ندوة مباشرة عبر الإنترنت: أسرار لبناء دولاب الموازنة للنمو B2B2C ناجح
احفظ مكانك الآن

تحليلات المبيعات التنبؤية

تحليلات المبيعات التنبؤية هي طريقة تستخدم لوصف الطرق المختلفة للتنبؤ بالنتائج المستقبلية بناء على المعلومات الحالية ثم اتخاذ الخطوات الأكثر كفاءة للتأثير على المستقبل.

تسمح تحليلات المبيعات التنبؤية للشركات بالتنبؤ بما سيحدث بعد ذلك. يساعد على اتخاذ قرارات أفضل ، واكتساب رؤى قيمة في الوقت الفعلي ، وتقليل مقدار التخمين الذي تنطوي عليه العمليات التجارية. على سبيل المثال ، يمكن للشركات التنبؤ بالعملاء الذين من المحتمل أن يشتروا ، ومتى من المحتمل أن تباع المنتجات وأكثر من ذلك بكثير بمساعدة التحليلات التنبؤية. 

يمكن استخدام تحليلات المبيعات التنبؤية لعمل تنبؤات مستنيرة حول أداء المبيعات المستقبلية ومساعدة الشركات على اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن استراتيجيات المبيعات وتخصيص الموارد.

ما هي تحليلات المبيعات التنبؤية؟

التحليلات التنبؤية هي فرع من تحليلات البيانات يتضمن استخدام النماذج الإحصائية وتقنيات التعلم الآلي لعمل تنبؤات حول النتائج المستقبلية بناء على البيانات التاريخية. تستخدم الشركات تحليلات المبيعات التنبؤية لتوقع ما سيحدث في المستقبل من خلال تحليل البيانات القديمة للعثور على الأنماط والاتجاهات. 

تحليلات المبيعات التنبؤية هي استخدام الأساليب الإحصائية للتنبؤ بالاتجاهات والأحداث المستقبلية. يساعد الشركات على التنبؤ بأشياء مثل العدد المحتمل للعملاء في يوم معين ، أو الحملات التسويقية المستقبلية التي ستكون فعالة ، أو حيث يمكن للشركة خفض التكاليف لتقليل نفقاتها.

عزز أداء المبيعات بنسبة 94٪ من خلال برنامج إدارة العمولات Gamified الخاص بنا  

كيف يتم التنبؤ بالمبيعات من خلال تحليلات المبيعات التنبؤية؟

التنبؤ بالمبيعات هو عملية التنبؤ بأداء المبيعات المستقبلية بناء على البيانات السابقة والمعلومات الأخرى ذات الصلة. يمكن استخدام تحليلات المبيعات التنبؤية لإجراء التنبؤ بالمبيعات باتباع الخطوات التالية:

  • جمع البيانات: تتمثل الخطوة الأولى في جمع البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر ، مثل سجلات المبيعات والتركيبة السكانية للعملاء واتجاهات السوق ومصادر البيانات الأخرى ذات الصلة.
  • المعالجة المسبقة للبيانات: الخطوة التالية هي تنظيف البيانات وإعدادها للتحليل. قد يتضمن ذلك تنسيق البيانات ومعالجة القيم المفقودة وتطبيع البيانات للتأكد من أنها في شكل قابل للاستخدام.
  • حدد نموذجا: بعد إعداد البيانات ، فإن الخطوة التالية هي تحديد نموذج إحصائي مناسب أو خوارزمية تعلم آلي لاستخدامها في التحليل. قد يتضمن ذلك اختبار نماذج مختلفة ومقارنة نتائجها لتحديد أيها أكثر دقة.
  • تدريب النموذج: بمجرد اختيار النموذج ، يجب تدريبه على البيانات. يتضمن ذلك تغذية النموذج بمجموعة بيانات كبيرة وتعديل معلمات النموذج حتى يتنبأ بدقة بالنتيجة.
  • عمل تنبؤات: بعد تدريب النموذج ، يمكن استخدامه لعمل تنبؤات حول أداء المبيعات في المستقبل. قد يتضمن ذلك إدخال بيانات جديدة في النموذج واستخدام مخرجات النموذج للتنبؤ بالمبيعات المستقبلية.
  • تقييم النتائج: من المهم تقييم دقة توقعات المبيعات التي يقوم بها النموذج. قد يتضمن ذلك مقارنة تنبؤات النموذج ببيانات المبيعات الفعلية واستخدام مقاييس مثل الدقة والاستدعاء لتقييم أداء النموذج.

كيف تستخدم التحليلات التنبؤية لزيادة المبيعات؟

يمكن استخدام تحليلات المبيعات التنبؤية لتحديد الأنماط والاتجاهات في سلوك العملاء وإجراء تنبؤات حول المبيعات المستقبلية ، واضطراب العملاء ، والنتائج الأخرى ذات الصلة.

هناك بعض الطرق الرئيسية التي يمكن للشركات من خلالها استخدام التحليلات التنبؤية لزيادة المبيعات:

  1. تحديد العملاء المحتملين: يمكن استخدام التحليلات التنبؤية لتحديد الأفراد أو مجموعات الأشخاص الذين من المحتمل أن يكونوا مهتمين بمنتج أو خدمة. يمكن القيام بذلك عن طريق تحليل البيانات المتعلقة بالتركيبة السكانية للعملاء وسجل الشراء والعوامل الأخرى ذات الصلة.
  2. تخصيص الحملات التسويقية: يمكن استخدام التحليلات التنبؤية لتخصيص الحملات التسويقية للعملاء الفرديين ، بناء على اهتماماتهم المتوقعة واحتمالية الشراء. يمكن أن يساعد ذلك الشركات على زيادة فعالية جهودها التسويقية وزيادة المبيعات.
  3. التنبؤ بالطلب: يمكن استخدام التحليلات التنبؤية للتنبؤ بالطلب المستقبلي على منتج أو خدمة ، والتي يمكن أن تساعد الشركات على تخطيط مستويات الإنتاج والمخزون وفقا لذلك. يمكن أن يساعد ذلك في ضمان توفر المنتجات المناسبة للشركات عندما يكون العملاء مستعدين للشراء.
  4. تحسين التسعير: يمكن استخدام التحليلات التنبؤية لتحديد السعر الأمثل لمنتج أو خدمة ، بناء على البيانات التاريخية حول سلوك العملاء واتجاهات السوق. يمكن أن يساعد ذلك الشركات على زيادة أرباحها وزيادة المبيعات.
  5. تحسين الاحتفاظ بالعملاء: يمكن استخدام التحليلات التنبؤية لتحديد العملاء المعرضين لخطر الاختلاط أو المغادرة إلى منافس. من خلال تحديد هؤلاء العملاء وتنفيذ استراتيجيات الاحتفاظ المستهدفة ، يمكن للشركات تقليل الاضطراب وتحسين الاحتفاظ بالعملاء ، مما قد يؤدي إلى زيادة المبيعات على المدى الطويل.

كيف يمكن للتحليلات التنبؤية في المبيعات مساعدة الشركات؟

يمكن أن تساعد التحليلات التنبؤية في المبيعات الشركات بعدة طرق:

  1. توقع المبيعات المستقبلية: يمكن استخدام التحليلات التنبؤية للتنبؤ بالمبيعات المستقبلية ، مما يساعد الشركات على تخطيط مواردها وتخصيص الميزانيات بشكل أكثر فعالية.
  2. تحديد الآفاق الواعدة: يمكن استخدام التحليلات التنبؤية لتحديد العملاء المحتملين الواعدين واستهدافهم بحملات تسويقية مخصصة.
  3. البيع الإضافي والبيع العابر للعملاء الحاليين: يمكن استخدام التحليلات التنبؤية لتحديد فرص البيع الإضافي والبيع العابر للعملاء الحاليين ، وزيادة المبيعات والقيمة الدائمة للعميل.
  4. تخصيص جهود المبيعات والتسويق: يمكن استخدام التحليلات التنبؤية لتقسيم العملاء بناء على احتمالية شرائهم ، مما يسمح للشركات بتخصيص جهود المبيعات والتسويق الخاصة بها لمجموعات العملاء المختلفة.
  5. تحسين تخصيص الموارد: يمكن استخدام التحليلات التنبؤية لتحسين تخصيص موارد المبيعات ، مثل تحديد مندوبي المبيعات الأكثر فاعلية في إغلاق الصفقات أو المنتجات التي تتمتع بأعلى إمكانات النجاح.
  6. تخفيف المخاطر: يمكن استخدام التحليلات التنبؤية لتحديد المخاطر المحتملة على المبيعات ، مثل التغيرات في ظروف السوق أو إجراءات المنافسين ، ومساعدة الشركات على التخفيف من هذه المخاطر.

بشكل عام ، يمكن أن يساعد استخدام التحليلات التنبؤية في المبيعات الشركات على اتخاذ قرارات أكثر استنارة وتحسين عمليات المبيعات وتحقيق نتائج أعمال أفضل.

كيف تعمل تحليلات المبيعات التنبؤية؟

تتضمن تحليلات المبيعات التنبؤية جمع وتحليل البيانات المتعلقة بالمبيعات السابقة وسلوك العملاء والمتغيرات الأخرى ذات الصلة من أجل تحديد الأنماط والاتجاهات التي يمكن استخدامها للتنبؤ بأداء المبيعات المستقبلية.

هناك العديد من الخطوات المتضمنة في عملية تحليلات المبيعات التنبؤية:

  1. جمع البيانات: تتمثل الخطوة الأولى في جمع البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر ، مثل سجلات المبيعات ، والتركيبة السكانية للعملاء ، واتجاهات السوق ، ومصادر البيانات الأخرى ذات الصلة.
  2. المعالجة المسبقة للبيانات: الخطوة التالية هي تنظيف البيانات وإعدادها للتحليل. قد يتضمن ذلك تنسيق البيانات ومعالجة القيم المفقودة وتطبيع البيانات للتأكد من أنها في شكل قابل للاستخدام.
  3. اختيار النموذج: بعد إعداد البيانات ، فإن الخطوة التالية هي تحديد نموذج إحصائي مناسب أو خوارزمية تعلم آلي لاستخدامها في التحليل. قد يتضمن ذلك اختبار نماذج مختلفة ومقارنة نتائجها لتحديد أيها أكثر دقة.
  4. تدريب النموذج: بمجرد اختيار النموذج ، يجب تدريبه على البيانات. يتضمن ذلك تغذية النموذج بمجموعة بيانات كبيرة وتعديل معلمات النموذج حتى يتنبأ بدقة بالنتيجة.
  5. تقييم النموذج: بعد تدريب النموذج ، يجب تقييمه لتحديد دقته. قد يتضمن ذلك اختبار النموذج على مجموعة بيانات منفصلة أو استخدام مقاييس مثل الدقة والاستدعاء لتقييم أدائه.
  6. نشر النموذج: إذا كان أداء النموذج جيدا أثناء التقييم، فيمكن نشره في بيئة إنتاج لإجراء تنبؤات بشأن البيانات الجديدة.

بشكل عام ، تتضمن تحليلات المبيعات التنبؤية استخدام تقنيات البيانات والتعلم الآلي للتنبؤ بنتائج المبيعات المستقبلية واتخاذ قرارات مستنيرة بشأن استراتيجيات المبيعات وتخصيص الموارد.

ما هي الصناعات التي تستخدم التحليلات التنبؤية؟

يمكن استخدام التحليلات التنبؤية في مجموعة واسعة من الصناعات لتحسين عملية صنع القرار ودفع نتائج الأعمال. تتضمن بعض الأمثلة على الصناعات التي تستخدم التحليلات التنبؤية بشكل شائع ما يلي:

  1. البيع بالتجزئة: يمكن لشركات البيع بالتجزئة استخدام التحليلات التنبؤية للتنبؤ بالطلب على المنتجات وتحسين التسعير وإدارة المخزون وتخصيص التسويق والتوصيات للعملاء.
  2. الرعاية الصحية: يمكن لمؤسسات الرعاية الصحية استخدام التحليلات التنبؤية لتحسين نتائج المرضى وخفض التكاليف من خلال التنبؤ باحتمالية الإصابة بالمرض والتنبؤ باحتياجات المرضى وتحديد الاتجاهات والأنماط في بيانات المرضى.
  3. التصنيع: يمكن للمصنعين استخدام التحليلات التنبؤية لتحسين عمليات الإنتاج والتنبؤ بالطلب على المنتجات وتحديد فرص توفير التكاليف وتحسين الكفاءة.
  4. التمويل: يمكن للمؤسسات المالية استخدام التحليلات التنبؤية لتحديد النشاط الاحتيالي والتنبؤ بسلوك العملاء وتحسين إدارة المخاطر واستراتيجيات الاستثمار.
  5. الاتصالات السلكية واللاسلكية: يمكن لشركات الاتصالات استخدام التحليلات التنبؤية لتحسين أداء الشبكة ، والتنبؤ باضطراب العملاء ، وتحديد فرص البيع الإضافي والبيع العابر.

هذه مجرد أمثلة قليلة على العديد من الصناعات التي يمكن أن تستفيد من استخدام التحليلات التنبؤية. بشكل عام ، يمكن لأي مؤسسة تقوم بإنشاء وجمع كميات كبيرة من البيانات الاستفادة من استخدام التحليلات التنبؤية لتحسين عملية صنع القرار ودفع نتائج الأعمال.

استطلاعات نبض الموظفين:

هذه استطلاعات قصيرة يمكن إرسالها بشكل متكرر للتحقق من رأي موظفيك حول مشكلة ما بسرعة. يتضمن الاستطلاع عددا أقل من الأسئلة (لا يزيد عن 10) للحصول على المعلومات بسرعة. يمكن إعطاؤها على فترات منتظمة (شهرية / أسبوعية / ربع سنوية).

الاجتماعات الفردية:

يعد عقد اجتماعات دورية لمدة ساعة لإجراء محادثة غير رسمية مع كل عضو في الفريق طريقة ممتازة للحصول على إحساس حقيقي بما يحدث معهم. نظرا لأنها محادثة آمنة وخاصة ، فإنها تساعدك في الحصول على تفاصيل أفضل حول مشكلة ما.

eNPS:

eNPS (صافي نقاط الترويج للموظف) هي واحدة من أبسط الطرق الفعالة لتقييم رأي موظفك في شركتك. يتضمن سؤالا مثيرا للاهتمام يقيس الولاء. مثال على أسئلة eNPS تشمل: ما مدى احتمالية أن توصي بشركتنا للآخرين؟ يستجيب الموظفون لاستطلاع eNPS على مقياس من 1 إلى 10 ، حيث يشير 10 إلى أنهم "من المحتمل جدا" أن يوصوا بالشركة ويشير 1 إلى أنهم "من غير المحتمل للغاية" التوصية بها.

بناء على الردود ، يمكن وضع الموظفين في ثلاث فئات مختلفة:

  • المروجين
    الموظفون الذين استجابوا بشكل إيجابي أو وافقوا.
  • المنتقدين
    الموظفون الذين كان رد فعلهم سلبيا أو غير موافق.
  • السلبيات
    الموظفون الذين ظلوا محايدين في ردودهم.

ما هي الاستخدامات الشائعة لتحليلات المبيعات التنبؤية؟

الاستخدامات الأكثر شيوعا للتحليلات التنبؤية في المبيعات هي:

  1. يساعد في استهداف العملاء المناسبين بالمنتجات المناسبة في الوقت المناسب.
  2. يساعد في تقليل اضطراب العملاء من خلال تحديد العملاء الذين من المحتمل أن يغادروا وما الذي سيتطلبه الأمر للاحتفاظ بهم.
  3. إنه يحسن عائد الاستثمار التسويقي باستخدام النماذج التنبؤية لتحديد المنتجات التي من المرجح أن تكون ناجحة في أي عرض ترويجي معين.
  4. تحسين دقة التنبؤ من خلال إنشاء قواعد جديدة لكيفية تأثير الاتجاهات السابقة على النتائج المستقبلية. 
  5. زيادة فعالية النماذج التنبؤية عن طريق تغيير افتراضاتها حول كيفية عمل الأشياء.
  6. تقييم الصفقات الفردية وتوقع الصفقات التي سيتم إغلاقها عند إرسالها

مدونات مماثلة

روابط سريعة

الحلول البرمجية
بطاقات الهدايا
المسارد