การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในอีคอมเมิร์ซ: เหตุใดจึงสำคัญ

การเปลี่ยนแปลงที่สำคัญกำลังเกิดขึ้นในอุตสาหกรรมการค้าปลีกและอีคอมเมิร์ซ เนื่องจากเทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่และความคาดหวังของลูกค้าที่เปลี่ยนไป อุตสาหกรรมกำลังก้าวไปสู่ระดับสูงสุดของการแปลงเป็นดิจิทัลและส่วนบุคคล โดยใช้นวัตกรรมอัจฉริยะ เช่น การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ มาพูดคุยเกี่ยวกับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในการเปลี่ยนรูปแบบค้าปลีกและอีคอมเมิร์ซ

การวิเคราะห์เชิงทำนายในอีคอมเมิร์ซคืออะไร?

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในอีคอมเมิร์ซใช้อัลกอริธึมทางสถิติและเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าและทำนายพฤติกรรมการซื้อในอนาคต ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีต เช่น ประวัติการซื้อ รายละเอียดการเข้าชมเว็บไซต์ และข้อมูลประชากรของลูกค้า การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถระบุรูปแบบและแนวโน้มเพื่อคาดการณ์การกระทำของลูกค้าในอนาคต นี่อาจเป็นผลิตภัณฑ์ที่พวกเขามีแนวโน้มที่จะซื้อและเวลาที่พวกเขาจะซื้อ

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถนำไปใช้ได้หลากหลายวิธีในอุตสาหกรรมอีคอมเมิร์ซ รวมถึง:

1- คำแนะนำผลิตภัณฑ์: การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถแนะนำผลิตภัณฑ์ที่ลูกค้าน่าจะสนใจโดยพิจารณาจากประวัติการเข้าชมและการซื้อก่อนหน้าของพวกเขา

2- การจัดการสินค้าคงคลัง: โดยการวิเคราะห์ข้อมูลการขาย การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถช่วยให้ผู้ค้าออนไลน์เพิ่มประสิทธิภาพของระดับสินค้าคงคลังของพวกเขา เพื่อให้แน่ใจว่าพวกเขามีสินค้าที่ถูกต้องในสต็อกในเวลาที่เหมาะสม

3- แคมเปญการตลาด: การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถช่วยธุรกิจอีคอมเมิร์ซระบุช่องทางการตลาดที่มีประสิทธิภาพสูงสุดและส่งข้อความเพื่อกำหนดเป้าหมายกลุ่มลูกค้าเฉพาะ

เหตุใดการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จึงมีความสำคัญ

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์มีความสำคัญมากขึ้นเรื่อย ๆ ในโลกธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลในปัจจุบัน เนื่องจากช่วยให้ธุรกิจสามารถตัดสินใจได้ดีขึ้น ลดต้นทุน และเพิ่มรายได้ ต่อไปนี้เป็นเหตุผลบางประการที่การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์มีความสำคัญ:

1- การตัดสินใจที่ดีขึ้น

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถช่วยธุรกิจในการตัดสินใจอย่างรอบรู้มากขึ้นโดยการให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้า แนวโน้มของตลาด และการดำเนินธุรกิจ ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตและการระบุรูปแบบ ธุรกิจสามารถคาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคตและทำการตัดสินใจโดยอิงจากข้อมูลแทนที่จะใช้สัญชาตญาณหรือการคาดเดา

2- การลดต้นทุน

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถช่วยธุรกิจลดต้นทุนโดยการปรับกระบวนการและทรัพยากรให้เหมาะสม ตัวอย่างเช่น บริษัทต่างๆ สามารถรับประกันสินค้าคงคลังเพียงพอโดยการคาดการณ์ความต้องการสำหรับผลิตภัณฑ์เฉพาะ ลดความจำเป็นสำหรับการสั่งซื้อฉุกเฉินที่มีราคาแพงหรือสินค้าคงคลังส่วนเกินให้เหลือน้อยที่สุด

3- เพิ่มรายได้

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถช่วยให้ธุรกิจระบุโอกาสใหม่ในการเพิ่มรายได้ ตัวอย่างเช่น โดยการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า ธุรกิจสามารถระบุผลิตภัณฑ์หรือบริการใหม่ที่ลูกค้าของพวกเขาน่าจะสนใจหรือกำหนดเป้าหมายกลุ่มลูกค้าเฉพาะด้วยแคมเปญการตลาดส่วนบุคคล

4- ความได้เปรียบทางการแข่งขัน

ด้วยการใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ธุรกิจต่างๆ จะได้เปรียบในการแข่งขัน ด้วยการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล บริษัทต่างๆ สามารถตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงในตลาดได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งนำไปสู่ความพึงพอใจของลูกค้าที่ดีขึ้นและส่วนแบ่งการตลาดที่เพิ่มขึ้น

เครื่องมือวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สำหรับร้านค้าอีคอมเมิร์ซ

ปัจจุบันผู้ค้าปลีกรายใหญ่และรายเล็กใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อทำความเข้าใจลูกค้าให้ดียิ่งขึ้น ตรวจสอบพฤติกรรมการซื้อของพวกเขา และให้คำแนะนำผลิตภัณฑ์ที่ปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ
มาดูเครื่องมือบางอย่างที่ช่วยให้คุณวางแผนพัฒนาธุรกิจให้เติบโต นี่คือตัวเลือกยอดนิยมบางส่วน:

1- Google Analytics 4

Google Analytics เป็นเครื่องมือฟรีที่สามารถใช้ในการติดตามการเข้าชมเว็บไซต์และพฤติกรรมของผู้ใช้ จะเพิ่มข้อมูลของคุณโดยอัตโนมัติโดยใช้ความรู้ด้านแมชชีนเลิร์นนิงของ Google กับชุดข้อมูลของคุณเพื่อทำนายพฤติกรรมในอนาคตของผู้ใช้ ด้วยการรวบรวมข้อมูลเหตุการณ์ที่มีโครงสร้าง คุณสามารถเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับผู้เลือกซื้อของคุณโดยใช้เมตริกการคาดการณ์ต่อไปนี้

2- ปรับให้เหมาะสม

ที่มา: Optimizely
Optimizely เป็นเครื่องมือที่ช่วยให้ธุรกิจทำการทดสอบ A/B เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเว็บไซต์และปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้โดยการทดสอบรูปแบบต่างๆ ของเว็บไซต์ เจ้าของร้านค้าสามารถระบุได้ว่าเวอร์ชันใดมีประสิทธิภาพสูงสุดในการเปลี่ยนผู้เยี่ยมชมให้กลายเป็นลูกค้า

3- ไอบีเอ็มวัตสันสตูดิโอ

ที่มา: IBM Watson Studio

IBM Watson Analytics เป็นเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลบนคลาวด์ที่ใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลและคาดการณ์Watson Analytics สามารถวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า ระบุแนวโน้มและรูปแบบ และคาดการณ์พฤติกรรมในอนาคต

4- Adobe Analytics

ที่มา: Adobe Analytics

Adobe Analytics เป็นเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่ช่วยให้คุณวิเคราะห์ข้อมูลและพฤติกรรมของลูกค้าในหลายช่องทาง รวมถึงเว็บไซต์ โซเชียลมีเดีย และแอพมือถือ ด้วย Adobe Analytics ธุรกิจสามารถระบุกลุ่มลูกค้า ติดตามพฤติกรรมลูกค้า และเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญการตลาด

• การสร้างแบบจำลองทางสถิติจะตรวจจับรูปแบบที่ไม่คาดคิดในข้อมูลของคุณโดยอัตโนมัติโดยการวิเคราะห์เมตริกและสร้างขอบเขตล่าง ขอบเขตบน และช่วงของค่าที่คาดไว้
• ค้นพบรูปแบบที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลของคุณเพื่ออธิบายความผิดปกติทางสถิติและค้นหาความสัมพันธ์ที่อยู่เบื้องหลังการกระทำของลูกค้าที่ไม่คาดคิด ค่าที่อยู่นอกขอบเขต และการพุ่งขึ้นหรือลดลงอย่างกะทันหันของเมตริกสำหรับกลุ่มผู้ชมต่างๆ
• เครื่องมือนี้ช่วยให้สร้างและจัดการการแจ้งเตือนความผิดปกติของข้อมูลและการแจ้งเตือนแบบ “ซ้อนกัน” ที่รวบรวมเมตริกหลายรายการในสัญญาณเดียวได้อย่างง่ายดาย

5- Salesforce ไอน์สไตน์

Salesforce Einstein เป็นเครื่องมือวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งจะวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า คาดการณ์พฤติกรรมของลูกค้า และปรับแคมเปญการขายและการตลาดให้เหมาะสมด้วยความช่วยเหลือของ Salesforce Einstein ธุรกิจต่างๆ สามารถปรับแต่งประสบการณ์ของลูกค้า ปรับปรุงการมีส่วนร่วมของลูกค้า และเพิ่มยอดขาย

ความแตกต่างระหว่างการวิเคราะห์เชิงพรรณนาและการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

การวิเคราะห์เชิงพรรณนาและการคาดการณ์เป็นสองประเภทที่แตกต่างกันที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลและรับข้อมูลเชิงลึก อย่างไรก็ตาม ผู้คนมักสับสนคำอธิบายกับคำทำนาย ให้เราช่วยคุณชี้ให้เห็นความแตกต่างที่สำคัญระหว่างพวกเขา

สรุป

ธุรกิจค้าปลีกออนไลน์รวบรวมข้อมูลจำนวนมหาศาลจากแหล่งต่างๆ รวมถึงเว็บไซต์ แอปอีคอมเมิร์ซบนมือถือ และโซเชียลเน็ตเวิร์ก ด้วยการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ แบรนด์ต่างๆ สามารถคาดการณ์พฤติกรรมของลูกค้าในช่วงเวลาที่กำหนด คาดการณ์แนวโน้มของตลาด และพัฒนากลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพเพื่อแข่งขันกับผู้อื่นในการแข่งขันนี้