Некоторые современные методы анализа предпочтений покупателей в e-commerce:

• Предиктивная аналитика. 1 С помощью статистических алгоритмов и машинного обучения анализируются исторические данные о продажах, сезонность и другие факторы. 1 На основе полученных результатов выстраивается персональный путь покупателя от первого знакомства с товаром до покупки. 1
• Анализ транзакций и заказов. 4 Понимание того, какие товары покупаются вместе, какие аксессуары приобретаются к основным товарам, позволяет оптимизировать ассортимент, предлагать персонализированные предложения и увеличивать средний чек. 4
• Исследование данных о возвратах и отказах от покупок. 4 Анализ причин возвратов товаров позволяет выявить проблемные зоны в продукции, улучшить качество обслуживания и уменьшить процент отказов. 4
• Исследование данных о взаимодействии с рекламными кампаниями. 4 Анализ эффективности различных рекламных каналов и кампаний позволяет оптимизировать маркетинговый бюджет и увеличивать ROI. 4
• Веб-аналитика. 4 С помощью этого инструмента отслеживается и анализируется поведение посетителей сайта, их привычки, предпочтения и совершённые действия. 4
• A/B-тестирование. 35 Инструменты позволяют проводить эксперименты на сайте, сравнивая разные версии страниц или элементов дизайна, чтобы определить, какая из них работает лучше. 5
• Сегментация аудитории. 5 Разделение аудитории на сегменты по различным критериям (возраст, пол, география, интересы) позволяет создавать более персонализированные маркетинговые кампании и улучшить коммуникацию с клиентами. 5