. Mukauttaminen:
''Esikatselee asiakkaiden mieltymyksiä tarjotaksesi henkilökohtaisia tuotesuosituksia.
''Luo yksilöityjä ostokokemuksia käyttäjähistorian ja käyttäytymisen perusteella.
3. Asiakkaan segmentointi:
. Tunnistaa asiakasryhmät, joilla on samanlaiset ominaisuudet, kohdennettua markkinointia varten.
(Asiakas Lifetime Value (Asiakas Lifetime Value & CLV).
4. Petosten havaitseminen:
Tunnista epäilyttävät käyttäytymismallit liiketoimipetosten estämiseksi.
Parantaa käyttäjätilien turvallisuutta.
5. Hinnoittelun optimointi:
''Analyzes markkinatekijät ja kuluttajien käyttäytyminen optimaalisten hintojen asettamiseksi.
^ehkäisee kysynnän hintajoustoa eri tuotteille.
6. Varastonhallinta:
^^^^^^^^^Mitä tuotteita on suuri kysyntä ja milloin.
''Otimoi varastotasot kustannusten vähentämiseksi ja erittelyjen estämiseksi.
7. Kirjoanalyysi:
tunnistaa asiakkaat todennäköisimmin luopuvat alustasta.
Mahdollistaa ennakoivat toimet asiakkaiden säilyttämiseksi.
8. Logistiikan optimointi:
^ehkäisee toimitusajat ja optimoi reitit.
''Odottaa pullonkauloja toimitusketjussa.
9. Herkistysanalyysi:
^estää uusien tuotteiden tai kampanjoiden vastaanoton sosiaalisen median tietojen perusteella.
Seuraa asiakastyytyväisyyttä reaaliajassa.
10. Ristiinmyynti ja myynti:
ndegere täydentävät tai korkeamman arvon tuotteet, jotka perustuvat odotettuun ostokäyttäytymiseen.
Sähköisen kaupankäynnin edut:
Myynnin ja tulojen kasvu
Asiakastyytyväisyyden ja säilyttämisen parantaminen
– Käyttökustannusten vähentäminen
''Tietenäisempien ja strategisempien päätösten tekeminen
''Kilpailuetu ennakoivien oivallusten kautta
Haasteet:
^Tarvitaan korkealaatuiset ja riittävät määrätiedot
^monimutkaisuus ennakoivien mallien toteutuksessa ja tulkinnassa
. Asiakastietojen käyttöön liittyvät eettiset ja tietosuojakysymykset
^Need tietotieteeseen erikoistuneille ammattilaisille
Mallien ylläpitäminen ja jatkuva päivittäminen tarkkuuden varmistamiseksi
Ennustava Analytics sähköisessä kaupankäynnissä muuttaa tapaa, jolla yritykset toimivat ja ovat vuorovaikutuksessa asiakkaidensa kanssa.Tapaamalla arvokkaita näkemyksiä tulevaisuuden trendeistä ja kuluttajien käyttäytymisestä se mahdollistaa sähköisen kaupankäynnin yritysten ennakoivamman, tehokkaamman ja asiakaskeskeisemmän.
