预测分析是一种对企业越来越重要的策略。利用机器学习来数据分析企业收集的数据，现在可以用于对未来做出更准确的预测。零售企业可以使用预测分析来全面改善零售业务结果的一些主要策略，其中包括：
(1) 数据分析预测季节性消费者行为
【零售企业掌握预测分析，全面改善经营管理水平】这对电子商务企业来说是一个特别有用的应用程序，因为他们可以使用过去的数据来了解哪些产品可能是一年中不同时间最受欢迎的选择。例如，销售一系列礼品的购物网站可能会发现某些产品会在节假日期间售罄，而在其他时间的销售额会显著下降。然后，该信息可用于确定相关产品可能需求较高期间的主要因素，例如定价和促销等。
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(2) 弄清楚“假设” 场景
预测分析可以帮助企业确定各种“假设”类型的场景，帮助企业根据过去的响应确定在一系列情况下最有可能发生的情况。例如，如果客户正在寻找的产品缺货，或者客户在以下情况下倾向于减少或增加支出，可以使用预测分析来详细了解客户最有可能将其用作替代品的产品。
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(3) 数据分析针对合适的客户
零售企业可以采用预测分析方法，以确保向合适的客户展示他们更有可能感兴趣并花钱购买的产品。它可以为零售企业提供更多信息，例如哪些客户更有可能在高端产品上花费更多的费用，以及将有更多的预算选择目标客户。
(4) 采用回头客策略
留住客户是任何零售企业的主要优先事项之一。与不断获得新客户相比，它不仅成本更低，而且当忠诚的回头客并通过口碑营销传播关于企业的品牌的信息时，他们通常会对企业具有更高的终身价值。对企业的客户服务和售后服务系统进行预测分析，可以帮助其更好地了解导致客户再次购买更多产品或仅进行一次购买的步骤。
(5) 数据分析才能有效营销
预测分析可用于研究从企业过去的营销活动中收集的数据，从而在未来更轻松地获取客户。企业可以分析其之前的营销活动，以详细了解通常会吸引更多用户访问企业的网站、带来更多转化或创造更多客户参与度的广告或内容类型，以确定将来重复时哪些内容可能会再次奏效。
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(6) 把客户放在首位
最后，优先考虑客户体验是从业务中的预测分析策略中获得最佳结果的关键。当企业将客户放在首位时，将能够更多地了解他们，企业可以将这些信息用于在业务的几乎每个方面做出决策和提出新策略，尤其是在定价方面，个性化、在线内容、营销和客户服务。
由此可见，数据预测分析可以全面改善零售企业的经营管理水平，但数据预测分析技术门槛比较高，需要熟悉算法模型和编程语言。如果选择一款简单易用的BI工具，往往可以起到事半功倍的作用。例如国产BI产品Smartbi集成的数据挖掘功能，操作起来非常简单，建模、训练、部署等都是在一个界面完成，业务人员也能够参与。Smartbi数据挖掘内置了很多模型算法，模型参数也是默认调整到最优状态，大大降低了使用门槛。而且，系统随时可以扩展，处理海量数据也不会出现问题。
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