5 ползи за електронната търговия от аналитичното прогнозиране

Посетители, посещения, събития, конверсии, поръчки, прекарано време на сайта, отворени страници, абонати, средна стойност на поръчката и т.н. са малка част от ключовите метрики, които всеки онлайн търговец държи под око. Всички тези късчета данни са перфектни за аналитично прогнозиране и прогнозиране на продажбите.

Те могат да съдържат огромно количество данни, които могат да подскажат бъдещото търсене и общото представяне на онлайн платформата. А тази информация носи важни ползи, най-вече повече ефективност.

Ефективни промоции

Нека да кажем, че продавате дрехи онлайн и най-добре представящата се категория са тениските. По всичко изглежда, че предлаганите тениски са атрактивни за клиентите и те са причина да посетят онлайн магазина. Пикът в поръчките за тениски е някъде в края на април и в началото на май. В същата платформа за електронна търговия предлагате и къси панталони в различни стилове и цветове, но по една или друга причина търсенето там е слабо.

Имайки това предвид, можете да създадете приятни групови предложения или пък да предложите отстъпка за късите панталони при всяка поръчка на тениска.

По-добро управление на наличностите и ресурсите

Тази полза е пряко свързана с прогнозирането на продажбите и потребителското търсене. Твърде много стока на склад ще изпълни складовото пространство и най-вече ще заключи свободни пари. недостатъчните наличности означават бавни доставки, което пък ще доведе до ниски нива на удоволетворението сред клиентите, което пък ще намали сумите, които харчат при този доставчик. Постигането на този тънък баланс може да бъде сложна задача с много неизвестни. Прогнозирането на бъдещите продажби е ключов инструмент в управлението на складовите наличности и ресурсите.

Прогнозиране на приходите

Когато знаете колко ще продадете в близкото бъдеще, управлението на паричните потоци става много по-лесен процес. Разчитайки на исторически бизнес данни може да се моделира бъдещото представяне на дадена компания. Това означава по-точно планиране в много направления: финанси, продажби, маркетинг, реклама, персонал и т.н. Всяко от тези направления може да „изгори“ голям паричен ресурс, ако не е правилно оптимизиран.

Продуктови препоръки

В този блог вече сме обсъждали как автоматизираните продуктови препоръки и предложения се превръщат в реалност. Те са резултат от аналитичното прогнозиране и надградиха онлайн пазаруването от информация към атрактивни препоръки. Така, онлайн магазините могат да увеличат срадната стойност на поръчката и дори конверсиите при същите количества интернет трафик. Промоциите и крос сейл офертите ще бъдат много по-атрактивни за потребителите, което пък ще помогне за увеличаването на лоялността. С постигането на това, ще увеличите customer lifetime value, друг изключително важен KPI за всеки онлайн търговец.

Оптимизация и управление на цените

Data & Predicitive Analytics могат да изследват ценовите тенденции и корелацията им с историческа информация за продажбите. Подобно наблюдение може да доведе до определянето на правилните ценови нива в точното време, ако целта е максимизация на приходите или печалбата. Цените се управляват от аналитичен модел, който разчита на историческите данни за продажбите, продуктите, клиентите и пр. На база този модел, цената на всеки продукт в онлайн магазина може да бъде променена в дадени граници и то по всяко време. Amazon е един от най-популярните потребители на т.нар. Predictive pricing.

Ако свържете тенденциите при цените с информацията за продажбите и извлечете корелация, ще бъде възможно да предложите правилните цени в правилното време, за да максимизирате приходите. Аналитичното прогнозиране може да създаде алгоритми, които работят с исторически данни за продукти, продажби, клиенти и т.н.

Научете повече за нашето приложение за прогнозиране на продажбите a4Retail Stores.