预测分析是一种对企业越来越重要的策略。利用机器学习来分析企业收集的数据，现在可以用于对未来做出更准确的预测。虽然它在许多行业中的使用时间比许多人想象的还要长，但由于其复杂性和高昂的成本，该过程的采用率通常很低。然而，大数据和越来越多的可用工具正在迅速发生变化。如今，企业可以使用范围更广、价格合理且易于访问的解决方案，任何规模的企业都可以使用这些解决方案做出更准确的预测，从而做出更好的业务决策。以下是预测分析可以使在线零售商受益的一些主要方式，以及如何从在业务中使用这一流程中获得最大的收益。
预测性搜索
搜索功能通常可能是客户与销售网站进行的首次交互之一。对用户与网站的交互进行预测分析可以使搜索更加智能，通过分析过去的搜索和搜索词语更好地预测浏览者可能会寻找什么。预测搜索是一项功能，它通过分析实时操作和偏好、点击行为和访问者历史来分析网站内容，并确保显示最相关的产品与某些搜索词匹配。
产品推荐
如今，在改善零售网站上的用户体验时可以使用的最强大的工具之一是个性化。预测分析是在企业的网站上实现高度个性化，并获得用户尊重的最佳方法之一。有时向客户推荐合适的产品以帮助完成销售可能具有挑战性;但是，预测分析可以让企业更轻松地在逐个用户的基础上执行这一操作，其方法是使用机器学习来详细了解某个特定用户的偏好和行为特征。然后，在根据他们过去的浏览习惯、购买、搜索等建议他们可能感兴趣的产品时，会使用这些信息。
价格
预测分析可以让更轻松地在正确的时间确定产品和服务的正确价格，确保企业的利润和收入最大化。通过分析定价趋势和销售信息，可以使用预测模型更好地管理定价，该模型将包括历史销售数据以及有关客户、产品和任何其他相关因素的信息。因此，可以随时准确预测任何给定产品或客户的最佳定价策略。例如，亚马逊公司就是一家以这种方式使用预测分析的零售商，产品价格会根据该公司收集的分析数据波动很大。
供应链管理
零售企业还可以使用预测分析来更好地了解客户需求水平，从而更轻松地管理整个供应链流程。这涉及一系列不同的因素，例如计划和预测、订单履行、交付流程和客户退货。供应链管理的预测分析通常涉及在特定时间段内对特定产品的预测性审查，这可以更好地优化空间、改进库存管理、更好地利用现金流，并降低物品比预期更快缺货的风险。这个过程非常成功，以至于它现在是经营沃尔玛等许多大型零售企业的一个关键方面。
促销和优惠
预测分析还可用于根据过去的结果确定哪些类型的促销和交易可能最有效，从而促进企业的零售业务。在提出新的促销优惠或限时抢购时使用预测分析可以通过分析过去的消费者行为、浏览模式、购物习惯等，帮助从活动中获得更多成功。通过提供用户可能感兴趣的产品推荐和促销组合，这使企业有更好的机会从促销活动中获得转化。
客户关系
预测分析可用于建立、维护和加强客户关系，从而获得更忠诚的客户群和更多的重复订单。这使零售商能够提供更高标准的客户服务，因为花时间分析数据以更好地了解客户，使他们有机会提供客户可能想要和感兴趣的产品、服务、内容、价格和促销活动。此外，预测性分析可以帮助企业根据过去的工作经验来确定最佳的售后客户服务类型，从而为客户带来更多回报。
防止欺诈
对于在线零售商来说，欺诈和退款通常是一场噩梦，但好消息是他们可以使用预测分析来降低信用卡退款率，并最大程度地降低欺诈风险。零售企业可以通过分析与产品销售相关的消费者行为，并删除更容易受到欺诈活动影响的产品来做到这一点。欺诈管理预测分析模型可以帮助企业在交易完成之前识别任何潜在的欺诈风险，从而减少退款，并避免相关费用和处理这种情况所需的额外人工成本。
更好的营销效果
营销是零售企业可以使用预测分析的另一个关键领域。通过分析过去的标记活动数据，并使用预测分析来确定可以期望目标受众如何响应各种营销策略和活动，对于零售企业来说，他们选择的营销方法可以更容易做出更好的决策，以及他们如何接近目标受众以在未来获得更好的响应。
保留客户
尽管人们非常注重获得新客户，但在谈到业务成功时，留住现有客户是零售企业的主要目标之一。让满意的客户再次光顾应该始终是零售企业的首要目标，而预测分析可以帮助企业实现这一目标。通过从一开始就更多地了解企业客户及其偏好，可以做出更好的客户服务决策，并提供令他们满意的客户体验。
使用预测分析改善零售业务结果的策略
零售企业每天如何使用预测分析的例子很多。但是，任何规模的企业都可以使用它来实现上述所有好处。可以使用预测分析来全面改善零售业务结果的一些主要策略，其中包括：
(1)预测季节性消费者行为
这对电子商务企业来说是一个特别有用的应用程序，因为他们可以使用过去的数据来了解哪些产品可能是一年中不同时间最受欢迎的选择。例如，销售一系列礼品的购物网站可能会发现某些产品会在节假日期间售罄，而在其他时间的销售额会显著下降。然后，该信息可用于确定相关产品可能需求较高期间的主要因素，例如定价和促销等。
(2)弄清楚“假设” 场景
预测分析可以帮助企业确定各种“假设”类型的场景，帮助企业根据过去的响应确定在一系列情况下最有可能发生的情况。例如，如果客户正在寻找的产品缺货，或者客户在以下情况下倾向于减少或增加支出，可以使用预测分析来详细了解客户最有可能将其用作替代品的产品。购买他们正在寻找的替代产品。通过收集和分析与这些类型的情况相关的数据，零售企业随后可以就哪些产品在某些情况下的市场利润最高做出更好的决策。
(3)针对合适的客户
零售企业可以采用预测分析方法，以确保向合适的客户展示他们更有可能感兴趣并花钱购买的产品。它可以为零售企业提供更多信息，例如哪些客户更有可能在高端产品上花费更多的费用，以及将有更多的预算选择目标客户。
(4)采用回头客策略
留住客户是任何零售企业的主要优先事项之一。与不断获得新客户相比，它不仅成本更低，而且当忠诚的回头客并通过口碑营销传播关于企业的品牌的信息时，他们通常会对企业具有更高的终身价值。对企业的客户服务和售后服务系统进行预测分析，可以帮助其更好地了解导致客户再次购买更多产品或仅进行一次购买的步骤。例如，可以确定与一次性购买者相比，未来更有可能吸引回头客的营销策略，分析与其他人相比，企业的回头客更有可能参与的内容类型，以及他们如何从企业那里购买可能会影响他们未来的购买习惯，例如购买产品然后回来购买不同颜色的相同产品或附加产品。
(5)有效营销
预测分析可用于研究从企业过去的营销活动中收集的数据，从而在未来更轻松地获取客户。企业可以分析其之前的营销活动，以详细了解通常会吸引更多用户访问企业的网站、带来更多转化或创造更多客户参与度的广告或内容类型，以确定将来重复时哪些内容可能会再次奏效。
(6)把客户放在首位
最后，优先考虑客户体验是从业务中的预测分析策略中获得最佳结果的关键。当企业将客户放在首位时，将能够更多地了解他们，企业可以将这些信息用于在业务的几乎每个方面做出决策和提出新策略，尤其是在定价方面，个性化、在线内容、营销和客户服务。在企业零售业务中使用预测分析，意味着客户应该始终处于已经实施的任何决策、策略和活动的最前沿。因此，采用这种策略的品牌通常可以享受多种好处，包括更积极的在线评论、更多的回头客、更高的客户忠诚度、更好的口碑营销和品牌推荐、增加客户参与度以及更好的客户关系。
如今，预测分析是经营零售业务的重要组成部分。从对企业网站上访问者行为的预测分析，以便可以向他们展示更相关的产品建议，到预测客户对某些类型营销的长期反应，以便企业在提出新营销策略时牢记客户保留率对于任何零售企业来说，预测分析变得比以往任何时候都更加重要。现在可用的预测和数据分析工具使即使是小企业也可以更轻松地利用他们收集的数据来享受更多的转化和销售、更高的利润，以及与客户建立更好的关系。
