Menu
Afspraak maken

Predictive Analytics in e-commerce: 3 cruciale use-cases

Wil je starten met voorspellende modellen in e-commerce, maar twijfel je waar te beginnen? Laat je inspireren door drie krachtige e-commerce AI use-cases. Van churn voorspellen tot slim voorraadbeheer: je ontdekt direct waar voorspellende modellen impact maken. Slimmer werken begint vandaag!

Als e-commerce manager zie je kansen rondom data en AI, maar waar zet je in? Zonder duidelijk startpunt raken projecten versnipperd en blijft de business case vaak hangen in theorie. Tijd om te ontdekken welke e-commerce AI-toepassingen wél echt verschil maken.

Voorspellende modellen onthullen snel waar je winst haalt. Churn prediction identificeert vertrekkende klanten; voorraadbeheer voorkomt tekorten; en persoonlijke aanbevelingen verhogen direct je conversie. Bol.com voorspelde bijvoorbeeld nauwkeurig welke producten op voorraad moesten zijn in piekperiodes, waardoor omzet recordhoogte bereikte.

Wij helpen graag
  1. 01 Begin met churn prediction
    Voorspellende modellen helpen je zien welke klanten dreigen weg te gaan. Zet e-commerce AI direct in voor gepersonaliseerde retention-acties en houd klanten langer vast.
  2. 02 Optimaliseer voorraadbeheer
    Gebruik e-commerce AI om vraag te voorspellen en je voorraad te optimaliseren. Zo bespaar je kosten en grijp je nooit mis wanneer het om populaire producten draait.
  3. 03 Verhoog conversie met aanbevelingen
    Zet voorspellende modellen in voor productaanbevelingen die aansluiten bij het individuele koopgedrag. Daardoor voelt de klant zich gezien en stijgt jouw gemiddelde orderwaarde.