Predictive Analytics im E-Commerce: Warum ist das wichtig?

Aufgrund neuer Technologien und veränderter Kundenerwartungen kommt es in der Einzelhandels- und E-Commerce-Branche zu erheblichen Veränderungen. Die Branche schreitet mit intelligenten Innovationen wie Predictive Analytics auf das höchste Niveau der Digitalisierung und Personalisierung voran. Lassen Sie uns über prädiktive Analysen bei Einzelhandels- und E-Commerce-Transformationen sprechen.

Was ist Predictive Analytics im E-Commerce?

Predictive Analytics im E-Commerce nutzt statistische Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens, um Kundendaten zu analysieren und zukünftiges Kaufverhalten vorherzusagen. Durch die Analyse historischer Daten wie der Kaufhistorie, Website-Verkehrsdetails und Kundendemografien können prädiktive Analysen Muster und Trends erkennen, um zukünftige Kundenaktionen vorherzusagen. Dies könnte sein, welche Produkte sie wahrscheinlich kaufen werden und wann sie sie wahrscheinlich kaufen werden.

Predictive Analytics kann in der E-Commerce-Branche auf verschiedene Weise eingesetzt werden, darunter:

1- Produktempfehlungen: Predictive Analytics kann Produkte vorschlagen, an denen ein Kunde basierend auf seinem Browserverlauf und früheren Käufen wahrscheinlich interessiert ist.

2- Bestandsverwaltung: Durch die Analyse von Verkaufsdaten können Predictive Analytics Online-Händlern dabei helfen, ihre Lagerbestände zu optimieren und sicherzustellen, dass sie die richtigen Produkte zur richtigen Zeit auf Lager haben.

3- Marketingkampagnen: Predictive Analytics kann E-Commerce-Unternehmen dabei helfen, die effektivsten Marketingkanäle und Botschaften zu identifizieren, um bestimmte Kundensegmente anzusprechen.

Warum ist Predictive Analytics wichtig?

Predictive Analytics wird in der heutigen datengesteuerten Geschäftswelt immer wichtiger, da sie es Unternehmen ermöglicht, fundiertere Entscheidungen zu treffen, Kosten zu senken und den Umsatz zu steigern. Hier sind einige Gründe, warum Predictive Analytics wichtig ist:

1- Bessere Entscheidungsfindung

Prädiktive Analysen können Unternehmen dabei helfen, fundiertere Entscheidungen zu treffen, indem sie Einblicke in das Kundenverhalten, Markttrends und Geschäftsabläufe liefern. Durch die Analyse historischer Daten und die Identifizierung von Mustern können Unternehmen zukünftige Ergebnisse vorhersagen und Entscheidungen auf der Grundlage von Daten statt auf Intuition oder Vermutungen treffen.

2- Kostensenkung

Predictive Analytics kann Unternehmen dabei helfen, Kosten durch die Optimierung von Prozessen und Ressourcen zu senken. Beispielsweise können Unternehmen einen ausreichenden Lagerbestand sicherstellen, indem sie die Nachfrage nach einem bestimmten Produkt vorhersagen und so den Bedarf an kostspieligen Notfallbestellungen oder Überbeständen minimieren.

3- Erhöhter Umsatz

Prädiktive Analysen können Unternehmen dabei helfen, neue Möglichkeiten zur Umsatzsteigerung zu erkennen. Durch die Analyse von Kundendaten können Unternehmen beispielsweise neue Produkte oder Dienstleistungen identifizieren, an denen ihre Kunden wahrscheinlich interessiert sind, oder bestimmte Kundensegmente mit personalisierten Marketingkampagnen ansprechen.

4- Wettbewerbsvorteil

Durch den Einsatz prädiktiver Analysen können Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil erzielen. Durch datengesteuerte Entscheidungen können Unternehmen schneller und effizienter auf Marktveränderungen reagieren, was zu einer besseren Kundenzufriedenheit und einem höheren Marktanteil führt.

Predictive Analytics Tools für E-Commerce-Shops

Große und kleine Einzelhändler nutzen mittlerweile Predictive Analytics, um ihre Kunden besser zu verstehen, ihr Kaufverhalten zu untersuchen und personalisierte Produktempfehlungen abzugeben.
Schauen wir uns einige Tools an, die Ihnen bei der Planung des Wachstums Ihres Unternehmens helfen. Hier sind einige beliebte Optionen:

1- Google Analytics 4

Google Analytics ist ein kostenloses Tool, mit dem der Website-Verkehr und das Nutzerverhalten verfolgt werden können. Es reichert Ihre Daten automatisch an, indem es das Wissen von Google über maschinelles Lernen auf Ihren Datensatz anwendet, um das zukünftige Verhalten Ihrer Nutzer vorherzusagen. Durch das Sammeln strukturierter Ereignisdaten können Sie mithilfe der folgenden Vorhersagemetriken mehr über Ihre Käufer erfahren.

2- Optimiert

Quelle: Optimizely
Optimizely ist ein Tool, mit dem UnternehmenA/B-Tests durchführen können, um ihre Website zu optimieren und das Benutzererlebnis zu verbessern.Durch das Testen verschiedener Varianten einer Website können Ladenbesitzer feststellen, welche Version Besucher am effektivsten in Kunden umwandelt.

3- IBM Watson Studio

Quelle: IBM Watson Studio

IBM Watson Analytics ist ein cloudbasiertes Datenanalysetool, dasmaschinelle Lernalgorithmen verwendet, um Daten zu analysieren und Vorhersagen zu treffen .Watson Analytics kann Kundendaten analysieren, Trends und Muster erkennen und zukünftiges Verhalten vorhersagen.

4- Adobe Analytics

Quelle: Adobe Analytics

Adobe Analytics ist ein Datenanalysetool, mit dem Sie Kundendaten und -verhalten über mehrere Kanäle hinweg analysieren können, darunter Websites, soziale Medien und mobile Apps. Mit Adobe Analytics können Unternehmen Kundensegmente identifizieren, das Kundenverhalten verfolgen und Marketingkampagnen optimieren.

• Die statistische Modellierung erkennt automatisch unerwartete Muster in Ihren Daten, indem sie Metriken analysiert und eine Untergrenze, Obergrenze und einen erwarteten Wertebereich festlegt.
• Erkennt versteckte Muster in Ihren Daten, um statistische Anomalien zu erklären und Zusammenhänge hinter unerwarteten Kundenaktionen, außerhalb der Grenzen liegenden Werten und plötzlichen Spitzen oder Einbrüchen bei Kennzahlen für verschiedene Zielgruppen zu finden.
• Das Tool vereinfacht die Generierung und Verwaltung von Datenanomaliewarnungen und „gestapelten“ Warnungen, die mehrere Metriken in einem einzigen Signal erfassen.

5- Salesforce Einstein

Salesforce Einstein ist einKI-gestütztes Analysetool , das Kundendaten analysiert, Kundenverhalten vorhersagt und Vertriebs- und Marketingkampagnen optimiert.Mit Hilfe von Salesforce Einstein können Unternehmen Kundenerlebnisse personalisieren, die Kundenbindung verbessern und den Umsatz steigern.

Die Unterschiede zwischen deskriptiver und prädiktiver Analyse

Deskriptive und prädiktive Analysen sind zwei verschiedene Arten, mit denen Daten analysiert und Erkenntnisse gewonnen werden. Allerdings verwechseln Menschen oft das Beschreibende mit dem Vorhersagen. Wir helfen Ihnen dabei, die entscheidenden Unterschiede zwischen ihnen aufzuzeigen.

Schlussfolgern

Online-Einzelhandelsunternehmen sammeln riesige Datenmengen aus verschiedenen Quellen, darunter Websites, mobile E-Commerce-Apps und soziale Netzwerke. Dank Predictive Analytics können Marken das Kundenverhalten zu bestimmten Zeiten vorhersagen, Markttrends antizipieren und wirksame Strategien entwickeln, um in diesem Wettbewerb mit anderen zu konkurrieren.