Применение предиктивной аналитики в онлайн-торговле: реальные сценарии

Предиктивная аналитика используется многими современными компаниями, работающими в сфере онлайн-ритейла. В качестве примера можно привести решение Intelligent Pricing Platform (IPP). Эта система умного ценообразования нацелена в первую очередь на интернет-магазины.

Справка: Предиктивная аналитика — (предсказательная аналитика, прогнозная аналитика) — класс методов анализа данных, концентрирующийся на прогнозировании будущего поведения объектов и субъектов с целью принятия оптимальных решений.

Основная задача автоматизированной системы IPP – вычисление оптимальной цены на товар в режиме реального времени. При этом анализируется и учитывается множество факторов, оказывающих прямое влияние на ценообразование: изменение валютного курса, график потребительского спроса, сезонность, интерес покупателей к продукции в данный момент, наличие продукции на складе и т.д.

Применение предиктивной аналитики в онлайн-торговле: реальные сценарии

Спикер: Александр Сергиенко, Исполнительный директор компании «Иннодата»

Внедрение IPP в интернет-магазины позволяет выполнить оптимизацию расходов и максимизировать прибыль. Умная система дает возможность стимулировать спрос на определенные группы товаров, формируя гибкую, продуманную ценовую политику, что повышает конкурентоспособность торговой площадки. Учет эластичности спроса и анализ эффективности предложенных улучшений осуществляются в реальном времени. Большие объемы неструктурированных данных анализируются системой IPP, и на их основе производится индексация и коррекция цен.

Гибкий подход к анализу Big Data позволяет максимизировать выручку. Бонусом от внедрения IPP в интернет-магазин является оптимизация трудозатрат – к примеру, снижается нагрузка, которая ранее ложилась на аналитический отдел, отвечающий за «ручное» ценообразование в компании.

Открытие интернет-магазина от А до Я: пошаговая инструкция и практические рекомендации

Современные решения в сфере предиктивной аналитики позволяют отслеживать поведение клиентов и формировать на его основе индивидуальные предложения и скидки. Небольшой пример: вы посещаете интернет-магазин и кладете в корзину некоторый товар. В этот момент умная система уже получает в распоряжение такие данные, как:

  • среднерыночная цена продукции;
  • покупательская активность человека;
  • предпочтения и интересы клиента.

Далее умная система ценообразования автоматически формирует список up-sale, в который включаются сопутствующие товары. Цена на такие товары вычисляется с учетом индивидуальной скидки, которая привязана к общему объему покупки. Поиск подходящих скидок и бонусных опций производится в реальном времени, пока посетитель выбирает товары и добавляет их в корзину. Система IPP учитывает прошлые покупки клиента и принимает их в расчет при формировании индивидуальных акций и специальных предложений, в результате чего общая сумма покупки и средний чек возрастают в несколько раз.

Другие аспекты применения предиктивной аналитики в онлайн-ритейле

Предиктивная аналитика связана не только с ценообразованием, но и с другими аспектами онлайн-торговли. В частности, многие магазины успешно применяют предиктивные алгоритмы спроса, управления запасами продукции, предложения максимально широкого ассортимента товаров и т.д. Системы управления цепочками поставок (Supply Chain Management) – еще одна разновидность применения прогностических моделей. Такие технологии позволяют эффективно работать со сквозными бизнес-процессами.

Подходы, существовавшие ранее в крупном ритейле, не позволяли в реальном времени просчитывать каждый конкретный кейс. С внедрением Big Data стал возможен параллельный анализ огромных объемов информации. Современные решения позволяют обрабатывать весь массив данных в разумные сроки, формируя качественные предиктивные модели, что открывает новые возможности для переноса практически всех аспектов бизнеса в режим онлайн.

Потребительская активность и поведение клиентов – еще одно направление применения предиктивной аналитики. Анализ Big Data в продажах позволяет выявить скрытые закономерности в поведении покупателей, понять динамику спроса на разные категории товаров, сопоставить активность потребителей со временем суток, сезоном, днем недели, локацией клиента или магазина, погодными условиями и т.д. Получив в свое распоряжение такую информацию, можно впоследствии прогнозировать спрос на определенную продукцию в тех или иных магазинах.

Как увеличить средний чек продаж и масштабировать бизнес?

Использование такой предельно конкретизированной информации позволяет формировать целевые предложения для определенных клиентов или групп людей. Эти данные дополняют разрозненную информацию, получаемую продавцами из социальных сетей и с торговых площадок.

Полученные сведения позволяют создавать уникальные клиентские профили, сегментировать людей на мелкие подгруппы, учитывать интересы этих подгрупп и предлагать им максимально персонифицированные предложения.

Современные инструменты предиктивной аналитики дают возможность детально проанализировать поведение покупателей в каждом конкретном магазине, рассчитать необходимый показатель конверсии в зависимости от текущего потока клиентов.

Аналитика позволяет понять, какой объем потенциальных покупателей проходит через магазин, каковы их пол, возраст, вес, расовая принадлежность и т.д. Можно изучить, как покупатели перемещаются по магазину, что позволит грамотно структурировать торговое пространство, удержать людей и подтолкнуть их к дополнительным покупкам. Как следствие, средний чек заметно вырастет.

Идеи для интернет-магазина в 2018 году: 10 лучших вариантов

Таким образом, применение предиктивной аналитики в ритейле позволяет компаниям существенно увеличить прибыль – прежде всего за счет возможности предельно точно узнать потребности и предпочтения клиента и предложить ему нужный товар или услугу в подходящий момент.

1 комментарий
Елена Крылова
18 мая 2018 в 15:49

Сейчас покупатели больше всего ценят скидки, бонусы и всякие варианты программ лояльности, которые позволяют им экономить на покупках.

wpDiscuz