Чи хотіли ви коли-небудь побачити майбутнє свого бізнесу? Знання того, які продукти, ймовірно, будуть розпродані, коли клієнти збираються відтікати або коли потрібно наповнити відділ підтримки клієнтів, може змінити ваш процес прийняття рішень. З такою кришталевою кулею ви можете назавжди змінити свій бізнес.

Прогностична аналітика дає можливість бачити майбутнє, використовуючи минулі дані та дані в реальному часі для прогнозування майбутніх тенденцій. Дізнайтеся про переваги прогнозної аналітики в електронній комерції, включно з конкретними випадками використання для прийняття розумніших рішень, і подивіться, як вони можуть допомогти вашому бізнесу побудувати краще майбутнє, ніж ви могли собі уявити.

Що таке прогнозна аналітика в електронній комерції?

Прогностична аналітика – це техніка аналізу даних, яка допомагає компаніям прогнозувати майбутні можливості розвитку та проблемні точки. Використовуючи ці прогностичні моделі, ви можете бути на випередженні — від передбачення розпродажу продукту до спонукання клієнта до повторної покупки в потрібний час. Завдяки прогнозній аналітиці ви можете заздалегідь передбачати виклики чи можливості, а не реагувати на проблеми, щойно вони виникають.

Ось як працює прогнозна аналітика:

1. Ви збираєте історичні дані та дані про клієнтів у реальному часі з таких джерел, як ваша платформа продажів електронної комерції та система керування взаємовідносинами з клієнтами.

2. Алгоритми машинного навчання використовують інтелектуальний аналіз даних для виявлення взаємозв’язків у даних, а статистичні алгоритми виявляють тенденції цих зв’язків.

3. Аналітичне програмне забезпечення робить прогнози на основі цих тенденцій, уточнюючи прогнози з часом, коли збирається більше даних.

4. Підприємства використовують прогнози для прийняття рішень на основі даних.

Переваги прогнозної аналітики для електронної комерції

Прогностична аналітика — це потужний інструмент, який може допомогти вам покращити роботу всього вашого бізнесу. Ось деякі його переваги:

• Менше дефіцитів і надмірних запасів. Використання прогнозної аналітики може допомогти вам оптимізувати рівень запасів, щоб забезпечити заповненість складів у пікові сезони. Це дозволяє уникнути затриманих замовлень, які можуть призвести до розчарування покупців, і водночас допомагає вам усунути непотрібні збори за зберігання.

• Зменшення залишення кошика. Ви можете передбачити, які клієнти, найімовірніше, залишать свої візки, а потім надсилати нагадування або знижки, щоб спонукати цих клієнтів завершити продаж.

• Вищі коефіцієнти конверсії. Прогностична аналітика може допомогти вам сегментувати вашу аудиторію для маркетингових кампаній і запропонувати персоналізовані повідомлення для клієнтів, допомагаючи заохочувати конверсії в короткостроковій перспективі та підвищувати цінність клієнта в довгостроковій перспективі.

Використання для прогнозної аналітики в електронній комерції

Ось шість способів використання прогнозної аналітики в електронній комерції:

Оптимізація управління запасами

Мати капітал, прив’язаний до запасів, які не рухаються протягом повільних періодів, не ідеально. Також не можна продавати продукт із зворотним замовленням і змушувати клієнтів чекати на нього.

Прогнозна аналітика використовує історичні дані продажів, щоб передбачити, коли попит на продажі збільшиться або зменшиться, щоб ви могли оптимізувати управління запасами. Це дозволяє компаніям поповнювати запаси продуктів під час різкого зростання продажів і зменшувати запаси, коли попит падає. Це не тільки дозволяє уникнути розпродажу або надлишкових запасів, але й заощаджує гроші на витратах на зберігання запасів.

Персоналізація

Ви коли-небудь замислювалися, як Netflix рекомендує фільми, які вас цікавлять? Або як ваш улюблений магазин одягу рекомендує товари, які відповідають вашому стилю? Ви можете використовувати прогностичну аналітику, щоб надавати клієнтам більш персоналізований досвід, аналізуючи минулу історію покупок і поведінку.

Персоналізація тепер є галузевим стандартом. 73% респондентів дослідження Salesforce у 2024 році погодилися, що компанії ставляться до них як до унікальних особистостей, порівняно з лише 39% минулого року. Швидка адаптація та передбачення потреб ваших клієнтів є важливими.

Ви також можете використовувати персоналізацію, щоб підвищити цінність клієнта. Припустімо, ви керуєте компанією з догляду за шкірою та використовуєте прогнозну аналітику, щоб виявити, що клієнти, які придбали певний лосьйон для обличчя, швидше за все, купуватимуть його повторно через три місяці та також швидше за все купити певний засіб для миття обличчя. Ви можете надіслати цим клієнтам цільовий електронний лист із нагадуванням про додаткову кількість лосьйону та рекомендацією засобу для миття обличчя, щоб отримати вигоду від цієї органічної тенденції, яку ви помітили.

Удосконалення маркетингової кампанії

Ви можете використовувати прогнозну аналітику, щоб покращити свої маркетингові зусилля, зосередившись на сегментації аудиторії. Ви можете використовувати історичні дані та поточні тенденції, щоб передбачити поведінку клієнтів серед різних підгруп клієнтів, а потім надіслати відповідні маркетингові матеріали різним аудиторіям.

Уявіть, що ви розробляєте маркетингову кампанію для своєї нової лінії одягу. Ви можете використовувати прогнозну аналітику, щоб передбачити, що постійні клієнти ймовірно переходитимуть із текстових повідомлень, а нові клієнти ймовірно переходитимуть із електронних листів. Потім ви можете надсилати текстові повідомлення та електронні листи цим різним сегментам клієнтів, що дозволить оптимізувати ваші шанси на конверсію, не засипаючи вашу аудиторію маркетинговими матеріалами.

Оптимізація обслуговування клієнтів

Багато бізнесів є сезонними, з піками та затишшями протягом року. Прогностична аналітика не тільки допомагає передбачити цю сезонність, але й дає можливість підприємствам діяти стратегічно. Якщо підприємство знає, що на нього чекає напружений період, воно може підготуватися, відповідно масштабуючи операції з обслуговування клієнтів.

Наприклад, під час Чорної п’ятниці або святкового сезону ви можете очікувати збільшення обсягів продажів і нових клієнтів, що може призвести до збільшення кількості заявок у службу підтримки. Ви можете передбачити цей попит і найняти додатковий персонал служби підтримки клієнтів, щоб підвищити рівень задоволеності клієнтів і підтримувати безперебійну взаємодію з клієнтами.

Запобігання відтоку

Прогнозна аналітика допомагає компаніям виявляти клієнтів, яким загрожує відтік, і вживати профілактичних заходів, щоб утримати їх. Прогностична аналітика використовує такі дані, як історія покупок, частота скасувань або негативні скарги, щоб ідентифікувати клієнтів із групи ризику.

Припустімо, що компанія, що працює за підпискою, використовує прогнозну аналітику, щоб визначити, що відтік найімовірніше відбудеться через дев’ять місяців або в певний час року. Тоді компанія може передбачити, які клієнти, швидше за все, відпливуть, і надіслати їм персоналізовані кампанії, щоб покращити утримання клієнтів.

Фінансове планування

За своєю суттю, прогнозний аналіз стосується прогнозування, і одним із найважливіших способів бізнес-прогнозування є прогнозування доходу з метою розподілу ресурсів. За допомогою прогнозної аналітики ви можете прогнозувати майбутні доходи на основі минулих тенденцій, враховуючи сезонність або ринкові умови. Наприклад, ви можете використовувати прогнозну аналітику, щоб спрогнозувати низький потік доходу в січні та лютому після пікового сезону відпусток.

Правильне прогнозування сприяє кращому управлінню грошовими потоками, дозволяючи вам планувати витрати на заробітну плату, маркетинг або зберігання запасів. Коли ви знаєте, якого доходу очікувати, ви зможете приймати більш обґрунтовані рішення щодо того, скільки витратити.

Оптимізація цін

Прогнозна аналітика допомагає компаніям пристосовувати стратегії ціноутворення до конкретних сегментів клієнтів або окремих осіб. Наприклад, ви можете проаналізувати поведінку клієнтів, щоб виявити чутливих до ціни покупців і запропонувати їм знижку.

Ви також можете передбачити, як коливання ціни можуть вплинути на майбутній попит, і діяти відповідно, наприклад, знизити ціну на бікіні взимку та підвищити влітку. У деяких випадках компанії використовують динамічне ціноутворення, щоб коригувати ціни на основі даних у реальному часі, наприклад ціни на готелі чи авіаквитки.

Наприклад, компанія Tamburlaine Organic Wines збільшила свої продажі на 88%, працюючи з аналітиком даних і використовуючи скрипти Shopify для зміни цін на основі тривалості членства, тенденцій продажів і поведінки клієнтів. Це зрештою дозволило компанії оптимізувати ціни для своїх клієнтів і надавати відповідні рекомендації щодо продуктів і рекламні пропозиції.