从近几年伤风败俗的淘宝网网红现场直播再到抖音由SNS到B2C的转变，由此可见B2C金融行业迎来了又一次升级换代，从原本的Grignols黄金时代升级换代到了现场直播黄金时代，从原本的以“货”为服务中心开始转向以“人”为服务中心。
在B2C金融行业火爆和转型的背后，统计数据预测工具也是两个关键所在，透过对货品、使用者、网络平台统计数据的预测，商家就能知道怎样的货品好卖，怎样的人爱买，哪一类的促销公益活动更畅销等等，从而对症调整策略，精确网络营销。现如今，各金融行业都逐渐往统计数据化方向发展，透过统计数据法预测，企业能掌控客户的消费需求习惯、购物偏好等犯罪行为重要信息。B2C网络平台本身就拥有统计数据优势，比如说，每一使用者进占B2C网络平台从Viluppuram货品到买回货品，再到提货，全过程单厢在网络平台上形成统计数据。B2C网络平台只有不断地提升自身整合统计数据的能力，就可以展开有效的统计数据分析。
肯定有很多爸爸妈妈好奇，所以，B2C网络平台如果收集怎样统计数据，又如果预测怎样统计数据？
1、网络营销统计数据：B2C须要各类的网络营销公益活动，有关的网络营销费用、使用者覆盖数，公益活动点选、关上等统计数据便会顺理成章造成，除此之外，还会涉及人均总价、公益活动关上率、人群触达率等统计数据。
2、网络流量统计数据：作为B2C，最关键最核心的就是网络流量统计数据，这些统计数据还主要包括网络平台的下载量、来访者数、使用者的进占时数等。
3、团体会员统计数据：现如今B2C最常用的手段即是团体经营方式，B2C网络平台的公益活动即是如前所述团体会员统计数据分析而造成的。每一团体会员能依照消费需求数额或者点数来升级换代团体会员等级。因而，便会造成有关的团体会员统计数据，其中主要包括每一团体会员的重要信息、买卖记录等犯罪行为数据。
4、买卖和服务统计数据：买卖统计数据主要包括使用者买回数额、数量、人数、货品重要信息、买卖时间等统计数据；服务统计数据主要主要包括物流配送等统计数据。
所以如前所述这些统计数据，B2C网络平台该如何利用统计数据来预测B2C零售统计数据分析，并展开优化呢？下面小贴士就用示例给大家单纯嘿嘿。
比如说，BIGBANG10预测。BIGBANG10预测能帮助你找到一起买回的不同商品间的联系。Junagadh来说，它如前所述的原则就是：如果两个顾客买回了两个货品，他们多多少少都可能买回另两个有关货品。和推荐发动机一样，BIGBANG10预测一般会运用到机器学习或深度学习演算法。
因而，我们须要预测货品热卖情况和货品结构，还要预测货品间的相关性，并依照预测结果给出销售建议。像思福卢软件Smartbi就能完成BIGBANG10预测，主要透过统计数据分析网络平台展开可视化，使用关联规则演算法展开实现，而且预测商品需求及其波动就可以有助于规划产品服务。
现如今，B2C金融行业崛起，势必带来新的风浪，而B2C领域的预测还涉及非常多方面的专业内容，但只要掌握好统计数据分析思维+工具，就能在变化浪潮中稳步前行。
