Создайте новое будущее с нашими решениями
Прогнозная аналитика в розничной торговле:
применение, примеры и рекомендации по внедрению
Использование прогнозной аналитики в рознице помогает компаниям давать покупателям персональный опыт, заранее понимать поведение клиентов и замечать новые рыночные тенденции, что в итоге повышает прибыль, снижает отток клиентов и укрепляет их лояльность.
Серьёзный практический опыт в прогнозной аналитике позволяет розничным компаниям создавать масштабируемые, рассчитанные на будущее аналитические решения, которые ускоряют инновации и укрепляют их конкурентные преимущества.
8 основных случаев использования прогнозной аналитики в розничной торговле
Оптимизация управления запасами
Прогнозная аналитика помогает компаниям в рознице точно предсказывать, сколько нужно товаров и какие должны быть складские запасы, изучая прошлые покупки. Знание будущего спроса и уровней запасов позволяет компаниям лучше планировать и улучшать работу своей цепочки поставок.
Преимущество
Более стройная цепочка поставок даёт более быструю доставку, снижает расходы из-за излишков или нехватки товаров и уменьшает число сбоев.
Прогнозная аналитика помогает компаниям в рознице точно предсказывать, сколько нужно товаров и какие должны быть складские запасы, изучая прошлые покупки. Знание будущего спроса и уровней запасов позволяет компаниям лучше планировать и улучшать работу своей цепочки поставок.
Преимущество
Более стройная цепочка поставок даёт более быструю доставку, снижает расходы из-за излишков или нехватки товаров и уменьшает число сбоев.
Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?
Ознакомьтесь с маркетинг-китом AllSee, где собраны реальные кейсы и решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!
Персонализация клиентского опыта
Анализируя данные о клиентах, системы прогнозной аналитики дают розничным компаниям основанные на данных выводы о предпочтениях и покупательском поведении. Поэтому бизнес может понимать своих клиентов, давать им персональный опыт и лучше подстраивать свои предложения.
Преимущество
Прогнозная аналитика помогает компаниям повышать вовлечённость и удержание клиентов и превращать разовых покупателей в постоянных.
Анализируя данные о клиентах, системы прогнозной аналитики дают розничным компаниям основанные на данных выводы о предпочтениях и покупательском поведении. Поэтому бизнес может понимать своих клиентов, давать им персональный опыт и лучше подстраивать свои предложения.
Преимущество
Прогнозная аналитика помогает компаниям повышать вовлечённость и удержание клиентов и превращать разовых покупателей в постоянных.
Разработка целевых маркетинговых кампаний
Прогнозная аналитика помогает розничным компаниям создавать более эффективные маркетинговые стратегии и кампании, давая ценные сведения о будущих предпочтениях клиентов и их покупательском поведении. Умная аналитика данных позволяет бизнесу точнее нацеливать рекламу и подстраивать сообщения под конкретных клиентов.
Преимущество
В итоге розничные компании могут максимально повысить эффективность рекламы и акций благодаря лучшему таргетингу, что приводит к более высокому возврату на инвестиции от их стратегий.
Прогнозная аналитика помогает розничным компаниям создавать более эффективные маркетинговые стратегии и кампании, давая ценные сведения о будущих предпочтениях клиентов и их покупательском поведении. Умная аналитика данных позволяет бизнесу точнее нацеливать рекламу и подстраивать сообщения под конкретных клиентов.
Преимущество
В итоге розничные компании могут максимально повысить эффективность рекламы и акций благодаря лучшему таргетингу, что приводит к более высокому возврату на инвестиции от их стратегий.
Оптимизация ценовых стратегий
Прогнозная аналитика помогает розничным компаниям анализировать рыночные условия и данные о клиентах для оптимизации цен на товары, повышая прибыль и усиливая конкурентное преимущество. Прогнозная аналитика также может выявлять и анализировать клиентские сегменты по общим трендам электронной коммерции или шаблонам поведения покупателей. Это позволяет бизнесу подстраивать продукты, услуги и цены соответственно, увеличивая будущие продажи.
Преимущество
Динамические ценовые стратегии на основе данных реагируют на постоянно меняющиеся рыночные тренды, цены конкурентов, сезонность, а также привычки и предпочтения покупателей, максимизируя выручку.
Прогнозная аналитика помогает розничным компаниям анализировать рыночные условия и данные о клиентах для оптимизации цен на товары, повышая прибыль и усиливая конкурентное преимущество. Прогнозная аналитика также может выявлять и анализировать клиентские сегменты по общим трендам электронной коммерции или шаблонам поведения покупателей. Это позволяет бизнесу подстраивать продукты, услуги и цены соответственно, увеличивая будущие продажи.
Преимущество
Динамические ценовые стратегии на основе данных реагируют на постоянно меняющиеся рыночные тренды, цены конкурентов, сезонность, а также привычки и предпочтения покупателей, максимизируя выручку.
Умная допродажа и перекрёстные продажи
Платформы прогнозной аналитики помогают определять потребности клиентов и предлагать связанные или дополнительные товары. Например, анализируя историю покупок клиента, розничная компания может рекомендовать подходящие товары, когда человек делает покупку на их сайте, и нацеливать его персональными скидками или акциями. С помощью прогнозных моделей на основе искусственного интеллекта розничные компании могут находить скрытые закономерности в данных о клиентах и предсказывать тренды или предпочтения покупателей.
Преимущество
Лучшее понимание ситуации ведёт к более разумным решениям в маркетинге и продажах, что даёт рост продаж и прибыли.
Платформы прогнозной аналитики помогают определять потребности клиентов и предлагать связанные или дополнительные товары. Например, анализируя историю покупок клиента, розничная компания может рекомендовать подходящие товары, когда человек делает покупку на их сайте, и нацеливать его персональными скидками или акциями. С помощью прогнозных моделей на основе искусственного интеллекта розничные компании могут находить скрытые закономерности в данных о клиентах и предсказывать тренды или предпочтения покупателей.
Преимущество
Лучшее понимание ситуации ведёт к более разумным решениям в маркетинге и продажах, что даёт рост продаж и прибыли.
Ищете проверенные ИИ-решения, которые реально работают?
В нашей подборке — 85 уникальных ИИ технологий для маркетинга, ритейла, HR и других сфер, которые уже приносят выгоду компаниям.
Автоматизация обслуживания клиентов
Опираясь на прошлые модели покупок, демографические данные клиентов и анализ настроений в реальном времени, системы прогнозной аналитики помогают сотрудникам поддержки лучше подбирать способы общения и заметно повышать удовлетворённость клиентов.
Преимущество
Используя чат-ботов на основе ИИ и автоматические маркетинговые кампании, розничные компании могут повысить эффективность своих процессов и снизить затраты на ручной труд.
Опираясь на прошлые модели покупок, демографические данные клиентов и анализ настроений в реальном времени, системы прогнозной аналитики помогают сотрудникам поддержки лучше подбирать способы общения и заметно повышать удовлетворённость клиентов.
Преимущество
Используя чат-ботов на основе ИИ и автоматические маркетинговые кампании, розничные компании могут повысить эффективность своих процессов и снизить затраты на ручной труд.
Оптимизация стратегий мерчендайзинга
Решения прогнозной аналитики, используемые вместе с программами компьютерного зрения, помогают розничным компаниям оптимизировать стратегии мерчендайзинга. Анализируя перемещение покупателей в магазине, исторические данные о прошлых покупках и сезонные тренды, мерчендайзеры могут определить оптимальное место для каждого товара и решить, какие товары стоит размещать рядом, улучшая общий покупательский опыт и увеличивая продажи.
Преимущество
Мерчендайзинг на основе продвинутой аналитики помогает управлять выкладкой товаров, чтобы эффективно рекомендовать сопутствующие продукты и повышать средний чек.
Решения прогнозной аналитики, используемые вместе с программами компьютерного зрения, помогают розничным компаниям оптимизировать стратегии мерчендайзинга. Анализируя перемещение покупателей в магазине, исторические данные о прошлых покупках и сезонные тренды, мерчендайзеры могут определить оптимальное место для каждого товара и решить, какие товары стоит размещать рядом, улучшая общий покупательский опыт и увеличивая продажи.
Преимущество
Мерчендайзинг на основе продвинутой аналитики помогает управлять выкладкой товаров, чтобы эффективно рекомендовать сопутствующие продукты и повышать средний чек.
Снижение оттока клиентов
Анализируя данные о клиентах, демографию аудитории и настроения в социальных сетях, инструменты прогнозной аналитики могут выявлять клиентов, которые с высокой вероятностью откажутся от продукта или услуги, и помогать разрабатывать стратегии удержания. Программное обеспечение для прогнозной аналитики также позволяет создавать модели машинного обучения, чтобы находить клиентов с наибольшей вероятностью оттока, определять причины ухода и действовать заранее, чтобы вернуть их.
Преимущество
В итоге аналитика данных на базе ИИ помогает розничным компаниям удерживать существующих клиентов и экономить на затратах на привлечение новых.
Анализируя данные о клиентах, демографию аудитории и настроения в социальных сетях, инструменты прогнозной аналитики могут выявлять клиентов, которые с высокой вероятностью откажутся от продукта или услуги, и помогать разрабатывать стратегии удержания. Программное обеспечение для прогнозной аналитики также позволяет создавать модели машинного обучения, чтобы находить клиентов с наибольшей вероятностью оттока, определять причины ухода и действовать заранее, чтобы вернуть их.
Преимущество
В итоге аналитика данных на базе ИИ помогает розничным компаниям удерживать существующих клиентов и экономить на затратах на привлечение новых.
Примеры прогнозной аналитики в розничной торговле из реальной жизни
Многие лидеры розничной отрасли используют прогнозную аналитику, чтобы повысить эффективность работы и улучшить клиентский опыт. Некоторые показательные примеры включают:
Farfetch & Talkdesk
Farfetch — крупная мировая платформа для индустрии моды, работающая более чем в 190 странах. Однако внутренняя проверка показала, что контакт‑центр столкнулся со множеством проблем с обслуживанием и качеством из‑за быстрого международного роста. Когда открывались офисы и контакт‑центры по всему миру, новые сотрудники контакт‑центра в первые 30 дней работы получали слишком много информации и не успевали с ней справиться. Чтобы решить эту проблему, нужно было эффективное решение, подходящее и опытным сотрудникам, и новичкам.
Farfetch обратилась к поставщику облачных контакт‑центров за необходимой помощью с ИИ и прогнозной аналитикой. В результате один из основных сервисов — помощник для операторов — теперь подсказывает сотрудникам поддержки в реальном времени во время разговоров с клиентами. Например, с помощью обработки естественного языка и прогнозной аналитики система может расшифровывать звонки в реальном времени, автоматически составлять их краткие итоги, предлагать следующие наилучшие действия и показывать подходящие статьи из текущей базы знаний Farfetch, чтобы давать клиентам быстрые ответы.
Belk & antuit.ai
Belk — розничный продавец модной одежды из Калифорории, который управляет почти 300 магазинами по США. Менеджерам магазинов было трудно понять, почему одни офлайн‑точки значительно обгоняют другие. Опора на прошлые модели покупок вместо анализа будущих трендов не давала нужного результата. Понимая, что для решения таких задач нужен комплексный инструмент аналитики данных, компания вложила 130 млн долларов в технологическое обновление. Прогнозирование продаж на основе прогнозной аналитики стало главным приоритетом, поэтому компания объединилась с antuit.ai, чтобы создать индивидуальную сквозную платформу прогнозирования спроса. Индивидуальная платформа включала анализ сезонности, акций, событий и многих других факторов с помощью ИИ, чтобы давать точные прогнозы. В результате каждый управляющий магазином получил гораздо более ясное понимание управления запасами, что сильно повышает шансы точно предсказывать спрос на товары.
DICK’S Sporting Goods & Adobe
DICK’S — одна из крупнейших сетей спортивных товаров с более чем 150 млн клиентов в 850 магазинах по США. При таком масштабе стало ясно, что единственный способ обеспечить персонализацию в больших объёмах — это аналитика больших данных. Поэтому компания обратилась к Adobe, чтобы давать клиентам персональный опыт во всех каналах. Например, платформа Adobe Customer Journey Analytics собирает все данные в одном месте и позволяет понять, как именно действия клиентов в разных точках контакта влияют на их решения о покупке. С помощью Adobe Customer Journey Analytics и набора других инструментов Adobe компания может быстро понимать намерения клиентов по множеству факторов, включая интересы, события по месту и прошлые покупки, чтобы обеспечивать персонализацию в реальном времени.
Skullcandy & Sisense
Skullcandy — американская компания, которая выпускает бытовую аудиотехнику, включая наушники, вкладыши и колонки. Команде разработки продуктов нужно было лучше понимать потребности клиентов и их отношение к существующим товарам, чтобы создавать более удачные новые продукты. Передавая в настроенную систему прогнозной аналитики Sisense данные об исторических гарантийных затратах, обращениях, атрибутах продуктов и возможных новинок, компания создала надёжную модель, которая определяет, что влияет на гарантийные затраты нового продукта ещё до выхода на рынок. Кроме того, Sisense помогла использовать свою BI‑платформу, собственный механизм обработки естественного языка и Amazon Comprehend, чтобы детально понимать настроения клиентов. Сейчас компания может без труда связывать положительные и отрицательные настроения с конкретными показателями продукта, что даёт ценные идеи для будущей разработки.
Farfetch & Talkdesk
Farfetch — крупная мировая платформа для индустрии моды, работающая более чем в 190 странах. Однако внутренняя проверка показала, что контакт‑центр столкнулся со множеством проблем с обслуживанием и качеством из‑за быстрого международного роста. Когда открывались офисы и контакт‑центры по всему миру, новые сотрудники контакт‑центра в первые 30 дней работы получали слишком много информации и не успевали с ней справиться. Чтобы решить эту проблему, нужно было эффективное решение, подходящее и опытным сотрудникам, и новичкам.
Farfetch обратилась к поставщику облачных контакт‑центров за необходимой помощью с ИИ и прогнозной аналитикой. В результате один из основных сервисов — помощник для операторов — теперь подсказывает сотрудникам поддержки в реальном времени во время разговоров с клиентами. Например, с помощью обработки естественного языка и прогнозной аналитики система может расшифровывать звонки в реальном времени, автоматически составлять их краткие итоги, предлагать следующие наилучшие действия и показывать подходящие статьи из текущей базы знаний Farfetch, чтобы давать клиентам быстрые ответы.
Belk & antuit.ai
Belk — розничный продавец модной одежды из Калифорории, который управляет почти 300 магазинами по США. Менеджерам магазинов было трудно понять, почему одни офлайн‑точки значительно обгоняют другие. Опора на прошлые модели покупок вместо анализа будущих трендов не давала нужного результата. Понимая, что для решения таких задач нужен комплексный инструмент аналитики данных, компания вложила 130 млн долларов в технологическое обновление. Прогнозирование продаж на основе прогнозной аналитики стало главным приоритетом, поэтому компания объединилась с antuit.ai, чтобы создать индивидуальную сквозную платформу прогнозирования спроса. Индивидуальная платформа включала анализ сезонности, акций, событий и многих других факторов с помощью ИИ, чтобы давать точные прогнозы. В результате каждый управляющий магазином получил гораздо более ясное понимание управления запасами, что сильно повышает шансы точно предсказывать спрос на товары.
DICK’S Sporting Goods & Adobe
DICK’S — одна из крупнейших сетей спортивных товаров с более чем 150 млн клиентов в 850 магазинах по США. При таком масштабе стало ясно, что единственный способ обеспечить персонализацию в больших объёмах — это аналитика больших данных. Поэтому компания обратилась к Adobe, чтобы давать клиентам персональный опыт во всех каналах. Например, платформа Adobe Customer Journey Analytics собирает все данные в одном месте и позволяет понять, как именно действия клиентов в разных точках контакта влияют на их решения о покупке. С помощью Adobe Customer Journey Analytics и набора других инструментов Adobe компания может быстро понимать намерения клиентов по множеству факторов, включая интересы, события по месту и прошлые покупки, чтобы обеспечивать персонализацию в реальном времени.
Skullcandy & Sisense
Skullcandy — американская компания, которая выпускает бытовую аудиотехнику, включая наушники, вкладыши и колонки. Команде разработки продуктов нужно было лучше понимать потребности клиентов и их отношение к существующим товарам, чтобы создавать более удачные новые продукты. Передавая в настроенную систему прогнозной аналитики Sisense данные об исторических гарантийных затратах, обращениях, атрибутах продуктов и возможных новинок, компания создала надёжную модель, которая определяет, что влияет на гарантийные затраты нового продукта ещё до выхода на рынок. Кроме того, Sisense помогла использовать свою BI‑платформу, собственный механизм обработки естественного языка и Amazon Comprehend, чтобы детально понимать настроения клиентов. Сейчас компания может без труда связывать положительные и отрицательные настроения с конкретными показателями продукта, что даёт ценные идеи для будущей разработки.
План внедрения прогнозной аналитики
1. Определение задачи
На первом этапе нужно определить ключевые бизнес-цели, оценить техническую готовность, продумать концепцию решения для прогнозной аналитики и наметить подробную дорожную карту его внедрения.
2. Анализ данных
Дальше идут поиск и анализ данных, включая подробное изучение текущих процессов управления данными и оценку пригодности внутренних и внешних источников для целей прогнозной аналитики.
3. Проектирование
На этом этапе проектируется архитектура решения, устанавливаются сроки и бюджет проекта, а также определяется методология внедрения и оптимальный технологический стек.
4. Внедрение
Процесс внедрения начинается с очистки, разметки и преобразования наборов данных. После определения критериев оценки решения команда разработки может переходить к созданию компонентов бэкенда и фронтенда.
5. Запуск
На этапе запуска решение вводится в работу и настраиваются все нужные интеграции с существующей ИТ-средой.
6. Поддержка и сопровождение
Когда решение уже работает, команда поддержки использует отзывы пользователей и новые данные, чтобы постоянно точно настраивать систему прогнозной аналитики.
На первом этапе нужно определить ключевые бизнес-цели, оценить техническую готовность, продумать концепцию решения для прогнозной аналитики и наметить подробную дорожную карту его внедрения.
2. Анализ данных
Дальше идут поиск и анализ данных, включая подробное изучение текущих процессов управления данными и оценку пригодности внутренних и внешних источников для целей прогнозной аналитики.
3. Проектирование
На этом этапе проектируется архитектура решения, устанавливаются сроки и бюджет проекта, а также определяется методология внедрения и оптимальный технологический стек.
4. Внедрение
Процесс внедрения начинается с очистки, разметки и преобразования наборов данных. После определения критериев оценки решения команда разработки может переходить к созданию компонентов бэкенда и фронтенда.
5. Запуск
На этапе запуска решение вводится в работу и настраиваются все нужные интеграции с существующей ИТ-средой.
6. Поддержка и сопровождение
Когда решение уже работает, команда поддержки использует отзывы пользователей и новые данные, чтобы постоянно точно настраивать систему прогнозной аналитики.
Не уверены, нужен ли вашему бизнесу искусственный интеллект?
Специальная анкета от AllSee поможет оценить текущие бизнес-процессы и понять, где ИИ станет вашим конкурентным преимуществом.
Присоединяйтесь к лидерам розничной торговли с помощью прогнозной аналитики
Прогнозная аналитика стала необходимой для розничных компаний, которые хотят усилить конкурентные позиции, улучшить клиентский опыт и повысить эффективность. Используя передовые технологии на основе данных, такие как машинное обучение и искусственный интеллект, розничные компании получают практические выводы и открывают новые рыночные возможности. Доступные сегодня облачные технологии и продвинутая аналитика данных позволяют выстраивать полный цикл работ по прогнозной аналитике, адаптированный под потребности и особенности розничного сектора. В 2025 году такие подходы используются лидерами отрасли.
Создайте новое будущее с нашими решениями
Похожие статьи
© ООО «АЛЛ СИИ», 2025
ИНН 4000007028
КПП 400001001
КПП 400001001
Реквизиты счета
ФИЛИАЛ "САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ" АО "АЛЬФА-БАНК"
Корреспондентский счет 30101810600000000786
БИК 044030786
Расчетный счет
40702810032200004699
40702810032200004699
ИНН 7728168971
КПП 780443001
