零售企業掌握預測分析，全面改善經營管理水平

預測分析是一種對企業越來越重要的策略。利用機器學習來資料分析企業收集的資料，現在可以用於對未來做出更準確的預測。零售企業可以使用預測分析來全面改善零售業務結果的一些主要策略，其中包括：

(1) 資料分析預測季節性消費者行為

這對電子商務企業來說是一個特別有用的應用程式，因為他們可以使用過去的資料來了解哪些產品可能是一年中不同時間最受歡迎的選擇。例如，銷售一系列禮品的購物網站可能會發現某些產品會在節假日期間售罄，而在其他時間的銷售額會顯著下降。然後，該資訊可用於確定相關產品可能需求較高期間的主要因素，例如定價和促銷等。

(2) 弄清楚“假設” 場景

預測分析可以幫助企業確定各種“假設”型別的場景，幫助企業根據過去的響應確定在一系列情況下最有可能發生的情況。例如，如果客戶正在尋找的產品缺貨，或者客戶在以下情況下傾向於減少或增加支出，可以使用預測分析來詳細瞭解客戶最有可能將其用作替代品的產品。

(3) 資料分析針對合適的客戶

零售企業可以採用預測分析方法，以確保向合適的客戶展示他們更有可能感興趣並花錢購買的產品。它可以為零售企業提供更多資訊，例如哪些客戶更有可能在高階產品上花費更多的費用，以及將有更多的預算選擇目標客戶。

(4) 採用回頭客策略

留住客戶是任何零售企業的主要優先事項之一。與不斷獲得新客戶相比，它不僅成本更低，而且當忠誠的回頭客並通過口碑營銷傳播關於企業的品牌的資訊時，他們通常會對企業具有更高的終身價值。對企業的客戶服務和售後服務系統進行預測分析，可以幫助其更好地瞭解導致客戶再次購買更多產品或僅進行一次購買的步驟。

(5) 資料分析才能有效營銷

預測分析可用於研究從企業過去的營銷活動中收集的資料，從而在未來更輕鬆地獲取客戶。企業可以分析其之前的營銷活動，以詳細瞭解通常會吸引更多使用者訪問企業的網站、帶來更多轉化或創造更多客戶參與度的廣告或內容型別，以確定將來重複時哪些內容可能會再次奏效。

(6) 把客戶放在首位

最後，優先考慮客戶體驗是從業務中的預測分析策略中獲得最佳結果的關鍵。當企業將客戶放在首位時，將能夠更多地瞭解他們，企業可以將這些資訊用於在業務的幾乎每個方面做出決策和提出新策略，尤其是在定價方面，個性化、線上內容、營銷和客戶服務。

 

由此可見，資料預測分析可以全面改善零售企業的經營管理水平，但資料預測分析技術門檻比較高，需要熟悉演算法模型和程式語言。如果選擇一款簡單易用的BI工具，往往可以起到事半功倍的作用。例如國產BI產品Smartbi整合的資料探勘功能，操作起來非常簡單，建模、訓練、部署等都是在一個介面完成，業務人員也能夠參與。Smartbi資料探勘內建了很多模型演算法，模型引數也是預設調整到最優狀態，大大降低了使用門檻。而且，系統隨時可以擴充套件，處理海量資料也不會出現問題。