Im Zuge der Digitalisierung ist der Einsatz von Predictive Analytics im E-Commerce nicht wegzudenken. Es dient dazu die Spuren der digitalen Kunden im Big Data quer über alle Kontaktpunkte und Kanäle zu entdecken und zu analysieren, um im Anschluss Vorhersagen über zukünftiges Kundenverhalten und Kundeneigenschaften zu machen.
Aufgrund der rasant wachsenden Menge an Datensätzen sind Predictive Analytics-Methoden in der Lage, Muster in den vorliegenden Daten zu erkennen und zu verwenden. Die Nichtnutzung vorhandener Daten könnte eine Ressourcenverschwendung für das Unternehmen bedeuten. Aus diesem Grund dienen die Methoden dazu, den Einsatz der Ressourcen effizienter zu gestalten und wesentliche Funktionen zu erfüllen, die in diesem Artikel beschrieben werden.
Maßgeschneiderte Empfehlungen
Eine Empfehlung ist für einen Kunden nur dann effizient, wenn sie auf die individuellen Interessen und den Bedarf des Kunden eingeht. Predictive Analytics versteht das Kaufverhalten des Verbrauchers, indem die Informationen früherer Käufe oder aktueller Suchanfragen kombiniert werden, um das zukünftige Handeln des Kunden abzuleiten.
Preisfindung
Die „one price fits all“-Zeiten sind längst Vergangenheit. Das fällt vor allem ins Auge, wenn zwei Personen beispielsweise dasselbe Online-Hotelbuchungsportal zur gleichen Zeit öffnen und die Preise miteinander vergleichen. Die Preise werden variieren, weil sie auf Historie und Suchanfragen des jeweiligen Users basieren.
An dieser Stelle lautet das preispolitische Zauberwort Dynamic Pricing. Online-Anbieter können ihre Lagerbestände zum Bestpreis verkaufen und bei steigender Produktnachfrage ihren Gewinn signifikant erhöhen, indem sie die Zahlungsbereitschaften der Kunden ausschöpfen.
Bei unzureichender Kenntnis über die Preise der Konkurrenz im Markt, kann es passieren, dass der Online-Shop das identische Produkt zu günstigeren Konditionen anbietet, obwohl die höheren Preise bei der Konkurrenz ebenfalls nachgefragt werden. Das wiederum würde auf einen starken Verlust der Konsumentenrente hinweisen. Mithilfe einer intelligenten Softwareunterstützung kann die Preispolitik im Vergleich zum Wettbewerb optimiert werden.
Vertikale Wertschöpfungskettenintegration
Predictive Analytics ist in der Lage, Mehrwert in verschiedenen Geschäftsbereichen (zB. Lager und Beschaffung) zu generieren. Durch die Automatisierung von Aufträgen und Retouren kann der gesamte Prozess langfristig effizienter und kostengünstiger gestaltet werden.
Business Intelligence für schnelle Entscheidungen
Ein äußerst wertvolles Argument an den Predictive Analytics-Anwendungen ist die Fähigkeit, Kundenerwartungen und Markttrends in Zukunft zu antizipieren. Sie können der Treiber für mehr Conversions und Verkäufe sein, was durch die maßgeschneiderten Preise und die maßgeschneiderte Produktauswahl auf das Kundenprofil ermöglicht wird. Das Verständnis der Motivation eines Kunden kann zu einer deutlichen Umsatzsteigerung und zu einer langfristig besseren Produktplatzierung führen.
Verbesserte Customer Experience
Die Mehrheit der Einkäufer im E-Commerce sind Digital Natives. Die digitalen Kunden dieser Generation wollen die Produkte, für die sie affin sind, bereits beim Öffnen des Online-Shops einsehen. Der Einsatz von Predictive Analytics zeigt sich daher sehr hilfreich bei potenzialträchtigen Kunden, die ein höheres Budget ausgeben können, um sie direkt anzusprechen.
Algorithmen auch für kleinere Unternehmen
Zukünftig werden immer mehr Unternehmen in der Lage sein, intelligente Algorithmen einzusetzen, weil die Kosten immer niedriger werden. Äußerst positiv und nicht wegzudenken ist, dass die Algorithmen schneller lernen als je zuvor. Aus diesem Grund ist es wichtig, die Macht der Prognosen als Händler zu eigenem Gunsten zu nutzen.
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