Memanfaatkan Analisis Proyek Prediktif Untuk Menutup Kesenjangan Bisnis

Setiap pemilik bisnis berharap bahwa mereka dapat melihat ke masa depan dan menemukan cara terbaik untuk menginvestasikan modal dan sumber daya sambil menetapkan perusahaan mereka untuk kesuksesan jangka panjang. Hal terbaik berikutnya adalah memperkirakan peluang yang ada di depan menggunakan pemahaman mendalam tentang apa yang terjadi di masa lalu. Analitik prediktif memungkinkan bisnis untuk memperkirakan efek dari kondisi pasar saat ini dan aktivitas bisnis sehingga pemilik dapat membuat pilihan yang tepat.

Sesuai dengan analisis keranjang pasar prediktif Riset dan Pasar, ukuran pasar analisis prediktif global dikatakan tumbuh dari USD 7,2 miliar pada tahun 2020 menjadi USD 21,5 miliar pada tahun 2025, dengan CAGR 24,5% selama periode perkiraan.

Perusahaan terkemuka harus memahami proyek mana yang lebih mungkin gagal dan bagaimana menawarkan mereka peluang sukses terbaik sebelumnya untuk menghindari kesalahan serupa. PPA (predictive project analytics) adalah pendekatan baru yang menggunakan analisis canggih untuk menilai peluang keberhasilan proyek.

Sementara analitik deskriptif menggunakan data perusahaan historis untuk memeriksa kinerja masa lalu, analitik prediktif melangkah lebih jauh dengan mengintegrasikan data historis yang sama dengan aturan dan algoritme untuk mengantisipasi kemungkinan hasil suatu peristiwa.

Untuk meminimalkan konsekuensi apa pun dalam proyek Anda atau untuk mengetahui cara menggunakan prediksi ini untuk keuntungan Anda, Prescriptive analytics membantu Anda membuat keputusan dengan memberikan rekomendasi cerdas untuk tindakan potensial di masa mendatang, yang semuanya didasarkan pada data Anda.

Mengapa Bisnis Berinvestasi Dalam Analisis Prediktif?

Analitik prediktif memiliki berbagai aplikasi dalam bisnis, memberikan serangkaian prospek yang beragam untuk spesialis data. Model analitik prediktif menggunakan masa lalu seseorang untuk membantu lembaga keuangan dan organisasi lain dalam menentukan risiko pemberian layanan kepada orang tersebut.

Analisis Prediktif diadopsi oleh berbagai organisasi karena bermanfaat bagi berbagai industri dan bisnis dengan memberdayakan operasi. Sebuah organisasi dapat tetap di atas kebutuhan dan fungsi logistik lebih efisien jika memiliki pemahaman yang jelas tentang bagaimana kebutuhan sumber daya dan persediaan akan tumbuh dari waktu ke waktu. Rantai pasokan dapat terus dioptimalkan dengan memperbarui proyeksi dan memodifikasi cara perusahaan mengirimkan barang ke pedagang atau pelanggan.

Statistik dan analitik prediktif juga terbukti berguna di bidang keamanan siber. Individu yang melakukan penipuan atau pelanggaran informasi ditangkap oleh algoritme yang mengenali pola perilaku, termasuk penyimpangan mencurigakan dari profil pengguna normal. Menemukan kerentanan dan meneliti ancaman persisten tingkat lanjut meningkatkan keamanan data konsumen yang sensitif dan organisasi secara keseluruhan.

Untuk departemen pemasaran, analitik data prediktif mengubah tindakan yang digunakan oleh perusahaan untuk berinteraksi dengan pelanggan. Berdasarkan data yang mereka peroleh, pemasar menentukan langkah terbaik berikutnya dalam suatu hubungan, mengirimkan pesan atau penawaran yang sesuai. Dengan model algoritmik, organisasi menjadi lebih layak untuk mendeteksi fase yang telah dicapai calon pembeli seiring dengan perjalanan pembelian dan menyesuaikan respons yang sesuai.

Aplikasi Analisis Prediktif Untuk Bisnis Anda

Efisiensi operasional

Ada beberapa titik kontak internal di mana analitik data prediktif dapat diintegrasikan untuk operasi sehari-hari yang lebih lancar. Manajer dapat mencurahkan sumber daya untuk inisiatif baru berdasarkan perkiraan yang hampir sempurna tentang kapan pekerjaan yang sedang berlangsung akan selesai.

Dalam nada yang sama, perusahaan mungkin meminta departemen SDM mempekerjakan lebih banyak karyawan jika mereka mengharapkan peningkatan beban kerja dalam waktu dekat. Untuk penganggaran, manajemen permintaan dan pasokan, insentif kinerja, dan perencanaan peta jalan bisnis, proyeksi yang akurat sangat penting dalam penjualan.

Prakiraan Keluar Pelanggan

Membuat perkiraan churn memerlukan pendeteksian sinyal yang mendahului permintaan pembatalan pelanggan Anda dan mengevaluasi kemungkinan dalam setiap kasus.

Anda dapat menggunakan model prediktif untuk membandingkan data seperti kualitas layanan pelanggan, kepuasan pelanggan, dan tingkat penghentian untuk melihat aspek mana yang memengaruhi pembatalan.

Idenya adalah untuk mencari tahu apa yang menyebabkan kerugian pelanggan dan kemudian membalikkan prosesnya.

Segmentasi Prospek

Teknik segmentasi prospek juga dapat memanfaatkan analitik prediktif.

Bagaimanapun, memetakan profil klien potensial ini untuk memberikan konten yang dipersonalisasi dan kampanye nutrisi yang tahan desain adalah salah satu tugas pemasaran yang paling sulit.

Anda dapat membuat grup tersegmentasi berdasarkan penelitian ekstensif menggunakan data dan pembelajaran mesin, memperkirakan prospek mana yang memerlukan detail terkecil. Anda dapat mengetahui perkiraan waktu, biaya, dan hasil proyek ML.

Pengoptimalan Kampanye

Seluruh riwayat kampanye pemasaran Anda dapat digunakan untuk memperkirakan hasil yang lebih baik di masa mendatang.

Cukup gunakan manajemen proyek analitik prediktif untuk menentukan saluran optimal untuk setiap konten, bahasa paling efektif untuk setiap demografi target, dan faktor lain yang memengaruhi penerimaan konsumen.

Akibatnya, ketika berinteraksi dan memenangkan audiens Anda, Anda menembak tepat sasaran.

Manajemen risiko

Area lain yang mendapat manfaat langsung dari analisis prediktif adalah manajemen risiko.

Bukankah lebih mudah untuk membuat penilaian ketika Anda memiliki gambaran yang jelas tentang bahaya dan peluang di depan?

Akibatnya, apakah menganalisis risiko kredit pelanggan atau implikasi potensial dari investasi, mengantisipasi kemungkinan untung atau rugi adalah pembeda utama dari analisis data modern.

Deteksi Penipuan

Perusahaan juga dapat menggunakan metode analitis untuk mendeteksi pola penipuan dan menghindari pelanggaran keamanan.

Dengan meningkatnya fokus pada keamanan siber, semakin banyak bisnis yang peduli untuk mengatasi kerentanan dan mendeteksi anomali secara tepat waktu untuk menghindari kerusakan.

Model prediktif membuatnya lebih mudah untuk mengenali bahaya dan menghindari penipuan secara real-time.

Manajemen Hubungan Pelanggan (CRM)

Model prediktif dapat digunakan dalam strategi CRM untuk memahami klien di setiap tahap siklus hidup dan perjalanan pembelian mereka.

Ada banyak data untuk membangun model multivarian dan menilai kemungkinan hubungan terluas antara perilaku, profil, riwayat pembelian, interaksi, dan persepsi konsumen dalam contoh ini.

Anda dapat merevolusi hubungan konsumen Anda dengan konten, promosi, dan penawaran yang disesuaikan jika Anda memiliki informasi penting ini.

Sekarang setelah kita mengetahui aplikasi dan kegunaan analitik prediktif, mari beralih ke alat yang dapat digunakan untuk menjalankan analitik tersemat.

Alat Analisis Prediktif Populer

Statistik IBM SPSS

Dengan alat analitik prediktif IBM, Anda tidak akan salah. Sudah ada sejak lama dan dilengkapi dengan daftar fitur yang lengkap. Keuntungan lain adalah bahwa penetapan harga IBM sangat mudah. Meskipun antarmuka penggunanya baru-baru ini diperbarui, mungkin masih terlalu sulit bagi sebagian besar pelanggan korporat yang tidak terbiasa dengan analitik dan ilmu data.

Analisis Lanjutan SAS

SAS adalah pemimpin global dalam analitik, dengan sejumlah besar alat analisis prediktif yang berbeda untuk dipilih. Faktanya, daftar itu sangat panjang sehingga menentukan alat mana yang Anda butuhkan untuk kebutuhan Anda mungkin sulit. Selain itu, organisasi tidak memberikan harga di muka, membuat perbandingan belanja menjadi lebih sulit. Meskipun demikian, dengan begitu banyak alat untuk dipilih, SAS cenderung memiliki apa yang Anda butuhkan.

Analisis Prediktif SAP

Solusi SAP mungkin merupakan pilihan yang cocok untuk Anda jika Anda berencana untuk menggunakan statistik prediktif dan alat manajemen proyek analitik Anda terutama untuk menganalisis data yang disimpan dalam perangkat lunak SAP, seperti data ERP. Ketika datang ke fitur, perusahaan menawarkan berbagai alternatif, tetapi, seperti SAS dan banyak perusahaan lain, itu tidak mengungkapkan harganya. Itu juga tidak memiliki kemampuan untuk menyebarkan ke cloud publik. Di sisi positifnya, ini mencakup pembelajaran mesin yang kuat dan kemampuan keamanan.

Statistik TIBCO

Dengan beberapa kemampuan kolaboratif dan alur kerja yang dibangun ke dalam produk, TIBCO mengutamakan kegunaan. Jika Anda mengharapkan karyawan yang kurang terlatih untuk memanfaatkan produk, ini menjadikannya pilihan yang cocok untuk perusahaan Anda. Ini juga berinteraksi dengan berbagai alat analisis prediktif yang berbeda, membuatnya mudah untuk memperluas fungsinya. Ini juga satu-satunya produk dalam daftar yang mempromosikan IoT/kemampuan tertanam untuk proyek yang sukses – pasar yang relatif baru yang harus diperhatikan.

H2O

H2O harus berada di bagian atas daftar Anda jika Anda mencari aplikasi analitik prediktif sumber terbuka. Ini memberikan kinerja cepat, biaya rendah, fitur ekstensif, dan banyak fleksibilitas. Dasbor H2O menyediakan kumpulan wawasan data yang lezat. Teknologi ini, di sisi lain, diarahkan untuk ilmuwan data berpengalaman daripada ilmuwan data warga. Ini mungkin alat Anda jika Anda telah berinvestasi pada karyawan yang terlatih .

Oracle DataScience

Oracle baru-baru ini memasuki sektor statistik dan analitik prediktif dengan mengakuisisi DataScience, sebuah perusahaan terkenal. Meskipun produk DataScience telah mendapatkan ulasan dan peringkat pengguna yang baik, perusahaan saat ini sedang dalam proses mengintegrasikannya dengan platform cloud-nya. Kemungkinan besar akan sangat bermanfaat bagi perusahaan yang menggunakan database Oracle dan layanan cloud.

Q Penelitian

Q Research berfokus pada satu pasar: jika Anda hanya memerlukan alat analisis prediktif untuk riset pasar, perangkat lunak ini menyediakan semua yang Anda butuhkan. Perangkat lunak yang sangat otomatis ini mengotomatiskan proses analitik prediktif, memungkinkan pengguna menghabiskan lebih banyak waktu untuk berpikir daripada mengelola alat. Di sisi negatifnya, ia tidak memiliki kemampuan untuk melakukan berbagai jenis analitik prediktif.

Pembangun Informasi WEBFocus

Information Builders menyediakan serangkaian analitik intelijen bisnis (BI) dan solusi manajemen data yang komprehensif, serta analitik prediktif. Jika Anda mencari solusi data ujung ke ujung, ini mungkin cocok. Ini juga mencakup alat analisis prediktif untuk ilmuwan data serta pengguna bisnis. Ini adalah alternatif yang bagus untuk perusahaan dengan karyawan dengan berbagai tingkat pengalaman data. Harga, seperti banyak lainnya dalam daftar, hanya dapat diakses berdasarkan permintaan.

RapidMiner

RapidMiner adalah platform analisis prediktif yang bekerja dari awal hingga akhir. Untuk memberi Anda analitik prediktif yang kuat, ini menggunakan pemodelan data dan pembelajaran mesin. Semuanya dikendalikan oleh antarmuka drag-and-drop yang sederhana. Anda menerima akses ke perpustakaan lebih dari 1.500 algoritme yang dapat Anda gunakan untuk menganalisis data Anda. Ada template untuk melacak pergantian pelanggan dan pemeliharaan prediktif, antara lain. RapidMiner adalah aplikasi visualisasi data yang sangat baik. Itu membuat memprediksi hasil masa depan dari keputusan bisnis menjadi sederhana. Statistik pembelajaran mesin tentang keuntungan prospektif dan data ROI lainnya disediakan oleh pembelajaran mesin otomatis.

KNIME

Program KNIME gratis dan open source. KNIME mempermudah pembuatan proses visual. Anda dapat dengan cepat membersihkan data Anda dan menghasilkan statistik. Algoritma pembelajaran mesin dapat dibuat. Ini memungkinkan Anda untuk menyelesaikan tugas-tugas seperti pohon keputusan. Untuk menghasilkan prediksi, KNIME juga terhubung dengan Apache Spark. Anda dapat menggunakan Microsoft Azure atau Layanan Web Amazon untuk meng-host ini.

Pertanyaan yang Sering Diajukan

T. Apa itu analitik prediktif?

Jwb. Analitik prediktif adalah penggunaan berbagai teknik statistik, termasuk algoritme pembelajaran mesin otomatis, pembelajaran mendalam, penambangan data, dan kecerdasan buatan (AI), untuk membuat model prediktif yang mengekstrak data dari kumpulan data, mengidentifikasi pola, dan memberikan skor prediktif untuk rentang dari hasil organisasi.

T. Apa saja contoh analitik prediktif?

Jwb. Analitik prediktif sebelumnya dianggap sebagai alat khusus yang hanya tersedia untuk beberapa orang terpilih, tetapi sekarang digunakan oleh semakin banyak bisnis setiap hari. Berikut adalah beberapa contoh industri di mana analitik prediktif digunakan.

• Olahraga
• Eceran
• Kesehatan
• Cuaca
• Pemodelan Keuangan
• Asuransi dan Penilaian Risiko
• Analisis Media Sosial
• Manajemen rantai persediaan

Kesimpulan

Analisis prediktif adalah pendekatan analitik lanjutan untuk mengintip masa depan perusahaan Anda, memungkinkan Anda memetakan kemungkinan untuk membuat keputusan yang lebih baik dan mengungguli pesaing Anda.

Karena nilai ekonomi yang sangat besar yang mereka berikan, model analitik prediktif akan memainkan peran yang semakin penting dalam proses perusahaan di masa depan. Meskipun mereka tidak sempurna, manfaat yang mereka berikan kepada organisasi publik dan swasta sangat besar. Organisasi dapat menggunakan analitik data prediktif untuk mengambil tindakan pencegahan di berbagai area.

Model analitik prediktif memungkinkan pencegahan penipuan di bank, perlindungan bencana bagi pemerintah, dan kampanye pemasaran yang luar biasa, itulah sebabnya mereka akan menjadi aset tidak berwujud di masa depan.

Jika Anda ingin melampaui perjalanan belajar analisis prediktif dan membangun produk dan bisnis Anda dengan sukses, maka Anda harus berkonsultasi dan menyewa perusahaan berpengalaman seperti Appinventiv .

Anda juga harus mencari fitur analitik data prediktif baru di pasar. Anda dapat membuat peningkatan terus-menerus dan secara bertahap memperluas aplikasi Anda menjadi produk yang lebih baru dan lebih baik dengan fitur-fitur terbaru.