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预测分析是一种对企业越来越重要的策略。利用机器学习来分析企业收集的数据，现在可以用于对未来做出更准确的预测。但由于其复杂性和高昂的成本，该过程的采用率通常很低。如今，企业可以使用范围更广、价格合理且易于访问的解决方案，任何规模的企业都可以使用这些解决方案做出更准确的预测，从而做出更好的业务决策。

以下是预测分析可以使在线零售商受益的一些主要方式，以及如何从在业务中使用这一流程中获得最大的收益。

1、预测性搜索

搜索功能通常可能是客户与销售网站进行的首次交互之一。对用户与网站的交互进行预测分析可以使搜索更加智能，通过分析过去的搜索和搜索词语更好地预测浏览者可能会寻找什么。预测搜索是一项功能，它通过分析实时操作和偏好、点击行为和访问者历史来分析网站内容，并确保显示最相关的产品与某些搜索词匹配。

2、产品推荐

如今，在改善零售网站上的用户体验时可以使用的最强大的工具之一是个性化。预测分析是在企业的网站上实现高度个性化，并获得用户尊重的最佳方法之一。有时向客户推荐合适的产品以帮助完成销售可能具有挑战性;但是，预测分析可以让企业更轻松地在逐个用户的基础上执行这一操作，其方法是使用机器学习来详细了解某个特定用户的偏好和行为特征。然后，在根据他们过去的浏览习惯、购买、搜索等建议他们可能感兴趣的产品时，会使用这些信息。

3、价格

预测分析可以让更轻松地在正确的时间确定产品和服务的正确价格，确保企业的利润和收入最大化。通过分析定价趋势和销售信息，可以使用预测模型更好地管理定价，该模型将包括历史销售数据以及有关客户、产品和任何其他相关因素的信息。

4、供应链管理

零售企业还可以使用预测分析来更好地了解客户需求水平，从而更轻松地管理整个供应链流程。这涉及一系列不同的因素，例如计划和预测、订单履行、交付流程和客户退货。供应链管理的预测分析通常涉及在特定时间段内对特定产品的预测性审查，这可以更好地优化空间、改进库存管理、更好地利用现金流，并降低物品比预期更快缺货的风险。

5、促销和优惠

预测分析还可用于根据过去的结果确定哪些类型的促销和交易可能最有效，从而促进企业的零售业务。在提出新的促销优惠或限时抢购时使用预测分析可以通过分析过去的消费者行为、浏览模式、购物习惯等，帮助从活动中获得更多成功。

6、客户关系

预测分析可用于建立、维护和加强客户关系，从而获得更忠诚的客户群和更多的重复订单。这使零售商能够提供更高标准的客户服务，因为花时间分析数据以更好地了解客户，使他们有机会提供客户可能想要和感兴趣的产品、服务、内容、价格和促销活动。

7、防止欺诈

零售企业可以通过分析与产品销售相关的消费者行为，并删除更容易受到欺诈活动影响的产品来做到这一点。欺诈管理预测分析模型可以帮助企业在交易完成之前识别任何潜在的欺诈风险，从而减少退款，并避免相关费用和处理这种情况所需的额外人工成本。

8、更好的营销效果

通过分析过去的标记活动数据，并使用预测分析来确定可以期望目标受众如何响应各种营销策略和活动，对于零售企业来说，他们选择的营销方法可以更容易做出更好的决策，以及他们如何接近目标受众以在未来获得更好的响应。

9、保留客户

通过从一开始就更多地了解企业客户及其偏好，可以做出更好的客户服务决策，并提供令他们满意的客户体验。

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