top of page
  • รูปภาพนักเขียนGraas

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในอีคอมเมิร์ซ: คู่มือสมบูรณ์ 2024


Predictive Analytics in eCommerce

สต็อกล้นห้องหลังการลดราคาครั้งใหญ่ หรือการพลาดยอดขายเนื่องจากการประเมินความต้องการต่ำเกินไป—ธุรกิจอีคอมเมิร์ซมักเผชิญกับความท้าทายด้านการดำเนินงานเช่นนี้


การทำนายพฤติกรรมลูกค้าในอุตสาหกรรมนี้อาจรู้สึกเหมือนเกมการเดาไม่รู้จบ อย่างไรก็ตาม ด้วยการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในภาพรวม ธุรกิจไม่จำเป็นต้องพึ่งพาสัญชาตญาณเพียงอย่างเดียวอีกต่อไป


การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ หนึ่งใน ประเภทของการวิเคราะห์ในอีคอมเมิร์ซ เป็นแนวทางที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ช่วยให้บริษัทอีคอมเมิร์ซสามารถคาดการณ์ความต้องการของลูกค้าและตัดสินใจโดยอิงข้อมูล มันใช้การวิเคราะห์ขั้นสูงและการเรียนรู้ของเครื่องในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ รวมถึงปฏิสัมพันธ์ของลูกค้า ประวัติการซื้อ แนวโน้มตลาด และอื่นๆ


โดยการระบุรูปแบบและความสัมพันธ์ที่ซับซ้อน การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถทำนายความต้องการในอนาคต พฤติกรรมผู้ซื้อ และการเปลี่ยนแปลงของตลาดได้อย่างแม่นยำ ตัวอย่างเช่น จากข้อมูลในสัปดาห์ที่ผ่านมา ระบบอาจทำนายสินค้าที่มีแนวโน้มจะหมดสต็อกใน 3 วันข้างหน้า ทำให้คุณสามารถเติมสต็อกสินค้าได้ล่วงหน้า 


ในบล็อกนี้ เราจะพูดถึงศักยภาพของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สำหรับภาคอีคอมเมิร์ซและประโยชน์หลักที่มันมอบให้



มาเริ่มกันเลย!


ทำไมธุรกิจอีคอมเมิร์ซควรใช้ AI ในการคาดการณ์แนวโน้มของลูกค้า?


การใช้ AI เป็นสิ่งสำคัญสำหรับธุรกิจอีคอมเมิร์ซที่ต้องการล้ำหน้าคู่แข่ง การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ด้วย AI ช่วยในการผสานรวมข้อมูล ค้นหาข้อมูลเชิงลึกที่ซ่อนอยู่ และทำการทำนายได้อย่างแม่นยำในแบบที่วิธีดั้งเดิมไม่สามารถเทียบได้


1. การผสานรวมและการประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์


ความแยกแยะของข้อมูลเป็นอุปสรรคจริงสำหรับบริษัทอีคอมเมิร์ซที่ ดำเนินธุรกิจในหลายแพลตฟอร์ม ช่องทาง และตลาด 


แต่ละระบบติดตามตัวชี้วัดแตกต่างกัน มีข้อมูลในรูปแบบที่เป็นโครงสร้าง เช่น สเปรดชีต และรูปแบบที่ไม่เป็นโครงสร้าง เช่น ไฟล์ PDF 


การผสานรวมข้อมูลเหล่านี้ด้วยตนเองเป็นเรื่องซับซ้อนและใช้เวลามาก AI จะทำการผสานรวมข้อมูลโดยอัตโนมัติ ดึงข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ได้อย่างราบรื่น ข้อมูลที่ถูกรวมเข้าด้วยกันและเป็นข้อมูลเรียลไทม์นี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในการให้ข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำ


2. ค้นหาข้อมูลเชิงลึกที่ซ่อนอยู่


สมองของมนุษย์นั้นยอดเยี่ยม แต่ก็มีข้อจำกัดในการประมวลผลข้อมูลจำนวนมากและการระบุความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างตัวแปรอิสระ


นี่คือจุดที่ AI เหนือกว่า อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่ล้ำสมัยสามารถวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ได้ โดยค้นหารูปแบบและความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนซึ่งอาจไม่ชัดเจนสำหรับนักวิเคราะห์มนุษย์


ความสามารถในการจดจำรูปแบบของ AI เปิดเผยข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าเกี่ยวกับความชอบของลูกค้าและแนวโน้มของตลาด


3. การทำนายและการสร้างโมเดลคาดการณ์ที่แม่นยำ


หนึ่งในกับดักทั่วไปในการ วิเคราะห์ข้อมูลอีคอมเมิร์ซ คือการสับสนระหว่างความสัมพันธ์และสาเหตุ มนุษย์อาจทำผิดพลาดนี้โดยไม่ตั้งใจ นำไปสู่การสันนิษฐานที่ผิดพลาดและการทำนายที่ไม่แม่นยำ


AI หลีกเลี่ยงอคตินี้โดยยึดหลักการทางสถิติที่แข็งแกร่งในการสร้างโมเดลการทำนาย AI สร้างการทำนายที่เชื่อถือได้ของความต้องการในอนาคต พฤติกรรมของลูกค้า และการเปลี่ยนแปลงของตลาด โดยพิจารณาจากจุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องทั้งหมดและความสัมพันธ์ระหว่างพวกเขา


AI ทำให้กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลโดยรวมง่ายขึ้นสำหรับธุรกิจอีคอมเมิร์ซ ตั้งแต่การผสานรวมข้อมูลอัตโนมัติไปจนถึงการสร้างการทำนายที่แม่นยำ AI ช่วยลดความซับซ้อนของกระบวนการที่ซับซ้อน ใช้เวลามาก และมีแนวโน้มที่จะเกิดข้อผิดพลาด


ประโยชน์ของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในอีคอมเมิร์ซ 


ธุรกิจอีคอมเมิร์ซที่ล้มเหลวในการคาดการณ์ความต้องการของลูกค้าและการเปลี่ยนแปลงของตลาด มีความเสี่ยงที่จะหลงทางไปในทางอื่น การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ช่วยให้บริษัทสามารถตัดสินใจล่วงหน้าให้เข้ากันได้กับกลุ่มเป้าหมายของตน เริ่มตั้งแต่การปรับแต่งการเดินทางของลูกค้าไปจนถึงการจัดการสต็อกอย่างรวดเร็ว ประโยชน์ของวิธีการนี้ที่ใช้ AI มีความหลากหลาย


มาดูประโยชน์บางส่วนของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในอีคอมเมิร์ซ:


1. ประสบการณ์ของลูกค้าที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคล


หนึ่งในประโยชน์ที่สำคัญที่สุดของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์คือ ความสามารถในการสร้างประสบการณ์ของลูกค้าที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคล


โดยการวิเคราะห์ประวัติการซื้อของแต่ละบุคคล รูปแบบการเรียกดู และข้อมูลทางเพศ-วัย อัลกอริทึม AI สามารถทำนายพฤติกรรมการซื้อในอนาคตและปรับแนะนำสินค้าตามความต้องการของลูกค้าได้


พิจารณาเช่น ลูกค้าที่เพิ่งซื้อสมาร์ทโฟนใหม่—การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถช่วยให้คุณแนะนำอุปกรณ์เสริมที่เข้ากันได้ เช่น ซองโทรศัพท์ ฟิล์มกระจกนิรภัย หรือชาร์จไร้สาย เพิ่มโอกาสในการขายเพิ่มขึ้น และเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า


2. การตัดสินใจที่มีการวางกลยุทธ์


การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์มีประโยชน์ที่มากมายไม่เพียงแค่ด้านการให้บริการลูกค้าของธุรกิจอีคอมเมิร์ซ เมื่อการทำนายรูปแบบความต้องการและแนวโน้มของตลาด ธุรกิจสามารถตัดสินใจที่มีการวางกลยุทธ์เพื่อทำให้การดำเนินงานและการจัดสรรทรัพยากรเป็นไปอย่างเหมาะสม


เมื่อเรื่องเกี่ยวกับการจัดการสต็อก การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ช่วยให้บริษัทรักษาระดับสต็อกที่เหมาะสม ป้องกันการขาดสต็อกและการมีสต็อกเกินไป


นอกจากนี้ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ช่วยให้การดำเนินกิจกรรมทางการตลาดที่มีการวางกลยุทธ์ได้ด้วยการระบุแคมเปญที่มีประสิทธิภาพที่สุด ช่องทางการตลาดและกลุ่มเป้าหมาย


เช่น ในงานขายปลีกปริมาณมากเช่น วันที่ 11.11 โมเดลการทำนายสามารถทำนายแนวโน้มขายและพฤติกรรมของผู้บริโภคได้ ทำให้ธุรกิจสามารถจัดสรรทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพ ปรับโปรโมชั่น และเอื้อประโยชน์ได้ดีกว่าคู่แข่ง


3. การแข่งขันด้านความเป็นเอกลักษณ์ผ่านการระบุแนวโน้ม


แม้การทำนายยอดขายและการคาดการณ์ความต้องการจะเป็นการประยุกต์ใช้ที่มีคุณค่าของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ แต่ความแข็งแกร่งของมันคือการระบุแนวโน้มของลูกค้าและความชอบของผลิตภัณฑ์ที่กำลังจะเกิดขึ้นก่อนที่จะกลายเป็นแนวโน้มหลัก


โดยการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่จากความรู้สึกในโซเชียลมีเดียและคำค้นหาจนถึงพฤติกรรมของผู้บริโภค อัลกอริทึม AI สามารถตรวจจับการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยในแกนโดยตลอด และช่วยคุณระบุโอกาสใหม่


การมีความคาดเดานี้ช่วยให้คุณสามารถนำเข้าสินค้าที่มีความต้องการล่วงหน้าก่อนคู่แข่งของคุณ และมีโอกาสในการใช้ประโยชน์จากแนวโน้มที่กำลังเกิดขึ้นและรับแบบจำลองตลาด

 

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ช่วยให้ธุรกิจอีคอมเมิร์ซตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลอย่างไร?


ขอให้เรามองไปที่บางกรณีการใช้ของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่ช่วยให้คุณตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลได้:


1. ปรับปรุงการจัดสรรทรัพยากรด้วยความคาดเดาร่วมกัน

วันที่พึ่งพาสัณฐานหรือหลักฐานที่พูดถึงเพื่อช่วยในการตัดสินใจทางการตลาดกำลังจะจบลงเร็วมาก การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ได้ช่วยให้ธุรกิจอีคอมเมิร์ซสามารถแปลงข้อมูลข้ามเขตให้เป็นข้อสรุปที่สามารถใช้ประโยชน์ได้ในการจัดสรรทรัพยากรอย่างโจมตีและเชิงกลยุทธ์มากขึ้น


พูดไปเช่นว่า คุณกำลังรันแคมเปญการตลาดที่เหมือนกันสำหรับสินค้าเดียวกันบนเฟซบุ๊กและ Google Ads แทนที่จะแบ่งงบประมาณอย่างไม่มีเหตุผลระหว่างสองช่องทาง คุณสามารถใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อทำนายการกลับกำไรที่คาดเดาได้ (ROI) สำหรับแต่ละแคมเปญ


โดยการวิเคราะห์ข้อมูลประวัติศาสตร์เกี่ยวกับประสิทธิภาพของโฆษณา การเกี่ยวพันกับลูกค้า และอัตราการแปลง โมเดลการทำนายสามารถระบุแพลตฟอร์มที่มีความน่าจะเป็นทางสถิติมากที่สุดในการสร้างรายได้สูงสุด


2. ลดความเสี่ยงผ่านการตัดสินใจโดยที่มีข้อมูล

โมเดลการทำนายช่วยให้คุณสามารถทำนายการเปลี่ยนแปลงในความต้องการสินค้าที่ต่างกันในภูมิภาคและกลุ่มลูกค้าได้ ถ้าข้อมูลชี้ว่ามีการลดลงในความต้องการสำหรับสินค้าที่เฉพาะเจาะจง คุณสามารถปรับการตลาด ราคา และระดับสต็อกล่วงหน้าเพื่อป้องกันสต็อกเกินและรายได้ที่สูญเสีย


อย่างไรก็ตาม ถ้าโมเดลการทำนายระบุแนวโน้มที่กำลังเกิดขึ้นหรือโอกาสที่ยังไม่ได้ถูกใช้งาน เช่น การเพิ่มความต้องการสำหรับสินค้าที่เสริมกันในพื้นที่ทางภูมิศาสตร์ที่เฉพาะเจาะจง คุณสามารถปรับการพัฒนาผลิตภัณฑ์และการดำเนินงานการส่งมอบได้อย่างรวดเร็วเพื่อให้ได้รับประโยชน์จากข้อมูลเหล่านั้น


3. ปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงานผ่านการคาดการณ์เชิงคาดการณ์

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถช่วยให้มีการปรับปรุงที่สำคัญในประสิทธิภาพการดำเนินงาน โดยการคาดการณ์ความต้องการในอนาคต แนวโน้มการขนส่ง และการปฏิบัติตามมาจากแบบแผนการดำเนินงานที่มีอยู่


สมมติว่าโมเดลแสดงให้เห็นถึงการกระทำขึ้นของความต้องการฤดูกาลสำหรับสายสินค้าที่เฉพาะเจาะจง ในกรณีนี้ คุณสามารถปรับระดับสต็อกล่วงหน้า ปรับปรุงโซลูชั่นการจัดหาและแน่ใจว่าการดำเนินงานด้านโลจิสติกส์จะพร้อมที่จะรับมือกับการเพิ่มขึ้นที่คาดการณ์ได้


4. การปรับปรุงราคาโดยใช้ข้อมูลแทนสัญญาณ

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถช่วยในการกำหนดกลยุทธ์ราคาที่เหมาะสมสำหรับสินค้า โดยการวิเคราะห์ข้อมูลเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้า แนวโน้มของตลาด และการกำหนดราคาของคู่แข่ง ร้านค้าสามารถปรับราคาได้ในลักษณะเคลื่อนไหวเพื่อสร้างรายได้และกำไรที่สูงสุด


วิธีการนี้ยังสามารถใช้ในการสร้างชุดสินค้าที่น่าสนใจโดยการระบุสินค้าเสริมที่มีศักยภาพในการขายแบบ Cross-Sell


ใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ร่วมกับ Graas เพื่อเพิ่มรายได้


ความสำเร็จในธุรกิจอีคอมเมิร์ซขึ้นอยู่กับการเข้าใจลูกค้าของคุณในระดับลึกมาก วันนี้ แบรนด์ที่คิดในแนวนำใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อค้นหาข้อมูลของลูกค้าและตัดสินใจเกี่ยวกับการเติบโตที่ยั่งยืน


นี่คือวิธีการที่ Graas' eCommerce analytics ช่วยให้คุณสามารถทำนายข้อมูลในธุรกิจอีคอมเมิร์ซด้วยความมั่นใจได้


1. การทำนายแนวโน้มการขาย

ถ้าคุณรู้ล่วงหน้าเป็นเดือนว่าตัวติดตามสุขภาพใหม่ที่มีคุณสมบัติการตรวจวัดการนอนที่ก้าวหน้าจะเป็นที่นิยมอย่างระเบียบระบาย? คุณจะสร้างกลยุทธ์การตลาดรอบคอบรอบมันเพื่อให้ได้รับส่วนใหญ่ของลูกค้าเมื่อที่นั่นเกิดความเจริญขึ้นมา


การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ของ Graas ช่วยให้คุณทำนายแนวโน้มการขายที่กำลังจะเกิดขึ้นและปรับการจัดสินค้าของคุณโดยการ วิเคราะห์ข้อมูลการขายย้อนหลัง


ตัวอย่างเช่น ด้วยความนิยมที่เพิ่มขึ้นของสุขภาพและการอยู่อย่างอย่างดี Graas' Predictive Analytics อาจจะระบุการเพิ่มขึ้นของความต้องการสำหรับตัวติดตามสุขภาพ; คุณสามารถเพิ่มสต็อกของตัวติดตามสุขภาพที่ต้องการได้ล่วงหน้าเพื่อให้มีเพียงพอต่อความต้องการของลูกค้าและนำรายได้จากแนวโน้มนี้


2. การปรับกลยุทธ์การตลาด 

ยุคที่ข้อมูลถูกเก็บเป็นกลุ่มข้อมูลแยกต่างหากทำให้การทำงานด้านการตลาดของคุณล้มเหลวไปได้เสียแล้ว การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ของ Graas ให้ภาพรวมที่ครอบคลุมของการดำเนินงานการตลาดของคุณ ในทุกช่องทางการขายและการตลาด


การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ของ Graas ลบข้อมูลแยกข้อมูลออก และให้มุมมองรวมของการดำเนินงานการตลาดของคุณในทุกช่องทาง ติดตามตัวชี้วัดสำคัญเช่นการเข้าชมเว็บไซต์ อัตราการแปลง การใช้งบประมาณโฆษณา และ ROI ในที่เดียวเพื่อระบุแคมเปญที่ดีที่สุดและปรับการจัดสรรงบประมาณให้เหมาะสม


eCommerce marketing deep dive | Graas

เกินกว่าการรายงาน การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ใช้ข้อมูลย้อนหลังและพฤติกรรมของลูกค้าเพื่อทำนายประสิทธิภาพในอนาคตของความพยายามทางการตลาดของคุณ รวมถึงประสิทธิผลของโฆษณาบนไซต์กับนอกไซต์ และผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นจากองค์ประกอบสร้างสรรค์และข้อความโฆษณา ซึ่งช่วยให้คุณปรับกลยุทธ์สำหรับแต่ละช่องทางเพื่อให้แน่ใจว่าข้อความของคุณตรงกับกลุ่มเป้าหมายและเพิ่มผลตอบแทนจากการใช้จ่ายโฆษณา (ROAS) สูงสุด


3. การปรับปรุงการวางแผนเชิงกลยุทธ์

Graas โดยการวิเคราะห์ข้อมูลการขายย้อนหลังและรูปแบบตามฤดูกาล สามารถทำนายการเปลี่ยนแปลงในความต้องการสำหรับสินค้าที่เฉพาะเจาะจงได้


เช่น ยอดขายชุดว่ายน้ำมักจะพุ่งขึ้นในช่วงฤดูร้อน การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ของ Graas สามารถวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อทำนายช่วงเวลาที่แน่นอนสำหรับการเพิ่มขึ้นนี้ จากข้อมูลเชิงลึกนี้ คุณสามารถพัฒนากลยุทธ์ล่วงหน้าได้อย่างดี เพื่อให้แน่ใจว่าคุณมีสต็อกเพียงพอต่อความต้องการที่คาดการณ์ไว้


แนวทางเชิงรุกนี้ช่วยให้คุณอยู่ในตำแหน่งที่ดีในการใช้ประโยชน์จากแนวโน้มตามฤดูกาลและเพิ่มผลกำไรของคุณ


Graas eCommerce analytics ช่วยให้คุณก้าวเกินกว่าตัวเลขการขายพื้นฐานและติดตามแนวทางที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลซึ่งนำไปสู่การเติบโตอย่างยั่งยืน


สำรวจศักยภาพทั้งหมดของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สมัครฟรีวันนี้! 

Comentarios


bottom of page