Predictive Analysis with AI: How to Optimize Your E-commerce Inventory

Entdecken Sie, wie künstliche Intelligenz Ihnen helfen kann, die Produktnachfrage vorherzusagen und Ihr Lager effizient zu verwalten.

Über den Autor: Lorenzo Bortolotto, Alpenite

Lorenzo Bortolotto ist ein Experte für innovative Technologien mit langjähriger Erfahrung in den Bereichen ERP, Geschäftsprozesse, E-Commerce, Webportale, KI und Web3.0. Dank seiner technischen und geschäftlichen Fähigkeiten sowie seiner Fähigkeit zu kommunizieren und zuzuhören hilft Lorenzo Entscheidungsträgern bei der Auswahl der für ihre Bedürfnisse am besten geeigneten Lösungen und begleitet sie bei der Umsetzung und Einführung von Projekten mit hohem Mehrwert. Im Laufe der Jahre hat Lorenzo mit Hunderten von Unternehmen zusammengearbeitet und maßgeschneiderte Workshops und Demos für alle Organisationsebenen erstellt, mit dem Ziel, das Verständnis und die Transformation von Prozessen und Technologien zu fördern und das notwendige Bewusstsein zu wecken, um fundierte Entscheidungen zu treffen und die Grenze des „Investieren Sie niemals in ein Geschäft, das Sie nicht verstehen können“ zu überwinden. – Warren Buffett

Was ist prädiktive Analyse und warum ist sie für Ihren E-Commerce wichtig?

Bei der prädiktiven Analyse handelt es sich um die Verwendung von Data Mining, Statistiken und Techniken der künstlichen Intelligenz, um historische und aktuelle Daten analysieren Und das zukünftige Verhalten von Kunden, Märkten und Prozessen vorherzusagenFür ein E-Commerce-Unternehmen kann die prädiktive Analyse ein wertvolles Instrument zur Optimierung des Bestandsmanagements sein. Bestimmen der Menge und Art der Produkte, die auf Lager gehalten werden müssen, um die Nachfrage zu decken.

Optimale Bestandsaufnahme minimiert Lager- und Beschaffungskosten, vermeidet Fehlbestände und Überbestände, Und maximiert Umsatz und Gewinn.

So funktioniert die prädiktive Analyse für die Bestandsverwaltung

Die prädiktive Analyse basiert auf maschinellen Lernalgorithmen, die aus vergangenen und aktuellen Daten lernen, um Prognosen zu verschiedenen Aspekten der Nachfrage zu erstellen, wie z. B. Volumen, Saisonalität, Segmentierung, Preissensibilität und Werbeaktionen. Diese Vorhersagen können verwendet werden, um den optimalen Lagerbestand für jedes Produkt basierend auf Faktoren wie Verkaufswahrscheinlichkeit, Einkaufskosten, Gewinnspanne, Lieferzeit, Ablaufdatum usw. zu berechnen. Darüber hinaus kann die prädiktive Analyse helfen Identifizieren Sie die profitabelsten Produkte, aufkommenden Trends sowie Cross-Selling- und Up-Selling-Möglichkeiten., und das effektivste Preis- und Marketingstrategien.

Vorteile der prädiktiven Analyse für Ihren E-Commerce

Prädiktive Analysen können Ihrem E-Commerce zahlreiche Vorteile bringen, darunter:

Reduzierung der Bestandsverwaltungskosten durch die Vermeidung von Verschwendung, Verlusten, Schäden und Veralterung.
Umsatz- und Gewinnsteigerung indem wir die richtigen Produkte zur richtigen Zeit und zum richtigen Preis anbieten.
Verbesserung der Kundenzufriedenheit und Loyalität durch die Sicherstellung der Verfügbarkeit der gewünschten Produkte und schneller Lieferungen.
Optimierung strategischer Entscheidungen auf Basis zuverlässiger und aktueller Daten.

Implementieren Sie prädiktive Analysen in Ihrem E-Commerce

Um prädiktive Analysen in Ihrem E-Commerce zu implementieren, müssen Sie:

Einen haben E-Commerce-Plattform, mit der Sie Daten aus verschiedenen Quellen sammeln und integrieren können wie etwa die Website, soziale Medien, Kundenfeedback, Lieferanten, Wettbewerber usw.
Verwenden Sie eine prädiktive Analyselösung das Ihren Anforderungen, Ihrem Budget und Ihrem Fachwissen entspricht. Wählen Sie zwischen Cloud-, On-Premise- oder Hybridlösungen sowie vorgefertigten oder benutzerdefinierten Lösungen.
Definieren Sie Ziele und Kennzahlen für die prädiktive Analyse, Ergebnisse und Leistung überwachen.
Testen und Validieren von Vorhersagen indem wir sie mit realen Daten und Kundenerwartungen vergleichen.
Handeln Sie auf Basis von Vorhersagen durch Anpassung der Bestandsverwaltung, Preisgestaltung und Marketingstrategien.

Darüber hinaus ist es oft ein Wettbewerbsvorteil, einen erfahrenen Partner für Predictive-Analysis-Projekte zu haben. ein Partner kann eine qualifizierte und persönliche Beratung anbieten, die den Kunden in jeder Projektphase unterstützt – von der Problem- und Zieldefinition bis Auswahl der am besten geeigneten Lösungen bis hin zur Implementierung und Wartung, um Qualität, Sicherheit und Effektivität zu gewährleisten.

Prädiktive Analysen erfordern kontinuierliche Modellverifizierung um sicherzustellen, dass sie aktuell sind, der Realität entsprechen und mit den Geschäftszielen im Einklang stehen. Ein engagiertes Team kann die Modellleistung überwachen, Anomalien oder Abweichungen erkennen und die erforderlichen Anpassungen vornehmen, um die Ergebnisse zu optimieren.

Schließlich kann ein Partner durch Schulungen, Unterstützung und Wissenstransfer die notwendigen Fähigkeiten zur Verwaltung und Nutzung der Predictive-Analysis-Lösung vermitteln, sodass der Kunde bei der Systemverwaltung unabhängig wird und das Predictive-Analysis-Potenzial für sein Unternehmen voll ausschöpfen kann.

Ein echtes Anwendungsbeispiel

Lassen Sie uns nun den Anwendungsfall von Modayola vorstellen, einer Multimarken-Online-Plattform, die hochwertige Kleidung und Accessoires anbietet.

Bevor wir die Vorteile und Ergebnisse von Modayola beschreiben, muss unbedingt darauf hingewiesen werden, dass es sich bei Modayola um einen fiktiven Namen handelt, der zum Schutz der Privatsphäre des Unternehmens verwendet wird. Zudem besteht eine Geheimhaltungsvereinbarung (NDA), um den Wettbewerbsvorteil zu schützen, der sich aus der Investition in prädiktive Analysen ergibt.

Modayola stand vor dem Herausforderung, einen umfangreichen und vielfältigen Katalog mit Tausenden von Produkten zu verwalten von verschiedenen Lieferanten. Darüber hinaus musste das Unternehmen die sich ständig ändernden und heterogenen Kaufpräferenzen und -verhalten seiner Kunden berücksichtigen.

Um diese Herausforderung zu meistern, wandte sich Modayola an Alpenit, ein Unternehmen der Arsenalia-Gruppe spezialisiert auf KI im E-Commerce-Sektor. Alpenites Idee für Fashionista bestand darin, ein prädiktives System zu schaffen, das in den E-Commerce und das ERP des Unternehmens integriert ist und künstliche Intelligenz nutzt, um Nachfrage und Angebot für jedes Produkt vorherzusagen. Rationalisierung des Einkaufsprozesses bei verschiedenen Lieferanten.

Das Projekt verlief in mehreren Phasen.

Zunächst untersuchte Alpenite den Prozess und sammelte und analysierte die historischen und aktuellen Daten von Modayola in Bezug auf Verkäufe, Lagerbestände, Kosten, Lieferanten, Kunden, Feedback und Marketingkampagnen.
Als nächstes erstellte und trainierte Alpenite Vorhersagemodelle unter Verwendung von Techniken des maschinellen Lernens und Deep Learning, um genaue und zuverlässige Prognosen für verschiedene Aspekte des Geschäfts von Fashionista zu erstellen.
Schließlich integrierte Alpenite die Vorhersagemodelle in das ERP von Modayola und erstellte interaktive Dashboards und automatische Warnmeldungen, um die Entscheidungsfindung und das Handeln zu erleichtern.

Die prädiktive Analyse brachte Modayola erhebliche Vorteile. Nach dem ersten Jahr stieg der Online-Umsatz um etwa 201 TP3T, während die Gewinnspanne um 101 TP3T stieg. Das Unternehmen konnte Abfall und überschüssige Lagerbestände reduzieren, die Zusammenarbeit mit Lieferanten optimieren und auch genauer auf Kundenbedürfnisse reagieren.

Alpenite, Teil der Arsenalia Group, ist ein innovatives Beratungsunternehmen, das Unternehmen dabei unterstützt, in jeder Phase der Customer Experience Spitzenleistungen zu erzielen. Gemeinsam mit Alpenite gestalten Unternehmen die Zukunft ihres Geschäfts, indem sie eine digitale Strategie entwickeln, die mit den Geschäftserwartungen und dem Markenversprechen übereinstimmt. Sie entwerfen, erstellen und entwickeln digitale Lösungen, um außergewöhnliche Erlebnisse zu bieten, und verwalten digitale Prozesse, die den Wert des Unternehmens steigern und seine Leistung verbessern.