Die Aussagekraft von Predictive Analytics im Hinblick auf Umsatzsteigerungen

Die Aussagekraft von Predictive Analytics im Hinblick auf Umsatzsteigerungen

11/23/2021 - Künstliche Intelligenz

Predictive Analytics ist eine wichtige Grundlage für die Optimierung der Strategie Ihres Unternehmens, da sie es Ihnen ermöglicht, das Verhalten der Marktteilnehmer in den nächsten Saisons mit Hilfe zuverlässiger Daten sehr genau abzuschätzen. Und das bedeutet natürlich, dass Sie alle im Rahmen der Analyse gewonnenen Erkenntnisse nutzen können, um Ihren Umsatz zu steigern. Viele Unternehmen und Onlinehändler nutzen bereits Software für prädiktive Analysen, um mehr zu verkaufen. Möchten auch Sie wissen, wie das funktioniert?

Warum sollten Sie prädiktive Analysen in Ihrem Unternehmen einsetzen?

Predictive Analytics ermöglicht Ihnen eine Absatzsteigerung – und genau das macht diese Technik der Datenaufbereitung zu einer der vorteilhaftesten Methoden, die heutzutage im E-Commerce-Bereich eingesetzt werden können.

Prädiktive Analysetechniken nutzen Daten, die durch hochpräzise Programme gewonnen werden, um Trends und Verhaltensmuster auf dem Markt zu erkennen, und zwar sowohl bei der Konkurrenz und auch bei Ihren Kunden. So können Sie sowohl Nachfragespitzen als auch mögliche Störungen in der Lieferkette und sogar Preisentwicklungen Ihrer Produkte vorhersehen. Und genau hier kommt eine der Hauptanwendungen von Predictive Analytics zum Tragen: die Entwicklung einer dynamischen Preisstrategie, die genau auf die Bedürfnisse des jeweiligen Unternehmens abgestimmt ist, neue Absatzmöglichkeiten eröffnet und ihm ein erfolgreiches Bestehen am Markt sichert.

Laut einer Umfrage der spanischen Webseite IT User verwenden bereits 79 % der Unternehmen Datenanalysetools, um Marktinformationen zu sammeln und diese für ihre Strategieplanung nutzen zu können. Zu den wichtigsten Vorteilen gehören unter anderem bessere Kenntnisse über die Verbraucher, Einsparungen im operativen und logistischen Bereich sowie eine Steigerung des Umsatzvolumens. Mehr als 40 % der Befragten gaben sogar an, dass sie diese Daten vor allem für das Marketing und den Vertrieb nutzen.

Warum sollten Sie prädiktive Analysen in Ihrem Unternehmen einsetzen?

4 Anwendungsbeispiele prädiktiver Analysen zur Steigerung des Umsatzes

Predictive Analytics wird in vielen Bereichen eingesetzt, wie etwa im Glücksspiel, im Gesundheitswesen und bei der Risikobewertung im Versicherungs- und Finanzwesen. Das Sammeln und Analysieren großer Datensätze führt zu einer erheblichen Verringerung der Unsicherheit, da so neue, angepasste Strategien angewendet werden können.

Unter all den möglichen Verwendungszwecken von Predictive Analytics finden Sie im Fogenden vier Beispiele, die Sie in Ihrem Unternehmen zur Steigerung der Verkaufszahlen nutzen können.

  1. Simulation der Preisstrategie. Reactev gehört zu den Vorreitern auf dem Gebiet der Preisstrategie-Simulation, bei der die Durchführbarkeit der Strategie und die möglichen Vorteile durch eine prädiktive Analyse überprüft werden. Sie ist ein wichtiges Instrument, um die Auswirkungen der neuen Strategie sowie die Konsequenzen im Voraus abschätzen zu können. Vergessen Sie vor allem nicht, A/B-Tests durchzuführen, mit denen Sie auch die Möglichkeit haben, Vergleiche anzustellen.
  2. Optimierung der Promotions. Neben der Simulation komplexer Preisstrategien hilft Ihnen eine mit Predictive Analytics arbeitende Software auch dabei, zu erkennen, wann Sie Rabatte gewähren können, sowohl im Hinblick auf die Höhe des möglichen Umsatzes als auch auf die Wirtschaftlichkeit des von Ihnen festgelegten Preises. Mit Hilfe geeigneter Tools zur Optimierung Ihrer Promotions können Sie herausfinden, mit welchem Rabatt Sie das Gleichgewicht zwischen einem möglichst hohen Umsatz und Preisen, die für ausreichend hohe Gewinne sorgen, am besten erreichen können.
  3. Verbesserung Ihrer Bestandsverwaltung. Die Nachfrage nach bestimmten Produkten und der Preis, den die Verbraucher dafür zu zahlen bereit sind, schwanken in jeder Saison. Eine Analyse der verkauften Stückzahlen und des Verbraucherverhaltens ermöglicht es Ihnen, diese Informationen für Ihr Lager zu nutzen und Engpässe sowie zu hohe Lagerbestände zu vermeiden, die Ihnen nur Kosten verursachen. Dank Predictive Analytics können Sie in jeder Saison Ihre Absatzmöglichkeiten optimal ausnutzen.
  4. Marktsegmentierung. Der Zusammenhang zwischen Big-Data-Techniken und Predictive Analytics liegt absolut auf der Hand. Je mehr Sie über Ihre Kunden wissen, desto höhere Stückzahlen werden Sie auch absetzen. Wie? Indem Sie verwandte Produkte anbieten, die aufgrund früherer Käufe wahrscheinlich eher gekauft werden, oder indem Sie Gruppen von Verbrauchern mit gemeinsamen Merkmalen spezielle Rabatte anbieten, die gleichzeitig die Margen Ihres Unternehmens aufrechterhalten.

Kategorie: Künstliche Intelligenz

Stichworte: Pricing

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mariajose.guerrero

Erste Dynamic Pricing -Lösung von und für Einzelhändler entwickelt