Es gibt viele akademische Studien über Predictive Analytics, aber nur wenige bieten E-Commerce-Erfahrung aus erster Hand, wie Predictive Analytics dem E-Commerce-Händler im vierten Quartal 2017 tatsächlich sofortige Hilfe bieten kann.

Hier sind 3 wichtige Dinge, die es sofort liefern wird:

1. Vertrieb. Dramatische Steigerung der Loyalität, Cross-Selling und Up-Selling.
2. Gemeinkosten, Personalkosten und verpasste Chancen.
3. Minimieren Sie die Renditen und die damit verbundenen Gemeinkosten.

Dramatische Steigerung der Loyalität, Vertrieb. Dramatische Steigerung der Loyalität.

Sie würden erwarten, dass jede professionelle Geschäftstätigkeit eine Kapitalrendite liefert, und die Kunst eines exzellenten Verkaufsmanagements besteht darin, diese Kapitalrendite zu maximieren; wobei der Wert der geeignete Nenner und nicht die Wirtschaft ist. Betrachten Sie einen gewöhnlichen Verbraucher “an einem gewöhnlichen Tag erhält er eine Unzahl von Eindrücken, von allen Seiten kommen sie” (Virginia Woolf, The Common Reader 1919). Zusammen mit allen anderen nach Ihren Konsumenten versuchen Sie, den Verkauf und die Loyalität zu fördern, indem Sie die ständige Nähe und manchmal sogar die Sättigung Ihres Konsumenten nutzen. Sie gehören schließlich Ihnen, warum sollten Sie das nicht auch tun? Sie pflegen sie und profitieren im Gegenzug von dieser Affinität. Das, in das Sie so stark investiert haben. Lassen wir die Neinsager einmal beiseite, denn eine durchschnittliche Datenbank Ihrer typischen High-Street-Unternehmen liefert mehr als 20 % Zuwachs in ihrem Rang pro Jahr. Nicht, wie die schlecht Informierten Ihnen glauben machen wollen, dass sie alle innerhalb weniger Jahre verschwunden sein würden. Worin liegt also der Unterschied der Predictive Analytics, die dieses überlegene Wachstum gegenüber anderen Alternativen vorantreibt? Die Antwort ist ganz einfach die Personalisierung. Personalisierung des Geschmacks, der Bedürfnisse, Anforderungen und Vorlieben. Personalisierung von Ausgaben, Motivation und Zweck. Betrachten wir die Garderobe einer eleganten Dame: Ich wähle sie aus, da ihre Kaufkraft vielleicht als etwas höher als normal empfunden wird und die Kaufkraft daher wahrscheinlich produktiver ist. Sie wird eine Reihe von Markenschuhen, Kleidern, Dessous, Oberteilen, Jeans, Pullovern, Mänteln, Jacken und sogar Hutwaren haben. In ihrem Boudoir eine Reihe von teuren Kosmetika, Parfüms, Schmuck und anderen Raffinessen, die sie auszeichnen und die sich von ihrem Freundes- und Verwandtenkreis unterscheiden. All die Dinge, die sie (auch für Sie) als Individuum und nicht als Klon identifizieren. Sie könnten über Daten zu diesen Dingen verfügen und wissen, wann sie sie gekauft hat, zu welchem Zeitpunkt, warum sie sie gekauft hat und möglicherweise sogar von wem. Wenn Sie dieses Wissen genau zum richtigen Zeitpunkt hätten, könnten Sie unmöglich übersehen, dass Sie in der Tat sehr reich wären.

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Gemeinkosten, Personalkosten und verpasste Chancen.

Es wäre fair, wenn man hier einräumen würde, dass Predictive Analytics an sich nicht die Verantwortung dafür übernehmen kann, den Bedarf an Mitarbeitern, deren inhärente Gemeinkosten und die direkten Kosten für den Vertrieb zu vernachlässigen. Wenn all dies jedoch automatisiert wird, wie es oft der Fall ist, wie in unserer eigenen SwiftERM-Software, die die Daten für Sie auf einer persönlichen Basis für jeden einzelnen Verbraucher aufnimmt und E-Mails ausfüllt, dann wird die Ersparnis enorm. Lassen Sie uns einen langen Blick darauf werfen, wie viel ein durchschnittlicher (nicht außergewöhnlicher) Mitarbeiter Sie kosten könnte. Die Wirtschaftsprüfungsgesellschaft ASFB hat hier bequem als Taschenrechner zur Verfügung gestellt, der Ihnen hilft, alle Elemente zu schätzen, die Sie benötigen. Aber es sind nicht nur die Kosten für Schreibtisch, Computer, Beleuchtung, Gehalt und Urlaub. Es sollte auch das Abonnement der Marketing-Software enthalten – oft eine jährliche Verpflichtung. Eine Summe, die am oberen Ende in Hunderttausende von Pfund gehen kann, obwohl sie am anderen Ende zwar viel weniger kostet, aber auch viel weniger lukrative Renditen bringt. Die wirklichen Kosten liegen jedoch in den Fehlern und Irrtümern. Nicht riesige, sondern in denen, die es versäumen, jedem Einzelnen den passenden Artikel auszuwählen, der gekauft worden wäre, wenn er nur präsentiert worden wäre, zusammen mit dem Wissen um den perfekten Zeitpunkt, ihn ihr zu zeigen. Ein Fehlschuss ist so gut wie eine Meile! Das sind die wirklichen Feinheiten, die Predictive Analytics allein bewältigen kann. Das ist die wahre Macht. Minimieren Sie Ihre Renditen und Gemeinkosten, und tatsächlich wird Ihr Vermögen erreicht.

Minimieren Sie die Renditen und die damit verbundenen Gemeinkosten.

Es sei denn, Sie sind im Geschäft, würden Sie wahrscheinlich die Kapitalkosten der Rendite vergessen. Personal zu verwalten, ewige Kapitalrückerstattungen, Unfähigkeit, in vollem Umfang auf das Einkommen wegen der Fluktuation von Bargeld, das ist eine große Verpflichtung. Dies spiegelt sich aber auch in der Unvermeidlichkeit der Kundenbeziehungen wider. Während es geschätzt wird, dass gute Kundenbeziehungen Loyalität, Kundenbindung und schließlich ewige Verkäufe fördern, treibt es auch Irritationen und Ärger auf Seiten der Verbraucher, trotz Ihrer Bemühungen. Wenn ihre Produkte geliefert, als nicht das, was sie wollen, identifiziert und zurückgeschickt werden, wird die Zeit, die für diesen Prozess benötigt wird, von den Verbrauchern oft als in ein Loch fallend bezeichnet. Eine allgegenwärtige Nervosität zum Ausgeben sickert wieder ein! Ihr Geld ist hervorragend, sie nehmen wahr, dass Sie es haben, und sie warten darauf, es zurückzubekommen, bevor sie etwas anderes kaufen! Hier können Sie einen erheblichen Umsatzverlust verbuchen. Predictive Analytics minimiert diese Umwege und bietet jedem Verbraucher genau die Marken, die er mag, nur die Farben, die er am ehesten als nächstes kaufen wird, was unweigerlich zu weniger Ertrag und niedrigeren Kosten führt. Kein Personalaufwand beim Auspacken, keine Doppelarbeit im Lager – der Fluch unseres Lebens. Keine störenden Porto- und Versandkosten, die sich oft direkt auf das Ergebnis auswirken.

Fazit

Man kann mit Fug und Recht sagen, dass Predictive Analytics nach wie vor in erster Linie den größeren Einzelhändlern vorbehalten ist, die es sich leisten können. Das, während es schnell eine Rückkehr auf der Investition liefert, bleiben die Anfangskosten zu den meisten unerschwinglich. Das ist die Zukunft des E-Commerce, es geht nur darum, wie lange es dauert, bis das Verständnis und die Wertschätzung dafür allgemein bekannt sind.

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