如何用预测分析推动电子商务业务

2017-05-22
标签: 预测分析    大数据   

  “我们的销售团队中的某些人错误地预测,粉色的靴子将会售量很好,但我们在客户甚至我们自己的员工那儿根本是零销售,造成系统巨大的浪费,”该公司的高管说。

如何用预测分析推动电子商务业务

  这名高管不希望这种危险的事件再次发生,所以他决定寻找一个解决方案来帮助他们准确预测客户对每一季的需求,以减少劣质产品流入到他们的库存中。“预测分析在这方面已经开始发挥了巨大的作用。我们已经能够正确预测人们的购买模式,它帮助我们更好投资于每一季的库存,”这名高管说

  该公司依赖大量的外部数据源,如来自世界各地的时尚潮流,衣服的颜色,不同类型的布料,过去的5年里在中国人们怎样穿着,并将这些数据与内部针对中国市场的已有数据相结合,对在即将到来的季节人们会穿什么做出准确的预估。

  该公司的三十位数据科学家团队不仅至力于需求的预测工作,而且还解决许多其他的问题。数据科学领域在业务上拥有最多的影响。这样的预测分析模型帮助我们优化供应链,更好地利用仓库,更快地为客户交付产品。

  同样,一家上海的房地产网站去年一年每天在他们的网站上看到搜房者的巨增,要分析房屋出售相关的所有数据,如位置、定价、销售历史,看某个房子的人群的年龄,要花费大量时间。对于他们来说,花费太多人力单独找到这些细节是不切实际的。

  因此该网站的技术高管与一个有资质的数据科学家团队将使用内部API持续构建一个数据分析平台,把来自每一个房产销售的非结构化数据做出预测模型,帮助他们出售合适的房产给合适的人。

  他们希望有一天能用内部建立的预测分析模型,在中国准确预测每个人到底想买什么样的房子。

  大数据的机会

  大数据将在2017年继续增长,部分是由于物联网的兴起,它有能力在几乎任何东西内嵌入技术。随着更大数据的创建,知道如何收集和分析数据是至关重要的,特别是当它与顾客偏好和业务流程相关时。不管你在什么行业,忽视大数据你就会错过关键营销和决策的机会。

  预测分析市场是巨大的,大数据和业务分析应用程序和服务将从2015年的1220亿美元增加到2019年的1870亿多美元。再加上巨量的中国电子商务产出,数据分析供应商、数据科学家有很大的平台,而所有的电子商务平台带来更好的个性化服务的方法。

  早期的电子商务公司习惯于依靠活动分析,如基于电子邮件活动的推送,但多年来个性化的需求促使公司不仅在营销上用预测分析,也为库存物流使用预测分析。预测分析已超出了消费者行为模式。企业使用云和写算法调整公司之需,处理像销售或假日旺季这样的销售情况。

  明白了大数据分析的潜力, 数据科学公司一位副总裁回忆起某个客户是如何花费几个月通过仅仅可用的数据发现与她匹配的东西。但这样的分散搜索系统没有给予她正确的搭配,这样的情况限制了客户在查看信息、客户沟通方面的参与,并用更多的时间去得到正确的匹配。

  这迫使他们开发了内部的解决方案,尽管有COTS (商用现货) 推荐的解决方案,但他认为它没有考虑到用户的人口统计参数。“我们想要从一个一刀切的引擎变成个性化推荐的引擎,”一个高管说。

  这导致了智能匹配算法 (MIMA) 的形成,它使用数学规则和机器学习系统给出实时的建议,给成员推荐适当的资料,从而提高用户体验。

  这样的情况非常多。比如一家电子商务公司的技术主管组建了160名成员的数据科学团队,建立了一个使用开源技术的预测分析平台。它能预测一位经常购买尿布的母亲在2017年会需要更多的蹒跚学步的婴儿产品,今后他们应该做些什么来确保她从他们那里购买这些产品。个性化,换句话说,将帮助我们不仅驱动重复使用我们的产品,还将推动客户的生活。

  即使是像行业领导者也不羞于承认日益增长预测分析的重要性。预测分析现在更重要,比以往任何时候都重要,随着新的技术的加入,预测决策的总体效率将大大提高。


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