Прогнозная аналитика использует исторические данные и алгоритмы машинного обучения для предсказания будущих событий, таких как продажи, поведение клиентов или спрос на товары. В e-commerce это помогает улучшить запасы, улучшить рекламные кампании и персонализировать предложения для клиентов. Бизнесы, внедрившие прогнозную аналитику, увеличивают конверсию на 10-20% и уменьшают операционные расходы на 15-25%.

Для точного прогнозирования мы собираем данные из разных источников:

Исторические данные о продажах и трафике
Данные с CRM о поведении клиентов и покупательной активности
Маркетинговые метрики: расходы на рекламу, конверсии, ROI
Внешние факторы: сезонность, акции, скидки

Чем больше качественных данных, тем точнее будут прогнозы и более высокой эффективностью принятых решений.

Первые прогнозы и выводы можно получить в течение 2-4 недель после сбора и настройки данных. Для коррекции моделей и оптимизации бизнес-процессов может потребоваться 1-3 месяца. Систематический мониторинг и обновление прогнозов позволяют улучшить их точность и добиться максимальных результатов уже в течение 6 месяцев.

Прогнозная аналитика помогает заранее предсказать колебания спроса и планировать запасы, что сокращает риск дефицита или излишков товаров. Персонализация предложений повышает лояльность клиентов и повышает пожизненную ценность клиента (LTV). Также оптимизация рекламных кампаний на основе прогнозов снижает затраты на 10–15% и увеличивает ROI на 15–25%.