प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स क्या है और ई-कॉमर्स में इसके अनुप्रयोग

परिभाषा:

प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स सांख्यिकीय, डेटा माइनिंग और मशीन लर्निंग तकनीकों का एक सेट है जो भविष्य की घटनाओं या व्यवहारों के बारे में भविष्यवाणी करने के लिए वर्तमान और ऐतिहासिक डेटा का विश्लेषण करता है।

विवरण:

प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स भविष्य के जोखिमों और अवसरों की पहचान करने के लिए ऐतिहासिक और लेन-देन संबंधी डेटा में पाए जाने वाले पैटर्न का उपयोग करता है। यह वर्तमान और ऐतिहासिक तथ्यों का विश्लेषण करने और भविष्य की घटनाओं या अज्ञात व्यवहारों के बारे में भविष्यवाणियां करने के लिए सांख्यिकीय मॉडलिंग, मशीन लर्निंग और डेटा माइनिंग सहित विभिन्न तकनीकों को नियोजित करता है।।

मुख्य घटक:

१ डेटा संग्रह: विभिन्न स्रोतों से प्रासंगिक जानकारी का एकत्रीकरण।

२ डेटा तैयार करना: विश्लेषण के लिए डेटा की सफाई और स्वरूपण।

3। सांख्यिकीय मॉडलिंग: पूर्वानुमानित मॉडल बनाने के लिए एल्गोरिदम और गणितीय तकनीकों का उपयोग।

४ मशीन लर्निंग: एल्गोरिदम का उपयोग करना जो अनुभव के साथ स्वचालित रूप से सुधार करता है

5। डेटा विज़ुअलाइज़ेशन: परिणामों को समझने योग्य और कार्रवाई योग्य तरीके से प्रस्तुत करना।

उद्देश्य:

''भविष्य के रुझानों और व्यवहारों का पूर्वावलोकन करें

जोखिमों और अवसरों की पहचान करें

‘’ प्रक्रियाओं और निर्णय लेने को अनुकूलित करें

परिचालन और रणनीतिक दक्षता में सुधार करें

ई-कॉमर्स में पूर्वानुमानित विश्लेषण का अनुप्रयोग

प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स ई-कॉमर्स में एक आवश्यक उपकरण बन गया है, जिससे कंपनियों को रुझानों का अनुमान लगाने, संचालन को अनुकूलित करने और ग्राहक अनुभव में सुधार करने की अनुमति मिलती है। यहां कुछ मुख्य अनुप्रयोग दिए गए हैं:

१ मांग पूर्वानुमानः

   (उत्पादों की भविष्य की मांग का अनुमान लगाता है, जिससे अधिक कुशल इन्वेंट्री प्रबंधन सक्षम होता है।

   ‘’ यह प्रचार की योजना बनाने और गतिशील कीमतों को निर्धारित करने में मदद करता है।

2. अनुकूलन:

   ३ व्यक्तिगत उत्पाद अनुशंसाओं की पेशकश करने के लिए ग्राहकों की प्राथमिकताओं को रोकता है।

   ‘’ उपयोगकर्ता के इतिहास और व्यवहार के आधार पर व्यक्तिगत खरीदारी के अनुभव बनाता है।

3। ग्राहक विभाजन:

   लक्षित विपणन के लिए समान विशेषताओं वाले ग्राहकों के समूहों की पहचान करता है।

   (ग्राहक जीवनकाल मूल्य (ग्राहक जीवनकाल मूल्य और सीएलवी)।

४ धोखाधड़ी का पता लगानेः

   लेनदेन धोखाधड़ी को रोकने के लिए संदिग्ध व्यवहार पैटर्न की पहचान करें।

   उपयोगकर्ता खातों की सुरक्षा में सुधार करता है।

५ मूल्य निर्धारण अनुकूलनः

   ‘’ इष्टतम मूल्य निर्धारित करने के लिए बाजार कारकों और उपभोक्ता व्यवहार का विश्लेषण करता है।

   ^विभिन्न उत्पादों की मांग की कीमत लोच को रोकता है।

6। इन्वेंटरी प्रबंधन:

   ^^^^^^^^^कौन से उत्पाद उच्च मांग में होंगे और कब।

   ‘’ लागत कम करने और ब्रेकडाउन को रोकने के लिए इन्वेंट्री स्तरों का अनुकूलन करता है।

7. मंथन विश्लेषण:

   उन ग्राहकों की पहचान करता है जो प्लेटफ़ॉर्म को छोड़ने की सबसे अधिक संभावना रखते हैं।

   ग्राहक प्रतिधारण के लिए सक्रिय कार्रवाई सक्षम करता है।

8. रसद अनुकूलन:

   ^डिलीवरी समय को रोकता है और मार्गों को अनुकूलित करता है।

   ‘’ आपूर्ति श्रृंखला में बाधाओं का अनुमान लगाता है।

9। भावना विश्लेषण:

   ^सोशल मीडिया डेटा के आधार पर नए उत्पादों या अभियानों के स्वागत को रोकता है।

   वास्तविक समय में ग्राहकों की संतुष्टि पर नज़र रखता है।

१० क्रॉस-सेलिंग और अप-सेलिंगः

    अपेक्षित क्रय व्यवहार के आधार पर पूरक या उच्च मूल्य वाले उत्पाद।

ई-कॉमर्स के लिए लाभः

बिक्री और राजस्व में वृद्धि

ग्राहकों की संतुष्टि और प्रतिधारण में सुधार

परिचालन लागत को कम करना

''अधिक जानकारीपूर्ण और रणनीतिक निर्णय लेना

‘’ भविष्यसूचक अंतर्दृष्टि के माध्यम से प्रतिस्पर्धात्मक लाभ

चुनौतियांः

^उच्च गुणवत्ता और पर्याप्त डेटा की आवश्यकता है

^भविष्य कहनेवाला मॉडल के कार्यान्वयन और व्याख्या में जटिलता

। ग्राहक डेटा के उपयोग से संबंधित नैतिक और गोपनीयता मुद्दे

^डेटा विज्ञान में विशेषज्ञता वाले पेशेवरों की आवश्यकता

सटीकता सुनिश्चित करने के लिए मॉडलों को बनाए रखना और लगातार अद्यतन करना

ई-कॉमर्स में प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स व्यवसायों के संचालन और अपने ग्राहकों के साथ बातचीत करने के तरीके को बदल रहा है। भविष्य के रुझानों और उपभोक्ता व्यवहारों में मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान करके, यह ई-कॉमर्स व्यवसायों को अधिक सक्रिय, कुशल और ग्राहक-केंद्रित होने में सक्षम बनाता है।