Analitik Prediktif dalam eCommerce: Mengapa Itu Penting?

Perubahan signifikan sedang terjadi di industri ritel dan eCommerce karena teknologi baru dan pergeseran ekspektasi pelanggan. Industri ini maju ke tingkat digitalisasi dan personalisasi tertinggi, menggunakan inovasi cerdas seperti analitik prediktif. Mari kita bicara tentang analitik prediktif dalam transformasi ritel dan eCommerce.

Apa itu Predictive Analytics di eCommerce?

Analitik prediktif dalam eCommerce menggunakan algoritme statistik dan teknik pembelajaran mesin untuk menganalisis data pelanggan dan memprediksi perilaku pembelian di masa mendatang. Dengan menganalisis data historis, seperti riwayat pembelian, detail lalu lintas situs web, dan demografi pelanggan, analitik prediktif dapat mengidentifikasi pola dan tren untuk memprediksi tindakan pelanggan di masa mendatang. Ini bisa jadi produk apa yang kemungkinan besar akan mereka beli dan kapan kemungkinan besar mereka akan membelinya.

Analitik prediktif dapat digunakan dengan berbagai cara di industri eCommerce, termasuk:

1- Rekomendasi produk: Analitik prediktif dapat menyarankan produk yang mungkin diminati pelanggan berdasarkan riwayat penjelajahan dan pembelian sebelumnya.

2- Manajemen inventaris: Dengan menganalisis data penjualan, analitik prediktif dapat membantu pedagang online mengoptimalkan tingkat inventaris mereka, memastikan mereka memiliki stok produk yang tepat pada waktu yang tepat.

3- Kampanye pemasaran: Analitik prediktif dapat membantu bisnis eCommerce mengidentifikasi saluran pemasaran dan pengiriman pesan yang paling efektif untuk menargetkan segmen pelanggan tertentu.

Mengapa Analisis Prediktif Penting?

Analitik prediktif menjadi semakin penting dalam dunia bisnis berbasis data saat ini karena memungkinkan bisnis membuat keputusan berdasarkan informasi yang lebih baik, mengurangi biaya, dan meningkatkan pendapatan. Berikut adalah beberapa alasan mengapa analitik prediktif penting:

1- Pengambilan Keputusan yang Lebih Baik

Analitik prediktif dapat membantu bisnis membuat keputusan yang lebih tepat dengan memberikan wawasan tentang perilaku pelanggan, tren pasar, dan operasi bisnis. Dengan menganalisis data historis dan mengidentifikasi pola, bisnis dapat memprediksi hasil di masa depan dan membuat keputusan berdasarkan data, bukan intuisi atau tebakan.

2- Pengurangan Biaya

Analitik prediktif dapat membantu bisnis mengurangi biaya dengan mengoptimalkan proses dan sumber daya. Misalnya, perusahaan dapat memastikan inventaris yang cukup dengan memprediksi permintaan untuk produk tertentu, meminimalkan kebutuhan akan pesanan darurat yang mahal atau kelebihan inventaris.

3- Peningkatan Pendapatan

Analitik prediktif dapat membantu bisnis mengidentifikasi peluang baru untuk meningkatkan pendapatan. Misalnya, dengan menganalisis data pelanggan, bisnis dapat mengidentifikasi produk atau layanan baru yang kemungkinan akan diminati oleh pelanggan mereka atau menargetkan segmen pelanggan tertentu dengan kampanye pemasaran yang dipersonalisasi.

4- Keunggulan Kompetitif

Dengan memanfaatkan analitik prediktif, bisnis dapat memperoleh keunggulan kompetitif. Dengan membuat keputusan berdasarkan data, perusahaan dapat merespons perubahan di pasar dengan lebih cepat dan efisien, yang menghasilkan kepuasan pelanggan yang lebih baik dan peningkatan pangsa pasar.

Alat Analisis Prediktif untuk Toko eCommerce

Pengecer besar dan kecil sekarang menggunakan analitik prediktif untuk memahami pelanggan mereka dengan lebih baik, menyelidiki perilaku pembelian mereka, dan membuat rekomendasi produk yang dipersonalisasi.
Mari kita lihat beberapa alat yang membantu Anda merencanakan untuk mengembangkan bisnis Anda. Berikut ini beberapa opsi populer:

1- Google Analytics 4

Google Analytics adalah alat gratis yang dapat digunakan untuk melacak lalu lintas situs web dan perilaku pengguna. Ini secara otomatis memperkaya data Anda dengan menerapkan pengetahuan pembelajaran mesin Google ke set data Anda untuk memprediksi perilaku pengguna Anda di masa mendatang. Dengan mengumpulkan data peristiwa terstruktur, Anda dapat mempelajari lebih lanjut tentang pembeli Anda menggunakan metrik prediktif berikut.

2- Secara optimal

Sumber: Secara optimal
Optimizely adalah alat yang memungkinkan bisnismelakukan pengujian A/B untuk mengoptimalkan situs web mereka dan meningkatkan pengalaman pengguna.Dengan menguji berbagai variasi situs web, pemilik toko dapat menentukan versi mana yang paling efektif untuk mengubah pengunjung menjadi pelanggan.

3- IBM Watson Studio

Sumber: IBM Watson Studio

IBM Watson Analytics adalah alat analitik data berbasis cloud yang menggunakanalgoritme pembelajaran mesin untuk menganalisis data dan membuat prediksi .Watson Analytics dapat menganalisis data pelanggan, mengidentifikasi tren dan pola, serta memprediksi perilaku di masa mendatang.

4-Adobe Analytics

Sumber: Adobe Analytics

Adobe Analytics adalah alat analitik data yang memungkinkan Anda menganalisis data dan perilaku pelanggan di berbagai saluran, termasuk situs web, media sosial, dan aplikasi seluler. Dengan Adobe Analytics, bisnis dapat mengidentifikasi segmen pelanggan, melacak perilaku pelanggan, dan mengoptimalkan kampanye pemasaran.

• Pemodelan statistik secara otomatis mendeteksi pola yang tidak diharapkan dalam data Anda dengan menganalisis metrik dan menetapkan batas bawah, batas atas, dan rentang nilai yang diharapkan.
• Menemukan pola tersembunyi dalam data Anda untuk menjelaskan anomali statistik dan menemukan korelasi di balik tindakan pelanggan yang tidak terduga, nilai yang tidak terikat, dan lonjakan atau penurunan tiba-tiba dalam metrik untuk berbagai grup audiens.
• Alat ini mempermudah pembuatan dan pengelolaan peringatan anomali data dan peringatan "tumpukan" yang menangkap beberapa metrik dalam satu sinyal.

5- Salesforce Einstein

Salesforce Einstein adalahalat analitik bertenaga AI yang menganalisis data pelanggan, memprediksi perilaku pelanggan, dan mengoptimalkan kampanye penjualan dan pemasaran.Dengan bantuan Salesforce Einstein, bisnis dapat mempersonalisasi pengalaman pelanggan, meningkatkan keterlibatan pelanggan, dan meningkatkan penjualan.

Perbedaan Antara Analisis Deskriptif & Analisis Prediktif

Analitik deskriptif dan prediktif adalah dua jenis berbeda yang digunakan untuk menganalisis data dan mendapatkan wawasan. Namun, orang sering mengacaukan deskriptif dengan prediktif. Biarkan kami membantu Anda menunjukkan perbedaan kritis di antara mereka.

Untuk menyimpulkan

Bisnis ritel online mengumpulkan data dalam jumlah besar dari berbagai sumber, termasuk situs web, aplikasi eCommerce seluler, dan jejaring sosial. Berkat analitik prediktif, merek dapat meramalkan perilaku pelanggan pada waktu tertentu, mengantisipasi tren pasar, dan mengembangkan strategi yang efektif untuk bersaing dengan orang lain dalam kompetisi ini.