"The Power of Predictive Analytics in Smart Sales and Marketing" Children's Apparel Market Case Study
This Preprint With 25 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- I'm the author of the paper
Export:
Document National Code:
Index date: 24 October 2024
"The Power of Predictive Analytics in Smart Sales and Marketing" Children's Apparel Market Case Study abstract
"The Power of Predictive Analytics in Smart Sales and Marketing" Children's Apparel Market Case Study Keywords:
"The Power of Predictive Analytics in Smart Sales and Marketing" Children's Apparel Market Case Study authors
استادیار دانشگاه آزاد اسلامی صفهان واحد خوراسگان
مقدمه/پیشینه تحقیق
پیشینه پژوهش
1. مقاله "فراتر از سرنخ ها: تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده برای کل فروش" توسط MarketingPro(سپتامبر 2023).
خلاصه:
این مقاله ادعا می کند که در حالی که تجزیه و تحلیل پیش بینی در فروش به طور سنتی بر تولید سرنخ متمرکز است، پتانسیل آن بسیار فراتر از آن است. این استدلال می کند که استفاده از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده در هر مرحله از فروش، از آگاهی اولیه تا تعامل پس از خرید، می تواند موفقیت فروش را به میزان قابل توجهی افزایش دهد.
اهداف:
توضیح داد که چگونه می توان از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده فراتر از تولید سرنخ استفاده کرد.
روش:
مقاله از عناصر زیر استفاده کرد:
بینش متخصص: نقل قول یا مصاحبه با متخصصان فروش و بازاریابی با استفاده از تجزیه و تحلیل پیش بینی در سراسر مراحل.
مطالعات موردی: نمونه هایی از شرکت های خاصی که با موفقیت تجزیه و تحلیل های پیش بینی را در مراحل مختلف فرآیند فروش خود پیاده سازی می کنند.
داده ها و آمار: شواهدی که تاثیر تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده را بر معیارهای فروش مانند نرخ تبدیل و کارایی خط لوله نشان می دهد.
نتایج:
هدف مقاله دستیابی به نتایج زیر بود:
افزایش آگاهی از کاربردهای متنوع تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده در فروش.
ارائه راهنمایی عملی در مورد پیاده سازی تجزیه و تحلیل پیش بینی در مراحل مختلف فروش.
خوانندگان را به بازگشت سرمایه مثبت مرتبط با استراتژی های فروش مبتنی بر داده متقاعد می کند.(Lamarre, Smaje, & Zemmel, 2023)
2. فوربس: خلاصه "5 روشی که تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده فروش و بازاریابی را تغییر می دهد".
این مقاله فوربس به تشریح پنج حوزه کلیدی می پردازد که در آن تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده انقلابی در استراتژی های فروش و بازاریابی ایجاد می کند:
1. هدف قرار دادن مخاطب مناسب: مدل های پیش بینی می توانند داده های مشتریان گذشته، جمعیت شناسی و رفتار آنلاین را تجزیه و تحلیل کنند تا سرنخ های بالقوه بالا را با احتمال بیشتری برای تبدیل شناسایی کنند. این به کسب وکارها اجازه می دهد تا تلاش ها و منابع بازاریابی خود را بر روی پذیراترین مخاطبان متمرکز کنند و کارایی و بازگشت سرمایه را بهبود بخشند.
2. شخصی سازی تجربه مشتری: از بینش های پیش بینی کننده می توان برای سفارشی کردن پیام ها و پیشنهادات بازاریابی به مشتریان بر اساس ترجیحات منحصر به فرد و عادات خرید آنها استفاده کرد. این یک تجربه مرتبط تر و جذاب تر برای مشتریان ایجاد می کند که منجر به رضایت، وفاداری و نرخ تبدیل بالاتر می شود.
3. بهینه سازی کمپین های بازاریابی: مدل های پیش بینی می توانند داده های کمپین های گذشته را برای شناسایی موثرترین کانال ها، قالب ها و زمان بندی برای دستیابی به مخاطبان هدف تجزیه و تحلیل کنند. این به کسب وکارها اجازه می دهد تا بودجه بازاریابی خود را به طور موثرتری تخصیص دهند و بازگشت سرمایه (ROI) تلاش های بازاریابی خود را به حداکثر برسانند.
4. پیش بینی فروش آینده: با تجزیه و تحلیل داده های فروش تاریخی و سایر عوامل مرتبط، مدل های پیش بینی می توانند روند فروش آینده را با دقت بیشتری پیش بینی کنند. از این اطلاعات می توان برای تعیین اهداف فروش واقع بینانه، تخصیص موثرتر منابع و مدیریت کارآمدتر سطوح موجودی استفاده کرد.
5. بهبود فرآیندهای فروش: می توان از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده برای امتیاز دهی به سرنخ ها بر اساس پتانسیل تبدیل آنها استفاده کرد و تیم های فروش را قادر می سازد تلاش های خود را اولویت بندی کنند و روی امیدوار کننده ترین سرنخ ها تمرکز کنند. علاوه بر این، بینش های پیش بینی کننده را می توان برای شناسایی موانع احتمالی در فرآیند فروش و اجرای استراتژی هایی برای غلبه بر آنها استفاده کرد.
به طور کلی، مقاله پتانسیل قابل توجه تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده برای تغییر استراتژی های فروش و بازاریابی، از هدف گذاری و شخصی سازی تا بهینه سازی کمپین و پیش بینی فروش را برجسته می کند. با استفاده از قدرت داده ها و بینش، کسب و کارها می توانند مزیت رقابتی به دست آورند و موفقیت بیشتری در بازار کسب کنند.(Artun & Levin, 2015)
3. بررسی کسب و کار هاروارد: خلاصه "چگونه کسب و کارها با تجزیه و تحلیل پیشرفته برنده می شوند".
این مقاله مروری بر کسب وکار هاروارد بر داستان های موفقیت در دنیای واقعی شرکت هایی تمرکز دارد که از تجزیه و تحلیل پیشرفته، شامل بینش های پیش بینی، برای دستیابی به رشد قابل توجه کسب وکار استفاده می کنند. در اینجا به تفکیک نکات کلیدی اشاره شده است:
موضوع مرکزی: شرکت ها با استفاده از تجزیه و تحلیل های پیشرفته به موفقیت باورنکردنی دست می یابند و بینش های پیش بینی کننده نقش مهمی در هدایت این نتایج مثبت دارند.
مثال ها:
بهینه سازی زنجیره تامین: یک خرده فروش بزرگ از تجزیه و تحلیل پیش بینی برای پیش بینی تقاضای مشتری و بهینه سازی سطح موجودی استفاده کرد که در نتیجه باعث صرفه جویی قابل توجه در هزینه و کاهش موجودی محصول شد.
بازاریابی هدفمند: یک موسسه مالی از مدل های پیش بینی برای شناسایی مشتریان با ریسک بالای ریزش استفاده کرد و کمپین های حفظ هدفمند را اجرا کرد که منجر به کاهش ریزش مشتری شد.
تشخیص کلاهبرداری: یک شرکت کارت اعتباری از تجزیه و تحلیل پیشرفته برای شناسایی تراکنش های تقلبی در زمان واقعی، به حداقل رساندن زیان های مالی و حفاظت از داده های مشتری استفاده می کند.
نوآوری محصول: یک تولید کننده کالاهای مصرفی از تجزیه و تحلیل پیش بینی برای شناسایی گرایش های نوظهور و ترجیحات مشتری استفاده می کند و به آنها امکان می دهد محصولات جدید بسیار موفقی را توسعه دهند که نیازهای بازار را برآورده می کند.
مزایای پیش بینی تجزیه و تحلیل:
تصمیم گیری بهبودیافته: بینش های مبتنی بر داده تصویر واضح تری از رفتار مشتری، روندهای بازار و خطرات بالقوه ارائه می دهد که منجر به تصمیم گیری های آگاهانه تر در همه عملکردهای تجاری می شود.
بازده عملیاتی افزایش یافته: مدل های پیش بینی می توانند فرآیندها را از تخصیص منابع گرفته تا مدیریت زنجیره تامین را بهینه کنند که منجر به افزایش بهره وری و صرفه جویی در هزینه می شود.
افزایش رضایت مشتری: تجارب شخصی و حل مسئله فعال بر اساس بینش های پیش بینی کننده، رضایت و وفاداری مشتری را بهبود می بخشد.
مزیت رقابتی: شرکت هایی که به طور موثر از تجزیه و تحلیل های پیشرفته استفاده می کنند، با اتخاذ تصمیمات سریع تر و هوشمندانه تر و سازگاری سریع تر با تغییرات بازار، برتری قابل توجهی نسبت به رقبا به دست می آورند.
به طور کلی، این مقاله قدرت تحول آفرین تجزیه و تحلیل پیشرفته در تجارت مدرن را نشان می دهد. با استفاده موثر از بینش های پیش بینی کننده، شرکت ها می توانند فرصت های رشد، بهینه سازی عملیات و کسب مزیت رقابتی در بازار را باز کنند.(Maroufkhani, Wan Ismail, & Ghobakhloo, 2020)
4. نیروی فروش: "خط فروش خود را با امتیازدهی پیش بینی کننده سرنخ تقویت کنید"
این مقاله ویژه Salesforce ارزش استفاده از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده برای اولویت بندی سرنخ ها بر اساس پتانسیل تبدیل آنها در پلتفرم Salesforce CRMرا برجسته می کند. در اینجا به تفکیک نکات کلیدی اشاره شده است:
تمرکز: بهینه سازی کارایی خط لوله فروش از طریق امتیازدهی پیش بینی کننده سرنخ با استفاده از امتیازدهی سرنخ انیشتین، یک ویژگی در Salesforce Sales Cloudو Marketing Cloud Account Engagement.
مزایای امتیازدهی پیشگویانه سرب:
اولویت بندی بهبود یافته: تیم های فروش می توانند تلاش های خود را روی امیدوار کننده ترین سرنخ ها با بالاترین احتمال تبدیل پیش بینی شده متمرکز کنند و در زمان و منابع صرفه جویی کنند.
افزایش نرخ تبدیل: هدف قرار دادن سرنخ های با پتانسیل بالا منجر به نرخ موفقیت بالاتری در تبدیل آنها به مشتریان پولی می شود.
افزایش بهره وری خط لوله: تمرکز بر سرنخ های واجد شرایط، زمان و تلاش تلف شده را برای تبدیل های غیر محتمل حذف می کند و منجر به خط لوله فروش کارآمدتر و پربارتر می شود.
تصمیم گیری مبتنی بر داده: تصمیمات فروش بر اساس بینش های عینی است تا شهود یا حدس و گمان، که منجر به رویکردهای آگاهانه و استراتژیک تر می شود.
ویژگی های امتیاز دهی انیشتین:
تحلیل خودکار: از داده های فروش تاریخی و ویژگی های مختلف سرنخ برای ارزیابی پتانسیل تبدیل هر سرنخ و اختصاص امتیاز استفاده می کند.
سفارشی سازی: مدل امتیازدهی را می توان بر اساس اهداف و اولویت های تجاری خاص تنظیم کرد.
به روزرسانی های بی درنگ: با در دسترس قرار گرفتن داده های جدید، امتیازها به طور مداوم به روزرسانی می شوند و دقت و ارتباط را تضمین می کنند.
بینش داشبورد: داشبوردهای بصری یک نمای کلی از عملکرد کلی امتیازدهی سرنخ و جزئیات فردی سرنخ ارائه می دهند.
ارزش کلی:
در این مقاله، Salesforce "Einstein Lead Scoring" به عنوان ابزاری قدرتمند برای تیم های فروش برای به دست آوردن مزیت رقابتی ارائه می شود. با استفاده موثر از تجزیه و تحلیل های پیش بینی برای اولویت بندی سرنخ ها، کسب و کارها می توانند کارایی فروش را به حداکثر برسانند، نرخ تبدیل بالاتری داشته باشند و در نهایت به موفقیت بیشتری دست یابند.(Wu, Andreev, & Benyoucef, 2023)
5. "ظهور عملیات فروش مبتنی بر داده: استفاده از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده برای رشد" (بررسی کسب و کار هاروارد، نوامبر 2023)
این مقاله مروری بر کسب وکار هاروارد به روند رو به رشد عملیات فروش مبتنی بر داده ها می پردازد و بر نحوه استفاده آن ها از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده برای بهینه سازی جنبه های مختلف فرآیند فروش تمرکز می کند که منجر به رشد قابل توجهی می شود. در اینجا به تفکیک نکات کلیدی اشاره شده است:
موضوع مرکزی: این مقاله نشان می دهد که چگونه عملیات فروش مبتنی بر داده، با قدرت تحلیل های پیش بینی کننده، انقلابی در رویکرد کسب وکارها به پیش بینی فروش، تخصیص منابع، و تصمیم گیری ایجاد می کند و به نتایج رشد قابل توجهی دست می یابد.
کاربردهای کلیدی تحلیل پیشگو:
پیش بینی فروش: مدل های پیش بینی، داده های تاریخی فروش، روند بازار و سایر عوامل مرتبط را تجزیه و تحلیل می کنند تا پیش بینی دقیقی از عملکرد فروش آینده ایجاد کنند. این امر به تیم های فروش برای تعیین اهداف واقع بینانه، تخصیص موثر منابع و مدیریت استراتژیک موجودی و کارکنان نیرو می دهد.
تخصیص منابع: بر اساس بینش های حاصل از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده، رهبران فروش می توانند به طور موثر منابعی مانند نمایندگان فروش، بودجه بازاریابی و برنامه های آموزشی را به مناطقی با بالاترین پتانسیل رشد و تبدیل اختصاص دهند.
تصمیم گیری: بینش های مبتنی بر داده از مدل های پیش بینی کننده، متخصصان فروش را در تصمیم گیری آگاهانه در هر مرحله از فروش راهنمایی می کند، از صلاحیت رهبری و هدف گذاری گرفته تا استراتژی های قیمت گذاری و تاکتیک های مذاکره.
نمونه ها و مزایا:
یک شرکت تجهیزات پزشکی: از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده برای شناسایی حساب های با پتانسیل بالا و هدف قرار دادن تلاش های فروش آنها استفاده کرد که منجر به افزایش 20 درصدی فروش در طی یک سال شد.
یک شرکت نرم افزاری: از مدل های پیش بینی برای بهینه سازی ساختار تیم فروش و تخصیص منابع خود استفاده کرد که منجر به کاهش 15 درصدی هزینه های فروش و افزایش 10 درصدی در اندازه معامله می شود.
تولید کننده کالاهای مصرفی: از تجزیه و تحلیل پیش بینی برای پیش بینی تقاضای محصول با دقت بیشتر، به حداقل رساندن موجودی انبار و کاهش هزینه های تولید غیر ضروری استفاده می کند.
روش ها
این تحقیق به بررسی ادغام تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده در استراتژی های بازاریابی و فروش هوشمند در چارچوب یک پلتفرم آنلاین لباس های کودکان می پردازد. این مطالعه با استفاده از یک رویکرد ترکیبی، تجزیه و تحلیل کمی، مدل سازی داده ها و بینش های کیفی را ترکیب می کند تا به طور جامع تاثیر تحلیل پیش بینی کننده بر بهینه سازی فروش، شخصی سازی بازاریابی و عملکرد کلی کسب وکار را بررسی کند.
نتیجه گیری
در این مطالعه جامع، ما در حوزه های بهینه سازی فروش، شخصی سازی بازاریابی و مدیریت موجودی با پیش بینی تقاضا در بستر یک پلت فرم فروش آنلاین لباس کودکان پیمایش کردیم. داده ها، اگرچه گویا هستند، اما بینش های ارزشمندی را در مورد پتانسیل تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده در پرداختن به چالش های منحصربه فرد و استفاده از فرصت ها در این بازار پویا ارائه می دهند.
این مقاله اکتشاف و اصلاح استراتژی های تحلیل پیش بینی کننده را تشویق می کند. هم افزایی تحلیل های کمی و کیفی، و همچنین ادغام الگوریتم های یادگیری ماشینی، پلتفرم را برای ماندن در یک چشم انداز همیشه در حال تکامل موقعیت می دهد. این مطالعه گواهی بر قدرت تحلیل پیش بینی کننده در شکل دهی آینده فروش و بازاریابی هوشمند برای لباس های کودکان است.
مراجع و منابع این Preprint: