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:

• данные о покупателях, такие как их пол, возраст и страна проживания;
• способ, которым посетители обнаружили ваш сайт или магазин;
• поведение пользователей на сайте: что привлекает их внимание, на какие страницы они переходят, какие товары складывают в свою корзину и обращаются ли в службу поддержки;
• конверсии, то есть момент, когда посетители вашего магазина совершают покупку, как часто и по каким причинам это происходит;
• данные из платной рекламы фирмы в социальных сетях.

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.