Stellen Sie sich vor, wie sich die Welt verändern würde, wenn sich in einer Anzeige, die Sie erhalten, nur ein Produkt dreht, das Sie interessiert.. Wie schön wäre es, nur Informationen zu relevanten Produkten zu erhalten? Wie effizient wäre es, wenn Sie alle notwendigen Lebensmittel im ersten Gang bekommen?? Wie viel kann die Menschheit gewinnen, wenn sie ihre Krankheiten anhand der aktuellen Krankengeschichte und Symptome vorhersagen kann??
All dies kann mithilfe von Predictive Analytics erreicht werden.. Viele Unternehmen nutzen dies bereits und verbessern und verbessern ihr Targeting. Sie können mehr bekommen als 100% Reaktionsfähigkeit Ihrer Marketingkampagnen, indem Sie Kundenbedürfnisse vorhersagen und nur mit relevanten Produkten kommunizieren.
Dann, Was ist Predictive Analytics und wie kann sie helfen??
Laut Gartner:
Prädiktive Modellierung ist eine häufig verwendete statistische Technik, um zukünftiges Verhalten vorherzusagen. Predictive Modeling-Lösungen sind eine Form der Data-Mining-Technologie, die aktuelle und historische Daten analysiert und ein Modell generiert, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen..
In einer Nussschale, Predictive Analytics nutzt vergangene Trends und wendet sie auf die Zukunft an. Zum Beispiel, wenn ein Kunde ein Smartphone über eine E-Commerce-Website kauft, Vielleicht interessieren Sie sich sofort für Ihr Zubehör. Könnte in ein paar Jahren ein potenzieller Kunde für den Telefonakku sein. Heutzutage, die Chancen, ein Zubehör vom Smartphone eines Mitbewerbers zu kaufen, stehen relativ schlecht.
Auch wenn das Beispiel einfach erscheinen mag, Stellen Sie sich vor, dies für Tausende von Kategorien zu tun, die Sie verkaufen könnten. In diesen Tausenden von Kategorien, es kann mehrere möglichkeiten geben (Hunderte von Abdeckungen, Fälle, optischer Bleistift…). Was ist mehr, auch wenn du jeden tag tausend besucher hast (eine kleine Menge von vielen Elektronikhändlern), die Vorhersage des nächsten Kaufs ohne eine datengesteuerte Entscheidung für diese Kunden könnte unmöglich werden.
Genau hier hilft Ihnen Predictive Analytics. (Denken Sie daran, dass Amazon Ihnen hilft mit, Sie können auch mögen ...).
Ich verstehe, wie Predictive Analytics helfen kann, Was tue ich als nächstes?
Wenn Sie ein Geschäftsinhaber sind und die Vorteile von Business Analytics nutzen möchten, Sie müssen ein Analyseteam einrichten. Ich werde die Details der Einrichtung später behandeln. Dieser Beitrag ist für Leute, die die Kunst der Predictive Analytics erlernen möchten.
Unten ist ein typischer Lebenszyklus der Vorhersagemodellierung:
Schritte zum Erstellen eines Vorhersagemodells
Der erste Schritt in jedem Vorhersagemodell besteht darin, Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln. Dies können Daten sein, die Sie über Ihren Kunden haben (als in der Vergangenheit besuchte Seiten, in der Vergangenheit gekaufte Produkte) oder Daten, die der Kunde zur Verfügung gestellt hat (zum Beispiel, die Anschrift, Name, Alter, etc.).
Diese Daten sollten bereinigt und in einer Struktur organisiert werden, damit sie leicht analysiert werden können. Diese Struktur muss mit verschiedenen kommerziellen Hypothesen synchronisiert werden. Zum Beispiel, wenn die kommerzielle Hypothese lautet, dass eine Altersgruppe / ein bestimmtes Geschlecht kann eher eine bestimmte Produktgruppe kaufen, Alter und Geschlecht müssen auf Kundenebene angegeben werden.
Sobald diese Datensätze fertig sind, Wir verwenden verschiedene Techniken der Vorhersagemodellierung und des Geschäftsverständnisses, um verschiedene Geschäftseinblicke zu gewinnen (Gold Nuggets). Dieses Wissen kann im Website-Design verwendet werden / Marketing zur Effizienzsteigerung.
In einem der zukünftigen Beiträge, wir werden diese Schritte anhand eines Datensatzes und einer Fallstudie durchgehen, um diese Aspekte hervorzuheben.
in der Zwischenzeit, wenn Sie ein Beispiel haben, bei dem die Vorhersagemodellierung geholfen hat, oder ein Geschäftsproblem, bei dem die Vorhersagemodellierung helfen kann, Gib mir Bescheid.
