Το σύγχρονο e-commerce απαιτεί στρατηγικές με βάση δεδομένα που ξεπερνούν τα κλασικά metrics. Οι decision-makers χρειάζεται να υιοθετήσουν προηγμένα KPIs που αξιοποιούν τεχνητή νοημοσύνη, προγνωστικά μοντέλα, πραγματικό χρόνο κι ανάλυση συμπεριφοράς για να κατακτήσουν ανταγωνιστικό πλεονέκτημα.
1. Predictive Lifetime Value (pLTV)
Αναλύει και υπολογίζει την προβλεπόμενη αξία κάθε πελάτη στο μέλλον μέσω αλγορίθμων machine learning, προσφέροντας δυναμικές προσφορές, segmentation και συνεισφέροντας στην αύξηση του retention.
2. Omnichannel Attribution Score
Με machine learning αξιολογεί τη συμβολή κάθε καναλιού (site, social, marketplace, physical store) στο conversion. Βελτιώνει τη στόχευση budget και την κατανομή ενεργειών marketing.
3. Cohort Retention Heatmaps με AI
Οπτικοποιεί retention ανά cohort με αναλύσεις συμπεριφοράς και εξάγει auto-insights για χρήσιμα patterns και triggers.
4. Revenue at Risk Dashboard
Alerts μέσω AI για clusters πελατών που αναμένονται να μειώσουν spend, προσφέροντας στοχευμένες ενέργειες win-back ή loyalty.
5. Real-Time Personalization Effectiveness Index
Composite index για την απόδοση personalization δράσεων με συνεχή βελτιστοποίηση recommendation engines.
6. Machine Learning-powered Segmentation KPIs
Δημιουργεί δυναμικές ομάδες με advanced clustering και παρατηρεί μικρο-μοτίβα σε συμπεριφορά και αγορές.
7. Conversion Velocity (CV) Index
Μετράει το χρόνο από την πρώτη επαφή έως την αγορά σε κάθε κανάλι και segment ώστε να βελτιώσετε bottlenecks στο funnel.
8. Composite CX (Customer Experience) Score
Συνδυάζει πολυδιάστατα metrics για την εμπειρία πελάτη με AI scoring και actionable insights για συνεχή βελτίωση.
Leave a Reply