Voorspellende analyse heeft toekomst

Wat is voorspellende data-analyse?

Gegevens transformeren naar toekomstige inzichten.

Retailers produceren tegenwoordig meer data dan ooit tevoren. Omdat er zoveel informatie beschikbaar is en de concurrentie blijft toenemen, zijn retailers moeilijker in staat om deze informatie om te zetten in unieke inzichten. 

Hoe kunnen bedrijven bruikbare informatie vinden die hen niet alleen helpt bij te houden wat er momenteel verkocht wordt, maar ook wat er in de toekomst verkocht zal worden? Steeds meer bedrijven wenden zich tot voorspellende data-analyse. 

Voorspellende analyse definitie

Voorspellende data-analyse is een categorie gegevensanalyse gericht op het maken van voorspellingen over toekomstige resultaten op basis van historische gegevens en analysetechnieken zoals statische Modellering en Machine Learning. De wetenschap van voorspellende analyses kan toekomstige inzichten met een aanzienlijke mate van precisie genereren. Met behulp van geavanceerde voorspellende analysetools en -modellen kan elke organisatie nu in- en externe gegevens uit het verleden en heden gebruiken om trends en gedragingen, dagen of jaren, in de toekomst betrouwbaar te voorspellen. 

Voordelen van voorspellende analyses

Voorspellende analyses maken het kijken naar de toekomst nauwkeuriger en betrouwbaarder. Retailers gebruiken vaak voorspellende modellen om voorraadvereisten te voorspellen, verzendschema's te beheren en winkellay-outs te configureren om zo de verkoop te verhogen. Restaurants en andere spelers uit de horeca gebruiken deze technologie om bijvoorbeeld het aantal gasten op een bepaald tijdstip te voorspellen voor betere inzichten in de bezetting. 

Door ook marketingcampagnes te optimaliseren met voorspellende analyses, kunnen organisaties nieuwe klantreacties of aankopen genereren en cross-selling kansen promoten. Voorspellende modellen kunnen bedrijven helpen hun belangrijke klanten aan te trekken, te behouden en te koesteren. 

Hoe moet een organisatie beginnen met voorspellende analyses?

Aan de slag gaan met voorspellende analyses is echt geen Rocket Science. Elk bedrijf kan dit, zolang men zich blijft inzetten voor de aanpak en bereid is tijd en middelen te investeren die nodig zijn om het project in beweging te krijgen. Beginnen met een kleinschalig Pilotproject in een kritieke bedrijfsomgeving is een uitstekende manier om de opstartkosten en tijd te beperken voordat er financiële beloningen beginnen te rollen. 

 

Wilt u advies? Neem dan contact met ons op

Retail Science Sihem Mohib - Retailscience
Business Development Manager

Als Retail- en franchise-onderneming wil je niet langer beslissingen maken op basis van intuïtie of eerdere ervaringen, maar op data.

Stel je vraag aan Sihem Mohib - Retailscience