నిర్వచనం:
ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ అనేది గణాంక, డేటా మైనింగ్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ పద్ధతుల సమితి, ఇది భవిష్యత్ సంఘటనలు లేదా ప్రవర్తనల గురించి అంచనాలను రూపొందించడానికి ప్రస్తుత మరియు చారిత్రక డేటాను విశ్లేషిస్తుంది.
వివరణ:
భవిష్యత్ ప్రమాదాలు మరియు అవకాశాలను గుర్తించడానికి ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ చారిత్రక మరియు లావాదేవీల డేటాలో కనిపించే నమూనాలను ఉపయోగిస్తుంది. ప్రస్తుత మరియు చారిత్రక వాస్తవాలను విశ్లేషించడానికి మరియు భవిష్యత్తు సంఘటనలు లేదా తెలియని ప్రవర్తనల గురించి అంచనాలను రూపొందించడానికి ఇది గణాంక మోడలింగ్, యంత్ర అభ్యాసం మరియు డేటా మైనింగ్ వంటి వివిధ పద్ధతులను ఉపయోగిస్తుంది.
ప్రధాన భాగాలు:
1. డేటా సేకరణ: వివిధ వనరుల నుండి సంబంధిత సమాచారాన్ని సమగ్రపరచడం.
2. డేటా తయారీ: విశ్లేషణ కోసం డేటాను శుభ్రపరచడం మరియు ఫార్మాట్ చేయడం.
3. గణాంక నమూనా తయారీ: అంచనా నమూనాలను రూపొందించడానికి అల్గోరిథంలు మరియు గణిత పద్ధతులను ఉపయోగించడం.
4. మెషిన్ లెర్నింగ్: అనుభవంతో స్వయంచాలకంగా మెరుగుపడే అల్గారిథమ్లను ఉపయోగించడం.
5. డేటా విజువలైజేషన్: ఫలితాలను అర్థమయ్యేలా మరియు ఆచరణీయంగా ప్రదర్శించడం.
లక్ష్యాలు:
- భవిష్యత్తు పోకడలు మరియు ప్రవర్తనలను అంచనా వేయడం
- ప్రమాదాలు మరియు అవకాశాలను గుర్తించండి
- ప్రక్రియలు మరియు నిర్ణయం తీసుకోవడాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేయండి.
- కార్యాచరణ మరియు వ్యూహాత్మక సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడానికి.
ఈ-కామర్స్లో ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ అప్లికేషన్
ఇ-కామర్స్లో ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ ఒక ముఖ్యమైన సాధనంగా మారింది, దీని వలన కంపెనీలు ట్రెండ్లను అంచనా వేయడానికి, కార్యకలాపాలను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి మరియు కస్టమర్ అనుభవాన్ని మెరుగుపరచడానికి వీలు కలుగుతుంది. దీని ప్రధాన అనువర్తనాలు ఇక్కడ ఉన్నాయి:
1. డిమాండ్ అంచనా:
- ఇది భవిష్యత్తులో ఉత్పత్తులకు డిమాండ్ను అంచనా వేస్తుంది, మరింత సమర్థవంతమైన జాబితా నిర్వహణను అనుమతిస్తుంది.
– ఇది ప్రమోషన్లను ప్లాన్ చేయడానికి మరియు డైనమిక్ ధరలను సెట్ చేయడానికి సహాయపడుతుంది.
2. అనుకూలీకరణ:
– వ్యక్తిగతీకరించిన ఉత్పత్తి సిఫార్సులను అందించడానికి కస్టమర్ ప్రాధాన్యతలను అంచనా వేస్తుంది.
– వినియోగదారు చరిత్ర మరియు ప్రవర్తన ఆధారంగా వ్యక్తిగతీకరించిన షాపింగ్ అనుభవాలను సృష్టిస్తుంది.
3. కస్టమర్ సెగ్మెంటేషన్:
- లక్ష్య మార్కెటింగ్ కోసం సారూప్య లక్షణాలు కలిగిన కస్టమర్ల సమూహాలను గుర్తిస్తుంది.
– ఇది కస్టమర్ జీవితకాల విలువ (CLV)ను అంచనా వేస్తుంది.
4. మోసం గుర్తింపు:
– లావాదేవీలలో మోసాన్ని నివారించడానికి అనుమానాస్పద ప్రవర్తనా విధానాలను గుర్తిస్తుంది.
- వినియోగదారు ఖాతాల భద్రతను మెరుగుపరుస్తుంది.
5. ధర ఆప్టిమైజేషన్:
– ఆదర్శ ధరలను నిర్ణయించడానికి మార్కెట్ కారకాలు మరియు వినియోగదారుల ప్రవర్తనను విశ్లేషిస్తుంది.
– వివిధ ఉత్పత్తులకు డిమాండ్ ధర స్థితిస్థాపకతను అంచనా వేస్తుంది.
6. ఇన్వెంటరీ నిర్వహణ:
– ఏ ఉత్పత్తులకు ఎప్పుడు, ఏయే ఉత్పత్తులు ఎక్కువగా డిమాండ్లో ఉంటాయో అంచనా వేస్తుంది.
- ఖర్చులను తగ్గించడానికి మరియు స్టాక్అవుట్లను నివారించడానికి ఇన్వెంటరీ స్థాయిలను ఆప్టిమైజ్ చేయండి.
7. చర్న్ విశ్లేషణ:
– ప్లాట్ఫామ్ను వదిలివేసే అవకాశం ఉన్న కస్టమర్లను గుర్తిస్తుంది.
- ఇది కస్టమర్లను నిలుపుకోవడానికి చురుకైన చర్యలను అనుమతిస్తుంది.
8. లాజిస్టిక్స్ ఆప్టిమైజేషన్:
– డెలివరీ సమయాలను అంచనా వేస్తుంది మరియు మార్గాలను ఆప్టిమైజ్ చేస్తుంది.
– సరఫరా గొలుసులో అడ్డంకులను అంచనా వేయండి.
9. భావోద్వేగ విశ్లేషణ:
– ఇది సోషల్ మీడియా డేటా ఆధారంగా కొత్త ఉత్పత్తులు లేదా ప్రచారాల స్వీకరణను అంచనా వేస్తుంది.
- కస్టమర్ సంతృప్తిని నిజ సమయంలో పర్యవేక్షిస్తుంది.
10. క్రాస్-సెల్లింగ్ మరియు అప్-సెల్లింగ్:
– ఇది అంచనా వేసిన కొనుగోలు ప్రవర్తన ఆధారంగా పరిపూరక లేదా అధిక-విలువ ఉత్పత్తులను సూచిస్తుంది.
ఇ-కామర్స్ కోసం ప్రయోజనాలు:
- అమ్మకాలు మరియు ఆదాయంలో పెరుగుదల
- మెరుగైన కస్టమర్ సంతృప్తి మరియు నిలుపుదల
- నిర్వహణ ఖర్చుల తగ్గింపు
- మరింత సమాచారం మరియు వ్యూహాత్మక నిర్ణయాలు తీసుకోవడం
– అంచనా వేసే అంతర్దృష్టుల ద్వారా పోటీ ప్రయోజనం
సవాళ్లు:
- తగినంత పరిమాణంలో అధిక-నాణ్యత డేటా అవసరం.
– ప్రిడిక్టివ్ మోడల్స్ అమలు మరియు వివరణలో సంక్లిష్టత
కస్టమర్ డేటా వినియోగానికి సంబంధించిన నైతిక మరియు గోప్యతా సమస్యలు.
– డేటా సైన్స్లో ప్రత్యేకత కలిగిన నిపుణుల అవసరం.
ఖచ్చితత్వాన్ని నిర్ధారించడానికి నమూనాల నిరంతర నిర్వహణ మరియు నవీకరణ.
ఇ-కామర్స్లో ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ వ్యాపారాలు ఎలా పనిచేస్తాయో మరియు వారి కస్టమర్లతో ఎలా సంభాషిస్తాయో మారుస్తోంది. భవిష్యత్ పోకడలు మరియు వినియోగదారుల ప్రవర్తనపై విలువైన అంతర్దృష్టులను అందించడం ద్వారా, ఇది ఇ-కామర్స్ కంపెనీలను మరింత చురుకైన, సమర్థవంతమైన మరియు కస్టమర్-కేంద్రీకృతంగా ఉండటానికి అనుమతిస్తుంది. డేటా అనలిటిక్స్ టెక్నాలజీలు అభివృద్ధి చెందుతూనే ఉన్నందున, ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ మరింత అధునాతనంగా మరియు ఇ-కామర్స్ కార్యకలాపాల యొక్క అన్ని అంశాలలో కలిసిపోతుందని భావిస్తున్నారు.
