为何预测分析对零售企业如此重要
发布时间：2022-04-12 11:54:47 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：预测分析是一种对企业越来越重要的策略。利用机器学习来分析企业收集的数据，现在可以用于对未来做出更准确的预测。虽然它在许多行业中的使用时间比许多人想象的还要长，但由于其复杂性和高昂的成本，该过程的采用率通常很低。然而，大数据和越来越多的可
|
预测分析是一种对企业越来越重要的策略。利用机器学习来分析企业收集的数据，现在可以用于对未来做出更准确的预测。虽然它在许多行业中的使用时间比许多人想象的还要长，但由于其复杂性和高昂的成本，该过程的采用率通常很低。然而，大数据和越来越多的可用工具正在迅速发生变化。如今，企业可以使用范围更广、价格合理且易于访问的解决方案，任何规模的企业都可以使用这些解决方案做出更准确的预测，从而做出更好的业务决策。以下是预测分析可以使在线零售商受益的一些主要方式，以及如何从在业务中使用这一流程中获得最大的收益。 预测性搜索 搜索功能通常可能是客户与销售网站进行的首次交互之一。对用户与网站的交互进行预测分析可以使搜索更加智能，通过分析过去的搜索和搜索词语更好地预测浏览者可能会寻找什么。预测搜索是一项功能，它通过分析实时操作和偏好、点击行为和访问者历史来分析网站内容，并确保显示最相关的产品与某些搜索词匹配。 价格 预测分析可以让更轻松地在正确的时间确定产品和服务的正确价格，确保企业的利润和收入最大化。通过分析定价趋势和销售信息，可以使用预测模型更好地管理定价，该模型将包括历史销售数据以及有关客户、产品和任何其他相关因素的信息。因此，可以随时准确预测任何给定产品或客户的最佳定价策略。例如，亚马逊公司就是一家以这种方式使用预测分析的零售商，产品价格会根据该公司收集的分析数据波动很大。 防止欺诈 对于在线零售商来说，欺诈和退款通常是一场噩梦，但好消息是他们可以使用预测分析来降低信用卡退款率，并最大程度地降低欺诈风险。零售企业可以通过分析与产品销售相关的消费者行为，并删除更容易受到欺诈活动影响的产品来做到这一点。欺诈管理预测分析模型可以帮助企业在交易完成之前识别任何潜在的欺诈风险，从而减少退款，并避免相关费用和处理这种情况所需的额外人工成本。 更好的营销效果 营销是零售企业可以使用预测分析的另一个关键领域。通过分析过去的标记活动数据，并使用预测分析来确定可以期望目标受众如何响应各种营销策略和活动，对于零售企业来说，他们选择的营销方法可以更容易做出更好的决策，以及他们如何接近目标受众以在未来获得更好的响应。 保留客户 尽管人们非常注重获得新客户，但在谈到业务成功时，留住现有客户是零售企业的主要目标之一。让满意的客户再次光顾应该始终是零售企业的首要目标，而预测分析可以帮助企业实现这一目标。通过从一开始就更多地了解企业客户及其偏好，可以做出更好的客户服务决策，并提供令他们满意的客户体验。 使用预测分析改善零售业务结果的策略 零售企业每天如何使用预测分析的例子很多。但是，任何规模的企业都可以使用它来实现上述所有好处。可以使用预测分析来全面改善零售业务结果的一些主要策略，其中包括： (1)预测季节性消费者行为 这对电子商务企业来说是一个特别有用的应用程序，因为他们可以使用过去的数据来了解哪些产品可能是一年中不同时间最受欢迎的选择。例如，销售一系列礼品的购物网站可能会发现某些产品会在节假日期间售罄，而在其他时间的销售额会显著下降。然后，该信息可用于确定相关产品可能需求较高期间的主要因素，例如定价和促销等。 (2)弄清楚“假设” 场景 预测分析可以帮助企业确定各种“假设”类型的场景，帮助企业根据过去的响应确定在一系列情况下最有可能发生的情况。例如，如果客户正在寻找的产品缺货，或者客户在以下情况下倾向于减少或增加支出，可以使用预测分析来详细了解客户最有可能将其用作替代品的产品。购买他们正在寻找的替代产品。通过收集和分析与这些类型的情况相关的数据，零售企业随后可以就哪些产品在某些情况下的市场利润最高做出更好的决策。 (3)针对合适的客户 零售企业可以采用预测分析方法，以确保向合适的客户展示他们更有可能感兴趣并花钱购买的产品。它可以为零售企业提供更多信息，例如哪些客户更有可能在高端产品上花费更多的费用，以及将有更多的预算选择目标客户。 (4) 把客户放在首位 最后，优先考虑客户体验是从业务中的预测分析策略中获得最佳结果的关键。当企业将客户放在首位时，将能够更多地了解他们，企业可以将这些信息用于在业务的几乎每个方面做出决策和提出新策略，尤其是在定价方面，个性化、在线内容、营销和客户服务。在企业零售业务中使用预测分析，意味着客户应该始终处于已经实施的任何决策、策略和活动的最前沿。因此，采用这种策略的品牌通常可以享受多种好处，包括更积极的在线评论、更多的回头客、更高的客户忠诚度、更好的口碑营销和品牌推荐、增加客户参与度以及更好的客户关系。 （编辑：常州站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
