予測分析は、最適な意思決定を行うために、大量のデータに基づいて人々の将来の行動を予測するテクノロジーです。 統計、データマイニングの多くの方法を使用し、現在のデータと過去の期間のデータの両方を考慮に入れて、それに基づいて将来のイベントの予測を行います。 ビジネスでは、予測モデルは特定の期間のデータに基づくパターンを使用して、潜在的なリスクと機会を評価します。 モデルは多くの要因間の関係を特定し、特定の条件セットに関連するリスクまたは潜在性を評価することを可能にします。 予測分析を使用した結果、正しい（ビジネスに最も効果的な）意思決定が採用されます。
予測分析は、eコマースにどのように役立ちますか？
この記事はGagan Mehraの資料に基づいており、最初の人が書いています。9つのプラットフォームの説明にイラストと説明ビデオを追加しました。
予測モデルを使用すると、潜在的な顧客の行動を予測し、最も人気のある製品を特定し、訪問者がサイトを離れるときに何を誘導するかを理解し、これを回避することができます。 予測分析ツールを使用すると、ウェブサイトのコンバージョンが増加し、企業の利益が大幅に増加します。
それでは、予測分析はどのように使用できますか？
Ventanaが実施した調査によると、回答者の13％のみが予測分析を使用しています。 ただし、80％は、このオプションはビジネスにとって非常に重要であると答えています。
しかし、先に進む前に、予測分析（データを記録し、それに基づいて予測モデルを構築するアプリケーション）を操作するためのプラットフォームがあるだけでは、成功するには不十分であることに留意してください。 ジョン・エルダーが言ったように、正確な予測モデルを構築することは非常に困難です。そのためには、多大な労力を費やし、多くのお金と時間を費やす必要があります。
予測分析への投資が無駄にならないようにするには、有能なデータ処理および分析の専門家と協力して、効果的な予測モデルの構築を支援し、プラットフォームと統合する有能な開発者が必要です。
オプション1. eコマースプラットフォームに統合された既製の予測ツール
予測分析の使用の開発に伴い、eコマースサイトのプラットフォームの開発者は、既成の形で予測ツールと便利なプラグインを提供しています。 予測モデルをサービスに統合する際の頭痛の種を回避しながら、ビジネスで予測分析を使用する最も簡単な方法であるため、そもそもそのうちの1つを使用する必要があります。
以下に例を示します。
• Magentoの Springbotは、顧客数が25,000人以下の企業（月額199ドルからの料金）に適した開始オプションです。
サービスのスクリーンショットには、その作業スキームが表示されます。まず、eコマースストアを追加する必要があります。次に、予測分析を使用するシステムが最も効果的なプロモーションチャネルを特定し、それぞれのコンバージョンを測定します。
• Canopy Labsは、予測分析を使用して適切な製品を適切なタイミングで選択するための自動化された推奨システムを提供します。 また、 Shopifyプラットフォームも提供しています（最大10万人の顧客がいるサイトの場合、料金は月額250ドルから）。
以下は、販売を最適化する自動システムの動作を説明するサービスのスクリーンショットです。予測モデルは、顧客の好みをリアルタイムで監視し、それに基づいて各期間のベストセラー製品を予測します。
• Custora-顧客のライフサイクル（彼が会社にもたらす金額）のコストを引き上げ、Shopifyと統合するためのより信頼性の高いツールセット（関税は3,000ドル/月で始まり、顧客の数は100万人に達します）。
サービスのサイトからのこのスクリーンショットでは、サイトでのライフサイクルの予測評価である367ドルで、その助けを借りて構築された忠実な顧客のプロファイルの例です。
サービスはこのプロファイルをどのように構築しますか？ 以下の図は、忠実な顧客との連携スキームを示しています。システムは、購入に基づいて顧客を識別し、パラメーターを分析し、顧客とのマーケティングコミュニケーションを形成してさらに購入を促すようにします。効果的ではなく、最も効率的なモデルを支持して顧客とのコミュニケーションを再構築します。
ビジネスの開発段階に関係なく、プラットフォームに予測分析を適切に実装することで、各クライアントによりパーソナライズされたアプローチを提供できます。
オプション2。オープンソースの予測分析ソフトウェアを使用します。
これらを社内で既に統合した経験がある場合は、よりパーソナライズされたソリューションを作成できるオープンソースの予測分析プラットフォームがいくつかあることを確認すると便利です。 次のサービスには同様のプラットフォームがあります。
• R
このビデオでは、サービスの仕組みについて説明しています。
• ナイフ
次の図は、この予測分析サービスの仕組みと大量のデータの使用方法を示しています。
• PredictionIO
このサービスのデモビデオ。
このオプションを選択することにより、小売業者は自分のシステムにオープンソースソリューションを導入するという汚い仕事を引き受けます。 これは、これらのソリューションを実装できる有資格者を雇用する必要があることを意味します。さらに、ビジネスで予測分析を使用する前に対処する必要があるオープンソース製品にはいくつかのエラーがあることに留意する必要があります。
オプション3.完全に機能するパッケージを購入する
もちろん、これは利用可能なすべての中で最も高価なオプションです。SASユーザー1人のライセンスは87ドルかかりますが、効果的な予測分析を実行するための最も幅広い機能を提供します。 この分野からの提案は次のとおりです。
• SAS
このビデオから、SASを使用して予測モデルを構築する方法を学ぶことができます。
• Predixion
サービスが既製の予測モデルを提供するアクティビティの領域の例は、このタイプのプラットフォームの利点です。
• SAP
同社は、一般的なビッグデータの利点に関する美しいビデオを録画しました。
このようなオファーの利点は、さまざまな活動分野-詐欺との戦い、価格管理など、事前に構築された予測モデルを提供することです。 小売業で働くようにセットアップするだけです。
これに加えて、このようなサービスのほとんどの開発者は、小売業者がIT従業員を独立して雇用して予測分析を行う代わりに、これらのツールの使用に関するコンサルティングサービスを提供します。
まとめると
予測分析テクノロジーは、今日成功を収めたい小売業者にとって非常に重要であり、無視すべきではありません。
それぞれの場合に予測分析を使用する必要はありませんが、これらのツールの実装が最大の推進力を与える領域を選択する必要があります。そのおかげで、利益を達成するための目標を修正し、詐欺やその他の予期せぬ費用を防ぎ、顧客サービスを最適化し、コストを最小限に抑え、直観を開発できます。
変更はすぐには表示されませんが、一定期間後に表示されるため、特定のモデルの有効性を監視し、特定の機能を定期的に調整することが非常に重要です。
出典： http : //conversionxl.com/predictive-analytics-changing-world-retail/?hvid=352IDw#。