Analityka predykcyjna w e-commerce: Jak lepiej prognozować potrzeby klientów? Algorytmy, AI a… intuicja

Analiza predykcyjna to podejście oparte na sztucznej inteligencji, które pozwala firmom przewidywać potrzeby klientów i podejmować decyzje oparte na danych. Wykorzystuje ona zaawansowane algorytmy i uczenie maszynowe do analizowania ogromnych zestawów danych, w tym interakcji z klientami, historii zakupów, trendów rynkowych i nie tylko. Predykcje są jednym z czterech rodzajów analiz i umiejscowione są w jednym szeregu, lub nawet procesie obok analityki opisowej, diagnostycznej czy preskryptywnej. Jeżeli zastanowisz się nad tym, czym się charakteryzuje każda z nich, to zobaczysz, że układają się one w logiczny ciąg – od określenia wystąpienia danego zdarzenia, poprzez jego interpretację aż po przewidywania kolejnych zdarzeń i sekwencję czynności, które powinny wynikać z tej prognozy (rys. 1).

Wyzwania związane z analizą danych w e-commerce

Korzystanie ze sztucznej inteligencji (AI) jest obecnie kluczowe dla tych e-commerce, które chcą zbudować efektywną przewagę nad konkurencją. W sytuacji, kiedy koszty funkcjonowania sklepów internetowych rosną z roku na rok, kluczowe staje się właściwe podejmowanie decyzji, optymalizacja kluczowych procesów oraz wykorzystanie narzędzi poprawiających efektywność pracy nad wartością klienta w czasie. Sztuką staje się dobre przewidywanie zarówno w kwestiach kosztowych, jak i w obszarze przyszłych zachowań konsumenckich lub zmian rynkowych. Dlatego dobrym rozwiązaniem jest wykorzystywanie algorytmów sztucznej inteligencji oraz systemów AI.

Pamiętaj!
Wykorzystanie modeli predykcji...