如今，博客零售商生产的数据比以往任何时候都多，但他们庞大的资源库并不总能转化为成功的结果。由于信息量如此之多，而且竞争不断加剧，零售商更难将信息转化为独特的见解，从而在吸引未来销售方面占据优势，这些成就往往说起来容易做起来难。公司如何找到可操作的信息，帮助他们不仅跟踪当前销售的产品，而且跟踪未来销售的产品？越来越多的企业在每个行业都开始转向预测数据分析。然而，与零售业相比，很少有领域能像零售业那样优化这项技术。在一个企业通过有效地发现客户接下来会喜欢什么而获得成功的领域，预测分析可能是强劲的收入流和不断减少的销售池之间的区别。通过利用这些易于实施的策略，利用零售预测分析来增强您的运营能力。提高消费者的参与度和个性化零售商在商品化行业面临的最大挑战之一是将一次性购物者转变为品牌忠诚者。即便如此，今天单笔销售所产生的数据量也有助于产生重要的洞察力，从而将客户转化为追随者。像亚马逊这样的大型零售商已经在追踪用户的习惯、搜索历史、购物偏好等等。想看看零售分析的实际应用吗？看看这些交互式零售仪表盘。不过，使用这些数据的不仅仅是大型电子商务巨头。对于规模较小的零售商来说，将这些见解与预测分析相结合，可以揭示新的潜在销售额，显示新的趋势，甚至可以为潜在客户提供新产品的想法。通过将零售分析纳入预测模型，您可以更容易地预见客户的需求，并鼓励购物者回来享受个性化体验。加强库存和门店管理一直保持库存充足的日子正在迅速消失。拥有太多不畅销的商品，或者没有足够的流行产品，同样会损害你的底线。然而，大多数公司仍然使用同样的标准方法，根据历史模式来确定未来订单。这并不总是一个问题，但是当你拿着一个装着产品的容器时，你就无法移动而没有损失。使用预测分析可以让你减少库存开支，并确保你购买的库存转化为销售而不是沉没成本。部署分析的零售商可以集中精力突出高需求区域，快速了解新出现的销售趋势，并优化配送，以确保正确的库存流向正确的门店。预测分析可以帮助您保持领先的客户偏好，优化您的供应链管理和减少您的库存开支，同时帮助扩大利润。更好地针对你的营销活动越来越多的消费者被个性化的活动所左右。当Facebook和Instagram能够根据分享的最小细节向你展示相关广告时，大笔一挥的宣传活动开始有点落空。零售商有独特的准备收集一系列个人数据，包括偏好、搜索或查询历史、购物模式、消费习惯，甚至是最成功的参与策略。有了如此广泛的信息，就很容易在更细的层次上开始评估消费者。预测分析不是创建一个花费数千美元、影响或影响范围有限的大规模活动，而是可以个性化营销过程。提供更多的直接消息也意味着您不仅可以控制消息，还可以控制消息的显示时间、方式和原因。这有助于提高投资回报率和效率，同时创造更好的客户生命周期和建立忠诚度。做出更好的定价决策为许多小零售商制定价格，与其说是一门科学，不如说是一门艺术。到目前为止，许多公司的价格仍然以历史数据和季节趋势等既定概念为基础。然而，电子商务已经消除了许多影响价格的因素，包括季节性销售等传统时期。大多数零售商仍然等到传统销售期才降价，失去了预售。这反过来又会因价格的大幅波动而影响收入。相反，使用预测分析可以帮助找到最好的时机开始降低或推动价格向任何一个方向。研究表明，渐进式价格变化比突然暴涨更有效。人工智能和预测分析可以跟踪库存水平，竞争对手的价格，并整理需求，以确定价格应该是什么样子。积极主动地调整价格有助于区分您的门店分析，让您更好地控制促销活动，同时保持行业领先地位。零售业已经变得越来越注重预测客户的需求，而不仅仅是简单地储存好的产品。随着时代创新和利用分析技术的公司可以优化他们的努力，并获得更好的结果，这要归功于从实时洞察中产生的前瞻性战略。标签：预测分析|零售