Skilgreining:
Forspáningargreining er safn af tölfræðitækni, gagnavinnslu og vélanáms sem greinir núverandi og söguleg gögn til að gera spár um framtíðarviðburði eða hegðun
Lýsing:
Fyrirsagnargreining notar mynstur sem finnast í sögulegum og viðskiptalegum gögnum til að greina áhættu og tækifæri í framtíðinni. Hún notar fjölbreyttar tækni, þ.módelun tölfræði, vélarvísindi og gagnanáms, til að greina núverandi og söguleg atvik og gera spár um framtíðarviðburði eða óþekkt hegðun
Helstu þættir:
1. Gagnasöfnun: Samantekt á mikilvægum upplýsingum frá ýmsum heimildum
2. Gagnas preparation: Hreinsun og sniðun gagna fyrir greiningu
3. Statistical modeling: Notkun reiknirit og stærðfræðiteknika til að búa til spágerðir
4. Vélvandi véla: Notkun reiknirit sem batna sjálfkrafa með reynslunni
5. Gagnasýning: Framsetning niðurstaðna á skýran og framkvæmanlegan hátt
Markmið:
– Spá spárgá þróun og hegðun í framtíðinni
– Að greina áhættur og tækifæri
– Að hámarka ferla og ákvarðanatöku
– Bæta rekstrar- og stefnuárangur
Notkun forspárgreiningar í rafrænum viðskiptum
Fyrirsagnargreining hefur orðið að nauðsynlegu tæki í netverslun, leyfa fyrirtækjum að spá fyrir um þróunina, fínna aðgerðir og bæta viðskiptavinaupplifunina. Hér eru nokkrar af helstu forritunum:
1. Framkvæmd spár
– Spáir framtíðar eftirspurn eftir vörum, leyfa betri birgðastjórnunar
– Að hjálpa til við að skipuleggja kynningar og ákveða dýnamísk verð
2. Persónugerð
– Spáirir óskir viðskiptavina til að bjóða persónulegar vöruráðleggingar
– Búðu til sérsniðnar kaupaupplifanir byggðar á sögu og hegðun notandans
3. Kundaskipting
– Identifica hópa viðskiptavina með svipuðum eiginleikum fyrir markaðssetningu sem miðar að þeim
– Spáirir gildi líftíma viðskiptavinarins (Customer Lifetime Value – CLV
4. Fölsun á svikum
– Greina grunsamynstur til að koma í veg fyrir svik í viðskiptum
– Bætir öryggi notendanna reikninga
5. Verðlagningaraðgerðir
– Greina markaðsþætti og neytendahegðun til að ákvarða hugsanleg verð
– Spáir verðbreytileiki eftirspurnar fyrir mismunandi vörur
6. Vöruumsjón
– Spáirðu hvaða vörur munu vera í mikilli eftirspurn og hvenær
– Bætir birgðastig til að draga úr kostnaði og forðast skort
7. Churn greining
– Greina viðskiptavini með mesta líkur á að yfirgefa pallinn
– Leyfir fyrir aðgerðir sem stuðla að viðhaldi viðskiptavina
8. Lógískur hámarkun
– Spáir tímasendingar og hámarkar leiðir
– Fyrirbyggir þrengingar í birgðakeðjunni
9. Tilfinningargreining
– Spáir um móttök nýrra vara eða herferða byggt á gögnum frá samfélagsmiðlum
– Veitir ánægju viðskiptavina í rauntíma
10. Kryss-salg og opp-salg
– Bjóðar upp á aukavörur eða dýrari vörur byggt á fyrirhuguðu kauphegðun
Hagur fyrir rafræn viðskipti:
– Aukning á sölu og tekjum
– Bætting á ánægju og varðveislu viðskiptavina
– Lækkun rekstrarkostnaðar
– Meiri upplýsinga- og stefnumótandi ákvarðanataka
– Samkeppnisforskot með forspárgögnum
Áskoranir:
– Þörf fyrir hágæða gögn í nægjanlegu magni
– Flókið í framkvæmd og túlkun spágerða líkana
– Siðfræðileg og persónuverndartengd málefni tengd notkun viðskiptavina gagna
– Þörf fyrir sérfræðinga í gagnavísindum
– Viðhald og stöðug uppfærslur á módellunum til að tryggja nákvæmni
Forspáanalyzing í netverslun er að umbreyta því hvernig fyrirtæki starfa og eiga samskipti við viðskiptavini sína. Með því að veita dýrmæt innsýn um framtíðarþróun og neytendahegðun, hún gerir að fyrirtæki í netverslun séu virkari, skilavirk og viðskiptavinamiðuð. Þegar gagnagreiningartækni heldur áfram að þróast, búist er að spágreiningin verði sífellt flóknari og samþættari í öllum þáttum e-commerce rekstrar
