2019年，電子商務銷售額佔 零售交易金額的比重首次超過10 %。在當時，這是一個令人印象深刻的數字。隨著成長率適度加速，分析師預測數位零售的前景光明。
快進到 2020 年，我們所知道的世界——無論是線上還是線 優化來增加銷售量 下——都發生了根本性的變化。儘管許多行業仍在經歷工作流程的重大變化，但網上購物的情況卻樂觀得多。
在某些國家，電子商務銷售額激增了 200 %，因為生活在封鎖令下的消費者幾乎所有商品都在網路上購買。由於亞馬遜佔 線上銷售額的近 50 %，因此在該平台上工作的供應商在這一激增期間處於增加收入的有利地位。
我們的零售環境所發生的變化不會是短期的。與 2019 年相比，2020 年 3 月的線上訂單增長了21 % 。 許多很少或從未在網上購買商品的購物者現在更加熟悉電子商務購物流程，並可能在可預見的未來保持他們的新習慣。這種對電子商務優先購物方式的廣泛適應需要正確的預測技術才能使供應商成功。
這些人工智慧支援的系統不僅可以根據歷史銷售數據準確預測需求量來提高銷售量。它們還可以提供穩定性。透過改進預測分析，供應商可以避免銷售下滑並更好地利用高峰（透過最大化庫存）。
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大流行中的預測與規劃
看到 2020 年電子商務的顯著成長，人們很容易認為零售商已經做到了這一點。然而這種觀點忽略了大局。例如，儘管亞馬遜今年的銷量猛增 26%，但該公司的利潤卻 下降了 29%。
是什麼造成瞭如此顯著的差距？歸根結底是缺乏準備。不過，考慮到目前的情況，亞馬遜難辭其咎。當公司為亞馬遜 Prime Day 或假期季節等重大銷售活動做準備時，他們會在廣告、物流和人力方面分配大量資源，以便在一到兩天的運輸時間內完成每筆訂單。
這種流行病幾乎讓零售商完全措手不及，亞馬遜也 新加坡電話號碼庫 不例外。不幸的是，我們無法回到2020年的頭幾個月；然而，供應商可以而且必須將今年剩餘時間及以後的時間視為一個機會，以確保其銷售面向未來。
實現這一目標的一種方法是利用技術不僅評估歷史銷售數據，而且評估對未來規劃至關重要的幾個關鍵變數。可以追蹤顯示的產品、銷售和廣告點擊次數，並將其與庫存量進行比較，以便更好地規劃可能發生的任何高峰。當與銷售排名和產品缺貨率等歷史數據相結合時，透過對這些數據點建模獲得的見解就會得到加強。
在某種程度上，零售商已經熟悉了根據未來洞察來預測銷售的過程。例如，供應商知道在母親節或萬聖節等節日前夕庫存特定產品並進行某些促銷活動。這些日曆日期經常出現，並以某種方式影響幾乎所有零售商，即使他們的產品並非特定於假期。
現代電子商務規劃的更進一步之處在於預測未寫入 領英臉書推特 使用 每個大量生產的日曆中的事件。例如，為了因應新冠肺炎 (COVID-19)，麵包機和壺鈴等一些產品的銷售量大幅成長，導致短缺。同時，服裝和鞋類的銷量大幅下降。根據地理和歷史客戶數據預測需求的漲落有助於在最受歡迎的產品上更好地投入廣告。
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每筆客戶交易都會產生有價值的數據，零售商可以利用這些數據來促進他們的銷售和行銷工作。不幸的是，大多數公司並未充分利用這些數據，全球高達 73% 的數據未用於分析目的。
有關客戶地理位置和其他人口統計資料的資訊可以為 回波數據 您的銷售策略提供重要資訊。在網上購物加速發展的時代，這種行銷方法顯得尤為重要。越來越多的供應商發現他們的數位貨架已經耗盡，特別是當他們儲存必需品時。其他人可能尚未看到銷售激增，但隨著全球隔離封鎖的放鬆，需求可能會恢復穩定。
確定正確的銷售策略本質上需要將人工智慧應用於歷史數據。即使是經驗豐富的行銷團隊也無法處理太多的潛在變數和數據點。透過人工智慧的實施，行銷人員可以更了解數據的重要性。
人工智慧支援的數據研究如何運作
例如，向多個區域中心出貨的公司可以查看每個配送中心一段時間內的出貨量。根據當地事件或人口統計原因，銷售可能會季節性地達到高峰和下降，即一種類型的客戶在特定時間購買更多的產品。甚至可能沒有明顯的解釋為什麼銷售額在某些時候上升或下降，但透過查看數據並確認這些高峰確實發生，供應商可以更好地改變他們的行銷策略，透過增加或減少廣告支出以滿足這些需求變化。