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L’analyse prédictive existe depuis un certain temps, mais l’acceptation a été généralement faible, peut-être en raison de la complexité et des coûts inhibiteurs.  Mais avec Big Data, les choses changent rapidement parce qu’il existe des solutions moins coûteuses et moins compliquées qui peuvent être utilisées par des entreprises de toutes tailles.

L’analyse prédictive permet aux entreprises de commerce électronique :

Sachez ce que vos clients sont les plus susceptibles d’acheter à l’avance.
Déterminez le prix le plus élevé qu’un client paiera pour votre produit.
Recommandations pour les objectifs et les promotions
Pratiquer une meilleure gestion des prix
Réduire la fraude
Amélioration de la gestion de la chaîne d’approvisionnement
Améliorez votre business intelligence
et enfin…..vous gagnez le plus d’argent avec vos ventes.

 

SAVOIR CE QUE VOS CLIENTS VEULENT ET CE QU’ILS PAIERONT

En tant que commerçant en ligne, vous voulez être en mesure de prédire ce que vos clients recherchent lorsqu’ils arrivent sur votre site Web.  Une recherche prédictive détermine ceci en analysant votre comportement de clics précédents, vos préférences et votre historique en temps réel.

Dans les coulisses de la recherche prédictive, des algorithmes propriétaires sont en cours d’exécution qui analysent continuellement des données basées sur l’apprentissage machine pour montrer au consommateur les meilleurs résultats.

Cette solution basée sur le cloud est facile à mettre en œuvre et peut fonctionner avec de multiples plateformes de commerce électronique.  Parce que différents clients entrent en contact avec un site de vente au détail de différentes manières, l’analyse prédictive aide à examiner toutes les différentes variables pour générer l’engagement souhaité par le client. Cela peut signifier s’abonner à une lettre d’information, cliquer sur une promotion ou toute autre forme d’engagement.

Il vous donne également un aperçu du prix le plus élevé que votre client est prêt à payer pour un produit.

DES RECOMMANDATIONS ET DES PROMOTIONS PLUS CIBLÉES

Les recommandations sont très importantes pour une entreprise de commerce électronique, mais il n’est pas toujours facile d’y remédier.

L’analyse prédictive change cela en corrélant les données de différentes sources pour déterminer une recommandation personnalisée qui fonctionne pour un client ou un segment particulier.

L’analyse prédictive facilite le défi en utilisant l’apprentissage machine pour comprendre le comportement d’un consommateur, y compris son historique d’achat et la performance des différents produits sur le site pour identifier les recommandations les plus pertinentes avec une probabilité plus élevée de générer une vente.

Il en va de même pour les promotions : l’analyse prédictive identifie les promotions qui ont le mieux fonctionné dans le passé, puis les offre en temps réel en fonction de la navigation du consommateur.

Macy’s a profité de l’analyse prédictive pour mieux cibler les utilisateurs enregistrés de son site Web.

Dans les 3 mois suivant la mise en œuvre, Macy’s a augmenté les ventes en ligne de 8 à 12 % en combinant le comportement des navigateurs au sein des catégories de produits et en envoyant des courriels ciblés pour chaque segment de clientèle.

 

GESTION DES PRIX

L’analyse prédictive analyse les tendances des prix en corrélation avec l’information sur les ventes afin de déterminer les bons prix au bon moment pour maximiser les revenus et les profits. Les prix sont contrôlés à l’aide d’un modèle de prévision qui tient compte des données historiques pour les produits, les ventes, les clients, les prix des concurrents et les tendances des prix des produits.

Sur la base de ce modèle, le prix d’un produit spécifique et d’un client spécifique peut être prédit à tout moment. Le géant en ligne Amazon est un grand utilisateur de prix prédictifs – ne dites rien de plus !

 

MONTÉ AU

livres sterling sont perdus chaque année à cause de ce crime.

Lorsque la fraude est devenue votre cauchemar, l’analyse prédictive peut réduire les taux de rétrofacturation (la demande d’un fournisseur de carte de crédit pour qu’un commerçant compense la perte d’une transaction frauduleuse ou controversée), réduire la fraude globale en analysant le comportement des clients et les ventes de produits – et supprimer les produits les plus susceptibles d’être victimes de fraude.

Les modèles prédictifs de gestion de la fraude identifient la fraude potentielle avant que le client n’achève le processus d’achat, ce qui se traduit par une réduction des débits compensatoires et des frais généraux administratifs.  Les solutions d’analyse prédictive sont livrées avec des modèles de fraude préconfigurés pour un secteur d’activité spécifique, comme le trading en ligne, qui permettent une mise en œuvre facile.

Toute technologie qui peut réduire les pertes dues à la fraude est une bonne nouvelle pour le commerce. Les solutions d’analyse prédictive permettent à un commerçant d’analyser les habitudes de navigation, les méthodes de paiement et le comportement d’achat afin de détecter et de réduire la fraude.

Certains détaillants expérimentent même l’analyse prédictive et l’apprentissage machine pour définir automatiquement des règles de détection et de prévention de la fraude.

L’analyse prédictive est devenue indispensable dans la lutte contre la fraude, car de nouveaux types de fraude apparaissent malheureusement tous les jours.

 

GESTION DE LA CHAÎNE D’APPROVISIONNEMENT

L’analyse prédictive vous aide à comprendre la demande des consommateurs afin que vous puissiez gérer efficacement l’ensemble du processus de la chaîne d’approvisionnement. Cela comprend la planification et les prévisions, l’approvisionnement, l’exécution, la livraison et les retours.

Par exemple, si un détaillant peut prédire les ventes d’un produit particulier le mois prochain, cela mène à une meilleure gestion des stocks, à une utilisation optimisée de l’espace de stockage disponible, à une meilleure utilisation des flux de trésorerie et à l’évitement des articles en rupture de stock. Walmart a récemment introduit l’analyse prédictive avec des modèles d’optimisation de la chaîne d’approvisionnement.

 

INTELLIGENCE ÉCONOMIQUE

Une meilleure compréhension des consommateurs mène à un meilleur service global – offrir les produits désirés au prix désiré et un service à la clientèle efficace. L’analyse prédictive permet d’y parvenir en recueillant des informations sur les clients, en examinant les tendances et en développant des modèles qui montrent ce que le client aime.

Parfois, les consommateurs ne sont pas en mesure de dire ce qu’ils préfèrent, mais l’analyse prédictive peut quand même recommander les bons produits.  Les renseignements obtenus grâce à l’analyse prédictive aident à bâtir une culture d’une meilleure prise de décision.

 

OPTIMISATION DE LA TARIFICATION POUR MAXIMISER LES PROFITS

Traditionnellement, les détaillants ont utilisé les tests A/B Testing pour déterminer les prix de différents produits et pour trouver le prix optimal qui mène à des profits maximums. L’inconvénient est que chaque prix est fixé manuellement et peut être sujet à l’erreur humaine.

Predictive Analytics construit un modèle de prix en temps réel qui utilise des données provenant de sources multiples telles que les prix historiques des produits, l’activité des clients, les préférences et l’historique des commandes, les prix concurrentiels, les marges souhaitées sur le produit et les stocks disponibles afin d’optimiser les prix et de maximiser le profit.

 

La technologie de l’analyse prédictive est cruciale pour le commerce de détail.

Dans l’environnement de trading en ligne d’aujourd’hui, l’utilisation de la technologie de l’analyse prédictive est essentielle au succès du trading.

L’utilisation de l’analyse prédictive n’est pas toujours pertinente pour votre entreprise, mais vous pouvez choisir les domaines qui auront le plus d’impact en examinant les objectifs que vous souhaitez atteindre : En avez-vous le plus besoin pour augmenter les ventes, prévenir la fraude, améliorer le service à la clientèle, réduire les coûts ou mieux comprendre le comportement des clients ?

L’analyse prédictive peut être un grand avantage concurrentiel pour un détaillant en ligne, bien que les modèles doivent être soigneusement testés avant d’être utilisés. En outre, une intervention humaine et un suivi réguliers sont nécessaires pour s’assurer que les modèles n’ont pas mal tourné ; tous les modèles ont un certain taux d’erreur.

Les avantages de l’utilisation de l’analyse prédictive dans le commerce électronique sont multiples et, une fois déployé (avec une surveillance continue), il sera intéressant de voir à quel point votre entreprise en bénéficiera.

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