Predictive analytics genereren voorspellingen over de omzet per product of productgroep, met een betere kwaliteit en waarvan de betrouwbaarheid vooraf bekend is. Vooral dat laatste is essentiële informatie, stelt Bastiaan van de Rakt van business intelligence specialist i3 in RetailTrends 6.
Zonder die informatie komen retailers namelijk op basis van hun onderbuikgevoel in de verleiding om de voorspelling naar boven of beneden bij te stellen, denkt hij. "Dat is vaak onjuist. Bovendien leiden traditionele voorspellingsmethoden tot een enkel getal. Predictive analytics leidt tot een getal met een bandbreedte." Daarmee weet de retailer hoe groot de kans is dat de daadwerkelijk omzet tussen die bandbreedte valt.
De voorspelling is een resultaat van de gegevens die retailers dagelijks verzamelen, waarbij met duizenden scenario's rekening gehouden kan worden. "Wat gebeurt er bijvoorbeeld met de omzet van een artikel als we de prijs bijstellen of de positie in het schap veranderen?", geeft Van de Rakt als voorbeelden aan.
Met predictive analytics wordt ook gekeken naar eventuele verbanden tussen producten, die niet altijd voor de hand liggen. "Stel dat er een verband blijkt te zijn tussen de aankoop van kabeljauw en van appels. Dat verband is misschien niet te beredeneren, maar is wel aangetoond", geeft Van de Rakt aan. De retailer kan vervolgens naar eigen inzicht maatregelen treffen. "De ene retailer zal die artikelen naast elkaar in het schap willen leggen om het zijn klanten zo gemakkelijk mogelijk te maken, terwijl de ander zijn klanten juist zoveel mogelijk door de winkel wil laten lopen", geeft hij aan. "Het is maar net wat zijn visie is: klanten binden of omzet vergroten."
Lees meer over predictive analytics in RetailTrends 6, die vrijdag verschijnt. Klik hier voor een abonnement op RetailTrends. Abonnees ontvangen elf keer per jaar RetailTrends en zes keer per jaar EtailTrends.
Reacties 0