[[410766]]

預測分析是一種對企業越來越重要的策略。利用機器學習來分析企業收集的數據，現在可以用于對未來做出更準確的預測。雖然它在許多行業中的使用時間比許多人想象的還要長，但由于其復雜性和高昂的成本，該過程的采用率通常很低。然而，大數據和越來越多的可用工具正在迅速發生變化。如今，企業可以使用范圍更廣、價格合理且易于訪問的解決方案，任何規模的企業都可以使用這些解決方案做出更準確的預測，從而做出更好的業務決策。以下是預測分析可以使在線零售商受益的一些主要方式，以及如何從在業務中使用這一流程中獲得最大的收益。

預測性搜索

搜索功能通常可能是客戶與銷售網站進行的首次交互之一。對用戶與網站的交互進行預測分析可以使搜索更加智能，通過分析過去的搜索和搜索詞語更好地預測瀏覽者可能會尋找什么。預測搜索是一項功能，它通過分析實時操作和偏好、點擊行為和訪問者歷史來分析網站內容，并確保顯示最相關的產品與某些搜索詞匹配。

產品推薦

如今，在改善零售網站上的用戶體驗時可以使用的最強大的工具之一是個性化。預測分析是在企業的網站上實現高度個性化，并獲得用戶尊重的最佳方法之一。有時向客戶推薦合適的產品以幫助完成銷售可能具有挑戰性;但是，預測分析可以讓企業更輕松地在逐個用戶的基礎上執行這一操作，其方法是使用機器學習來詳細了解某個特定用戶的偏好和行為特征。然后，在根據他們過去的瀏覽習慣、購買、搜索等建議他們可能感興趣的產品時，會使用這些信息。

價格

預測分析可以讓更輕松地在正確的時間確定產品和服務的正確價格，確保企業的利潤和收入最大化。通過分析定價趨勢和銷售信息，可以使用預測模型更好地管理定價，該模型將包括歷史銷售數據以及有關客戶、產品和任何其他相關因素的信息。因此，可以隨時準確預測任何給定產品或客戶的最佳定價策略。例如，亞馬遜公司就是一家以這種方式使用預測分析的零售商，產品價格會根據該公司收集的分析數據波動很大。

供應鏈管理

零售企業還可以使用預測分析來更好地了解客戶需求水平，從而更輕松地管理整個供應鏈流程。這涉及一系列不同的因素，例如計劃和預測、訂單履行、交付流程和客戶退貨。供應鏈管理的預測分析通常涉及在特定時間段內對特定產品的預測性審查，這可以更好地優化空間、改進庫存管理、更好地利用現金流，并降低物品比預期更快缺貨的風險。這個過程非常成功，以至于它現在是經營沃爾瑪等許多大型零售企業的一個關鍵方面。

促銷和優惠

預測分析還可用于根據過去的結果確定哪些類型的促銷和交易可能最有效，從而促進企業的零售業務。在提出新的促銷優惠或限時搶購時使用預測分析可以通過分析過去的消費者行為、瀏覽模式、購物習慣等，幫助從活動中獲得更多成功。通過提供用戶可能感興趣的產品推薦和促銷組合，這使企業有更好的機會從促銷活動中獲得轉化。

客戶關系

預測分析可用于建立、維護和加強客戶關系，從而獲得更忠誠的客戶群和更多的重復訂單。這使零售商能夠提供更高標準的客戶服務，因為花時間分析數據以更好地了解客戶，使他們有機會提供客戶可能想要和感興趣的產品、服務、內容、價格和促銷活動。此外，預測性分析可以幫助企業根據過去的工作經驗來確定最佳的售后客戶服務類型，從而為客戶帶來更多回報。

防止欺詐

對于在線零售商來說，欺詐和退款通常是一場噩夢，但好消息是他們可以使用預測分析來降低信用卡退款率，并最大程度地降低欺詐風險。零售企業可以通過分析與產品銷售相關的消費者行為，并刪除更容易受到欺詐活動影響的產品來做到這一點。欺詐管理預測分析模型可以幫助企業在交易完成之前識別任何潛在的欺詐風險，從而減少退款，并避免相關費用和處理這種情況所需的額外人工成本。

更好的營銷效果

營銷是零售企業可以使用預測分析的另一個關鍵領域。通過分析過去的標記活動數據，并使用預測分析來確定可以期望目標受眾如何響應各種營銷策略和活動，對于零售企業來說，他們選擇的營銷方法可以更容易做出更好的決策，以及他們如何接近目標受眾以在未來獲得更好的響應。

保留客戶

盡管人們非常注重獲得新客戶，但在談到業務成功時，留住現有客戶是零售企業的主要目標之一。讓滿意的客戶再次光顧應該始終是零售企業的首要目標，而預測分析可以幫助企業實現這一目標。通過從一開始就更多地了解企業客戶及其偏好，可以做出更好的客戶服務決策，并提供令他們滿意的客戶體驗。

使用預測分析改善零售業務結果的策略

零售企業每天如何使用預測分析的例子很多。但是，任何規模的企業都可以使用它來實現上述所有好處。可以使用預測分析來全面改善零售業務結果的一些主要策略，其中包括：

(1)預測季節性消費者行為

這對電子商務企業來說是一個特別有用的應用程序，因為他們可以使用過去的數據來了解哪些產品可能是一年中不同時間最受歡迎的選擇。例如，銷售一系列禮品的購物網站可能會發現某些產品會在節假日期間售罄，而在其他時間的銷售額會顯著下降。然后，該信息可用于確定相關產品可能需求較高期間的主要因素，例如定價和促銷等。

(2)弄清楚“假設” 場景

預測分析可以幫助企業確定各種“假設”類型的場景，幫助企業根據過去的響應確定在一系列情況下最有可能發生的情況。例如，如果客戶正在尋找的產品缺貨，或者客戶在以下情況下傾向于減少或增加支出，可以使用預測分析來詳細了解客戶最有可能將其用作替代品的產品。購買他們正在尋找的替代產品。通過收集和分析與這些類型的情況相關的數據，零售企業隨后可以就哪些產品在某些情況下的市場利潤最高做出更好的決策。

(3)針對合適的客戶

零售企業可以采用預測分析方法，以確保向合適的客戶展示他們更有可能感興趣并花錢購買的產品。它可以為零售企業提供更多信息，例如哪些客戶更有可能在高端產品上花費更多的費用，以及將有更多的預算選擇目標客戶。

(4)采用回頭客策略

留住客戶是任何零售企業的主要優先事項之一。與不斷獲得新客戶相比，它不僅成本更低，而且當忠誠的回頭客并通過口碑營銷傳播關于企業的品牌的信息時，他們通常會對企業具有更高的終身價值。對企業的客戶服務和售后服務系統進行預測分析，可以幫助其更好地了解導致客戶再次購買更多產品或僅進行一次購買的步驟。例如，可以確定與一次性購買者相比，未來更有可能吸引回頭客的營銷策略，分析與其他人相比，企業的回頭客更有可能參與的內容類型，以及他們如何從企業那里購買可能會影響他們未來的購買習慣，例如購買產品然后回來購買不同顏色的相同產品或附加產品。

(5)有效營銷

預測分析可用于研究從企業過去的營銷活動中收集的數據，從而在未來更輕松地獲取客戶。企業可以分析其之前的營銷活動，以詳細了解通常會吸引更多用戶訪問企業的網站、帶來更多轉化或創造更多客戶參與度的廣告或內容類型，以確定將來重復時哪些內容可能會再次奏效。

(6)把客戶放在首位

最后，優先考慮客戶體驗是從業務中的預測分析策略中獲得最佳結果的關鍵。當企業將客戶放在首位時，將能夠更多地了解他們，企業可以將這些信息用于在業務的幾乎每個方面做出決策和提出新策略，尤其是在定價方面，個性化、在線內容、營銷和客戶服務。在企業零售業務中使用預測分析，意味著客戶應該始終處于已經實施的任何決策、策略和活動的最前沿。因此，采用這種策略的品牌通常可以享受多種好處，包括更積極的在線評論、更多的回頭客、更高的客戶忠誠度、更好的口碑營銷和品牌推薦、增加客戶參與度以及更好的客戶關系。 

如今，預測分析是經營零售業務的重要組成部分。從對企業網站上訪問者行為的預測分析，以便可以向他們展示更相關的產品建議，到預測客戶對某些類型營銷的長期反應，以便企業在提出新營銷策略時牢記客戶保留率對于任何零售企業來說，預測分析變得比以往任何時候都更加重要。現在可用的預測和數據分析工具使即使是小企業也可以更輕松地利用他們收集的數據來享受更多的轉化和銷售、更高的利潤，以及與客戶建立更好的關系。