予測的販売分析：それは何であり、メリットは何ですか？
意思決定にデータ主導のアプローチを導入することで、業界を問わずビジネスの収益性が向上することが実証されています。実際、ビジネスインテリジェンスの調査によると、ビッグデータを活用する組織は、利益が8-10％増加し、運用費用が10％減少しています。
しかし、意思決定プロセスで データを活用 している企業は 57% に過ぎず、91% がビジネスの成長に不可欠であると認めているにもかかわらず、分析に重点を置いた環境を育むことは大きな機会となります。企業が競争力を維持するために。
内部データと外部データには無限の用途がありますが、販売分析には主に4つの用途があります。これらの手法を実装すると、売上予測の向上、リソース分布の最適化、コンバージョン率の向上につながります。
予測的販売分析と処方的販売分析-違いは何ですか？
ほとんどの企業は、ビッグデータと運用データ分析から得られるメリットをすでに認識しています。しかし、販売分析とデータ主導の意思決定を完全に実装するには、予測分析と処方分析の違いに注意する必要があります。
どのレポートがどのカテゴリに分類され、2つのアプローチの目的を理解することは、組織の分析戦略を固めるのに役立ちます。
予測販売分析
予測販売分析では、過去の販売と在庫のデータに基づいて、将来の販売予測を行います。システムとデータの統合により、企業は関連するすべての情報を収集し、データを標準化し、結果を自動的に解釈することができます。
前年、四半期、または数ヶ月の履歴データを使用することで、企業は売上、消費者行動、および経費のパターンを特定することができます。予測販売分析を使用することは、今後数ヶ月または数年間の組織の財務健全性をよりよく理解するための有用で貴重なツールです。
予測販売分析は、予算配分や在庫補充など、リソースをどこに向けるべきかをさまざまな部門に知らせるために使用される非常に貴重なツールです。たとえば、リードのコンバージョンに時間がかかりすぎる場合、予測販売分析は、より迅速なコンバージョンにつながるリードに自分の努力を集中するように営業部門に通知できます。
処方的販売分析予測分析情報を持つことは、ビジネス内の将来の財務結果を予測するのに役立ち
ますが、データ主導型の組織になるための小さなステップに過ぎません。処方的販売分析は、履歴コンテキストと予測を組み合わせて、実用的なインサイトを作成します。規範的分析は、各ビジネス意思決定の潜在的な成果と財務への影響を深く掘り下げます。
その複雑な性質のため、処方的な販売分析は、メインストリームのビジネスシーンで採用されてからまだ数年かかっています。しかし、効果的な処方的分析は、最適化によって利益を増加させ、リスクを軽減する能力を持っています。
たとえば、営業管理分野では、企業は規範的分析を通じて次の情報にアクセスできます。
- どの営業案件がより高い可能性を持ち、したがって優先順位を付けられるべき か、
- どの営業プロセスが最も効果的 か、
- どの営業担当者彼らのクォータ
予測的販売分析から企業が獲得できる4つのこと
今日、予測的販売分析は、食品サービス、小売、ヘルスケア、政府サービスまで、あらゆる業界の企業で広く使用されており、期待される需要を適切に満たしながらリソースを最適に割り当てることができます。
さらに、洗練されたソフトウェアツールの開発により、企業はこの予測プロセスを自動化して、この最適化手法をさらに簡単にすることができます。予測分析を日常業務に実装することで、企業は次の主要なメリットを得ることができます。
1.売上予測の正確性の向上
包括的な売上予測では、過去の業績の影響、業界動向および支出された売上に対する経済シフトを考慮します。一般的に、売上予測の精度は 60 ～ 70% になる傾向がありますが、適切なツールを使用すると 80% 以上に改善できます。
予測販売分析を使用して、企業は状況や目標に基づいて、最も適切な予測モデルを選択できます。ビジネスの場所や業界によっては、季節ごとの販売傾向や購入習慣がさまざまな要因によって影響を受ける場合があります。
予測ソフトウェアを使用して、企業は、予測売上高の精度を高めるために、競合他社の情報、過去の売上高、およびその他の重要なデータを考慮することができます。
2.購入とコンバージョン率の増加の可能性を予測する
予測販売分析と消費者データや過去の販売情報を使用して、企業は潜在顧客がワンタイムまたはリターン消費者に転向する可能性を正確に予測できます。これらのグループ間の人口統計、場所、および購入前の行動を分析することで、企業はどの見込み客が既存の購入者と同じように行動しているかを特定することができます。
顧客になる可能性に基づいて見込み客を分類してタグ付けした後、企業は、マーケティングおよびセールチームのメンバーが一般ユーザーとやり取りする方法をカスタマイズできます。
3.ターゲットとカスタマイズされた割引割引割引
を提供するよりも、誰かに製品を購入してもらうためのより良いインセンティブはありません。ただし、すべての割引が同じ機能するわけではありません。売上予測分析を通じて、企業は地域、人口統計、消費者の種類に関する顧客データを取得することで、コンバージョン率が最も高い割引を確認できます。
普遍的な包括的割引を提供することで、利益率を下げることができ、マーケティングキャンペーンにおけるROIはほとんどありません。予測分析を使用すると、企業は購入者のペルソナを作成して、より低い割引で購入する可能性が高い消費者に提供し、より低い消費者に高い割引を提供できます。
4.最適な価格設定
予測販売分析は、競合他社のデータを収集し、市場状況を調査して、最適な価格設定と割引レベルを決定するのに役立ちます。この情報を使用して、企業は適切な価格設定シフトを適用して、収益性と潜在顧客のコンバージョン率を向上させることができます。
さらに、組織は、業務内の隠れたコストを特定し、市場浸透などの新しい収益性の高い機会を発見することができます。市場がどこに向かっているかを理解することで、企業は現在の価格戦略が競争力を維持できるかどうかを観察することができます。これにより、アップセルの効果を最大化し、顧客維持と満足度を向上させることができます。
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