Индустрия екома (e-commerce, онлайн-торговли) одной из первых адаптировалась к внедрению сложных digital технологий в свои процессы. Именно поэтому она стала одной из самых быстрорастущих отраслей экономики в последние годы. Секрет в том, что руководство еком площадок не только существенно улучшило логистику и рекламу в последние годы, но и переосмыслило свою систему продаж, оптимизировало ее, плюс научилось предугадывать предпочтения покупателей.
Современный еком разительно отличается от того, что был еще в прошлую декаду века (2010-2020 гг). Сегодня это сложные системы, у которых “под капотом” big data, глубокая аналитика, рекомендательные системы, умные алгоритмы ранжирования товаров и многое другое. Те еком проекты, которые поняли как это внедрить в свои бизнес-процессы, в итоге сегодня “собирают все сливки”.
И возникает вопрос: “А куда все это двинется дальше?”. Чтобы лучше понять, что ждет сферу электронной коммерции в России ближайшем будущем, я расскажу ниже о нескольких трендах развития западных рынков, многие из которых с некоторым опозданием, но все-же придут и на наш рынок.
Тренды современного екома
Омниканальность
Омниканальность в екоме представляет собой стратегию, которая объединяет все каналы коммуникации бренда с клиентами в единую систему. Это позволяет обеспечить бесшовное взаимодействие с клиентами, независимо от того, какой канал клиенты выбирают для связи с компанией, будь то сайт, мобильное приложение, социальные сети или другие платформы.
На западе в екомерсе все большую популярность набирает концепция BOPIS (buy online, take away) и BORIS (buy online, return in-store). То есть пользователь может взаимодействовать с брендом как онлайн, так и оффлайн. Компания Applause провела исследование, которое показало, что 66% покупателей останутся с теми продавцами, которые внедряют в свой бизнес омниканальный опыт. Более того, покупатели объяснили, что они покинут бренд, если не будут удовлетворены омниканальным опытом.
Приложения с искусственным интеллектом
Приложения с искусственным интеллектом (ИИ) в eCommerce необходимы для оптимизации процессов, повышения эффективности и улучшения клиентского опыта. Вот основные причины их использования:
- Персонализация: ИИ анализирует данные о покупательских привычках и предпочтениях, что позволяет создавать персонализированные предложения и рекомендации для клиентов. Это увеличивает вероятность покупки и улучшает удовлетворенность пользователей;
- Автоматизация процессов: ИИ может автоматизировать рутинные задачи, такие как обработка заказов, управление запасами и взаимодействие с клиентами через чат-ботов. Это снижает затраты и время, затрачиваемое на выполнение операций;
- Прогнозирование спроса: Используя алгоритмы машинного обучения, ИИ анализирует исторические данные о продажах и внешние факторы, чтобы предсказать будущий спрос на товары. Это позволяет компаниям более эффективно управлять запасами и планировать закупки;
- Обнаружение мошенничества: ИИ помогает в выявлении аномалий и подозрительной активности в транзакциях, что значительно повышает уровень безопасности и защищает бизнес от финансовых потерь;
- Оптимизация маркетинга: ИИ позволяет более точно настраивать рекламные кампании, делая их более целевыми и эффективными. Это достигается за счет анализа больших объемов данных и выявления наиболее эффективных каналов и стратегий;
- Улучшение клиентского сервиса: Чат-боты и виртуальные помощники, основанные на ИИ, могут предоставлять клиентам круглосуточную поддержку, отвечая на часто задаваемые вопросы и помогая с выбором товаров, что в целом улучшает клиентский опыт и повышает лояльность пользователей.
Автоматизация сложных процессов поможет избежать лишних затрат и нехватки рабочей силы. Внедрение ИИ в екоме не только повышает конкурентоспособность компаний, но и создает более удобный и безопасный опыт для клиентов, что в конечном итоге приводит к росту продаж и лояльности.
Исследование, опубликованное компанией Accenture, показывает, что почти 3/4 западных компаний пытаются внедрить искусственный интеллект в свой сервис. Компания Forrester обнаружила, что автоматизированное решение для центра обработки вызовов может обеспечить 3-летнюю окупаемость инвестиций на 241% и сократить расходы на 31%.
Дополнение клиентского опыта виртуальной (VR) и дополненной реальностью (AR)
Многие люди привыкли покупать товары только онлайн, что открывает огромный потенциал для внедрения виртуальной или дополненной реальности в онлайн-магазины. Исследование, опубликованное Shopify, показало, что конверсия товарных карточек с AR-контентом в среднем выше на 94%, чем в карточках без него.
VR и AR позволяют клиентам визуализировать продукты в реальном времени и в контексте их окружения. Например, покупатели могут “примерить” одежду или увидеть, как мебель будет выглядеть в их доме, что помогает им принимать более обоснованные решения о покупке. Благодаря возможности предварительного просмотра товаров в 3D или в реальных условиях, клиенты могут лучше оценить, действительно ли подходит им товар, что снижает вероятность возвратов и обменов.
Кроме того, использование виртуальной или дополненной реальности делает процесс покупок более интерактивным и увлекательным. AR может облегчить процесс выбора и покупки, предоставляя пользователям возможность быстро и удобно сравнивать товары, а также получать дополнительную информацию о них в интерактивном формате. Это может привлечь больше клиентов и увеличить время, проведенное на сайте или в приложении.
Виртуальная или дополненная реальность позволяет клиентам экономить время и способствует улучшению их впечатлений. Директор по управлению продуктами Google как-то сказал в одном из интервью: «По мере совершенствования технологий и роста их использования AR скоро станет универсальным языком Интернета. Будет интересно наблюдать, как бренды расширяют границы, создавая удивительный и полезный опыт для потребителей».
Визуальный поиск
Еще в 2021 году компания Gartner предсказала, что визуальный поиск окажет значительное влияние на цифровую рекламу в ближайшие годы. И она не ошиблась – еком бизнесы, которые вложились в это, сейчас имеют ощутимо более быстрый рост выручки по сравнению с остальными.
Визуальный поиск представляет собой технологию, позволяющую пользователям находить товары с помощью изображений, а не текстовых запросов. Пользователи могут загружать фотографии или использовать изображения для поиска аналогичных товаров. Это особенно полезно, когда они не могут точно описать, что ищут, или когда название товара не известно. Это значительно упрощает процесс поиска и улучшает клиентский опыт.
Поскольку визуальный поиск делает процесс покупки более удобным и интуитивным, это почти всегда ведет к росту конверсий. Это особенно актуально для модной и интерьерной продукции, где визуальная составляющая товаров играет ключевую роль. Клиенты, которые могут легко найти то, что им нужно, с большей вероятностью завершат покупку.
Технология визуального поиска с годами становится все более сложной и совершенной. И эта технология может быть полезной не только для пользователей, но и для самих ритейлеров – при оптимизации товарного ассортимента или анализе конкурентов.
Почему прогнозирование продаж имеет решающее значение
Если ваш онлайн-бизнес не строит прогнозные модели, то у меня для вас плохая новость – “вы отстаете”. Любой маркетплейс, любой крупный еком занимается этим сейчас и вот почему:
- Планирование запасов: Прогнозирование помогает определить оптимальные объемы запасов товаров на складе, что позволяет избежать как дефицита, так и избытка товаров. Это особенно важно для управления логистикой и минимизации затрат на хранение;
- Улучшение финансового планирования: Точные прогнозы позволяют онлайн-ритейлерам более эффективно планировать бюджет, распределять ресурсы и управлять денежными потоками. Это помогает избежать финансовых трудностей и поддерживать стабильность бизнеса;
- Адаптация к изменениям на рынке: Прогнозирование продаж в екоме позволяет онлайн-площадкам своевременно реагировать на изменения в потребительских предпочтениях и рыночных условиях. Это позволяет быстро корректировать стратегии и предложения, что важно в условиях высокой конкуренции;
- Оптимизация маркетинговых стратегий: Зная, какие товары будут пользоваться спросом, компании могут более эффективно планировать рекламные кампании и акционные предложения, что способствует увеличению продаж и повышению лояльности клиентов;
- Повышение конкурентоспособности: Онлайн-ритейлеры благодаря системам прогнозирования могут лучше понимать свои сильные и слабые стороны, а также предугадывать действия конкурентов. Это дает им преимущество на рынке и помогает занимать более устойчивые позиции.
Таким образом, прогнозирование продаж является неотъемлемой частью стратегического планирования в екоме, позволяя компаниям более эффективно управлять ресурсами и адаптироваться к изменениям на рынке.
Прогнозирование продаж в екоме должно давать точные результаты, которые создадут эффективный цикл развития и роста организации. Однако прогноз не делается наобум, всегда учитываются важные компоненты, от которых зависит точность прогнозирования продаж.
Исторические данные
Прежде всего, важно использовать исторические данные. Ваши доходы могут колебаться с течением времени, но, зная и прогнозируя периоды расходов или доходов, вам будет легче адаптироваться к изменениям или переориентировать свою команду на правильный рабочий процесс.
Использование данных о прошлых продажах, включая объемы, цены и поведение покупателей, позволяет создавать более точные модели прогнозирования. Это снижает риск ошибок и помогает избежать недостатка или избытка товара на складе.
Исторические данные помогают оценить эффективность предыдущих рекламных кампаний и акций, что позволяет компаниям лучше планировать будущие маркетинговые усилия и выделять бюджет на наиболее успешные каналы.
Современные алгоритмы машинного обучения могут анализировать большие объемы исторических данных, выявляя сложные паттерны и зависимости, которые могут быть неочевидны при традиционном анализе. Это открывает новые возможности для точного прогнозирования.
Ключевые продажи и клиенты
Чтобы преуспеть на высоконкурентном рынке онлайн-торговли, важно также фокусироваться на ключевых продажах и клиентах. Стоимость привлечения клиентов растет с каждым годом, вот почему долгосрочная ценность клиентов (LTV) сегодня выходит на первый план.
Важно максимально аккуратно и качественно выстраивать взаимодействие с теми клиентами, которые часто пользуются вашими услугами, улучшать продукт или услугу, которые у вас наиболее популярны, или сотрудничать с партнерами, которые заинтересованы в вас.
Дальновидность и работа на опережение
Дальновидность в екоме подразумевает способность предвидеть будущие тенденции и адаптироваться к ним, чтобы обеспечить долгосрочный успех бизнеса.
Успешные ecommerce-компании постоянно изучают поведение и предпочтения своих клиентов, чтобы предвосхищать их будущие потребности. Это достигается за счет анализа больших данных, проведения исследований рынка и тестирования новых идей. В итоге, онлайн-ритейлеры, предлагающие инновационные решения до того, как они станут массовым трендом, получают значительное преимущество.
Успешные еком-проекты не полагаются только на один канал или продуктовую линейку. Они диверсифицируют свой бизнес, выходя на новые рынки, запуская собственные бренды или приобретая перспективные стартапы. Это позволяет им снижать риски и обеспечивать стабильный рост даже при изменении рыночных условий.
Подытожим
Рынок екома высококонкурентный и стремительно меняется. Вот почему важно учитывать все факторы и источники, которые могут повлиять на доход вашего онлайн-бизнеса. Учитывая все составляющие, внешние и внутренние, вы сможете выстроить четкую стратегию развития и удержать ваших клиентов надолго.
Контроль всех каналов и факторов, общение с клиентом, прогнозирование трендов и антитрендов – все это важно, если вы хотите стать лидером в своей нише. Сложно ли со всем этим справиться? Да, если вы работаете “по-старинке” и в итоге не успеваете за всем. Выгодно ли тратить ресурсы на работу, которая не соответствует вашим ожиданиям? Конечно, нет.
Однако есть решение, которое позволит вам сэкономить время, деньги и ресурсы, рассчитать точные данные, проанализировать все каналы, спрогнозировать продажи с высокой точностью, улучшить сервис и в конечном итоге увеличить доход онлайн-бизнеса. И таким решением является внедрение машинного обучения и искусственного интеллекта в ваш еком бизнес.
Методы машинного обучения для оптимизации продаж
Машинное обучение для оптимизации продаж — это применение алгоритмов и моделей, которые обучаются на исторических данных для предсказания будущих объемов продаж. Этот процесс включает несколько ключевых этапов:
- Сбор данных: Используются исторические данные о продажах, включая информацию о товарах, ценах, сезонности, маркетинговых акциях и внешних факторах, таких как экономические условия;
- Обработка данных: Данные подготавливаются для анализа, что включает очистку от шумов, нормализацию и преобразование в формат, пригодный для обучения ML-моделей;
- Выбор алгоритмов: Применяются различные методы машинного обучения, такие как регрессия, деревья решений, градиентный бустинг и нейронные сети, в зависимости от специфики задачи и доступных данных;
- Обучение моделей: Алгоритмы обучаются на тренировочных данных, где они выявляют закономерности и зависимости, которые затем используются для прогнозирования;
- Тестирование и валидация: Модели тестируются на новых данных для проверки их точности и надежности. Это позволяет оценить, насколько хорошо модель может предсказывать продажи в будущем;
- Внедрение и прогнозирование: После успешного обучения и валидации модели внедряются в онлайн-сервисы, и используются для прогнозирования будущих продаж, что помогает компаниям принимать обоснованные решения по управлению запасами, маркетинговым стратегиям и финансовому планированию.
Преимущества машинного обучения в прогнозировании продаж:
- Минимизация человеческого фактора (ошибок);
- Более точное предсказание поведения пользователей;
- Экономия денежных ресурсов и времени;
- Более эффективное расходование денежных средств;
- Качественное управление запасами;
- Прогнозирование будущих бюджетов;
- Ускорение циклов продаж.
Все это – важные аспекты, влияющие на успех онлайн-бизнеса. Давайте рассмотрим как это работает. Рассмотрим несколько моделей машинного обучения, которые позволяют оптимизировать продажи в екоме.
Рис. 1: Прогнозирование продаж в будущем по историческим данным в прошлом
Поскольку не существует моделей или прогнозов, которые удовлетворяли бы всем алгоритмам прогнозирования и подходили именно вашей бизнес-модели, оптимизация продаж может включать в себя разные подходы машинного обучения, либо комбинацию нескольких методов. Здесь все зависит от факторов, которые влияют на вашу работу. Это может быть бизнес-цель, тип данных, их количество или качество, период прогнозирования и т. д. Поэтому я представлю здесь подборку из основных ML-моделей, которые чаще всего встречаются в бизнесе:
- ARIMA;
- SARIMA;
- Регрессионные модели;
- Модель долгосрочной и краткосрочной памяти (LSTM);
- Регрессионный метод К-ближайших соседей (K-Nearest Neighbors);
- Случайный лес (Random Forest).
ARIMA
ARIMA или авторегрессионная интегрированная модель скользящего среднего – это форма регрессионного анализа, которая использует данные временных рядов для измерения одной переменной по отношению к другой. Ее цель – предсказать будущие тенденции, различая записи в одном и том же ряду.
Рис. 2: Модель авторегрессии ARIMA
Компоненты Arima можно охарактеризовать следующим образом:
- Авторегрессия (AR) представляет переменную, которая регрессирует относительно своего предыдущего значения;
- Интегральная переменная (I), показывает разницу значений, которые еще не были обработаны, чтобы заменить данные разницей между их значениями и предыдущими значениями;
- Скользящее среднее (MA) – это зависимость между наблюдением и остаточной ошибкой.
ARIMA – это мощный статистический метод, который широко применяется в электронной коммерции для оптимизации и прогнозирования продаж. В частности этот алгоритм используют для:
- Прогнозирования спроса. ARIMA помогает предсказывать будущий спрос на товары, анализируя исторические данные о продажах. Это позволяет еком площадкам лучше управлять запасами и избегать дефицита или избытка товаров.
- Сезонные тренды. Модель способна учитывать сезонные колебания в продажах, что особенно важно для многих категорий товаров. За счет этого можно лучше планировать маркетинговые кампании и акции в периоды ожидаемого роста спроса.
- Оптимизация ценообразования. ARIMA может прогнозировать эластичность спроса по цене, помогая определить оптимальные цены для максимизации прибыли.
- Анализ эффективности маркетинга. Модель позволяет оценивать влияние маркетинговых кампаний на продажи и прогнозировать их эффективность.
- Управление цепочками поставок. Прогнозы ARIMA помогают оптимизировать логистику, планировать поставки и управлять складскими запасами.
- Выявление аномалий. ARIMA может помочь обнаружить необычные паттерны в продажах, которые могут указывать на проблемы или новые возможности.
- Долгосрочное планирование. Модель помогает в стратегическом планировании, предоставляя долгосрочные прогнозы развития бизнеса.
Чтобы эффективно использовать ARIMA в электронной коммерции, важно иметь качественные исторические данные и регулярно обновлять модель, учитывая новые тренды и факторы, влияющие на рынок.
SARIMA
Модель SARIMA, или сезонное авторегрессионное интегрированное скользящее среднее, является расширением ARIMA (Seasonal-ARIMA), но поддерживает одномерные временные данные, содержащие сезонный компонент.
В дополнение к параметрам, уже существующим в ARIMA, таким как авторегрессия (AR), дифференцирование (I) и скользящее среднее (MA), здесь добавляется дополнительный гиперпараметр для определения сезонности. Именно это добавляет надежности модели SARIMA.
Рис. 3: Сезонные и несезонные составляющие модели SARIMA
SARIMA учитывает как несезонные, так и сезонные компоненты временного ряда, что позволяет ей точнее улавливать и прогнозировать периодические колебания в данных о продажах. То есть на выходе получаются более точные прогнозы в долгосрочной перспективе. Благодаря этой модели онлайн-ритейлеры могут эффективнее планировать запасы, оптимизировать маркетинговые кампании и стратегии ценообразования с учетом сезонности, что в конечном итоге способствует увеличению прибыли и улучшению обслуживания клиентов.
Рис. 4: Итерационная аппроксимация данных с помощью SARIMA
Модель долгосрочной и кратковременной памяти (LSTM)
LSTM – это тип рекуррентной нейронной сети, которая используется в основном для прогнозирования последовательных данных. Она одинаково хорошо запоминает как краткосрочный контекст, так и долгосрочные зависимости.
Этот вид модели обычно используется для изучения, обработки или классификации временных рядов (например объема продаж по датам). Также модель LSTM часто используется при анализе настроений отзывов, моделирования экономических процессов, распознавания речи и даже анализа видео.
Что же позволяет этой нейросети быть таким универсальным алгоритмом? Все дело в особой архитектуре:
Рис. 5: Архитектура ячейки LSTM
Модели LSTM успешно используются в екоме для прогнозирования спроса на товары. В отличие от простых регрессионных моделей они могут учитывать сложные паттерны и взаимосвязи в исторических данных о продажах. Они способны улавливать нелинейные зависимости и долгосрочные тренды, что позволяет более точно предсказывать будущие продажи. Это помогает компаниям оптимизировать управление запасами, избегая как дефицита, так и избытка товаров.
В отличие от традиционных статистических методов, LSTM может эффективно обрабатывать множество факторов, влияющих на продажи, таких как сезонность, маркетинговые кампании, ценовые изменения и даже внешние экономические показатели. Это позволяет создавать более комплексные и точные модели прогнозирования.
LSTM также применяются для персонализации рекомендаций товаров. Анализируя историю покупок и поведение пользователей на сайте, эти сети могут предсказывать предпочтения клиентов и предлагать наиболее релевантные продукты, что способствует увеличению конверсии и среднего чека.
В сфере ценообразования LSTM помогают оптимизировать стратегии динамического ценообразования. Они могут прогнозировать оптимальные цены на еком сайтах на основе множества факторов, включая спрос, конкуренцию и сезонность. LSTM также эффективны в анализе и прогнозировании оттока клиентов. Они могут идентифицировать паттерны поведения, указывающие на вероятность ухода клиента, что позволяет компаниям своевременно принимать меры по удержанию.
Метод регрессии по К-ближайшим соседям (K-Nearest Neighbours)
Метод KNN регрессии сегодня также широко применяется для оптимизации продаж в екоме. K-Nearest Neighbours является непараметрической моделью машинного обучения, которая аппроксимирует связь между отдельными переменными и непрерывно выводит среднее наблюдение в той же области. Размер таких окрестностей может быть выбран путем кросс-валидации и минимизации среднеквадратичной ошибки.
Рассмотрим основные достоинства данного алгоритма:
- Простота реализации: KNN является легко интерпретируемым и легко реализуемым методом, что делает его идеальным для начинающих в области машинного обучения;
- Отсутствие этапа обучения: Алгоритм не требует предварительного обучения модели, так как все данные хранятся в памяти и используются непосредственно для классификации новых объектов;
- Непараметричность: KNN не делает предположений о распределении данных, что позволяет ему работать с различными типами данных;
- Гибкость: Метод может быть использован как для задач классификации, так и для регрессии, что делает его универсальным инструментом;
- Чувствительность к локальным структурам данных: KNN хорошо справляется с данными, где классы имеют компактные и локализованные распределения.
Рис. 6: Построение моделей прогнозирования продаж с помощью K-Nearest Neighbours Regressor
Теперь давайте поговорим о недостатках KNN:
- Высокие вычислительные затраты: При увеличении объема данных метод К-ближайших соседей требует значительных ресурсов для вычисления расстояний между объектами, что может привести к замедлению построения модели прогноза продаж;
- Чувствительность к шуму: Алгоритм может быть подвержен влиянию выбросов и шумных данных, что может негативно сказаться на точности регрессии или классификации;
- Проблема с выбором параметра K: Оптимальное значение K может варьироваться в зависимости от задачи, и его выбор требует дополнительного анализа и тестирования;
- Проблемы с высокоразмерными данными: Эффективность KNN может снижаться в пространствах с высокой размерностью, где расстояния между точками становятся менее информативными (проблема “проклятия размерности”);
- Необходимость хранения всех обучающих данных: Это может привести к значительным затратам памяти, особенно при работе с большими датасетами.
Таким образом, модель машинного обучения K-ближайших соседей представляет собой мощный инструмент для прогнозирования продаж в екоммерс, однако его применение требует внимательного анализа данных и понимания его ограничений.
Случайный лес (Random Forest)
Random forest – это ансамблевый алгоритм машинного обучения. Как можно догадаться из названия данной модели, она реализуется путем построения множества деревьев (моделей Decision Trees), по предсказаниям которых выводит средние регрессионные значения.
Случайный лес часто используется для прогнозирования временных рядов, которые могут быть одномерными или многомерными с добавлением ручных сезонных переменных. Благодаря среднему значению ветвления модели для генерации среднего решения, Random Forest обеспечивает надежные прогнозы.
Данная модель машинного обучения часто используется в бизнес-приложениях, предназначенных для прогнозирования поведения покупателей в отношении конкретного товара или того, будет ли клиент возвращать кредит. Также стоит отметить, что случайные леса могут не только хорошо предсказывать будущие данные, но и хорошо классифицировать их.
Рис. 7: Схема работы алгоритма Случайный лес (Random Forest)
Метод случайного леса (Random Forest) является мощным инструментом для прогнозирования и оптимизации продаж в онлайн-торговле благодаря своей способности обрабатывать большие объемы данных и выявлять сложные зависимости.
Алгоритм строит ансамбль деревьев решений, каждое из которых обучается на случайном подмножестве данных и признаков. Это позволяет модели учитывать множество факторов, влияющих на продажи, таких как сезонность, поведение клиентов, маркетинговые акции и другие переменные. Каждый отдельный прогноз дерева усредняется, что повышает точность и устойчивость к шуму в данных. Это особенно важно в екоме, где данные зачастую содержат много пропусков, выбросов и аномалий.
Кроме того, случайный лес предоставляет информацию о важности признаков, что помогает определить, какие факторы наиболее существенно влияют на продажи. Это позволяет компаниям оптимизировать свои стратегии, сосредоточив внимание на ключевых аспектах, таких как целевая аудитория или наиболее эффективные каналы маркетинга.
Кейсы оптимизации продаж с помощью ML
Давайте рассмотрим на примере кейсов как модели ИИ могут быть использованы в екоме для построения прогнозов продаж и их оптимизации.
Проектные задачи:
- Обеспечение максимальной видимости реализуемых товаров;
- Оптимизация управления цепочками поставок;
- Повышение рентабельности интернет-рекламы;
- Оптимизация товарного ассортимента (наличия/отсутствия товаров на складе);
- Отслеживание поведения пользователей и повышение конверсии сайтов и приложений.
Благодаря машинному обучению существенно вырастает потенциал онлайн-бизнеса. Например, алгоритмы рекомендательных систем помогают пользователям находить товары, соответствующие их интересам, а предиктивная аналитика позволяет заранее выявлять тренды и адаптировать запасы.
Прогнозирование продаж – это прежде всего ваше оружие в борьбе с конкурентами, ведь тот, кто владеет информацией, владеет миром. Таким образом, она позволяет принимать правильные решения и добиваться успеха.
Вот какие преимущества вы получите, внедрив ML-прогнозирование продаж в свой бизнес:
Правильные цели
Для любого бизнеса всегда важно ставить реалистичные цели и идти к ним. Информация, которую вы получаете из прогнозов продаж, является основой для построения любых планов по направлению развития компании и видения дальнейшего развития.
Эта задача стоит не только перед владельцами бизнеса, но и перед менеджерами по продажам. Ставьте правильные цели – реализуйте их – сделайте свой бизнес успешным.
Точность бюджета
Главное преимущество прогнозирования бюджета, – это, конечно же, объективная оценка расходов и доходов. Такое планирование позволяет разрабатывать реалистичные маркетинговые и производственные бюджеты, планы по получению выручки и прибыли, что позволяет “выжимать из рынка максимум” при ограниченном бюджете.
Снижение риска ошибочных стратегий
Правильные решения (от кадровых до маркетинговых) являются основой любого онлайн-бизнеса. Такие расчеты невозможны без прогнозирования продаж. Благодаря машинному обучению и современным алгоритмам вы сможете видеть больше и глубже, вы сможете видеть потенциальные проблемы еще до того, как они случатся, и благодаря этому вы сможете своевременно изменить стратегию и избежать потерь. Либо наоборот, вы сможете оценить положительную тенденцию и проактивно подобрать ресурсы или улучшить бизнес-процессы в той или иной области.
Агрегация важной информации
Модели машинного обучения не боятся данных, напротив они “любят их”. И чем больше, тем лучше. Эти модели могут помочь вам с поиском важной информации в сотнях тысяч строк с данными, предоставляя самый “сок” и нужные агрегации.
С помощью специального ПО вы сможете строить дашборды, в которых могут быть отражены практически любые показатели (продажи, выручка, ассортимент, наличие на складе, конверсии, трафик итд). Вы сможете видеть все важные показатели онлайн-бизнеса в реальном времени и опираться на них для формирования будущей бизнес-стратегии. Например, вы можете сэкономить время, если будете точно знать какие товары смотрят чаще, а какие меньше, и тем самым сможете заранее оптимизировать бюджет.
Бережное управление ресурсами
Благодаря точным прогнозам продаж, у еком площадок появляется возможность грамотно распределить их между отделами или группами для более эффективного функционирования. Прогнозы позволяют грамотно управлять запасами, не давая неликвидной продукции залежаться на складе.
Еще один несомненный бонус оптимизации екомерса с помощью машинного обучения – прогнозирование будущих денежных потоков. Вы можете строить любые интересующие вас модели, закладывать оптимистичные, нейтральные и пессимистичные сценарии, и исходя из этого распределять ресурсы для успешного ведения онлайн-бизнеса.
Заключение
Отрасль онлайн-бизнеса – одна из самых динамичных сегодня, поэтому умение думать наперед, предвидеть события и тенденции и принимать правильные решения – это то, что поможет вам стать лидером. Недаром говорят: “Кто владеет информацией, тот владеет миром”. Но сегодня просто владеть информацией – недостаточно. Важно не просто ей владеть, а видеть в ней инсайты и будущие векторы развития. И в этом вам, несомненно, помогут современные технологии анализа данных, такие как машинное обучение.
