Όταν οι περισσότεροι άνθρωποι εγκαταλείπουν τις δουλειές τους, χάνουν τους μισθούς, τα επιδόματά τους και ένα γραφείο. Όταν ο Ρόναλντ Γουέιν άφησε τη δουλειά του, έχασε 280 δισεκατομμύρια δολάρια.
Ο Ronald Wayne ίδρυσε την Apple μαζί με τον Steve Jobs και τον Steve Wozniak και όταν έφυγε μετά από μόλις 12 ημέρες, πούλησε το 10% του μεριδίου του στην εταιρεία για 800 $ – μια μετοχή αξίας εκατοντάδων δισεκατομμυρίων δολαρίων σήμερα. Για το πλαίσιο, κανένα άτομο δεν κατέχει επί του παρόντος όσο το 3% της εταιρείας. Αν ο Ρόναλντ Γουέιν είχε μόλις κρατήσει πίσω μετοχές αξίας 16 σεντς, θα κατείχε όσο το τρέχον Ο Διευθύνων Σύμβουλος της Apple, Τιμ Κουκ.
Αν ο Ρόναλντ Γουέιν είχε έναν τρόπο να προβλέψει το μέλλον, θα είχε πάρει διαφορετικές αποφάσεις. Δυστυχώς, δεν υπάρχει κρυστάλλινη σφαίρα για να προβλέψετε το μέλλον, αλλά υπάρχουν εργαλεία που μπορούν να σας δώσουν μια ευκαιρία μάχης.
Τα προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία επαναπροσδιορίζουν το ηλεκτρονικό εμπόριο βοηθώντας τις εταιρείες να προβλέψουν τις μελλοντικές ανάγκες και να βρουν την καλύτερη πορεία προς τα εμπρός σε αβέβαιες εποχές.
Βασικά Takeaways
- Βελτιστοποιήστε τους ψηφιακούς σας χώρους με προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία.
- Τα προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία μπορούν να σας βοηθήσουν να αποκτήσετε εύκολα τους δυνητικούς πελάτες.
- Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία για να καθορίσετε την καλύτερη στρατηγική τιμολόγησης για την επιχείρησή σας.
- Πρόβλεψη ζήτησης χρησιμοποιώντας προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία με Hypersonix.
Επισκόπηση του Analytics
Ενώ η ευρεία ιδέα των «αναλυτικών στοιχείων» συχνά εμφανίζεται ως όρος-ομπρέλα για οποιαδήποτε διαδικασία που βασίζεται σε δεδομένα, αναλυτικά στοιχεία είναι ένας τομέας της επιστήμης των υπολογιστών που χρησιμοποιεί την τεχνολογία για να βρει ουσιαστικά μοτίβα στα δεδομένα. Μέσα σε αυτήν την ευρεία ιδέα των αναλυτικών στοιχείων, υπάρχουν αρκετές υποκατηγορίες, συμπεριλαμβανομένων των περιγραφικών, διαγνωστικών, προγνωστικών και προδιαγραφών αναλυτικών στοιχείων.
- Περιγραφική ανάλυση κοιτάζει στο παρελθόν για να περιγράφω προηγούμενες δραστηριότητες με όρους που βασίζονται σε δεδομένα. Για παράδειγμα, τα περιγραφικά αναλυτικά στοιχεία μπορεί να απαντούν σε ερωτήσεις όπως „Πότε ήταν οι πωλήσεις μας στο υψηλότερο επίπεδο;“ ή „ποιο πρότυπο οδηγεί στο υψηλότερο ποσοστό μετατροπών;“
- Διαγνωστικά αναλυτικά στοιχεία κοιτάξτε ομοίως στο παρελθόν, αλλά αυτή τη φορά απαντήστε σε ερωτήσεις όπως „Γιατί ήταν τόσο υψηλές οι πωλήσεις μας το 2019″ ή «Γιατί οδηγεί αυτό το πρότυπο στο υψηλότερο ποσοστό μετατροπών;“ Συγκριτικά, τα περιγραφικά αναλυτικά στοιχεία περιγράφουν και τα διαγνωστικά αναλυτικά στοιχεία.
- Προγνωστική ανάλυση, Δυστυχώς, δεν μπορεί να χρησιμοποιήσει δεδομένα από το μέλλον, επομένως κάνει το επόμενο καλύτερο πράγμα. Η προγνωστική ανάλυση χρησιμοποιεί δεδομένα για τη δημιουργία προβλέψεις σχετικά με τις μελλοντικές τάσεις. Τα predictive analytics απαντούν σε ερωτήσεις όπως „ποιο προϊόν θα έχει την καλύτερη απόδοση σε αυτήν την αγορά;“ και „ποια είναι η αξία ζωής αυτού του πελάτη;“
- Προστακτική ανάλυση συμβαδίζει με την προγνωστική ανάλυση αντί να προβλέπει απλώς μελλοντικά αποτελέσματα. Η προδιαγραφική ανάλυση χρησιμοποιεί δεδομένα για να καθορίσει την καλύτερη διαδρομή για την επίτευξη των επιδιωκόμενων αποτελεσμάτων.
Αυτές οι κατηγορίες αναλυτικών στοιχείων δεν είναι διακριτικές, που σημαίνει ότι επικαλύπτονται, λειτουργούν παράλληλα και συχνά περιγράφουν διαφορετικές πτυχές της ίδιας διαδικασίας. Ειδικότερα, τα προγνωστικά και τα προβλεπόμενα αναλυτικά στοιχεία λειτουργούν χέρι-χέρι, επειδή ερωτήσεις όπως „πώς θα επηρεάσει αυτή η σχεδίαση τις πωλήσεις;“ και „ποια είναι η καλύτερη αλλαγή σχεδιασμού για να επιτύχετε ένα συγκεκριμένο αντίκτυπο στις πωλήσεις;“ είναι πραγματικά δύο διαφορετικοί τρόποι περιγραφής του ίδιου είδους δεδομένων.
Βελτιστοποίηση χώρου
Η ταινία Interstellar παρουσιάζει TARS, ένα σαρκαστικό ρομπότ βελτιστοποιημένο για το διάστημα. Αν και η προγνωστική ανάλυση θα μπορούσε πιθανώς να βοηθήσει σε αυτό, αυτό δεν είναι το είδος της βελτιστοποίησης του χώρου πλέον ενδιαφέρονται οι πλατφόρμες ηλεκτρονικού εμπορίου.
Στον κόσμο του λιανικού εμπορίου, οι επιχειρήσεις χρησιμοποιούν πλανογράμματα να βελτιστοποιήσουν τη διάταξη του καταστήματός τους. Αν και αυτό το είδος οπτικού εμπορίου έχει μακρά ιστορία στις φυσικές βιτρίνες, οι έμποροι λιανικής ηλεκτρονικού εμπορίου μπορούν να εφαρμόσουν τα ίδια εργαλεία στις ηλεκτρονικές σας βιτρίνες.
Φανταστείτε ότι πουλάτε σπιτικά κεριά. Έχετε 40 διαφορετικούς τύπους κεριών σε διαφορετικά αρώματα και μεγέθη και μερικά αξεσουάρ όπως σπίρτα και κουρευτικά κεριού. Φαινομενικά έχετε δύο κατηγορίες προϊόντων: κεριά και αξεσουάρ, αλλά πρέπει να χωρίσετε τον οπτικό σας χώρο 50/50 μεταξύ αυτών των κατηγοριών;
Όχι μόνο τα κεριά πρέπει να κατατάσσονται υψηλότερα στο δικό σας οπτική ιεραρχία, αλλά θα πρέπει να επιστήσετε την προσοχή και σε συγκεκριμένα αρώματα και μεγέθη. Ενώ ορισμένες πλατφόρμες ηλεκτρονικού εμπορίου προσπαθούν να το κάνουν αυτό εμφανίζοντας πρώτα τα πιο δημοφιλή αντικείμενα, τα προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία βοηθούν τις πιο επιτυχημένες εταιρείες ηλεκτρονικού εμπορίου (όπως η Amazon και η Alibaba) να καθορίσουν ποια προϊόντα πρέπει να έχουν προτεραιότητα και πότε.
Προσόντα επικεφαλής
Η διοχέτευση πωλήσεών σας είναι γεμάτη δυνητικούς πελάτες από διάφορες πηγές. Δυστυχώς για τις εταιρείες ηλεκτρονικού εμπορίου, δεν θα μετατραπεί καθένας από αυτούς τους πελάτες σε πώληση. Μεταξύ των δυνητικών πελατών που έχουν, κάθε πελάτης που έχει μετατραπεί δεν θα έχει την ίδια αξία διάρκειας ζωής. Κάθε πώληση δεν θα έχει ως αποτέλεσμα έναν υποστηρικτή της επωνυμίας. Κοσκινίζοντας αυτό το τέλμα δυνητικών πελατών χωρίς προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία μπορεί να μοιάζει σαν να γυρίζετε ένα νόμισμα με 10 ουρές και μόνο 1 κεφαλή.
Τα predictive analytics επαναπροσδιορίζουν αυτήν τη διαδικασία ηλεκτρονικού εμπορίου, πιστοποιώντας δυνητικούς πελάτες με βάση ένα περίπλοκο σύνολο παραγόντων όπως η γεωγραφική τοποθεσία, το ιστορικό διαφημίσεων, το ιστορικό αγορών, ψυχογραφικά, κι αλλα. Το πιο εξελιγμένο πλατφόρμες ψηφιακής εμπειρίας μπορεί ακόμη και να παρακολουθεί δεδομένα τόσο συγκεκριμένα όπως εκεί που οι χρήστες κάνουν κλικ στον ιστότοπό σας, εάν κάνουν κλικ επαναλαμβανόμενα (υποδηλώνει απογοήτευση), εάν κάνουν κλικ γρήγορα (υποδηλώνει παρορμητικότητα) ή εάν αφήνουν στοιχεία στο καλάθι τους (υποδηλώνει μια ευκαιρία για παρακολούθηση).
Ενώ ορισμένα από αυτά τα μοτίβα είναι αδιαφανή, μερικά είναι τόσο διακριτικά που θα ήταν αόρατα ακόμη και στα πιο υψηλά εκπαιδευμένα ανθρώπινα μάτια. Τα προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία βοηθούν τις εταιρείες ηλεκτρονικού εμπορίου να πληρούν τις προϋποθέσεις για δυνητικούς πελάτες χρησιμοποιώντας ιστορικά δεδομένα για να προβλέψουν ποια είδη δυνητικών πελατών θα οδηγήσουν σε μετατροπή και ποιοι από αυτούς τους πελάτες που έχουν μετατραπεί θα παρέχουν τη μεγαλύτερη αξία διάρκειας ζωής.
Παράλληλα, τα προκαθορισμένα αναλυτικά στοιχεία μπορούν να βοηθήσουν την εταιρεία σας να εντοπίσει πώς να επιτύχει τα πιο επιθυμητά αποτελέσματα.
Στρατηγική τιμολόγησης
Ορισμένες εταιρείες διατηρούν εξαιρετικά στατικές τιμές (σκεφτείτε εταιρείες όπως καταστήματα δολαρίων ή λιανοπωλητές που διαφημίζουν 29,99 + αποστολή στην τηλεόραση για χρόνια), αλλά άλλες εταιρείες έχουν πολύ δυναμικές τιμές (σκεφτείτε ξενοδοχεία και αεροπορικές εταιρείες όπου οι τιμές αλλάζουν καθημερινά ή ακόμα και λεπτό προς λεπτό.)
Πόσο συχνά πρέπει να αλλάζετε τις τιμές σας; Πόσο ψηλά είναι πολύ ψηλά; Πόσο χαμηλό είναι πολύ χαμηλό; Πόσο μεγάλη αλλαγή είναι πολύ μεγάλη;
Οι επιτήδειοι επιχειρηματίες μπορεί να αναπτύξουν μια διαίσθηση για να απαντήσουν σε αυτές τις ερωτήσεις, αλλά τα προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία μπορούν να υποστηρίξουν τις απαντήσεις με δεδομένα.
Η στρατηγική τιμολόγησης είναι εξαιρετικά περίπλοκη και ποικίλλει πάρα πολύ από κλάδο σε κλάδο. Χωρίς μια ενιαία απάντηση διαθέσιμη για τις εταιρείες ηλεκτρονικού εμπορίου, τα προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία είναι ο καλύτερος τρόπος για να καθορίσετε την καλύτερη στρατηγική για τη μοναδική εταιρεία και την αγορά σας.
Πρόβλεψη Ζήτησης
Όταν ο Ποπάυς ανακοίνωσε ένα νέο πικάντικο σάντουιτς κοτόπουλου το 2019, πήραν περισσότερα από όσα παζάριαζαν. Το νέο εμβληματικό προϊόν τους εξαντλήθηκε πλήρως σε λίγα λεπτά δυο εβδομάδες, αφήνοντας πολλούς πελάτες απογοητευμένους με μεγάλες ουρές και χωρίς σάντουιτς.
Αν και κανένα εργαλείο πρόβλεψης ανάλυσης δεν είναι αρκετά ισχυρό για να καλύψει κάθε άγνωστο, η αδυναμία του Popeye να προβλέψει με ακρίβεια τη ζήτηση τον οδήγησε στο να χάσουν πωλήσεις και να χάσουν την επιχείρηση τους κατά τη διάρκεια της μεγαλύτερης έκρηξης πωλήσεων που είχε βιώσει ο Popeye.
Η πρόβλεψη ζήτησης ισχύει για πολύ περισσότερα από τα σάντουιτς με κοτόπουλο. Κάθε πλατφόρμα ηλεκτρονικού εμπορίου αντιμετωπίζει το ίδιο δίλημμα: το υπερβολικό φυσικό απόθεμα οδηγεί σε έξοδα αποθήκευσης και αποθήκευσης (συν τα περιουσιακά στοιχεία που συνδέονται με το απόθεμα εμπορευμάτων), ενώ το πολύ μικρό απόθεμα οδηγεί σε καθυστερημένη παράδοση και δυσαρεστημένους πελάτες. Εάν πουλάτε μια υπηρεσία και όχι ένα προϊόν, αντιμετωπίζετε την ίδια πρόκληση: η εργασία κοστίζει χρήματα και η υπερβολική ζήτηση μπορεί να βλάψει όσο και η πολύ μικρή ζήτηση.
Τα προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία επαναπροσδιορίζουν το ηλεκτρονικό εμπόριο βοηθώντας τις εταιρείες να προβλέψουν τη ζήτηση και να προσαρμόσουν ανάλογα τις στρατηγικές τους.
Ηλεκτρονικό εμπόριο με Hypersonix
Είστε έτοιμοι να φέρετε επανάσταση στο ηλεκτρονικό σας εμπόριο; Είστε ενθουσιασμένοι για το πώς τα προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία μπορούν να ενισχύσουν την απόδοση σας; Δεν είστε σίγουροι από πού να ξεκινήσετε;
Η Hypersonix είναι εδώ για να βοηθήσει.
Η Hypersonix χρησιμοποιεί τεχνητή νοημοσύνη για να προωθήσει τη βελτιστοποίηση για εταιρείες λιανικής, ηλεκτρονικού εμπορίου και παντοπωλείων. Η Hypersonix διαθέτει τους ειδικούς και τα εργαλεία που θα σας βοηθήσουν να μεταφέρετε την εταιρεία σας στο επόμενο επίπεδο, εάν είστε έτοιμοι να δείτε τα έσοδά σας να αυξάνονται και να μετατρέψετε τα δεδομένα σας σε ουσιαστικές πληροφορίες.
Για να δείτε πώς μπορεί να βοηθήσει το Hypersonix, ζητήστε μια εξατομικευμένη επίδειξη σήμερα.
