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Predictive Analytics gibt es schon seit geraumer Zeit, aber die Akzeptanz war im Allgemeinen gering, vielleicht wegen der Komplexität und der hemmenden Kosten.  Mit Big Data ändern sich die Dinge jedoch schnell, da es jetzt kostengünstigere und unkompliziertere Lösungen gibt, die von Unternehmen jeder Größe genutzt werden können.

Predictive Analytics ermöglicht es E-Commerce-Unternehmen:

Wissen, was Ihre Kunden am ehesten im Voraus kaufen.
Bestimmen Sie den höchsten Preis, den ein Kunde für Ihr Produkt zahlen wird.
Zielempfehlungen und Promotionen
Besseres Preismanagement üben
Betrug reduzieren
Verbesserung des Supply Chain Managements
Verbessern Sie Ihre Business Intelligence
und last but not least….verdienen Sie das meiste Geld mit Ihren Verkäufen.

 

WISSEN, WAS IHRE KUNDEN WOLLEN UND WAS SIE BEZAHLEN WERDEN

Als E-Commerce-Händler möchten Sie vorhersagen können, wonach Ihre Kunden suchen, wenn sie auf Ihrer Website landen.  Eine prädiktive Suche ermittelt dies, indem sie ihr bisheriges Klickverhalten, ihre Präferenzen und ihre Historie in Echtzeit analysiert.

Hinter den Kulissen der prädiktiven Suche laufen proprietäre Algorithmen, die kontinuierlich Daten basierend auf maschinellem Lernen analysieren, um dem Verbraucher die besten Ergebnisse zu zeigen.

Diese Cloud-basierte Lösung ist einfach zu implementieren und kann mit mehreren E-Commerce-Plattformen arbeiten.  Da verschiedene Kunden auf unterschiedliche Art und Weise mit einer Einzelhandelsseite in Kontakt treten, hilft Predictive Analytics, alle verschiedenen Variablen zu betrachten, um das gewünschte Engagement des Kunden zu generieren. Das könnte bedeuten, sich für einen Newsletter anzumelden, auf eine Promotion oder eine andere Form des Engagements zu klicken.

Es gibt Ihnen auch Einblick in den höchsten Preis, den Ihr Kunde bereit ist, für ein Produkt zu zahlen.

GEZIELTERE EMPFEHLUNGEN UND PREISAKTIONEN

Empfehlungen sind sehr wichtig für ein E-Commerce-Unternehmen, aber es ist nicht immer einfach, sie richtig zu machen.

Predictive Analytics ändert dies, indem Daten aus verschiedenen Quellen korreliert werden, um eine personalisierte Empfehlung zu ermitteln, die für einen bestimmten Kunden oder ein Segment funktioniert.

Predictive Analytics erleichtert die Herausforderung, indem es maschinelles Lernen nutzt, um das Verhalten eines Verbrauchers zu verstehen, einschließlich seiner Kaufhistorie und der Leistung verschiedener Produkte auf der Website, um die relevantesten Empfehlungen mit einer höheren Wahrscheinlichkeit, einen Verkauf zu generieren, zu ermitteln.

Das Gleiche gilt für Promotions: Predictive Analytics identifiziert die Promotions, die in der Vergangenheit am besten funktioniert haben, und bietet sie dann in Echtzeit basierend auf dem Browsing-Muster des Konsumenten an.

Macy’s hat die Vorteile einer prädiktiven Analyse genutzt, die zu einer besseren Zielgruppenansprache der registrierten Nutzer ihrer Website führt.

Innerhalb von 3 Monaten nach der Implementierung konnte Macy’s den Online-Umsatz um 8-12% steigern, indem das Browserverhalten innerhalb der Produktkategorien kombiniert und gezielte E-Mails für jedes Kundensegment versendet wurden.

 

PREISMANAGEMENT

Predictive Analytics analysiert die Preisentwicklung in Korrelation mit den Verkaufsinformationen, um die richtigen Preise zum richtigen Zeitpunkt zu ermitteln und so Umsatz und Gewinn zu maximieren. Die Preisfindung wird mit Hilfe eines Vorhersagemodells gesteuert, das historische Daten für Produkte, Verkäufe, Kunden, Wettbewerberpreise und Produktpreistrends berücksichtigt.

Auf Basis dieses Modells kann der Preis für ein bestimmtes Produkt und einen bestimmten Kunden jederzeit vorhergesagt werden.  Der Online-Riese Amazon ist ein großer Nutzer von Predictive Pricing – sagen Sie nichts mehr!

 

MINIMIEREN BETRUG

Betrug ist eine Realität für den Online-Handel und Milliarden von Pfund gehen jedes Jahr durch dieses Verbrechen verloren.

Wenn Betrug zu Ihrem Alptraum geworden ist, kann die prädiktive Analyse die Kreditkartenrückbuchungsraten senken (die Forderung eines Kreditkartenanbieters nach einem Händler, den Verlust einer betrügerischen oder umstrittenen Transaktion auszugleichen) und den Gesamtbetrug durch Analyse des Kundenverhaltens und der Produktverkäufe reduzieren – und Produkte aus dem Sortiment entfernen, die am anfälligsten für Betrug sind.

Die prädiktiven Betrugsmanagement-Modelle identifizieren potenziellen Betrug, bevor der Kunde den Kaufvorgang abschließt, was zu reduzierten Rückbuchungen und reduziertem Verwaltungsaufwand führt.  Predictive Analytics-Lösungen werden mit vorkonfigurierten Betrugsmodellen für eine bestimmte Branche, wie z. B. den Online-Handel, geliefert, die eine einfache Implementierung ermöglichen.

Jede Technologie, die Verluste durch Betrug reduzieren kann, ist eine gute Nachricht für den Handel. Predictive Analytics-Lösungen ermöglichen es einem Händler, Browsing-Muster, Zahlungsmethoden und Kaufverhalten zu analysieren, um Betrug zu erkennen und zu reduzieren.

Einige Einzelhändler experimentieren sogar mit Predictive Analytics und maschinellem Lernen, um automatisch Regeln zu definieren, um Betrug zu erkennen und zu verhindern.

Predictive Analytics ist im Kampf gegen Betrug unerlässlich geworden, da leider täglich neue Arten von Betrug entstehen.

 

LIEFERKETTENMANAGEMENT

Predictive Analytics hilft Ihnen, die Verbrauchernachfrage zu verstehen, damit Sie den gesamten Lieferkettenprozess effektiv steuern können. Dazu gehören Planung und Prognose, Sourcing, Fulfillment, Lieferung und Retouren.

Wenn ein Einzelhändler den Umsatz mit einem bestimmten Produkt beispielsweise im nächsten Monat vorhersagen kann, führt dies zu einer verbesserten Lagerverwaltung, einer optimierten Nutzung der verfügbaren Lagerfläche, einer besseren Nutzung des Cashflows und der Vermeidung von “Out-of-Stock”-Artikeln.  Walmart hat kürzlich Predictive Analytics mit Modellen zur Optimierung der Lieferkette eingeführt.

 

GESCHÄFTSINTELLIGENZ

Ein besseres Verständnis der Verbraucher führt zu einem besseren Service insgesamt – mit dem Angebot der gewünschten Produkte zum gewünschten Preis und einem effektiven Kundendienst. Predictive Analytics ermöglicht dies durch die Erfassung von Kundeninformationen, die Überprüfung von Trends und die Entwicklung von Modellen, die zeigen, was dem Kunden gefällt.

Manchmal sind die Verbraucher nicht in der Lage, das zu sagen, was ihnen am besten gefällt, aber die prädiktive Analytik kann immer noch die richtigen Produkte empfehlen.  Die durch prädiktive Analysen gewonnene Intelligenz hilft, eine Kultur der besseren Entscheidungsfindung aufzubauen.

 

OPTIMIERUNG DER PREISGESTALTUNG ZUR GEWINNMAXIMIERUNG

Traditionell haben Einzelhändler A/B oder Bandit Testing verwendet, um die Preise für verschiedene Produkte festzulegen und den optimalen Preis zu finden, der zu maximalen Gewinnen führt. Der Nachteil ist, dass jeder Preis manuell festgelegt wird und für menschliche Fehler anfällig sein kann.

Predictive Analytics baut ein Modell zur Unterstützung der Echtzeit-Preisfindung auf, das Input aus verschiedenen Quellen wie z.B. historischen Produktpreisen, Kundenaktivitäten, Präferenzen und Bestellhistorie, Wettbewerbspreisen, gewünschten Margen auf dem Produkt und verfügbaren Lagerbeständen verwendet, um die Preisfindung zu optimieren und den Gewinn zu maximieren.

 

Prädiktive Analytik Technologie ist entscheidend für den Handel

Im heutigen Online-Handel ist der Einsatz von Predictive Analytics-Technologie entscheidend für den Erfolg des Handels.

Es kann sein, dass nicht jeder Einsatz von Predictive Analytics für Ihr Unternehmen relevant ist, aber Sie können die Bereiche auswählen, die die maximale Wirkung erzielen, indem Sie Ihre gewünschten Ziele überprüfen: Brauchen Sie sie am meisten für mehr Umsatz, Betrugsprävention, optimierten Kundenservice, Kosteneinsparungen oder bessere Einblicke in das Kundenverhalten?

Predictive Analytics kann einen großen Wettbewerbsvorteil für einen Online-Händler darstellen, obwohl die Modelle vor dem Einsatz gründlich getestet werden müssen. Außerdem ist eine regelmäßige menschliche Intervention und Überwachung erforderlich, um sicherzustellen, dass die Modelle nicht schiefgelaufen sind; alle Modelle haben eine gewisse Fehlerquote.

Die Vorteile des Einsatzes von Predictive Analytics im E-Commerce sind vielfältig und einmal eingesetzt (mit kontinuierlicher Überwachung) wird es spannend sein zu sehen, wie sehr Ihr Unternehmen davon profitieren wird.

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