Prediktivní analýza pomůže předpovědět budoucí trendy v nákupním chování zákazníků

Data a analytika
08. 9. 2023

Znát budoucí nákupní chování zákazníka je snem snad každého obchodníka. Pomáhá totiž s lepším plánováním a s rozvojem služeb. Díky strmému vývoji datové analýzy nemusí zůstat jen u snění. Zjistěte, co se skrývá pod pojmem prediktivní analýza a jak vám poslouží při modelování budoucího chování (nejen) zákazníků.

Prediktivní analýza pomůže předpovědět budoucí trendy v nákupním chování zákazníků

Co je prediktivní analytika

Chtěli byste vědět, který klient od vás odejde, nebo naopak, kdo jaký nakoupí produkt? Nebo vás víc zajímá, proč vaši zaměstnanci odchází či který výrobní stroj se pravděpodobně porouchá? Možná vám to zní jako sci–fi, ale opak je pravdou. Nejen tyto odhady můžete provést díky prediktivní analýze. Jedná se o kategorii datové analýzy zaměřenou na předpovídání budoucích výsledků na základě historických i současných dat pomocí analytických technik jako je statistické modelování a strojové učení.  

Věda o prediktivní analýze vytváří budoucí poznatky s významným stupněm přesnosti. S pomocí sofistikovaných prediktivních analytických nástrojů a modelů může i vaše organizace používat minulá a současná data ke spolehlivému předpovídání trendů a chování v horizontu sekund, dní či let. Díky tomu můžete vyhodnocovat rizika i příležitosti a informovaně se rozhodovat v různých fázích výrobních či prodejních procesů.

Výhody prediktivní analýzy a co vám přinese

I když firmy v minulosti také prováděly různé metody analýzy dat, prediktivní analýza je vyzdvihována díky mnohem větší přesnosti a spolehlivosti. Prostřednictvím zapojení umělé inteligence (strojové učení, hluboké učení a neuronové sítě) jsou společnosti schopny analyzovat obrovské množství dat. V minulosti navíc byly nástroje a techniky prediktivní analýzy natolik sofistikované a komplikované, že je dokázali efektivně využívat pouze datoví vědci a profesionální analytici. Ne tak dnes. S rozšířeními analytických nástrojů a technologií je schopno analýzy vytvářet mnohem širší spektrum lidí.

Prediktivní analýzu firmy používají např. na: 

  •     Předpovídání požadavků na zásoby a správné nastavení dodání zboží za účelem maximalizace prodeje.
  •     Nastavování cen zboží a služeb.
  •     Předpovědi, kolik bude hostů v ubytovacím zařízení během konkrétní noci – pro maximalizaci obsazenosti a příjmů.
  •     Optimalizaci marketingových kampaní.
  •     Odhalení a zastavení různých typů kriminálního chování jako např. podvody s kreditními kartami nebo kybernetické útoky.

Jak probíhá prediktivní analýza:
Velmi zjednodušeně probíhají jednotlivé kroky analýzy následovně:

  1.     Definujete si cíle vašeho projektu.
  2.     Shromáždíte svá data. Pro podrobnější výsledky zahrňte různé typy aktuálních a historických dat z různých zdrojů.
  3.     Pročistíte a připravíte svá data. Odeberte výrazné odchylky v datech a identifikujte případné chybějící informace.
  4.     Vytvoříte a otestujete váš model. Vytvořený prediktivní model testujte, abyste zajistili jeho přesnost.
  5.     Nasaďte váš model. Spusťte prediktivní model a vyhodnoťte výsledky predikce.
  6.     Monitorujte a upřesňujte. Pravidelně sledujte váš model, abyste zkontrolovali jeho výkonnost a zajistili, že poskytuje očekávané výsledky.

Jak vidíte, základem všeho jsou data. Chcete začít sbírat ty o vašich zákaznících? Díky zákaznické datové platformě budete mít centralizovaný pohled na klienty a všechny jejich komunikační kanály a naučíte se předvídat jejich nákupní chování.
Chcete se o zákaznících a jejich chování dozvědět ještě více? Zmapujte jejich zákaznickou cestu a vylepšete vaši komunikaci směrem ke klientům.  

Určitě vás zajímají příklady z praxe, jak firmy tuto formu odhadování budoucího chování používají a jak jim pomáhá. Pozitivní zkušenost má společnost PepsiCo, která používá prediktivní analýzy, aby jí pomohly zjistit, kdy se maloobchodník blíží k vyprodání zásob. Společnost vytvořila platformu Sales Intelligence Platform, která kombinuje data maloobchodníků s daty dodavatelského řetězce PepsiCo, aby předpověděla vyprodání zásob a upozornila uživatele, aby si objednali zboží.

 
Společnost Rolls-Royce, jeden z největších světových výrobců leteckých motorů, nasadil prediktivní analytiku, aby pomohla dramaticky snížit množství uhlíku ve svých produktech a zároveň optimalizovali údržbu strojů, díky čemu mají letadla mnohem delší životnost.

Dobře zacílená reklama

Používá se prediktivní analýza i v marketingu? Jak jsme naznačili výše, ani této oblasti se samozřejmě nevyhýbá. Díky prediktivním modelům zacilte na zákazníky, u kterých je největší pravděpodobnost, že si produkt koupí. Úspěšnost může být umocněna i cílením ve správný čas. I to může být jeden k výstupů vaší analýzy. Efektivní analýza a využití dat se tedy využívá k personalizaci marketingových kampaní na základě predikce zákaznických preferencí.  
A zaměřuje se i na stávající zákazníky. Dokáže odhadnout jejich další chování a na základě toho současného vylepšovat zákaznický servis. Pokud předem víte, jak se budou vaši zákazníci chovat, máte obrovskou konkurenční výhodu, protože se dokážete připravit na následující časové období.

TIP: Přečtěte si, jak komunikovat se zákazníky a o trendech v klientské komunikaci.

Snižování rizik ve výrobě a logistice

Už jsme se toho taky dotkli. Díky prediktivní analýze si můžete vytvořit modely, ze kterých zjistíte, jak se budou vyvíjet vaše skladové zásoby. Systém vám řekne, kdy a kolik zboží je třeba objednávat a vy se tak vyhnete prázdým regálům, nebo naopak, že objednáte či vyrobíte více zboží, než jste schopni prodat.  
Zažili jste někdy nepříjemnou situaci, kdy jste špatně předpověděli výrobní plán a byli jste v prodlení s dodávkou nějakého artiklu? Prediktivní analýza by měla takové situace eliminovat a přesně určit výrobní časy. S tím vším se vám snižují vynaložené náklady, vč. těch nepřímých způsobených prodlením v dodání zboží.

Existují i nevýhody?

Zatím jsme mluvili jen v superlativech, avšak je nutno přiznat, že i prediktivní analýza může mít své stinné stránky. Je velmi náročná na komplexnost a analýzu dat, proto s ní nedokáže pracovat úplně každý a má vyšší nároky na technické zajištění. Je proto např. účelné shromažďovat data z cloudových uložišť.  

 
I zde samozřejmě existuje riziko, že predikce budou nesprávné. To by ale měla eliminovat přesnost vstupních dat, proto si na ni dejte velký pozor. Jako nevýhodu může někdo vnímat také to, že první predikce není definitivní a s modely je potřeba kontinuálně pracovat a revidovat je.

Máme zato, že výhody násobně převyšují nevýhody a že je prediktivní analýza velmi cenným nástrojem hlavně díky široké škále jejího použití. Zajímá vás více o tom, jak využívat zákaznická data nebo chcete se shromažďováním dat o vašem zákazníkovi teprve začít? Kontaktujte nás a my vám s tím pomůžeme.

Sdílet článek na sociálních sítích: > > >
Kontaktujte nás

Další články

Mapování zákaznické cesty a analýza sentimentu jsou metody, které se skvěle doplňují. Analýza sentimentu vám pomůže pochopit, jak se zákazníci cítí, a mapa zákaznické cesty odhalí, ve které fázi se tak cítí. Díky tomuto vhledu vylepšíte své produkty a služby a nabídnete zákazníkům lepší zážitek, což povede k růstu vašeho podnikání.

Zpětná vazba od zákazníků je nesmírně důležitá. Ukáže vám vaše přednosti i slabiny, na kterých pak můžete dál pracovat. Čím konkrétnější zpětná vazba je, tím efektivnější budou změny směrem k větší spokojenosti zákazníků a k míře jejich loajality. Zajímá vás, jak vysoká je u vašich klientů? Pro její měření můžete použít NPS. Jde o účinnou metriku, kterou firmy využívají už od roku 2003.

>
© 2024 Copy General, Všechna práva vyhrazena.

Zásady zpracování osobních údajů

Nastavení cookies