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预测剖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，当初能够用于对将来做出更精确的预测。批发企业能够应用预测剖析来全面改善批发业务后果的一些次要策略，其中包含：
(1) 数据分析预测季节性消费者行为
这对电子商务企业来说是一个特地有用的应用程序，因为他们能够应用过来的数据来理解哪些产品可能是一年中不同工夫最受欢迎的抉择。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，而在其余工夫的销售额会显著降落。而后，该信息可用于确定相干产品可能需要较高期间的次要因素，例如定价和促销等。
(2) 弄清楚“假如”场景
预测剖析能够帮忙企业确定各种“假如”类型的场景，帮忙企业依据过来的响应确定在一系列状况下最有可能产生的状况。例如，如果客户正在寻找的产品缺货，或者客户在以下状况下偏向于缩小或减少收入，能够应用预测剖析来具体理解客户最有可能将其用作替代品的产品。
(3) 数据分析针对适合的客户
批发企业能够采纳预测分析方法，以确保向适合的客户展现他们更有可能感兴趣并花钱购买的产品。它能够为批发企业提供更多信息，例如哪些客户更有可能在高端产品上破费更多的费用，以及将有更多的估算抉择指标客户。
(4) 采纳回头客策略
留住客户是任何批发企业的次要优先事项之一。与一直取得新客户相比，它不仅老本更低，而且当虔诚的回头客并通过口碑营销流传对于企业的品牌的信息时，他们通常会对企业具备更高的一生价值。对企业的客户服务和售后服务零碎进行预测剖析，能够帮忙其更好地理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) 数据分析能力无效营销
预测剖析可用于钻研从企业过来的营销流动中收集的数据，从而在将来更轻松地获取客户。企业能够剖析其之前的营销流动，以具体理解通常会吸引更多用户拜访企业的网站、带来更多转化或发明更多客户参与度的广告或内容类型，以确定未来反复时哪些内容可能会再次见效。
(6) 把客户放在首位
最初，优先思考客户体验是从业务中的预测剖析策略中获得最佳后果的要害。当企业将客户放在首位时，将可能更多地理解他们，企业能够将这些信息用于在业务的简直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，数据预测剖析能够全面改善批发企业的经营管理水平，但数据预测剖析技术门槛比拟高，须要相熟算法模型和编程语言。如果抉择一款简略易用的 BI 工具，往往能够起到事倍功半的作用。例如国产 BI 产品 Smartbi 集成的数据挖掘性能，操作起来非常简单，建模、训练、部署等都是在一个界面实现，业务人员也可能参加。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，大大降低了应用门槛。而且，零碎随时能够扩大，解决海量数据也不会呈现问题。
