Czym jest analiza predykcyjna i jak wykorzystać ją w sklepie internetowym?

Spis treści

• Czym jest analiza predykcyjna?
• Dlaczego warto analizować dane w sklepie internetowym?
• Jak zbierać dane do przeprowadzenia analizy predykcyjnej?
• Jakie dane warto kolekcjonować w sklepie internetowym?
• Na jakie wyzwania możesz natrafić podczas analizy danych?
• Potencjał sprzedaży tkwi w danych - wykorzystaj analizę predykcyjną



Trendy, oczekiwania klientów, zmieniający się popyt - rynek e-handlu rządzi się własną dynamiką i nieustannie ewoluuje. Aby nadążyć za tymi zmianami, kluczowe znaczenie ma umiejętność przewidywania tych zmian oraz podejmowanie trafnych decyzji biznesowych. Właśnie te możliwości oferuje analiza predykcyjna (z ang. predictive analytics), która staje się coraz powszechniejszym elementem strategii dla wielu sklepów internetowych.

Według raportu "The 2020 Global State of Enterprise Analytics", aż 59% organizacji wykorzystuje narzędzia do analityki predykcyjnej, a ta liczba rośnie z roku na rok. Dołączenie do tej grupy może przynieść szereg korzyści dla Twojego sklepu internetowego. Dowiedz się więcej na temat analizy predykcyjnej w eCommerce - przeczytaj ten artykuł!

Czym jest analiza predykcyjna?

Analiza predykcyjna to rodzaj analizy danych, który wykorzystuje dane historyczne do przewidywania przyszłych wyników. Kluczowym elementem tego procesu są algorytmy uczenia maszynowego (z ang. machine learning, ML), coraz częściej napędzane przez sztuczną inteligencję (artificial intelligence, AI).



Algorytmy ML analizują ogromne ilości danych, identyfikując w nich wzorce i zależności.Na ich podstawie formułują prognozy, które umożliwiają firmom podejmowanie lepszych, bardziej świadomych decyzji biznesowych. Mogą one dotyczyć np.: prognozowania sprzedaży, przewidywania stanu zapasów magazynowych czy optymalizacji cen. Na tym jednak nie koniec - wraz z rozwojem AI, algorytmy stają się coraz bardziej zaawansowane, przewidując coraz bardziej złożone zdarzenia i zachowania.

Analiza predykcyjna staje się nieodłącznym narzędziem dla wielu biznesów takich jak np. sklepy internetowe, pozwalając im nie tylko zrozumieć teraźniejszość, lecz także przygotować się na przyszłość z większą pewnością i elastycznością (co jest szczególnie ważne w czasach, gdy technologia i rynek stale się zmieniają). Jesteś ciekawy, jakie dane możesz wykorzystać w swoim eCommerce? Czytaj dalej!

Dlaczego warto analizować dane w sklepie internetowym?

Wyobraź sobie sytuację, w której wprowadzasz nową ofertę na rynek i możesz przewidzieć, które produkty staną się "hitami", a które będą zalegać na półkach magazynowych. W ten sam sposób możesz również ocenić, którzy klienci staną się Twoimi stałymi nabywcami, a którzy mogą zrezygnować z zakupów i porzucić koszyk. To właśnie przykłady możliwości, które oferuje analiza predykcyjna.

Regularne gromadzenie danych w swoim e-sklepie pozwala na ich wszechstronne wykorzystanie w wielu obszarach, w tym do:

• prognozowania sprzedaży - analiza predykcyjna pozwala na przewidywanie peaków sprzedażowych, przestojów, zwiększonego popytu i innych tendencji. Dzięki temu sklep może odpowiednio dostosować swoje działania, unikając nadmiaru lub braku towarów w kluczowych momentach, a tym samym - zmaksymalizować sprzedaż.
• lepszego zrozumienie klientów - analiza zachowań użytkowników platformy daje możliwość lepszej personalizacji oferty, dostosowania komunikacji i zwiększenia satysfakcji klientów.
• dostosowania cen - kolekcjonowanie danych umożliwia identyfikację optymalnych poziomów cenowych dla różnych segmentów klientów oraz elastyczne reagowanie na zmieniające się warunki rynkowe.
• ulepszenia działań marketingowych - analiza danych umożliwia lepsze targetowanie kampanii marketingowych oraz personalizację komunikacji z klientami, co prowadzi do zwiększenia skuteczności promocji i zaangażowania klientów.

Ponadto, analiza predykcyjna umożliwia także:

• optymalizowanie łańcucha dostaw - przewidywanie zapotrzebowania na produkty pozwala na lepsze planowanie dostaw i optymalizację procesów logistycznych.
• efektywne zarządzanie zapasami - dzięki analizie danych sklep może precyzyjnie kontrolować poziom zapasów, unikając zarówno nadmiaru, jak i niedoborów towarów.
• zwiększenie bezpieczeństwa platformy sprzedażowej - algorytmy analizy danych mogą wykrywać podejrzane zachowania użytkowników, co pomaga w zapobieganiu oszustwom i zwiększa bezpieczeństwo transakcji online.



Jak widzisz analiza predykcyjna to rozbudowane narzędzie, które może pomóc Ci nie tylko zwiększyć sprzedaż, ale także poprawić satysfakcję klientów oraz zoptymalizować wysiłek związany z codziennym zarządzaniem e-sklepem. W skrócie - dobrze dobrane i przeanalizowane dane mogą otworzyć drzwi dla nowych możliwości Twojego e-biznesu.

Jak zbierać dane do przeprowadzenia analizy predykcyjnej?

Podczas prowadzenia biznesu online możliwości pozyskania wartościowych danych pojawiają się właściwie na każdym kroku. To zarówno szansa na zwiększenie efektywności sklepu internetowego, jak i wyzwanie - dlaczego?

Dane, które możesz pozyskać, są niezwykle zróżnicowane zarówno pod względem treści, jak i formy. W rzeczywistości rzadko kiedy będziesz miał dostęp do danych już uporządkowanych i gotowych do analizy (np. ustrukturyzowanych w tabelach). Większość informacji będzie miała charakter nieustrukturyzowany, co oznacza, że będą one wymagały odpowiedniego przygotowania i przetworzenia, aby mogły zostać poddane analizie. Przykładem tego mogą być recenzje produktów - każdy klient może opisać produkt na swój własny sposób. Oznacza to, że na początku konieczne będzie wyciągnięcie istotnych informacji z tych tekstów (np. ogólna ocena produktu czy zgodność z opisem). Dopiero po odpowiednim przetworzeniu takich danych można je wprowadzić w jakąś strukturę i poddać analizie.

Aby przygotować dane, często wykorzystuje się zewnętrzne narzędzia np.: GoodData, Sisense, SAS, Microsoft R Open, Radius oraz Microsoft Azure Machine Learning Studio. Z ich pomocą możliwe jest gromadzenie, przetwarzanie i analiza informacji z różnych źródeł, zarówno ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych. Pozwalają one na wizualizację danych, budowanie modeli predykcyjnych oraz identyfikację trendów, co jest kluczowe dla skutecznego przeprowadzenia analizy predykcyjnej.

Jakie dane warto kolekcjonować w sklepie internetowym?

Pierwszym krokiem w przygotowaniu do analizy predykcyjnej jest jasne określenie celów biznesowych, jakie chce osiągnąć sklep internetowy poprzez analizę danych. To właśnie od nich będzie zależało, jakie dane należy zebrać. Na przykład, celem może być zwiększenie konwersji w sklepie internetowym poprzez lepsze zrozumienie zachowań klientów na stronie lub prognozowanie trendów sprzedażowych w celu lepszego zarządzania zapasami. Aby ułatwić Ci wybór, przygotowaliśmy tabele, w której sprawdzisz, jakie dane najlepiej odpowiedzą na Twoje oczekiwania.

Rodzaj danych	Przykłady	Przykładowe zastosowanie
Dane demograficzne klientów	Wiek, płeć, lokalizacja geograficzna, stan cywilny	Personalizacja oferty
Dane transakcyjne	Historia transakcji, wartość zakupów, produkty zakupione	Prognozowanie trendów sprzedaży
Dane behawioralne	Przeglądane produkty, czas spędzony na stronie, porzucanie koszyka	Optymalizacja interfejsu użytkownika
Dane dotyczące preferencji	Preferowane kategorie produktów, marki, metody dostawy	Personalizacja oferty
Dane dotyczące interakcji z reklamami	Kliknięcia, konwersje, wyświetlenia reklam online	Optymalizacja budżetu reklamowego
Dane społecznościowe	Interakcje na platformach społecznościowych	Budowanie zaangażowania klientów
Dane dotyczące recenzji i opinii	Opinie klientów na temat produktów	Ocena satysfakcji klientów i identyfikacja obszarów do poprawy
Dane dotyczące sezonowości	Trendy zakupowe w różnych porach roku, święta	Planowanie promocji sezonowych
Dane dotyczące konkurencji	Analiza cen konkurencji, dostępność produktów, promocje	Monitorowanie konkurencji i dostosowywanie strategii cenowej
Dane dotyczące logistyki	Czasy dostawy, koszty wysyłki, wydajność systemu dostawy	Optymalizacja procesu dostawy
Dane dotyczące zapasów	Poziom zapasów, rotacja zapasów, popularność produktów	Prognozowanie zapotrzebowania, minimalizacja nadmiaru i niedoboru zapasów
Dane dotyczące kosztów	Koszty operacyjne, marże produktów, koszty reklamy	Optymalizacja wydatków i kontrola kosztów operacyjnych




Na jakie wyzwania możesz natrafić podczas analizy danych?

Podejmując się analizy predykcyjnej, musisz mieć na uwadzę, że za poprawnością wyników stoi wiele detali, które należy dopracować. Wyzwanie może tkwić już w samych danych. Po pierwsze, zwłaszcza w przypadku mniejszych sklepów internetowych, problemem może być zbyt mała ilość danych. Brak wystarczającej ilości danych może utrudnić budowę wiarygodnych modeli predykcyjnych oraz prowadzić do wniosków niezgodnych z rzeczywistością. Podobne konsekwencje może przynieść także niska jakość danych - mogą być one niekompletne, zawierać błędy lub być niejednorodne.

Warto pamiętać również o przestrzeganiu regulacji prawnych dotyczących ochrony danych osobowych. Świadomość zagrożeń związanych z prywatnością danych rośnie z roku na rok, a użytkownicy coraz bardziej ostrożnie podchodzą do udostępniania informacji w internecie. W związku z tym, przepisy prawne dotyczące ochrony danych osobowych stale się zaostrzają, a ich nieprzestrzeganie może skutkować poważnymi konsekwencjami finansowymi. Szczególnie ważne jest przestrzeganie takich regulacji jak:

• ogólne rozporządzenie o ochronie danych (znane jako RODO),
• akt o usługach cyfrowych (z ang. ang. Digital Services Act, DSA),
• AI Act (unijne rozporządzenie, które weszło w życie w marcu 2024, jednak będzie obowiązywać w pełni 24 miesiące od tego momentu),

Dodatkowo popularne narzędzia analityczne, takie jak Google Analytics, coraz częściej wprowadzają ograniczenia w dostępie do danych (np. próbkowanie, wartości progowe) w celu ochrony prywatności swoich użytkowników.

Biorąc pod uwagę wszystkie te wyzwania - analiza predykcyjna to proces, który wymaga ciągłego monitorowania i dostosowywania się do zmieniających się warunków. Zarówno śledzenie zmian i trendów w danych, jak i przestrzeganie przepisów prawnych dotyczących ochrony danych osobowych, są kluczowe dla skuteczności analizy predykcyjnej i utrzymania zaufania klientów.

Potencjał sprzedaży tkwi w danych - wykorzystaj analizę predykcyjną

Szukasz sposobu na poprawę satysfakcji kupujących, optymalizację działań lub zwiększenie zysków? Odpowiedzią na Twoje poszukiwanie może być analiza predykcyjna. Dzięki odpowiedniemu połączeniu danych historycznych z algorytmami uczenia maszynowego możesz skuteczniej przewidywać sprzedaż, a ponadto - lepiej poznać swoich klientów i wyprzedzić konkurencję. Musisz jednak mieć na uwadzę, że choć analiza predykcyjna niesie ze sobą wiele korzyści, wiąże się też z pewnymi wyzwaniami, takimi jak dostępność i jakość danych, ochrona danych osobowych i ciągłe monitorowanie procesów. W artykule omawiamy te i inne trudności, a także dzielimy się praktycznymi poradami, jak im zaradzić.

Wykorzystaj moc analizy predykcyjnej i otwórz drzwi do nowego poziomu sukcesu w eCommerce!