Sfruttare l'analisi predittiva del progetto per colmare le lacune aziendali

Ogni imprenditore spera di poter guardare al futuro e capire i modi migliori per investire capitali e risorse mentre imposta la propria azienda per il successo a lungo termine. La prossima cosa migliore è estrapolare le opportunità che ci attendono utilizzando una profonda conoscenza di ciò che è accaduto in passato. L'analisi predittiva consente alle aziende di prevedere gli effetti delle attuali condizioni di mercato e delle attività commerciali in modo che i proprietari possano fare scelte ben informate.

Secondo l'analisi del paniere di mercato predittivo di Research and Markets, si dice che le dimensioni del mercato globale dell'analisi predittiva crescano da 7,2 miliardi di dollari nel 2020 a 21,5 miliardi di dollari entro il 2025, con un CAGR del 24,5% durante il periodo di previsione.

Le aziende leader devono capire quali progetti hanno maggiori probabilità di fallire e come offrire loro le migliori possibilità di successo in anticipo per evitare di commettere errori simili. PPA (analisi predittiva del progetto) è un nuovo approccio che utilizza analisi sofisticate per valutare le possibilità di successo di un progetto.

Mentre l'analisi descrittiva utilizza i dati storici dell'azienda per esaminare le prestazioni passate, l'analisi predittiva fa un ulteriore passo avanti integrando gli stessi dati storici con regole e algoritmi per anticipare il probabile esito di un evento.

Per ridurre al minimo le conseguenze nel tuo progetto o per capire come utilizzare queste previsioni a tuo vantaggio, l'analisi prescrittiva ti aiuta a prendere decisioni fornendo consigli intelligenti per potenziali azioni future, tutte basate sui tuoi dati.

Perché le aziende investono in analisi predittive?

L'analisi predittiva ha un'ampia gamma di applicazioni nelle aziende, fornendo una serie diversificata di potenziali clienti per gli specialisti dei dati. I modelli di analisi predittiva utilizzano il passato di una persona per assistere le istituzioni finanziarie e altre organizzazioni nel determinare i rischi della fornitura di servizi a quella persona.

L'analisi predittiva è adottata da varie organizzazioni perché avvantaggia vari settori e aziende potenziando le operazioni. Un'organizzazione può rimanere al passo con i bisogni e la logistica può funzionare in modo più efficiente se ha una chiara comprensione di come il fabbisogno di risorse e scorte aumenterà nel tempo. La catena di approvvigionamento può essere continuamente ottimizzata aggiornando le proiezioni e modificando il modo in cui l'azienda consegna le merci ai commercianti o ai clienti.

Anche le statistiche e le analisi predittive si sono rivelate utili nel campo della sicurezza informatica. Gli individui che commettono frode o violano le informazioni vengono catturati da algoritmi che riconoscono i modelli di comportamento, comprese eventuali deviazioni sospette da un normale profilo utente. L'individuazione delle vulnerabilità e la ricerca di minacce persistenti avanzate migliora la sicurezza dei dati sensibili dei consumatori e dell'organizzazione nel suo insieme.

Per i dipartimenti di marketing, l'analisi predittiva dei dati modifica le azioni utilizzate dalle aziende per interagire con i clienti. Sulla base dei dati che hanno acquisito, gli esperti di marketing determinano il miglior passo successivo in una relazione, inviando messaggi o offerte appropriati. Con i modelli algoritmici, sta diventando più fattibile per le organizzazioni rilevare la fase raggiunta da un potenziale acquirente insieme a un percorso di acquisto e adattare le risposte di conseguenza.

Applicazione di analisi predittiva per la tua azienda

Efficienza operativa

Esistono diversi punti di contatto interni in cui è possibile integrare l'analisi predittiva dei dati per operazioni quotidiane più fluide. I manager possono dedicare risorse a nuove iniziative sulla base di stime quasi perfette di quando saranno completati i lavori in corso.

Allo stesso modo, le aziende potrebbero richiedere che i dipartimenti delle risorse umane assumano più dipendenti se si aspettano un aumento dei carichi di lavoro nel prossimo futuro. Per il budget, la gestione della domanda e dell'offerta, l'incentivazione delle prestazioni e la pianificazione della roadmap aziendale, proiezioni accurate sono fondamentali nelle vendite.

Previsione di abbandono dei clienti

Fare una previsione di abbandono implica rilevare i segnali che precedono le richieste di cancellazione dei tuoi clienti e valutare la probabilità in ciascun caso.

Puoi utilizzare i modelli predittivi per confrontare dati come la qualità del servizio clienti, la soddisfazione del cliente e il tasso di abbandono per vedere quali aspetti influenzano la cancellazione.

L'idea è di capire cosa sta causando la perdita del cliente e quindi invertire il processo.

Segmentazione del piombo

Anche le tecniche di segmentazione dei lead possono trarre vantaggio dall'analisi predittiva.

Dopotutto, mappare il profilo di questi potenziali clienti al fine di fornire contenuti personalizzati e campagne nutrizionali a prova di design è uno dei compiti più difficili del marketing.

Puoi creare gruppi segmentati basati su ricerche approfondite utilizzando dati e apprendimento automatico, prevedendo quali lead richiedono i minimi dettagli. Puoi conoscere il tempo stimato, i costi e i risultati finali di un progetto ML.

Ottimizzazione della campagna

L'intera cronologia della tua campagna di marketing può essere utilizzata per prevedere risultati futuri migliori.

Utilizza semplicemente la gestione dei progetti di analisi predittiva per determinare i canali ottimali per ciascun contenuto, il linguaggio più efficace per ciascun gruppo demografico target e altri fattori che influenzano l'accettabilità dei consumatori.

Di conseguenza, quando interagisci e conquisti il ​​tuo pubblico, spari esattamente all'obiettivo.

Gestione del rischio

Un'altra area che beneficia direttamente dell'analisi predittiva è la gestione del rischio.

Non è molto più facile esprimere giudizi quando si ha un quadro chiaro dei pericoli e delle opportunità che ci attendono?

Di conseguenza, sia che si analizzi il rischio di credito di un cliente o le potenziali implicazioni dell'investimento, anticipare la probabilità di profitto o perdita è il principale elemento di differenziazione della moderna analisi dei dati.

Intercettazione di una frode

Le aziende possono anche utilizzare metodi analitici per rilevare i modelli di frode ed evitare violazioni della sicurezza.

Con la maggiore attenzione alla sicurezza informatica, un numero crescente di aziende è preoccupato di affrontare le vulnerabilità e rilevare le anomalie in modo tempestivo per evitare danni.

I modelli predittivi rendono molto più facile individuare i pericoli ed evitare truffe in tempo reale.

Gestione delle relazioni con i clienti (CRM)

I modelli predittivi possono essere utilizzati nelle strategie CRM per comprendere i clienti in ogni fase del loro ciclo di vita e del loro percorso di acquisto.

Ci sono molti dati per costruire modelli multivariati e valutare la più ampia gamma di possibili collegamenti tra comportamenti, profili, storie di acquisto, interazioni e percezioni dei consumatori in questo esempio.

Puoi rivoluzionare il tuo rapporto con i consumatori con contenuti, promozioni e offerte personalizzate se disponi di queste informazioni chiave.

Ora che conosciamo le applicazioni e gli usi dell'analisi predittiva, passiamo agli strumenti che possono essere utilizzati per portare avanti l'analisi incorporata.

Strumenti di analisi predittiva popolari

Statistiche IBM SPSS

Con lo strumento di analisi predittiva di IBM, non puoi sbagliare. È in circolazione da molto tempo e viene fornito con un elenco completo di funzionalità. Un altro vantaggio è che il prezzo di IBM è semplice. Sebbene la sua interfaccia utente sia stata recentemente aggiornata, potrebbe essere ancora troppo difficile per la maggior parte dei clienti aziendali che non hanno familiarità con l'analisi e la scienza dei dati.

Analisi avanzata SAS

SAS è il leader globale nell'analisi, con una pletora di diversi strumenti di analisi predittiva tra cui scegliere. In effetti, quell'elenco è così lungo che determinare quali strumenti sono necessari per le tue esigenze potrebbe essere difficile. Inoltre, l'organizzazione non rinuncia ai prezzi anticipati, rendendo più difficile lo shopping comparativo. Tuttavia, con così tanti strumenti tra cui scegliere, è probabile che SAS abbia proprio ciò di cui hai bisogno.

Analisi predittiva SAP

La soluzione SAP potrebbe essere una scelta adatta per te se intendi utilizzare il tuo strumento di gestione dei progetti di analisi e statistiche predittive principalmente per analizzare i dati archiviati nel software SAP, come i dati ERP. Quando si tratta di funzionalità, l'azienda offre una varietà di alternative, ma, come SAS e numerose altre società, non rivela il prezzo. Manca anche la possibilità di essere distribuito nel cloud pubblico. Tra i lati positivi, include potenti funzionalità di apprendimento automatico e sicurezza.

TIBCO Statistica

Con diverse funzionalità di collaborazione e flusso di lavoro integrate nel prodotto, TIBCO privilegia l'usabilità. Se ti aspetti che dipendenti meno qualificati utilizzino il prodotto, questo lo rende una scelta adatta per la tua azienda. Si interfaccia anche con una varietà di diversi strumenti di analisi predittiva, semplificando l'espansione delle sue funzionalità. Questo è anche l'unico prodotto nell'elenco che promuove le sue capacità IoT/embedded per un progetto di successo: un mercato relativamente nuovo di cui essere consapevoli.

H2O

H2O dovrebbe essere in cima alla tua lista se stai cercando un'applicazione di analisi predittiva open source. Fornisce prestazioni rapide, basso costo, funzionalità estese e molta flessibilità. La dashboard di H2O offre una deliziosa festa di approfondimenti sui dati. Questa tecnologia, d'altra parte, è rivolta a data scientist esperti piuttosto che a citizen data scientist. Questo potrebbe essere il tuo strumento se hai investito in dipendenti ben formati .

Oracle DataScience

Oracle è recentemente entrata nel settore della statistica predittiva e dell'analisi acquisendo DataScience, nota azienda. Sebbene il prodotto di DataScience abbia ottenuto buone recensioni e valutazioni degli utenti, l'azienda sta attualmente integrandolo con la sua piattaforma cloud. Molto probabilmente sarà particolarmente vantaggioso per le aziende che utilizzano il database e i servizi cloud di Oracle.

Q Ricerca

Q Research si concentra su un mercato unico: se hai bisogno solo di uno strumento di analisi predittiva per le ricerche di mercato, questo software fornisce tutto ciò di cui hai bisogno. Questo software altamente automatizzato automatizza il processo di analisi predittiva, consentendo agli utenti di dedicare più tempo a pensare piuttosto che ad amministrare lo strumento. Sul lato negativo, manca la capacità di eseguire vari tipi di analisi predittive.

Costruttori di informazioni WEBFocus

Information Builders fornisce una serie completa di soluzioni di analisi e gestione dei dati di business intelligence (BI), nonché analisi predittive. Se stai cercando una soluzione dati end-to-end, questa potrebbe essere una buona soluzione. Include anche strumenti di analisi predittiva per data scientist e utenti aziendali. È una buona alternativa a tutto tondo per un'azienda con dipendenti con diversi livelli di esperienza sui dati. Il prezzo, come molti altri a listino, è accessibile solo su richiesta.

Rapid Miner

RapidMiner è una piattaforma di analisi predittiva che funziona dall'inizio alla fine. Per fornirti una solida analisi predittiva, utilizza la modellazione dei dati e l'apprendimento automatico. Tutto è controllato da una semplice interfaccia drag-and-drop. Hai accesso a una libreria di oltre 1.500 algoritmi che puoi utilizzare per analizzare i tuoi dati. Esistono modelli per tenere traccia del fatturato dei clienti e della manutenzione predittiva, tra le altre cose. RapidMiner è un'eccellente applicazione per la visualizzazione dei dati. Semplifica la previsione dei risultati futuri delle decisioni aziendali. Le statistiche sull'apprendimento automatico sui guadagni potenziali e altri dati sul ROI sono fornite dall'apprendimento automatico automatico.

KNIME

Il programma KNIME è gratuito e open source. KNIME semplifica la creazione di processi visivi. Puoi pulire rapidamente i tuoi dati e generare statistiche. È possibile creare algoritmi di apprendimento automatico. Questi ti consentono di svolgere attività come alberi decisionali. Per la produzione di previsioni, KNIME si connette anche con Apache Spark. Puoi utilizzare Microsoft Azure o il servizio Web di Amazon per ospitarlo.

Domande frequenti

D. Che cos'è l'analisi predittiva?

Ans. L'analisi predittiva è l'uso di varie tecniche statistiche, inclusi algoritmi di machine learning automatizzati, deep learning, data mining e intelligenza artificiale (AI), per creare modelli predittivi che estraggono dati da set di dati, identificano modelli e forniscono un punteggio predittivo per un intervallo degli esiti organizzativi.

D. Quali sono gli esempi di analisi predittiva?

Ans. In passato si pensava che l'analisi predittiva fosse uno strumento specializzato disponibile solo per pochi eletti, ma ora viene utilizzato quotidianamente da un numero crescente di aziende. Ecco alcuni degli esempi di settore in cui viene utilizzata l'analisi predittiva.

• Gli sport
• Vedere al dettaglio
• Salute
• Tempo metereologico
• Modellazione finanziaria
• Assicurazione e valutazione del rischio
• Analisi dei social media
• Gestione della catena di approvvigionamento

Conclusione

L'analisi predittiva è un approccio di analisi avanzato per sbirciare nel futuro della tua azienda, consentendoti di tracciare le possibilità per prendere decisioni migliori e superare i tuoi concorrenti.

A causa dell'enorme valore economico che forniscono, i modelli di analisi predittiva svolgeranno un ruolo sempre più importante nei processi aziendali in futuro. Sebbene non siano impeccabili, il vantaggio che forniscono alle organizzazioni pubbliche e private è enorme. Le organizzazioni possono utilizzare l'analisi dei dati predittiva per intraprendere azioni preventive in una serie di aree.

I modelli di analisi predittiva rendono possibile la prevenzione delle frodi nelle banche, la protezione dai disastri per i governi e magnifiche campagne di marketing, motivo per cui in futuro saranno una risorsa immateriale.

Se vuoi andare oltre il tuo percorso di apprendimento dell'analisi predittiva e stabilire con successo il tuo prodotto e la tua attività, allora dovresti consultare e assumere un'azienda esperta come Appinventiv .

Dovresti anche cercare nuove funzionalità di analisi dei dati predittiva sul mercato. Puoi apportare miglioramenti continui ed espandere gradualmente la tua applicazione in un prodotto più nuovo e migliore con le ultime funzionalità.