Прогнозна аналітика використовує історичні дані та алгоритми машинного навчання для передбачення майбутніх подій, таких як продажі, поведінка клієнтів або попит на товари. В e-commerce це допомагає оптимізувати запаси, поліпшити рекламні кампанії та персоналізувати пропозиції для клієнтів. Бізнеси, які впровадили прогнозну аналітику, збільшують конверсію на 10-20% і зменшують операційні витрати на 15-25%.

Для точного прогнозування ми збираємо дані з різних джерел:

• Історичні дані про продажі та трафік
• Дані з CRM про поведінку клієнтів і купівельну активність
• Маркетингові метрики: витрати на рекламу, конверсії, ROI
• Зовнішні чинники: сезонність, акції, знижки

Що більше якісних даних, то точнішими будуть прогнози й вищою ефективністю ухвалених рішень.

Перші прогнози та висновки можна отримати протягом 2-4 тижнів після збору та налаштування даних. Для коригування моделей і оптимізації бізнес-процесів може знадобитися 1-3 місяці. Систематичний моніторинг і оновлення прогнозів дають змогу поліпшити їхню точність і досягти максимальних результатів уже протягом 6 місяців.

Прогнозна аналітика допомагає заздалегідь передбачити коливання попиту і планувати запаси, що скорочує ризик дефіциту або надлишків товарів. Персоналізація пропозицій підвищує лояльність клієнтів і збільшує довічну цінність клієнта (LTV). Також оптимізація рекламних кампаній на основі прогнозів знижує витрати на 10-15% і збільшує ROI на 15-25%.