ຄໍານິຍາມ:
ການວິເຄາະການຄາດເດົາແມ່ນຊຸດຂອງສະຖິຕິ, ການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ, ແລະເຕັກນິກການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ວິເຄາະຂໍ້ມູນໃນປະຈຸບັນແລະປະຫວັດສາດເພື່ອເຮັດໃຫ້ການຄາດເດົາກ່ຽວກັບເຫດການຫຼືພຶດຕິກໍາໃນອະນາຄົດ.
ລາຍລະອຽດ:
ການວິເຄາະການຄາດເດົາໃຊ້ຮູບແບບທີ່ພົບເຫັນຢູ່ໃນຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດແລະທຸລະກໍາເພື່ອກໍານົດຄວາມສ່ຽງແລະໂອກາດໃນອະນາຄົດ. ມັນໃຊ້ເຕັກນິກທີ່ຫຼາກຫຼາຍ, ລວມທັງການສ້າງແບບຈໍາລອງທາງສະຖິຕິ, ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ແລະການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ, ເພື່ອວິເຄາະຄວາມເປັນຈິງໃນປະຈຸບັນແລະປະຫວັດສາດແລະເຮັດໃຫ້ການຄາດຄະເນກ່ຽວກັບເຫດການໃນອະນາຄົດຫຼືພຶດຕິກໍາທີ່ບໍ່ຮູ້ຈັກ.
ອົງປະກອບຕົ້ນຕໍ:
1. ການເກັບກຳຂໍ້ມູນ: ການລວບລວມຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງຈາກແຫຼ່ງຕ່າງໆ.
2. ການກະກຽມຂໍ້ມູນ: ເຮັດຄວາມສະອາດ ແລະຈັດຮູບແບບຂໍ້ມູນເພື່ອວິເຄາະ.
3. ການສ້າງແບບຈໍາລອງທາງສະຖິຕິ: ການນໍາໃຊ້ສູດການຄິດໄລ່ແລະເຕັກນິກທາງຄະນິດສາດເພື່ອສ້າງແບບຈໍາລອງການຄາດເດົາ.
4. ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ: ການໃຊ້ algorithms ທີ່ປັບປຸງອັດຕະໂນມັດດ້ວຍປະສົບການ.
5. ການສະແດງພາບຂໍ້ມູນ: ນຳສະເໜີຜົນໄດ້ຮັບໃນລັກສະນະທີ່ເຂົ້າໃຈໄດ້ ແລະ ສາມາດປະຕິບັດໄດ້.
ຈຸດປະສົງ:
- ຄາດຄະເນທ່າອ່ຽງໃນອະນາຄົດແລະພຶດຕິກໍາ
- ກໍານົດຄວາມສ່ຽງແລະໂອກາດ
- ເພີ່ມປະສິດທິພາບຂະບວນການ ແລະການຕັດສິນໃຈ.
– ເພື່ອປັບປຸງປະສິດທິພາບການດໍາເນີນງານແລະຍຸດທະສາດ.
ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງການວິເຄາະຄາດຄະເນໃນອີຄອມເມີຊ
ການວິເຄາະການຄາດເດົາໄດ້ກາຍເປັນເຄື່ອງມືທີ່ສໍາຄັນໃນອີຄອມເມີຊ, ອະນຸຍາດໃຫ້ບໍລິສັດສາມາດຄາດຄະເນແນວໂນ້ມ, ເພີ່ມປະສິດທິພາບການດໍາເນີນງານແລະປັບປຸງປະສົບການຂອງລູກຄ້າ. ນີ້ແມ່ນບາງແອັບພລິເຄຊັນຫຼັກຂອງມັນ:
1. ການຄາດຄະເນຄວາມຕ້ອງການ:
– ມັນຄາດຄະເນຄວາມຕ້ອງການຂອງຜະລິດຕະພັນໃນອະນາຄົດ, ເຮັດໃຫ້ການຄຸ້ມຄອງສາງປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ.
– ມັນຊ່ວຍວາງແຜນການສົ່ງເສີມ ແລະກຳນົດລາຄາແບບເຄື່ອນໄຫວ.
2. ການປັບແຕ່ງ:
- ຄາດຄະເນຄວາມມັກຂອງລູກຄ້າເພື່ອສະເຫນີຄໍາແນະນໍາຜະລິດຕະພັນສ່ວນບຸກຄົນ.
- ສ້າງປະສົບການການຊື້ເຄື່ອງສ່ວນບຸກຄົນໂດຍອີງໃສ່ປະຫວັດແລະພຶດຕິກໍາຂອງຜູ້ໃຊ້.
3. ການແບ່ງສ່ວນລູກຄ້າ:
- ກໍານົດກຸ່ມລູກຄ້າທີ່ມີລັກສະນະຄ້າຍຄືກັນສໍາລັບການຕະຫຼາດເປົ້າຫມາຍ.
– ມັນຄາດຄະເນມູນຄ່າຕະຫຼອດຊີວິດຂອງລູກຄ້າ (CLV).
4. ການກວດຫາການສໍ້ໂກງ:
- ກໍານົດຮູບແບບພຶດຕິກໍາທີ່ສົງໃສເພື່ອປ້ອງກັນການສໍ້ໂກງໃນທຸລະກໍາ.
- ປັບປຸງຄວາມປອດໄພຂອງບັນຊີຜູ້ໃຊ້.
5. ການເພີ່ມປະສິດທິພາບລາຄາ:
– ວິເຄາະປັດໄຈຕະຫຼາດ ແລະພຶດຕິກໍາຂອງຜູ້ບໍລິໂພກເພື່ອກໍານົດລາຄາທີ່ເຫມາະສົມ.
- ຄາດຄະເນຄວາມຢືດຢຸ່ນຂອງລາຄາຂອງຄວາມຕ້ອງການຂອງຜະລິດຕະພັນທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.
6. ການຄຸ້ມຄອງສິນຄ້າຄົງຄັງ:
- ຄາດຄະເນວ່າຜະລິດຕະພັນໃດຈະມີຄວາມຕ້ອງການສູງ ແລະເວລາໃດ.
- ເພີ່ມປະສິດທິພາບລະດັບສິນຄ້າຄົງຄັງເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍແລະຫຼີກເວັ້ນການ stockout.
7. ການວິເຄາະ Churn:
- ກໍານົດລູກຄ້າທີ່ມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະປະຖິ້ມເວທີ.
– ມັນອະນຸຍາດໃຫ້ສໍາລັບການປະຕິບັດຢ່າງຕັ້ງຫນ້າເພື່ອຮັກສາລູກຄ້າ.
8. ການເພີ່ມປະສິດທິພາບດ້ານການຂົນສົ່ງ:
- ຄາດຄະເນເວລາການຈັດສົ່ງແລະປັບເສັ້ນທາງ.
- ຄາດຄະເນການກະຕຸກໃນຕ່ອງໂສ້ການສະຫນອງ.
9. ການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ:
– ມັນຄາດວ່າຈະໄດ້ຮັບການຕ້ອນຮັບຂອງຜະລິດຕະພັນໃຫມ່ຫຼືແຄມເປນໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນສື່ມວນຊົນສັງຄົມ.
- ຕິດຕາມກວດກາຄວາມພໍໃຈຂອງລູກຄ້າໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ.
10. ການຂາຍຂ້າມ ແລະ ການຂາຍຂຶ້ນ:
– ມັນແນະນໍາຜະລິດຕະພັນທີ່ສົມທຽບ ຫຼື ມູນຄ່າສູງກວ່າໂດຍອີງໃສ່ພຶດຕິກໍາການຊື້ທີ່ຄາດຄະເນ.
ຜົນປະໂຫຍດສໍາລັບ e-commerce:
- ຍອດຂາຍແລະລາຍຮັບເພີ່ມຂຶ້ນ
- ປັບປຸງຄວາມພໍໃຈຂອງລູກຄ້າ ແລະການຮັກສາໄວ້
- ການຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການດໍາເນີນງານ
- ການຕັດສິນໃຈທີ່ມີຂໍ້ມູນແລະຍຸດທະສາດຫຼາຍຂຶ້ນ
- ຄວາມໄດ້ປຽບໃນການແຂ່ງຂັນໂດຍຜ່ານຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ຄາດເດົາ
ສິ່ງທ້າທາຍ:
- ຄວາມຕ້ອງການຂໍ້ມູນທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງໃນປະລິມານທີ່ພຽງພໍ.
- ຄວາມຊັບຊ້ອນໃນການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດ ແລະ ການຕີຄວາມໝາຍຂອງຕົວແບບຄາດຄະເນ
ບັນຫາດ້ານຈັນຍາບັນແລະຄວາມເປັນສ່ວນຕົວທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນຂອງລູກຄ້າ.
- ຕ້ອງການຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ.
ການບໍາລຸງຮັກສາຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງແລະການປັບປຸງແບບຈໍາລອງເພື່ອຮັບປະກັນຄວາມຖືກຕ້ອງ.
ການວິເຄາະການຄາດເດົາໃນອີຄອມເມີຊກໍາລັງຫັນປ່ຽນວິທີການດໍາເນີນທຸລະກິດແລະການພົວພັນກັບລູກຄ້າຂອງພວກເຂົາ. ໂດຍການໃຫ້ຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ມີຄຸນຄ່າໃນແນວໂນ້ມໃນອະນາຄົດແລະພຶດຕິກໍາຂອງຜູ້ບໍລິໂພກ, ມັນຊ່ວຍໃຫ້ບໍລິສັດອີຄອມເມີຊມີຄວາມຫ້າວຫັນ, ມີປະສິດທິພາບ, ແລະມີລູກຄ້າເປັນໃຈກາງ. ໃນຂະນະທີ່ເທກໂນໂລຍີການວິເຄາະຂໍ້ມູນສືບຕໍ່ພັດທະນາ, ການວິເຄາະການຄາດຄະເນຄາດວ່າຈະກາຍເປັນຄວາມຊັບຊ້ອນເພີ່ມຂຶ້ນແລະປະສົມປະສານເຂົ້າໃນທຸກໆດ້ານຂອງການດໍາເນີນງານ e-commerce.
