今天的零售商生产的数据比以往任何时候都多，但他们庞大的数据库并不总能将数据转化为成功的结果。由于信息量如此之多，竞争不断加剧，零售商更难以将信息转化为商机，使他们在吸引未来销售方面具有优势，这些任务往往说起来容易做起来难。
公司如何找到可操作的信息，这些信息不仅可以帮助他们追踪目前正在销售的产品，还能追踪将来销售的产品？每个行业的企业越来越多地转向预测数据分析。但是，与零售相比，很少有字段可以针对该技术进行优化。在企业通过有效发现客户接下来会想要的成功的领域，预测分析可能是强劲的收入流和不断减少的销售池之间的差异。通过利用这些易于实施的策略，采用零售预测分析来增强您的运营。
改善消费者的参与度和个性化
零售商在商品化行业面临的最大挑战之一就是将一次性购物者转变为品牌忠诚者。即便如此，今天单个销售产生的数据量有助于产生可用于将客户转化为粉丝的重要见解。像亚马逊这样的大型零售商已经跟踪了用户的习惯，搜索历史，购物偏好等。
然而，不只是大规模的电子商务巨头能够使用这些数据。对于规模较小的零售商而言，将这些洞察力与预测分析相结合，可以揭示新的潜在销售情况，展示新兴趋势，甚至可以了解潜在客户可能想要的新产品。通过将零售分析纳入预测模型，您可以更容易地预见到客户的需求，并鼓励购物者回来获得个性化体验。
增强库存和商店管理
拥有库存充足的库存的日子很快就会消失。过多的产品没有销售，或者没有足够的热门产品可能会对您的利润造成同样的损害。但是，大多数公司仍然使用相同的标准方法将未来订单建立在历史模式上。这并不总是一个问题，但当你拿着一个容器，你不能不丢失的产品容器时，这可能会很有挑战性。
使用预测分析可以为您提供减少库存费用的途径，并确保您购买的库存转化为销售而非沉没成本。部署分析的零售商可以集中精力突出高需求领域，快速了解新兴销售趋势，优化交付以确保正确的库存进入正确的商店。预测分析可以帮助您保持领先于客户偏好，简化供应链管理并减少库存支出，同时帮助扩大利润。
更好地定位您的营销活动
越来越多的消费者受到个性化广告的影响。当Facebook和Instagram可以根据共享的最小细节向您展示相关广告时，广泛的广告活动开始有所缩短。零售商有望收集一系列个人数据，包括偏好，搜索或查询历史，购物模式，消费习惯，甚至是最成功的参与策略。
有了这种广泛的信息，就可以轻松地开始更细致地评估消费者。预测分析可以个性化营销流程，而不是创建成本高达数千且影响力或影响范围有限的大规模广告系列。提供更多直接消息传递也意味着您不仅可以控制消息，还可以控制消息的显示时间，方式和原因。这有助于提高投资回报率和效率，同时创建更好的客户生命周期并建立忠诚度。
做出更好的定价决策
为许多小型零售商设定价格仍然是一门艺术而非科学。迄今为止，许多公司仍将其价格建立在历史数据和已建立的概念上，如季节性趋势和趋势。然而，电子商务已经废除了许多影响价格的因素，包括季节性销售等传统时代。大多数零售商仍在等待价格下降，直到传统的销售期，导致预售量下降。这反过来会影响由于大规模价格波动造成的收入。
相反，使用预测分析可以帮助找到在任一方向上开始减少或推动价格的最佳时间。研究表明，逐步的价格变化比突然的峰值更有效。人工智能和预测分析可以跟踪库存水平，竞争对手价格和整理需求，以确定价格应该是什么样的。积极地推动价格变动有助于使您的商店与众不同，让您更好地控制促销活动，同时保持领先一步。
零售业已经成为预测客户需求的重要因素，厦门艾科思数据可视化软件能够更好地帮助零售商获得利润。凭借从实时数据观察中产生的主动策略，与时俱进并利用分析的公司可以优化他们的工作并获得更好的结果。
