Predictive analytics in retail

effectiveprofiles fashion, Geen categorie, retail

Met goedkopere opslag en snellere computerverwerking, komt er een enorme opeenstapeling van gegevens die onder andere gedreven worden door een grotere sociale verbondenheid en internet. Dit heeft op zijn beurt geleid tot drastische veranderingen in het gedrag van de consument, zoals hogere verwachtingen ten aanzien van gemak en goede winkelervaringen.

Dit betekent dat bedrijven zich moeten verdiepen in die hoeveelheid data om een 360 graden beeld te krijgen van het gedrag, de invloeden en de motivaties van de klant.

Voordat we overgaan tot de concepten van predictive en prescriptive analyse, zullen we eerst descriptive analytics bespreken. Het is kijken naar de historische gegevens en deze samenvoegen tot nuttige informatie. Dit gaat alleen over “wat er gebeurd is”.

De overgrote meerderheid van de big data analytics die door organisaties worden gebruikt, valt in de categorie van ”descriptieve analytics”.

Predictive analytics gebruikt historische data om te voorspellen wat er in de toekomst kan gebeuren. Bijvoorbeeld, deze set van klanten zou dit product kunnen gaan kopen. Dit is in de loop der tijd steeds verdere verbeterd door de komst van sterke algoritmes voor machine learning en, meer recentelijk, deep learning.

Prescriptive analytics is het gebruik van data-backed insights om bedrijven te vertellen hoe ze een probleem moeten oplossen. Deze voorschriften leiden tot het bereiken van business doelstellingen.

 

Hoe werkt predictive analytics?

Predictive analytics is een manier om de machine te trainen, waarbij een model de trend van historische gegevens leert kennen aan de hand van een verscheidenheid aan variabelen. Als u de vraag naar een bepaald product moet voorspellen, dan heeft het model informatie nodig over de historische verkoop en wat de aanleiding daarvoor was. Bijvoorbeeld, wat er gebeurde op de dag dat het het meest/het minst verkocht werd, hoe was het weer, elke gebeurtenis, elke trigger; machine learning werkt met honderden van dergelijke variabelen om een voorspellend model te trainen.

 

Het model wordt natuurlijk eerst gevalideerd voordat het gebruikt kan worden voor voorspellingen. De gebruikte modellen zijn afhankelijk van het bedrijfsscenario. Er is geen standaardformule die voor iedereen geschikt is.

Vraag naar predictive & prescriptive analytics in retail

Met de enorme groei van ecommerce partijen hebben consumenten meer keuze en vragen ze persoonlijke aandacht.

Het geschreeuw van zoveel spelers die zoveel media en promoties aanbieden, maakt het voor retailers en merken nog moeilijker om zich te onderscheiden. De consument is gestart met het uiten van wat hij het beste vindt voor hem of haar en retailers zullen hier op in moeten spelen.

Analytics/Machine learning dringt door in elke industrie en wordt functioneel gezien een steeds belangrijker ingrediënt voor data-gedreven zakelijke beslissingen.

Het gebruik van de klantgegevens voor besluitvorming, leermiddelen voor machines en geautomatiseerde producten zal de komende jaren niet alleen beperkt blijven tot grote bedrijven  Het enorme potentieel en de onaangeboorde mogelijkheden voor lokale retailers zullen groeikansen bieden. Strategieën moeten worden afgestemd op het enorme potentieel en de onaangeboorde mogelijkheden van kleine sectoren, specifieke besparingen en een bepaalde schaalgrootte, zodat de analytics wereld een enorme groei zal kennen.

Strategieën moeten worden afgestemd op de richting van de marktgroei en men moet klaar zijn voor toekomstige kansen.

Toekomst van voorspellende analyses in (fashio) retail

Predictive analytics is het heden en de toekomst van retail. Met de toegenomen concurrentie en met klanten die veeleisender worden, is het spel aan het veranderen. We vragen ons af of merkloyaliteit bestaat? Hoe concurreer ik op een andere manier dan alleen maar lagere prijzen en nog snellere levering?

Het is dus absoluut noodzakelijk dat we van goed weten wat de klant wil, wanneer hij dat wil en waar hij zich op een bepaald moment zou bevinden. Het gaat om het grijpen van de kans en personalisatie is essentieel. Het antwoord op deze vragen ligt in voorspellende analyses en de juiste vervolgacties