Previsione del Fatturato di un E-commerce con un Modello di Machine Learning Supervisionato

Obiettivo: Prevedere il Fatturato Futuro

Prevedere il fatturato futuro consente di pianificare le strategie di vendita, gestire le scorte e allocare le risorse di marketing. Una previsione errata può portare a problemi di approvvigionamento, inefficienze operative e opportunità di vendita perse.

Soluzione: Modello di Machine Learning Supervisionato

Utilizzare un modello di machine learning supervisionato, come la regressione lineare multipla, consente di prevedere il fatturato futuro basandosi sui dati storici. Questo approccio sfrutta diverse variabili (o "features") che influenzano il fatturato, come il numero di visite, il tasso di conversione e il valore medio degli ordini.

Vantaggi dell'Utilizzo di un Modello di Machine Learning per la Previsione del Fatturato

 

Previsioni Accurate

Migliora l'accuratezza delle previsioni rispetto ai metodi tradizionali, utilizzando dati storici e modelli avanzati

Pianificazione Efficace

Aiuta nella pianificazione delle scorte, delle campagne di marketing e delle risorse operative

Identificazione delle Variabili Chiave

Evidenzia quali fattori influenzano maggiormente il fatturato, permettendo di focalizzarsi sugli elementi più importanti

Ottimizzazione delle Strategie

Consente di adattare le strategie di marketing e vendita basandosi sulle previsioni, migliorando le performance complessive

Esempio pratico

Un caso di studio mostra come utilizzare un modello di regressione lineare multipla per prevedere il fatturato mensile di un e-commerce:

  1. Creazione del Dataset: si parte con l’integrazione dei dati da Google Analytics e BigQuery, includendo metriche come il numero di sessioni, il tasso di conversione e il carrello medio.
  2. Feature Selection: si identificano le variabili più rilevanti che influenzano il fatturato. Ad esempio, il carrello medio netto e il numero di acquisti giornalieri sono risultate le variabili più significative.
  3. Scelta del Modello: Utilizzando la regressione lineare multipla, si individuacla funzione che meglio si adatta ai dati storici.
  4. Addestramento e Validazione: si valida il modello per assicurarsi che funzioni bene sia sui dati storici che sui nuovi dati, evitando il sovraddestramento.

Il modello ha raggiunto un coefficiente di determinazione (accuratezza) R2di 0.94, indicando un'alta precisione nel spiegare la variabilità del fatturato. Il RMSE (Root Mean Square Error) di 66.30 indica che la previsione sul fatturato può sbagliare di circa 66.30 unità.

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