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预测分析正在改变电子商务的7种方式

《预测分析正在改变电子商务的7种方式》

你有没有想过要知道你的客户最有可能提前购买哪些产品?

如果您能确定客户为产品支付的最高价格,会有多好? 如果您可以优化客户服务以在问题成为问题之前主动解决问题,该怎么办?

您是否认为这种先进的洞察力可以让您从电子商务工作中获得更多收益?

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1.提高客户参与度并增加收入。

不同的客户以不同的方式与零售网站互动。 预测分析会查看所有变量,以便从客户那里获得所需的参与度。 这可能意味着注册简报,点击促销或其他形式的参与。

一些供应商帮助零售商创建模型来跟踪和了解客户(例如Alteryx“>

莱迪思已经研究了亚马逊和Netflix等领先公司如何使用预测分析来更好地了解客户行为,以帮助销售专业人员更好地确定他们的潜在客户资格。

这个领域的投资者了解市场机会,因为预测工具通过搜索所有公开信息,然后将其与公司现有客户群的质量相匹配,帮助内部销售代表更好地评分。

《预测分析正在改变电子商务的7种方式》

正是由于预测工具,戴尔能够%E5%87%8F%E5%B0%9150%EF%BC%85%E7%9A%84%E6%BD%9C%E5%9C%A8%E5%AE%A2%E6%88%B7%EF%BC%8C%E4%BD%86%E7%BB%93%E6%9E%9C%E5%87%A0%E4%B9%8E%E7%BF%BB%E4%BA%86%E4%B8%80%E7%95%AA%E3%80%82″>

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2.推出更有针对性的客户促销活动。

《预测分析正在改变电子商务的7种方式》

促销是零售企业取得成功的必备条件,但要让它们正确起来并不容易。

根据%E7%94%B2%E9%AA%A8%E6%96%87%E7%9A%84%E4%B8%80%E9%A1%B9%E7%A0%94%E7%A9%B6“>

预测分析通过关联来自多个来源的数据来确定适用于客户或细分市场的个性化促销。

通过部署SAP的解决方案,Macy’s已经看到了预测分析的好处,该解决方案更好地针对其网站的注册用户。 在三个月内,梅西看到了8 在网上销售增长了12%,产品类别内开采的浏览行为和发送电子邮件的目标对每个客户群。

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《预测分析正在改变电子商务的7种方式》

另一个例子(零售业之外)是Turkcell“>并减少%E5%AE%A2%E6%88%B7%E6%B5%81%E5%A4%B1“>

《预测分析正在改变电子商务的7种方式》

但是,重要的是要意识到预测分析工具不是一种即插即用解决方案,您可以在其中转储数据并将收入泄漏出去。 %E6%A0%B9%E6%8D%AEVentana%E7%9A%84%E4%B8%80%E4%BB%BD%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%8A%A5%E5%91%8A%EF%BC%8C%E4%BB%96%E4%BB%AC%E7%A0%94%E7%A9%B6%E7%9A%842,600%E5%AE%B6%E4%BC%81%E4%B8%9A%E4%B8%AD%E5%8F%AA%E6%9C%8913%EF%BC%85%E8%AE%A4%E4%B8%BA%E9%A2%84%E6%B5%8B%E5%88%86%E6%9E%90%E6%98%AF%E5%85%B6%E5%95%86%E4%B8%9A%E6%99%BA%E8%83%BD%E6%88%98%E7%95%A5%E7%9A%84%E5%85%B3%E9%94%AE%E8%A6%81%E7%B4%A0%E3%80%82″>

Ventana前研究主管大卫·门宁格(David Menninger)认为这可能是:

《预测分析正在改变电子商务的7种方式》

预测分析仍然是一种专业工具[…]就个人而言,我认为这很难,所涉及的数学课程超出了许多人的能力或今天的培训。

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  1. 没有最终目标;
  2. 不删除垃圾数据(由于缺乏理解);
  3. 拥有一种不愿意测试变化的公司文化。

Abbot” analytics> Dean Abbot分享了一个债务催收机构的故事,该机构希望确定收集债务的最佳行动顺序,但遵守收集者要求的严格规则。

《预测分析正在改变电子商务的7种方式》

数据挖掘是进行比较的艺术; 你需要历史的例子。

幸运的是,大多数受访专家都认为即使有缺陷的预测模型很少致命并且总能得到改进,但人们的共识是,建立良好的模型需要大量的工作,并且需要花费大量的时间才能做好。

对于客户而言,这意味着投入大量时间和金钱而不立即获得回报,或者更糟 – 完全浪费投资。 约翰·埃尔德说,一切都可能需要一年才能完成,因此,即使为客户建造的90%的模型都取得了技术上的成功,但只有65%的模型得到了部署。

3.优化定价以实现利润最大化。

传统上,零售商使用A” b>或%E5%BC%BA%E7%9B%97%E6%B5%8B%E8%AF%95%E6%9D%A5%E8%AE%BE%E5%AE%9A%E4%B8%8D%E5%90%8C%E4%BA%A7%E5%93%81%E7%9A%84%E4%BB%B7%E6%A0%BC%EF%BC%8C%E5%B9%B6%E6%8F%90%E5%87%BA%E6%9C%80%E4%BC%98%E4%BB%B7%E6%A0%BC%E4%BB%A5%E6%9C%80%E5%A4%A7%E5%8C%96%E5%88%A9%E6%B6%A6%E3%80%82″>

预测分析采用不同的方法,构建模型以支持使用来自各种来源的输入的实时定价,例如:

  • 历史产品定价;
  • 客户活动;
  • 偏好和订单历史;
  • 竞争对手定价;
  • 产品的理想利润率;
  • 可用库存;
  • 和更多。

该视频展示了Uber&AirBnB如何破解了在供需方程中使用不同变量设定价格的代码,以及预测分析如何帮助。

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定价管理是一个持续的过程,需要密切监控,以避免导致零售环境出现问题的自动价格变化。

埃森哲在很长一段时间内都强调了预测分析对定价管理的好处。 他们认为,实施预测定价逐渐允许零售商在内部建立他们的分析人才。

根据Google趋势数据,许多公司都遵循了这一建议:

《预测分析正在改变电子商务的7种方式》

4.保持适当的库存并减少积压。

沃尔玛通过要求其供应商支持实时库存管理(也称为供应商管理库存(VMI)),彻底改变了库存管理领域。

如果预测模型没有立即出现大量销售,则预测分析会通过最小化产品的所需/阈值库存将其提升到新的水平。 这有助于零售商购买具有更高需求和更大利润潜力的产品。

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下面的南方国家共享的一个这样的例子显示了农业合作社如何使用预测分析来维持销售,即使库存减少了31%。

《预测分析正在改变电子商务的7种方式》

对于农民来说,这意味着减少了31%的腐败,但对于一个典型的电子商务零售商来说,这意味着用于存储的资金更少,清理部分更少的东西或其他浪费。

5.通过主动检测欺诈行为,尽量减少欺诈行为。

欺诈是零售业的现实。 每年损失数十亿美元。

任何可以减少欺诈损失的技术都是一股清新的空气。 预测分析解决方案允许零售商分析浏览模式,支付方法和购买模式,以检测和减少欺诈。 一些零售商甚至使用机器学习的预测分析来自动定义规则以检测和防止欺诈。

《预测分析正在改变电子商务的7种方式》

沃尔玛表示他们非常认真地使用预测分析进行欺诈管理,其中包括2013年%E6%94%B6%E8%B4%ADInkiru%E6%97%B6%E3%80%82″>

其他零售商也使用评分算法进行欺诈管理。 预测分析增强了算法在欺诈发生之前捕获欺诈的能力。

6.以更低的成本提供更好的客户服务。

客户服务是另一个零售商有太多问题而且答案很少的领域。 其中一些问题是:

  • 该网站是否只有聊天/电子邮件客户服务或强制要求电话服务?
  • 如果需要电话服务需要多少代表?
  • 如果有电话服务,该网站是否还需要实时聊天?
  • 当有人打电话时,最佳保持时间是多少?
  • 您如何优先考虑忠诚或高价值客户的问题?

所有这些问题(以及更多)都可以通过构建特定于零售商的客户服务需求的模型来预测。 该模型将在一段时间内得到改进(就像其他模型一样),并开始提供更准确的预测以改善客户服务。

《预测分析正在改变电子商务的7种方式》

Linux发行商Red Hat使用预测分析来改善其客户服务,增加他们所谓的“订户粘性”。根据%E8%BF%99%E9%A1%B9%E7%A0%94%E7%A9%B6“>

像万豪酒店这样的连锁酒店是另一个很好的例子,它们是预测分析的重要用户,可以在停留之前,期间和之后超越客户期望。

像Four Seasons和Ritz Carlton这样的豪华酒店总是试图超越客户的期望 ,预测分析也会有所帮助。

7.分析数据并实时做出决策。

流分析是实时洞察和制定决策的能力。

这个很重要。 使用历史数据的预测分析无法在快节奏的环境中帮助零售商。 实时决策影响推出促销的最佳日期,识别产生更多销售的产品,定位具有特定广告系列的细分等。

《预测分析正在改变电子商务的7种方式》

Netflix是一个众所周知的公司示例,它使用流式分析来捕获和分析所有客户交互,包括客户点击“暂停”,他们这样做了多少次,吸引客户的电影标题的颜色等等。

技术平台Granify%E5%85%81%E8%AE%B8%E8%BF%99%E7%A7%8D%E7%BA%A7%E5%88%AB%E7%9A%84%E9%A2%84%E6%B5%8B%E5%88%86%E6%9E%90%EF%BC%8C%E4%BD%BF%E7%94%A8%E5%8E%86%E5%8F%B2%E6%B5%8F%E8%A7%88%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%AE%9E%E6%97%B6%E8%B0%83%E6%95%B4%E7%BD%91%E7%AB%99%E3%80%82″>

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那么,我该如何部署预测分析?

简单地拥有预测分析平台并不能保证成功。 就像John Elder在文章前面所说的那样,准确的预测模型可能非常难以构建,并且可能需要花费大量的时间和金钱。

为了确保您不会浪费您对预测分析的投资,请与熟练的数据科学家合作构建您的预测模型,并与熟练的开发人员合作以集成您的平台。

有了这些组件,您有三种选择:

选项1:使用预测工具与您的电子商务平台集成。

鉴于预测分析的兴起,一些电子商务平台供应商提供预测工具和插件。 如果您的企业正在使用其中一个平台,这些应该是首选,因为这是开始使用预测分析的最简单方法,而不必担心痛苦的集成。

一些例子是:

  • Magento%E4%B8%8A%E7%9A%84
  • Custora%E6%98%AF%E4%B8%80%E4%B8%AA%E6%9B%B4%E5%BC%BA%E5%A4%A7%E7%9A%84%E5%B7%A5%E5%85%B7%E9%9B%86%EF%BC%8C%E6%9C%89%E5%8A%A9%E4%BA%8E%E6%8F%90%E9%AB%98%E5%AE%A2%E6%88%B7%E7%9A%84%E7%94%9F%E5%91%BD%E5%91%A8%E6%9C%9F%E4%BB%B7%E5%80%BC%E5%B9%B6%E4%B8%8E

选项2:使用开源预测分析产品。

如果您已经拥有内部技术人才,那么有一些开源预测分析平台,如KNIME” analytics>

此选项要求零售商在其环境中执行开源解决方案的肮脏工作,这也意味着雇用合适的资源来实施解决方案。 鉴于这些是开源产品,在成功之前可能会有一些垫脚石(即失败)。

选项3:购买功能齐全的套房。

这是最昂贵的选择 – 大多数预测分析套件的单用户许可证是每月五位数的投资。 但是,这些端到端平台也提供了最多的功能。

这些产品的好处在于,它们为欺诈,定价管理等不同领域预先建立了模型,并且只需要在零售商环境中进行微调。

此外,大多数供应商都提供咨询服务来帮助部署工具,从而使您无需雇用或签约IT资源来完成工作。

结论

预测分析对零售商在当今环境中取得成功至关重要,不应忽视。

您不必为预测分析启用每个用例,但您应该选择将产生最大影响的区域。 查看您希望的收入提升目标,防止欺诈,优化客户服务,节省成本和更好的见解。

一段时间后可以看到好处,因此部署模型并继续监控和优化模型非常重要,直到业务收益变得清晰为止。

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