ຄໍານິຍາມ:
ການວິເຄາະການຄາດເດົາແມ່ນຊຸດຂອງສະຖິຕິ, ການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ, ແລະເຕັກນິກການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ວິເຄາະຂໍ້ມູນໃນປະຈຸບັນແລະປະຫວັດສາດເພື່ອເຮັດໃຫ້ການຄາດເດົາກ່ຽວກັບເຫດການຫຼືພຶດຕິກໍາໃນອະນາຄົດ.
ລາຍລະອຽດ:
ການວິເຄາະການຄາດເດົາໃຊ້ຮູບແບບທີ່ພົບເຫັນຢູ່ໃນຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດແລະທຸລະກໍາເພື່ອກໍານົດຄວາມສ່ຽງແລະໂອກາດໃນອະນາຄົດ. ມັນໃຊ້ເຕັກນິກທີ່ຫຼາກຫຼາຍ, ລວມທັງການສ້າງແບບຈໍາລອງທາງສະຖິຕິ, ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ແລະການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ, ເພື່ອວິເຄາະຄວາມເປັນຈິງໃນປະຈຸບັນແລະປະຫວັດສາດແລະເຮັດໃຫ້ການຄາດຄະເນກ່ຽວກັບເຫດການໃນອະນາຄົດຫຼືພຶດຕິກໍາທີ່ບໍ່ຮູ້ຈັກ.
ອົງປະກອບຕົ້ນຕໍ:
1. ການເກັບກຳຂໍ້ມູນ: ການລວບລວມຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງຈາກແຫຼ່ງຕ່າງໆ.
2. ການກະກຽມຂໍ້ມູນ: ການທໍາຄວາມສະອາດແລະການຈັດຮູບແບບຂໍ້ມູນເພື່ອການວິເຄາະ.
3. ການສ້າງແບບຈໍາລອງທາງສະຖິຕິ: ການນໍາໃຊ້ສູດການຄິດໄລ່ແລະເຕັກນິກທາງຄະນິດສາດເພື່ອສ້າງແບບຈໍາລອງການຄາດເດົາ.
4. ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ: ການໃຊ້ algorithms ທີ່ປັບປຸງອັດຕະໂນມັດດ້ວຍປະສົບການ
5. ການເບິ່ງເຫັນຂໍ້ມູນ: ການນໍາສະເຫນີຜົນໄດ້ຮັບໃນວິທີທີ່ເຂົ້າໃຈແລະປະຕິບັດໄດ້.
ຈຸດປະສົງ:
- ຄາດຄະເນທ່າອ່ຽງໃນອະນາຄົດແລະພຶດຕິກໍາ
- ກໍານົດຄວາມສ່ຽງແລະໂອກາດ
- ເພີ່ມປະສິດທິພາບຂະບວນການ ແລະການຕັດສິນໃຈ
- ປັບປຸງປະສິດທິພາບການປະຕິບັດງານ ແລະ ຍຸດທະສາດ
ການນຳໃຊ້ການວິເຄາະການຄາດເດົາໃນອີຄອມເມີຊ
ການວິເຄາະການຄາດເດົາໄດ້ກາຍເປັນເຄື່ອງມືທີ່ສໍາຄັນໃນອີຄອມເມີຊ, ເຮັດໃຫ້ບໍລິສັດສາມາດຄາດຄະເນແນວໂນ້ມ, ເພີ່ມປະສິດທິພາບການດໍາເນີນງານແລະປັບປຸງປະສົບການຂອງລູກຄ້າ. ນີ້ແມ່ນບາງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຕົ້ນຕໍ:
1. ການຄາດຄະເນຄວາມຕ້ອງການ:
- ຄາດຄະເນຄວາມຕ້ອງການຂອງຜະລິດຕະພັນໃນອະນາຄົດ, ເຮັດໃຫ້ການຄຸ້ມຄອງສາງປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ.
- ຊ່ວຍວາງແຜນໂປຣໂມຊັນ ແລະກຳນົດລາຄາແບບເຄື່ອນໄຫວ.
2. ການປັບແຕ່ງສ່ວນຕົວ:
- ຄາດຄະເນຄວາມມັກຂອງລູກຄ້າເພື່ອສະເຫນີຄໍາແນະນໍາຜະລິດຕະພັນສ່ວນບຸກຄົນ.
- ສ້າງປະສົບການການຊື້ເຄື່ອງສ່ວນບຸກຄົນໂດຍອີງໃສ່ປະຫວັດຜູ້ໃຊ້ແລະພຶດຕິກໍາ.
3. ການແບ່ງສ່ວນລູກຄ້າ:
- ກໍານົດກຸ່ມລູກຄ້າທີ່ມີລັກສະນະຄ້າຍຄືກັນສໍາລັບການຕະຫຼາດເປົ້າຫມາຍ.
- ຄາດຄະເນມູນຄ່າຕະຫຼອດຊີວິດຂອງລູກຄ້າ (CLV).
4. ການກວດຫາການສໍ້ໂກງ:
- ກໍານົດຮູບແບບພຶດຕິກໍາທີ່ສົງໃສເພື່ອປ້ອງກັນການສໍ້ໂກງການເຮັດທຸລະກໍາ.
- ປັບປຸງຄວາມປອດໄພຂອງບັນຊີຜູ້ໃຊ້.
5. ການເພີ່ມປະສິດທິພາບລາຄາ:
– ວິເຄາະປັດໄຈຕະຫຼາດ ແລະພຶດຕິກໍາຂອງຜູ້ບໍລິໂພກເພື່ອກໍານົດລາຄາທີ່ເຫມາະສົມ.
- ຄາດຄະເນຄວາມຢືດຢຸ່ນຂອງລາຄາຂອງຄວາມຕ້ອງການຂອງຜະລິດຕະພັນທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.
6. ການຄຸ້ມຄອງສິນຄ້າຄົງຄັງ:
- ຄາດຄະເນວ່າຜະລິດຕະພັນໃດຈະມີຄວາມຕ້ອງການສູງແລະເວລາໃດ.
- ເພີ່ມປະສິດທິພາບລະດັບສິນຄ້າຄົງຄັງເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍແລະຫຼີກເວັ້ນການ stockout.
7. ການວິເຄາະ Churn:
- ກໍານົດລູກຄ້າທີ່ມັກຈະປະຖິ້ມເວທີ.
– ອະນຸຍາດໃຫ້ການປະຕິບັດຢ່າງຕັ້ງຫນ້າສໍາລັບການຮັກສາລູກຄ້າ.
8. ການເພີ່ມປະສິດທິພາບດ້ານການຂົນສົ່ງ:
- ຄາດຄະເນເວລາການຈັດສົ່ງແລະປັບເສັ້ນທາງ.
– ຄາດຄະເນການກະຕຸກໃນຕ່ອງໂສ້ການສະຫນອງ.
9. ການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ:
- ຄາດຄະເນການຮັບຜະລິດຕະພັນ ຫຼືແຄມເປນໃໝ່ໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນສື່ສັງຄົມ.
- ຕິດຕາມກວດກາຄວາມພໍໃຈຂອງລູກຄ້າໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ.
10. ການຂາຍຂ້າມ ແລະ ການຂາຍຂຶ້ນ:
- ແນະນຳຜະລິດຕະພັນທີ່ສົມທຽບ ຫຼື ມູນຄ່າສູງກວ່າໂດຍອີງໃສ່ພຶດຕິກຳການຊື້ທີ່ຄາດໄວ້.
ຜົນປະໂຫຍດສໍາລັບ e-commerce:
- ການຂາຍແລະລາຍຮັບເພີ່ມຂຶ້ນ
- ປັບປຸງຄວາມພໍໃຈຂອງລູກຄ້າ ແລະການຮັກສາໄວ້
- ການຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການດໍາເນີນງານ
- ການຕັດສິນໃຈທີ່ມີຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມແລະຍຸດທະສາດ
- ຄວາມໄດ້ປຽບໃນການແຂ່ງຂັນໂດຍຜ່ານຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ຄາດເດົາ
ສິ່ງທ້າທາຍ:
- ຕ້ອງການຂໍ້ມູນທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງໃນປະລິມານທີ່ພຽງພໍ
- ຄວາມສັບສົນໃນການປະຕິບັດແລະການຕີລາຄາຮູບແບບການຄາດຄະເນ
– ບັນຫາດ້ານຈັນຍາບັນ ແລະຄວາມເປັນສ່ວນຕົວທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນຂອງລູກຄ້າ
- ຕ້ອງການຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ
- ຮັກສາ ແລະ ປັບປຸງແບບຢ່າງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງເພື່ອຮັບປະກັນຄວາມຖືກຕ້ອງ
ການວິເຄາະການຄາດເດົາໃນອີຄອມເມີຊແມ່ນການຫັນປ່ຽນວິທີການດໍາເນີນທຸລະກິດແລະການພົວພັນກັບລູກຄ້າຂອງພວກເຂົາ. ໂດຍການໃຫ້ຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ມີຄຸນຄ່າໃນແນວໂນ້ມໃນອະນາຄົດແລະພຶດຕິກໍາຂອງຜູ້ບໍລິໂພກ, ມັນຊ່ວຍໃຫ້ທຸລະກິດ e-commerce ມີຄວາມຫ້າວຫັນ, ມີປະສິດທິພາບ, ແລະມີລູກຄ້າເປັນໃຈກາງ. ໃນຂະນະທີ່ເທກໂນໂລຍີການວິເຄາະຂໍ້ມູນສືບຕໍ່ພັດທະນາ, ການວິເຄາະການຄາດຄະເນຄາດວ່າຈະກາຍເປັນຄວາມຊັບຊ້ອນເພີ່ມຂຶ້ນແລະປະສົມປະສານເຂົ້າໃນທຸກໆດ້ານຂອງການດໍາເນີນງານ e-commerce.
