นิยาม:
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์คือชุดของเทคนิคทางสถิติ การทําเหมืองข้อมูล และการเรียนรู้ของเครื่องที่วิเคราะห์ข้อมูลปัจจุบันและในอดีตเพื่อคาดการณ์เกี่ยวกับเหตุการณ์หรือพฤติกรรมในอนาคต.
คำอธิบาย:
Predictive Analytics ใช้รูปแบบที่พบในข้อมูลในอดีตและข้อมูลธุรกรรมเพื่อระบุความเสี่ยงและโอกาสในอนาคต โดยใช้เทคนิคที่หลากหลาย รวมถึงการสร้างแบบจําลองทางสถิติ การเรียนรู้ของเครื่อง และการขุดข้อมูล เพื่อวิเคราะห์ข้อเท็จจริงในปัจจุบันและในอดีต และทําการคาดการณ์เกี่ยวกับเหตุการณ์ในอนาคตหรือพฤติกรรมที่ไม่รู้จัก.
主要组成部分：
1 การเก็บรวบรวมข้อมูล: การรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากแหล่งต่างๆ.
2 การจัดทําข้อมูล: การทําความสะอาดและจัดรูปแบบข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์.
3 การสร้างแบบจําลองทางสถิติ: การใช้อัลกอริทึมและเทคนิคทางคณิตศาสตร์เพื่อสร้างแบบจําลองการคาดการณ์.
4 Machine learning การใช้อัลกอริทึมที่ปรับปรุงโดยอัตโนมัติด้วยประสบการณ์
5 Data visualization: การนําเสนอผลลัพธ์อย่างเข้าใจและปฏิบัติได้.
目标：
''ดูตัวอย่างแนวโน้มและพฤติกรรมในอนาคต
ระบุความเสี่ยงและโอกาส
''เพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการและการตัดสินใจ
ปรับปรุงประสิทธิภาพการดําเนินงานและกลยุทธ์
การประยุกต์ใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในอีคอมเมิร์ซ
Predictive Analytics ได้กลายเป็นเครื่องมือสําคัญในอีคอมเมิร์ซช่วยให้ บริษัท สามารถคาดการณ์แนวโน้มเพิ่มประสิทธิภาพการดําเนินงานและปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า นี่คือบางส่วนของแอปพลิเคชันหลัก:
1 การคาดการณ์ความต้องการ:
(คาดการณ์ความต้องการผลิตภัณฑ์ในอนาคตทําให้การจัดการสินค้าคงคลังมีประสิทธิภาพมากขึ้น.
''ช่วยในการวางแผนโปรโมชั่นและกําหนดราคาแบบไดนามิก.
2. 个性化：
3 ป้องกันความต้องการของลูกค้าในการเสนอคําแนะนําผลิตภัณฑ์ส่วนบุคคล.
''สร้างประสบการณ์การช็อปปิ้งเป็นรายบุคคลตามประวัติผู้ใช้และพฤติกรรม.
3 การแบ่งกลุ่มลูกค้า:
. ระบุกลุ่มลูกค้าที่มีลักษณะคล้ายคลึงกันเพื่อการตลาดแบบกําหนดเป้าหมาย.
(มูลค่าตลอดอายุการใช้งานของลูกค้า (มูลค่าตลอดอายุการใช้งานของลูกค้า & CLV).
4 การตรวจจับการฉ้อโกง:
ระบุรูปแบบพฤติกรรมที่น่าสงสัยเพื่อป้องกันการฉ้อโกงธุรกรรม.
ปรับปรุงความปลอดภัยของบัญชีผู้ใช้.
5 การเพิ่มประสิทธิภาพราคา:
''วิเคราะห์ปัจจัยตลาดและพฤติกรรมผู้บริโภคเพื่อกําหนดราคาที่เหมาะสมที่สุด.
^ป้องกันความยืดหยุ่นของราคาของความต้องการสําหรับผลิตภัณฑ์ที่แตกต่างกัน.
6. 库存管理：
^^^^^^^^^ผลิตภัณฑ์อะไรจะเป็นที่ต้องการสูงและเมื่อ.
''เพิ่มประสิทธิภาพระดับสินค้าคงคลังเพื่อลดต้นทุนและป้องกันการพังทลาย.
7 การวิเคราะห์การปั่น:
ระบุลูกค้าที่มีแนวโน้มจะละทิ้งแพลตฟอร์มมากที่สุด.
เปิดใช้งานการดําเนินการเชิงรุกเพื่อการรักษาลูกค้า.
8 การเพิ่มประสิทธิภาพโลจิสติกส์:
^ป้องกันเวลาการส่งมอบและปรับเส้นทางให้เหมาะสม.
''คาดการณ์ปัญหาคอขวดในห่วงโซ่อุปทาน.
9 การวิเคราะห์ความรู้สึก:
^ป้องกันการรับผลิตภัณฑ์หรือแคมเปญใหม่ ๆ ตามข้อมูลโซเชียลมีเดีย.
ตรวจสอบความพึงพอใจของลูกค้าแบบเรียลไทม์.
10. 交叉销售与增值销售：
ผลิตภัณฑ์เสริมหรือมูลค่าสูงกว่าของ NDegere ขึ้นอยู่กับพฤติกรรมการซื้อที่คาดหวัง.
ประโยชน์สําหรับอีคอมเมิร์ซ:
ยอดขายและรายได้เพิ่มขึ้น
การปรับปรุงความพึงพอใจและการรักษาลูกค้า
การลดต้นทุนการดําเนินงาน
''การตัดสินใจอย่างมีข้อมูลและเชิงกลยุทธ์มากขึ้น
''ความได้เปรียบในการแข่งขันผ่านข้อมูลเชิงลึกเชิงคาดการณ์
ความท้าทาย:
^ต้องการข้อมูลที่มีคุณภาพและเพียงพอ
^ความซับซ้อนในการนําไปใช้และการตีความแบบจําลองการคาดการณ์
. ประเด็นด้านจริยธรรมและความเป็นส่วนตัวที่เกี่ยวข้องกับการใช้ข้อมูลของลูกค้า
^ความต้องการสําหรับมืออาชีพที่เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล
การดูแลรักษาและอัพเดทโมเดลอย่างต่อเนื่องเพื่อให้มั่นใจในความถูกต้อง
Predictive Analytics ในอีคอมเมิร์ซกําลังเปลี่ยนแปลงวิธีการดําเนินธุรกิจและการโต้ตอบกับลูกค้า ด้วยการให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าเกี่ยวกับแนวโน้มในอนาคตและพฤติกรรมผู้บริโภคช่วยให้ธุรกิจอีคอมเมิร์ซมีความกระตือรือร้นมีประสิทธิภาพและให้ความสําคัญกับลูกค้ามากขึ้น.
