預測分析是一種對企業越來越重要的策略。利用機器學習來分析企業收集的數據，現在可以用于對未來做出更準確的預測。但由于其復雜性和高昂的成本，該過程的采用率通常很低。如今，企業可以使用范圍更廣、價格合理且易于訪問的解決方案，任何規模的企業都可以使用這些解決方案做出更準確的預測，從而做出更好的業務決策。

以下是預測分析可以使在線零售商受益的一些主要方式，以及如何從在業務中使用這一流程中獲得最大的收益。

1、預測性搜索

搜索功能通常可能是客戶與銷售網站進行的首次交互之一。對用戶與網站的交互進行預測分析可以使搜索更加智能，通過分析過去的搜索和搜索詞語更好地預測瀏覽者可能會尋找什么。預測搜索是一項功能，它通過分析實時操作和偏好、點擊行為和訪問者歷史來分析網站內容，并確保顯示最相關的產品與某些搜索詞匹配。

2、產品推薦

如今，在改善零售網站上的用戶體驗時可以使用的最強大的工具之一是個性化。預測分析是在企業的網站上實現高度個性化，并獲得用戶尊重的最佳方法之一。有時向客戶推薦合適的產品以幫助完成銷售可能具有挑戰性;但是，預測分析可以讓企業更輕松地在逐個用戶的基礎上執行這一操作，其方法是使用機器學習來詳細了解某個特定用戶的偏好和行為特征。然后，在根據他們過去的瀏覽習慣、購買、搜索等建議他們可能感興趣的產品時，會使用這些信息。

3、價格

預測分析可以讓更輕松地在正確的時間確定產品和服務的正確價格，確保企業的利潤和收入最大化。通過分析定價趨勢和銷售信息，可以使用預測模型更好地管理定價，該模型將包括歷史銷售數據以及有關客戶、產品和任何其他相關因素的信息。

4、供應鏈管理

零售企業還可以使用預測分析來更好地了解客戶需求水平，從而更輕松地管理整個供應鏈流程。這涉及一系列不同的因素，例如計劃和預測、訂單履行、交付流程和客戶退貨。供應鏈管理的預測分析通常涉及在特定時間段內對特定產品的預測性審查，這可以更好地優化空間、改進庫存管理、更好地利用現金流，并降低物品比預期更快缺貨的風險。

5、促銷和優惠

預測分析還可用于根據過去的結果確定哪些類型的促銷和交易可能最有效，從而促進企業的零售業務。在提出新的促銷優惠或限時搶購時使用預測分析可以通過分析過去的消費者行為、瀏覽模式、購物習慣等，幫助從活動中獲得更多成功。

6、客戶關系

預測分析可用于建立、維護和加強客戶關系，從而獲得更忠誠的客戶群和更多的重復訂單。這使零售商能夠提供更高標準的客戶服務，因為花時間分析數據以更好地了解客戶，使他們有機會提供客戶可能想要和感興趣的產品、服務、內容、價格和促銷活動。

7、防止欺詐

零售企業可以通過分析與產品銷售相關的消費者行為，并刪除更容易受到欺詐活動影響的產品來做到這一點。欺詐管理預測分析模型可以幫助企業在交易完成之前識別任何潛在的欺詐風險，從而減少退款，并避免相關費用和處理這種情況所需的額外人工成本。

8、更好的營銷效果

通過分析過去的標記活動數據，并使用預測分析來確定可以期望目標受眾如何響應各種營銷策略和活動，對于零售企業來說，他們選擇的營銷方法可以更容易做出更好的決策，以及他們如何接近目標受眾以在未來獲得更好的響應。

9、保留客戶

通過從一開始就更多地了解企業客戶及其偏好，可以做出更好的客戶服務決策，并提供令他們滿意的客戶體驗。

零售業的精準營銷方案，實現千人千面的營銷模式，提升訂單轉化

將客戶行為整理成數據，構建客戶優選模型，根據客戶價值、忠誠度對客戶進行分群，定位和優選客戶，找到準確的營銷對象，解決“您的客戶是誰”的問題。

分析客戶特征，行為數據，構建產品推薦模型，搭建大數據智能推薦系統，精準推薦，解決“客戶需要什么產品”的問題。

建立商機預測模型，對客戶購買可能性進行診斷，提供商機跟進建議，通過數據建模為銷售信我提供支持，解決“客戶為什么購買您的產品”的問題。

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