Definicija
Prediktivna analiza je skup statističkih tehnika, o rudar podataka i mašinsko učenje koje analizira trenutne i istorijske podatke kako bi pravilo prognoze o budućim događajima ili ponašanjima
Opis
Prediktivna analiza koristi obrasce pronađene u istorijskim i transakcionim podacima kako bi identifikovala buduće rizike i prilike. Ona koristi razne tehnike, uključujući statističko modeliranje, mašinsko učenje i rudarenje podataka, da bi da se analiziraju aktuelne i istorijske činjenice i da se prave prognoze o budućim događajima ili nepoznatim ponašanjima
Glavni sastojci
1. Prikupljanje podataka: Agregacija relevantnih informacija iz različitih izvora
2. Priprema podataka: Čišćenje i formatiranje podataka za analizu
3. Statističko modelovanje: Korišćenje algoritama i matematičkih tehnika za kreiranje prediktivnih modela
4. Učenje mašine: Korišćenje algoritama koji se automatski poboljšavaju iskustvom
5. Vizualizacija podataka: Predstavljanje rezultata na razumljiv i delotvoran način
Ciljevi
– Predviđanje trendova i budućih ponašanja
– Identifikovati rizike i prilike
– Optimizovati procese i donošenje odluka
– Poboljšati operativnu i stratešku efikasnost
Primena prediktivne analize u e-trgovini
Prediktivna analiza postaje osnovni alat u e-trgovini, omogućavajući kompanijama da predviđaju trendove, optimizujte operacije i poboljšajte iskustvo kupca. Evo nekoliko glavnih aplikacija
1. Prognoza potražnje
– Anticipira buduću potražnju za proizvodima, omogućavajući efikasnije upravljanje zalihama
– Pomaže u planiranju promocija i definisanju dinamičkih cena
2. Personalizacija
– Predviđa preferencije kupaca kako bi ponudio personalizovane preporuke proizvoda
– Kreirajte personalizovana iskustva kupovine na osnovu istorije i ponašanja korisnika
3. Segmentacija klijenata
– Identifikujte grupe klijenata sa sličnim karakteristikama za ciljani marketing
– Predviđa vrednost životnog veka kupca (Customer Lifetime Value) – CLV
4. Otkrivanje prevara
– Identifikujte sumnjive obrasce ponašanja kako biste sprečili prevare u transakcijama
– Poboljšava bezbednost korisničkih naloga
5. Optimizacija cena
– Analizirajte tržišne faktore i ponašanje potrošača kako biste odredili idealne cene
– Predviđa elastičnost cena potražnje za različite proizvode
6. Upravljanje zalihama
– Predviđa koji će proizvodi biti u visokoj potražnji i kada
– Optimizuje nivoe zaliha kako bi smanjio troškove i izbegao prekide
7. Analiza odustajanja
– Identifikujte klijente sa najvećom verovatnoćom da napuste platformu
– Omogućava proaktivne akcije za zadržavanje klijenata
8. Logistička optimizacija
– Predviđa vreme isporuke i optimizuje rute
– Anticipira uska grla u lancu snabdevanja
9. Анализа осећања
– Predviđa prijem novih proizvoda ili kampanja na osnovu podataka sa društvenih mreža
– Pratično prati zadovoljstvo kupaca u realnom vremenu
10. Cross-selling i up-selling
– Predlaže komplementarne ili skuplje proizvode na osnovu predviđenog ponašanja kupovine
Prednosti za e-trgovinu
– Povećanje prodaje i prihoda
– Poboljšanje zadovoljstva i zadržavanja kupaca
– Smanjenje operativnih troškova
– Donos informisanih i strateških odluka
– Konkurentska prednost kroz prediktivne uvide
Izazovi
– Potrebna su podaci viskog kvaliteta i u dovoljnoj količini
– Složenost u implementaciji i interpretaciji prediktivnih modela
– Etničke i privatnosti pitanja vezana za korišćenje podataka o klijentima
– Potrebna stručnjaci specijalizovani za nauku o podacima
– Održavanje i kontinuirano ažuriranje modela kako bi se osigurala tačnost
Prediktivna analiza u e-trgovini menja način na koji kompanije posluju i komuniciraju sa svojim kupcima. Pružajući dragocene uvide o budućim trendovima i ponašanju potrošača, ona omogućava da kompanije za elektronsku trgovinu budu proaktivnije, efikasne i usmerene na klijenta. Kako tehnologije analize podataka nastavljaju da se razvijaju, očekuje se da će prediktivna analiza postati sve sofisticiranija i integrisana u sve aspekte e-trgovinskih operacija
