Analyse prédictive: comment tirer le meilleur parti des données pour optimiser vos prix?

Que le big data et l'intelligence artificielle dans le commerce électronique sont là pour rester, est un fait. Cependant, des tests de tests d'erreurs multiples sont encore théorisés et effectués pour vérifier dans quels domaines ils travaillent et pour quels objectifs ils sont efficaces.

L'analyse prédictive est l'un des domaines dans lequel la technologie est la plus développée au service des ventes en ligne. Cette technique consiste à analyser les données collectées par les systèmes IA traditionnels (intelligence artificielle) pour créer des modèles de comportement de l'utilisateur. Ceux-ci sont inestimables pour le commerce électronique si vous savez comment les utiliser correctement.

Quels sont les avantages de l'analyse prédictive des données d'un commerce électronique ?

1-Elle permet de gérer correctement le stock avant les étapes où, historiquement, des pics de demande sont générés. De cette manière, la rupture de stock est maîtrisée lorsque, effectivement, elle n'est pas incluse dans la stratégie de prix de la marque.

2- Il permet l'optimisation des prix des produits avec le plus de prévision de vente. De même, les remises et les offres saisonnières adaptées à la marque peuvent être intégrées dans la stratégie de tarification en fonction de la tendance d'achat du consommateur.

3- Le suivi de la concurrence est maximisé, car il permet l'analyse des prix fixés par le reste des marques à chaque instant et agit en conséquence dans les événements à venir de caractéristiques similaires.

Grâce à l'analyse prédictive des données, les stratèges de chaque e-commerce peuvent prendre des décisions éclairées, avec une base beaucoup plus solide sur laquelle s'appuyer, pour valoriser la marque dans chacune des étapes de son entonnoir de ventes.

Introduire une analyse prédictive dans la stratégie de tarification

La clé de l'analyse prédictive est la connaissance du public, comprendre comment acheter et identifier ses besoins à tout moment pour anticiper les décisions de la marque à leurs besoins.

Pour cette raison, le moyen le plus approprié d'incorporer la technique d'analyse prédictive est d'utiliser un CRM (qui vous permet d'enregistrer les étapes qu'un client prend avant un achat, ainsi que de suivre ses intérêts et la tendance de ceux-ci.

D'un autre côté, il est essentiel d'avoir un outil de suivi des prix pour vérifier comment le reste des détaillants agissent contre la demande des utilisateurs. La comparaison de toutes ces données (le comportement des prix de la concurrence avant un événement de vente saisonnier), sera le jus avec lequel le commerce électronique portera le contenu de sa stratégie de prix. Un bon logiciel de tarification dynamique convertira cette relation de données dans le bon prix à chaque instant.

L'utilisateur actuel, qui peut accéder à une multitude de services à chaque instant, apprécie de plus en plus la possibilité de trouver ce dont il a besoin, au meilleur prix, en quelques clics. C'est la raison fondamentale pour laquelle chaque marque doit utiliser l'analyse prédictive de ses données. La seule façon de devenir une référence pour le consommateur est de vous offrir ce dont vous avez besoin à tout moment.