預測性搜索
搜索功能通常可能是客戶與銷售網(wǎng)站進行的首次交互之一。對用戶與網(wǎng)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(wǎng)站內(nèi)容，并確保顯示最相關的產(chǎn)品與某些搜索詞匹配。
產(chǎn)品推薦
如今，在改善零售網(wǎng)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(yè)的網(wǎng)站上實現(xiàn)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(chǎn)品以幫助完成銷售可能具有挑戰(zhàn)性;但是，預測分析可以讓企業(yè)更輕松地在逐個用戶的基礎上執(zhí)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(jù)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(chǎn)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(chǎn)品和服務的正確價格，確保企業(yè)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(shù)據(jù)以及有關客戶、產(chǎn)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(chǎn)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(chǎn)品價格會根據(jù)該公司收集的分析數(shù)據(jù)波動很大。
供應鏈管理
零售企業(yè)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(nèi)對特定產(chǎn)品的預測性審查，這可以更好地優(yōu)化空間、改進庫存管理、更好地利用現(xiàn)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(xiàn)在是經(jīng)營沃爾瑪?shù)仍S多大型零售企業(yè)的一個關鍵方面。
促銷和優(yōu)惠
預測分析還可用于根據(jù)過去的結(jié)果確定哪些類型的促銷和交易可能最有效，從而促進企業(yè)的零售業(yè)務。在提出新的促銷優(yōu)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(chǎn)品推薦和促銷組合，這使企業(yè)有更好的機會從促銷活動中獲得轉(zhuǎn)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(shù)據(jù)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(chǎn)品、服務、內(nèi)容、價格和促銷活動。此外，預測性分析可以幫助企業(yè)根據(jù)過去的工作經(jīng)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(yè)可以通過分析與產(chǎn)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(chǎn)品來做到這一點。欺詐管理預測分析模型可以幫助企業(yè)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(yè)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(shù)據(jù)，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(yè)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?nèi)绾谓咏繕耸鼙娨栽谖磥慝@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(yè)務成功時，留住現(xiàn)有客戶是零售企業(yè)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(yè)的首要目標，而預測分析可以幫助企業(yè)實現(xiàn)這一目標。通過從一開始就更多地了解企業(yè)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(yè)務結(jié)果的策略
零售企業(yè)每天如何使用預測分析的例子很多。但是，任何規(guī)模的企業(yè)都可以使用它來實現(xiàn)上述所有好處。可以使用預測分析來全面改善零售業(yè)務結(jié)果的一些主要策略，其中包括：
(1)預測季節(jié)性消費者行為
這對電子商務企業(yè)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(shù)據(jù)來了解哪些產(chǎn)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(wǎng)站可能會發(fā)現(xiàn)某些產(chǎn)品會在節(jié)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(chǎn)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(yè)確定各種“假設”類型的場景，幫助企業(yè)根據(jù)過去的響應確定在一系列情況下最有可能發(fā)生的情況。例如，如果客戶正在尋找的產(chǎn)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(chǎn)品。購買他們正在尋找的替代產(chǎn)品。通過收集和分析與這些類型的情況相關的數(shù)據(jù)，零售企業(yè)隨后可以就哪些產(chǎn)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(yè)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(chǎn)品。它可以為零售企業(yè)提供更多信息，例如哪些客戶更有可能在高端產(chǎn)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(yè)的主要優(yōu)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(yè)的品牌的信息時，他們通常會對企業(yè)具有更高的終身價值。對企業(yè)的客戶服務和售后服務系統(tǒng)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(chǎn)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(yè)的回頭客更有可能參與的內(nèi)容類型，以及他們?nèi)绾螐钠髽I(yè)那里購買可能會影響他們未來的購買習慣，例如購買產(chǎn)品然后回來購買不同顏色的相同產(chǎn)品或附加產(chǎn)品。
(5)有效營銷
預測分析可用于研究從企業(yè)過去的營銷活動中收集的數(shù)據(jù)，從而在未來更輕松地獲取客戶。企業(yè)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(yè)的網(wǎng)站、帶來更多轉(zhuǎn)化或創(chuàng)造更多客戶參與度的廣告或內(nèi)容類型，以確定將來重復時哪些內(nèi)容可能會再次奏效。
(6)把客戶放在首位
最后，優(yōu)先考慮客戶體驗是從業(yè)務中的預測分析策略中獲得最佳結(jié)果的關鍵。當企業(yè)將客戶放在首位時，將能夠更多地了解他們，企業(yè)可以將這些信息用于在業(yè)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(nèi)容、營銷和客戶服務。在企業(yè)零售業(yè)務中使用預測分析，意味著客戶應該始終處于已經(jīng)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(jīng)營零售業(yè)務的重要組成部分。從對企業(yè)網(wǎng)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(chǎn)品建議，到預測客戶對某些類型營銷的長期反應，以便企業(yè)在提出新營銷策略時牢記客戶保留率對于任何零售企業(yè)來說，預測分析變得比以往任何時候都更加重要?，F(xiàn)在可用的預測和數(shù)據(jù)分析工具使即使是小企業(yè)也可以更輕松地利用他們收集的數(shù)據(jù)來享受更多的轉(zhuǎn)化和銷售、更高的利潤，以及與客戶建立更好的關系。
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