Предиктивная аналитика как незаменимый инструмент для прогнозирования спроса

Как вы думаете, какая отличительная черта онлайн-коммерции? Непредсказуемость спроса. Слишком много факторов в современном мире влияет на успешность продаж, от политической и эпидемиологической обстановки до глобального потепления. Ваше кафе может приобрести популярность за одну ночь только потому, что какая-то знаменитость опубликует в Instagram сторис о его посещении. Или, наоборот, ваш бизнес по продаже шуб прогорит, потому что зимой не выпадет снег. Ситуация в торговле перестаёт быть стабильной. Именно поэтому компаниям так важно научиться предугадывать поведение покупателей.

И здесь на помощь приходит предиктивная аналитика. Что это за инструмент, почему он так необходим онлайн-коммерции, и чем отличается от традиционных методов анализа? Давайте разбираться.

Предиктивная аналитика — это вид анализа данных, сочетающий в себе традиционный статистический анализ и машинное обучение. Такие процессы на основании большого количества внутренних и внешних данных предсказывают закономерности и события в будущем. Для онлайн-коммерции это значит, что алгоритмы способны классифицировать покупателей и предвидеть возможность совершения ими покупки. При этом система определяет не только вероятность самих событий, но и причины, по которым они происходят. Она отвечает на вопросы "почему" и "что, если".

В теории такой метод существовал десятки лет, но на практике в широких масштабах начал применяться недавно. Это произошло благодаря эволюционированию программного обеспечения, которое стало доступнее и проще в использовании. Кроме того, на первое место в онлайн-коммерции, да и в других сферах, вышли данные. Традиционные методы анализа уже не справляются с растущим потоком неструктурированной информации из множества источников. И наконец, непредсказуемость спроса и суровая конкуренция на рынке ускорили внедрение нового способа. Ведь знать желания и действия покупателей наперёд — сильное преимущество для любого бизнеса.

Предиктивная аналитика применяется во многих сферах. Например, в банкинге с её помощью можно определить кредитоспособность заёмщика. В производстве — оптимизировать хранение товара. В страховом бизнесе этот метод используется для определения групп людей, наиболее подверженных риску какого-либо заболевания. В онлайн-коммерции же такие расчёты нужны для планирования продаж, урегулирования цен, увеличения прибыли и построения успешной маркетинговой стратегии.

С помощью предиктивной аналитики компания может спрогнозировать предпочтения покупателей и обеспечить им индивидуализированный опыт взаимодействия с брендом. Для этого система, помимо прочей информации, анализирует следующие ключевые показатели:

Несмотря на все преимущества, которые предлагает бизнесу предиктивная аналитика, для внедрения этого метода нужны определённые ресурсы. Помимо самого ПО, компании потребуются опытные аналитики данных, чтобы отобрать информацию для анализа и интерпретировать результаты. Понадобятся также системные администраторы, способные запустить процессы. Какие ещё шаги необходимо предпринять для того, чтобы этот метод стал частью вашего бизнеса? Узнайте больше в статье о конкурентных преимуществах предиктивной аналитики и о том, как начать применять её на практике.