Czym jest analiza predykcyjna?
Analiza predykcyjna to podejście oparte na sztucznej inteligencji, które pozwala firmom przewidywać potrzeby klientów i podejmować decyzje oparte na danych. Wykorzystuje ona zaawansowane algorytmy i uczenie maszynowe do analizowania ogromnych zestawów danych, w tym interakcji z klientami, historii zakupów, trendów rynkowych i nie tylko. Predykcje są jednym z czterech rodzajów analiz i umiejscowione są w jednym szeregu, lub nawet procesie obok analityki opisowej, diagnostycznej czy preskryptywnej. Jeżeli zastanowisz się nad tym, czym się charakteryzuje każda z nich, to zobaczysz, że układają się one w logiczny ciąg – od określenia wystąpienia danego zdarzenia, poprzez jego interpretację aż po przewidywania kolejnych zdarzeń i sekwencję czynności, które powinny wynikać z tej prognozy (rys. 1).
POLECAMY
Wyzwania związane z analizą danych w e-commerce
Korzystanie ze sztucznej inteligencji (AI) jest obecnie kluczowe dla tych e-commerce, które chcą zbudować efektywną przewagę nad konkurencją. W sytuacji, kiedy koszty funkcjonowania sklepów internetowych rosną z roku na rok, kluczowe staje się właściwe podejmowanie decyzji, optymalizacja kluczowych procesów oraz wykorzystanie narzędzi poprawiających efektywność pracy nad wartością klienta w czasie. Sztuką staje się dobre przewidywanie zarówno w kwestiach kosztowych, jak i w obszarze przyszłych zachowań konsumenckich lub zmian rynkowych. Dlatego dobrym rozwiązaniem jest wykorzystywanie algorytmów sztucznej inteligencji oraz systemów AI.
PAMIĘTAJ!
Wykorzystanie modeli predykcji i prognozowania w połączeniu z algorytmami AI może pozwolić Ci na:
- Lepszą integrację i przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym.
Silosy danych stanowią prawdziwe wyzwanie dla firm zajmujących się handlem elektronicznym, działających na wielu platformach, kanałach i rynkach. Integracja rozproszonych raportów i zestawień jest skomplikowana i czasochłonna, gdy wykonuje się ją ręcznie. Sztuczna inteligencja automatyzuje proces integracji danych, płynnie pobierając informacje z różnych źródeł. - Poprawną identyfikację ukrytych wniosków i zależności.
Ludzki mózg jest niezwykły, ale ma ograniczenia w przetwarzaniu dużych ilości danych i identyfikowaniu subtelnych korelacji między zmiennymi niezależnymi. Tutaj góruje AI. Zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego mogą analizować ogromne zbiory danych, znajdując złożone wzorce i zależności, które mogą nie być dla Ciebie oczywiste. - Dokładne prognozowanie i modelowanie predykcyjne.
Jedną z powszechnych pułapek w analizie danych e-commerce jest mylenie korelacji z przyczynowością. Ludzie mogą nieumyślnie popełnić ten błąd, co prowadzi do błędnych założeń i niedokładnych prognoz. Sztuczna inteligencja unika tego błędu, przestrzegając kluczowych zasad statystycznych w swoich technikach modelowania predykcyjnego. Generuje dzięki temu bardziej wiarygodne prognozy, biorąc pod uwagę wszystkie istotne punkty danych i ich współzależności. Upraszcza też ogólny proces analizy danych dla e-commerce.
Obszary, w których możesz wykorzystać analizę predykcyjną w Twoim sklepie internetowym
Modele i analizy predyktywne można wykorzystać w wielu obszarach działania sklepu internetowego. W e-commerce opierają się one w dużej mierze na uczeniu maszynowym, aby tworzyć prognozy oparte na danych. Obsługują dzięki temu szeroki zakres aplikacji i obejmują ciągłe uczenie się i prognozowanie na dużych zestawach danych, dzięki czemu są w stanie poprawiać ich dokładności w czasie.
Poniżej zebrałem kilka najważniejszych, z mojej perspektywy, korzyści z wykorzystywania tych analiz:
- Optymalizacja alokacji zasobów w firmie
Analityka predykcyjna pozwoliła firmom e-commerce przekształcić surowe dane w praktyczne spostrzeżenia, które prowadzą do mądrzejszego, bardziej strategicznego przydzielania zasobów. Załóżmy, że prowadzisz równoległe kampanie marketingowe dla tego samego produktu na Facebooku i Google Ads. Możesz użyć analityki predykcyjnej, aby prognozować prawdopodobny zwrot z inwestycji (ROI) dla każdej kampanii czy nawet produktu. - Poprawa zarządzania zapasami
Analizując historyczne i rzeczywiste dane sprzedażowe, sezonowość i inne czynniki, możesz skutecznie planować swoje poziomy zakupów. Pomaga to uniknąć nadmiernych lub niedostatecznych zapasów, zapewniając optymalną dostępność towarów na półkach i minimalizując koszty magazynowania. - Prognozowanie popytu
Przewidywanie wolumenów sprzedaży jest o tyle ważne, że wiąże się zarówno z planowaniem zakupów, jak i z odpowiednim budżetowaniem. Pozwala również na przygotowanie firmy do ewentualnych wzrostów oraz na optymalizację procesów zabezpieczających ciągłość sprzedaży i wysyłki zamówień. Jest to szczególnie ważne w kontekście sezonowości i okresów o wzmożonej aktywności klientów. - Poprawa doświadczeń klienta poprzez lepsze zrozumienie ich zachowań
Dane o tym, jak klienci zachowują się w Twoim sklepie w połączeniu z odpowiednią analizą każdej interakcji i historią zakupów, pozwolą Ci na przygotowanie takich ścieżek konwersji i rekomendacji, które będą dopasowane i atrakcyjne dla kupujących. Możesz też wykorzystać te analizy do optymalizacji kosztów reklamowych czy też automatyzacji działań marketingowych. - Optymalizacja cen i uporządkowanie polityki promocyjnej
Analityka predykcyjna może pomóc w określeniu optymalnej strategii cenowej poszczególnych produktów czy też kategorii. Analizując dane dotyczące zachowań klientów, trendów rynkowych, cen konkurencji czy też kosztów reklamowych, możesz dynamicznie dostosowywać ceny, aby maksymalizować przychody i marżę, przekładając to na wyższe zyski. Podejście to można również wykorzystać do tworzenia atrakcyjnych zestawów produktowych poprzez identyfikację uzupełniających się pozycji o dużym potencjale cross-sell.
Podejmowanie decyzji przy zarządzaniu sklepem internetowym
Jako właściciel lub menedżer sklepu internetowego doskonale wiesz, że decyzje, które podejmujesz, powinny zbliżać Twój biznes do konkretnego celu. Ważne jest, aby wprowadzane w firmie zmiany były uzasadnione poprzez określenie wskaźników, które chcesz poprawić. I tutaj może pojawić się problem związany z dostępem lub właściwą interpretacją danych.
Bardzo często spotykam się z sytuacją, kiedy w sklepie internetowym osoby odpowiedzialne za analizy wprowadzają dziesiątki wskaźników i parametrów, które opisują niemalże każdy proces lub czynność w organizacji. I absolutnie popieram takie podejście, kiedy odpowiednio analizujemy wszystkie działania, ponieważ na podstawie danych możemy podejmować właściwe decyzje. Chyba że opieramy swój biznes na doświadczeniu i intuicji, ale nie jest to podejście, które polecam.
PAMIĘTAJ!
Pracując na danych, powinieneś zaplanować konkretne działania z nimi związane:
- Ustal kluczowe dla Twojego biznesu wskaźniki (np. przychód, marża na sprzedaży, zysk, wartość magazynu itd.).
- Opisz, jakie są zależności między różnymi wskaźnikami.
- Określ cykliczność pomiaru każdego wskaźnika (np. tygodniowo, miesięcznie, kwartalnie itd.).
- Przygotuj scenariusze pracy na danych, czyli ustal, jakie działania powinny zostać podjęte w przypadku zmiany danego wskaźnika.
Poniżej zebrałem dla Ciebie kilka najważniejszych wskaźników, które powinieneś mierzyć w swoim sklepie internetowym oraz scenariusze postępowania podczas ich analizy.
