予測プロジェクト分析を活用してビジネスギャップを埋める

すべての事業主は、将来を見据えて、会社を長期的な成功に導く一方で、資本と資源を投資するための最良の方法を見つけ出すことができることを望んでいます。 次善の策は、過去に起こったことを深く把握して、先にある機会を推定することです。 予測分析により、企業は現在の市況と事業活動の影響を予測できるため、所有者は十分な情報に基づいて選択を行うことができます。

Research and Marketsの予測市場バスケット分析によると、世界の予測分析市場の規模は、2020年の72億米ドルから、2025年までに215億米ドルに成長し、予測期間中のCAGRは24.5％になると言われています。

大手企業は、どのプロジェクトが失敗する可能性が高く、同様の間違いをしないように、事前に成功の可能性を最大限に高める方法を理解する必要があります。 PPA（予測プロジェクト分析）は、高度な分析を使用してプロジェクトの成功の可能性を評価する新しいアプローチです。

記述的分析では過去の企業データを使用して過去のパフォーマンスを調べますが、予測分析では、同じ履歴データをルールやアルゴリズムと統合して、イベントの予想される結果を予測することで、さらに一歩進んでいます。

プロジェクトへの影響を最小限に抑えるため、またはこれらの予測を有利に使用する方法を理解するために、処方分析は、すべてデータに基づく潜在的な将来のアクションに関するインテリジェントな推奨事項を提供することにより、意思決定を支援します。

なぜ企業は予測分析に投資しているのですか？

予測分析は、ビジネスで幅広いアプリケーションを使用しており、データスペシャリストに多様な展望を提供します。 予測分析モデルは、個人の過去を使用して、金融機関やその他の組織がその個人にサービスを提供するリスクを判断するのを支援します。

予測分析は、運用を強化することでさまざまな業界やビジネスに利益をもたらすため、さまざまな組織で採用されています。 組織は、リソースと在庫の要件が時間の経過とともにどのように増大するかを明確に理解していれば、ニーズとロジスティクス機能をより効率的に把握できます。 サプライチェーンは、予測を更新し、会社が商人や顧客に商品を配送する方法を変更することにより、継続的に最適化できます。

予測統計と分析は、サイバーセキュリティの分野でも役立つことが証明されています。 詐欺や情報侵害を犯した個人は、通常のユーザープロファイルからの疑わしい逸脱を含む、行動のパターンを認識するアルゴリズムによって捕らえられます。 脆弱性を発見し、高度な持続的脅威を調査することで、機密性の高い消費者データと組織全体のセキュリティが向上します。

マーケティング部門の場合、予測データ分析は、企業が顧客と対話するために使用するアクションを変更します。 マーケターは、取得したデータに基づいて、関係の次の最良のステップを決定し、適切なメッセージやオファーを送信します。 アルゴリズムモデルを使用すると、組織は潜在的な購入者が到達したフェーズを購入の過程とともに検出し、それに応じて応答を調整することがより実現可能になります。

あなたのビジネスのための予測分析アプリケーション

運用効率

予測データ分析を統合して日常業務を円滑化できる内部タッチポイントがいくつかあります。 管理者は、進行中の作業がいつ完了するかについてのほぼ完全な見積もりに基づいて、新しいイニシアチブにリソースを割り当てることができます。

同様に、企業は、近い将来にワークロードの増加が予想される場合、HR部門がより多くの従業員を雇用することを要求する可能性があります。 予算編成、需要と供給の管理、パフォーマンスのインセンティブ、およびビジネスロードマップの計画では、正確な予測が販売に不可欠です。

顧客離れの予測

解約予測を行うには、顧客のキャンセル要求に先行するシグナルを検出し、それぞれの場合に可能性を評価する必要があります。

予測モデルを使用して、カスタマーサービスの品質、顧客満足度、解約率などのデータを比較し、キャンセルに影響を与える側面を確認できます。

アイデアは、顧客の損失の原因を突き止めてから、プロセスを逆にすることです。

リードセグメンテーション

リードセグメンテーション手法も、予測分析の恩恵を受けることができます。

結局のところ、パーソナライズされたコンテンツとデザインプルーフの栄養キャンペーンを提供するためにこれらの潜在的なクライアントのプロファイルをマッピングすることは、マーケティングの最も困難なタスクの1つです。

データと機械学習を使用した広範な調査に基づいてセグメント化されたグループを作成し、どのリードが最小の詳細を必要とするかを予測できます。 MLプロジェクトの推定時間、コスト、および成果物を知ることができます。

キャンペーンの最適化

マーケティングキャンペーンの履歴全体を使用して、より良い将来の結果を予測できます。

予測分析プロジェクト管理を利用するだけで、コンテンツの各部分に最適なチャネル、各ターゲット人口統計に最も効果的な言語、および消費者の受容性に影響を与えるその他の要因を決定できます。

その結果、あなたの聴衆と対話し、勝つとき、あなたは目的を真っ直ぐに撃ちます。

危機管理

予測分析から直接利益を得るもう1つの分野は、リスク管理です。

将来の危険性と機会を明確に把握していれば、判断を下すのははるかに簡単ではありませんか？

したがって、顧客の信用リスクを分析する場合でも、投資の潜在的な影響を分析する場合でも、利益または損失の確率を予測することが、最新のデータ分析の主な差別化要因です。

不正検出

企業は、分析手法を使用して不正パターンを検出し、セキュリティ違反を回避することもできます。

サイバーセキュリティへの注目が高まるにつれ、脆弱性に対処し、損傷を回避するためにタイムリーに異常を検出することを懸念する企業が増えています。

予測モデルを使用すると、危険を簡単に見つけて、リアルタイムで詐欺を回避できます。

顧客関係管理（CRM）

予測モデルをCRM戦略で使用して、ライフサイクルと購入過程のすべての段階でクライアントを理解できます。

この例では、多変量モデルを構築し、行動、プロファイル、購入履歴、インタラクション、および消費者の認識の間の可能な限り幅広いリンクを評価するためのデータが豊富にあります。

この重要な情報があれば、カスタマイズされたコンテンツ、プロモーション、オファーで消費者との関係に革命を起こすことができます。

予測分析のアプリケーションと使用法がわかったところで、組み込み分析を実行するために使用できるツールに移りましょう。

人気のある予測分析ツール

IBMSPSS統計

IBMの予測分析ツールを使用すれば、間違いはありません。 それは長い間存在していて、機能の包括的なリストが付属しています。 もう1つの利点は、IBMの価格設定が簡単なことです。 そのユーザーインターフェイスは最近更新されましたが、分析とデータサイエンスに精通していないほとんどの企業顧客にとってはまだ難しいかもしれません。

SAS Advanced Analytics

SASは分析の世界的リーダーであり、さまざまな予測分析ツールから選択できます。 実際、そのリストは非常に長いため、ニーズに必要なツールを決定するのは難しい場合があります。 さらに、組織は前払い価格を提示しないため、比較ショッピングがより困難になります。 それでも、選択できるツールが非常に多いため、SASは必要なものだけを備えている可能性があります。

SAP Predictive Analytics

予測統計および分析プロジェクト管理ツールを主にERPデータなどのSAPソフトウェアに保存されているデータを分析するために使用する場合は、SAPソリューションが適しています。 機能に関しては、同社はさまざまな選択肢を提供していますが、SASや他の多くの企業と同様に、価格は明らかにされていません。 また、パブリッククラウドにデプロイする機能もありません。 プラス面として、強力な機械学習とセキュリティ機能が含まれています。

TIBCO Statistica

製品に組み込まれているいくつかのコラボレーション機能とワークフロー機能により、TIBCOは使いやすさを重視しています。 訓練を受けていない従業員が製品を利用することを期待している場合、これはあなたの会社にとって適切な選択になります。 また、さまざまな予測分析ツールとのインターフェースを備えているため、機能を簡単に拡張できます。 これは、プロジェクトを成功させるためにIoT /組み込み機能を促進するリスト上の唯一の製品でもあります。これは、比較的新しい市場であることに注意してください。

H2O

オープンソースの予測分析アプリケーションを探している場合は、H2Oがリストの一番上にあるはずです。 迅速なパフォーマンス、低コスト、豊富な機能、および多くの柔軟性を提供します。 H2Oのダッシュボードは、データ洞察のおいしいごちそうを提供します。 一方、このテクノロジーは、市民のデータサイエンティストではなく、経験豊富なデータサイエンティストを対象としています。 あなたがよく訓練された従業員に投資したならば、これはあなたのツールかもしれません。

Oracle DataScience

オラクルは最近、有名な企業であるDataScienceを買収することにより、予測統計および分析セクターに参入しました。 DataScienceの製品は優れたユーザーレビューと評価を獲得していますが、同社は現在、クラウドプラットフォームとの統合を進めています。 これは、オラクルのデータベースとクラウドサービスを使用する企業にとって特に有益である可能性が最も高いでしょう。

Qリサーチ

Q Researchは単一の市場に焦点を当てています。市場調査に予測分析ツールのみが必要な場合、このソフトウェアは必要なすべてを提供します。 この高度に自動化されたソフトウェアは、予測分析プロセスを自動化し、ユーザーがツールを管理するのではなく、より多くの時間を思考に費やせるようにします。 マイナス面としては、さまざまな種類の予測分析を実行する機能がありません。

インフォメーションビルダーWEBFocus

Information Buildersは、ビジネスインテリジェンス（BI）分析とデータ管理ソリューションの包括的なセット、および予測分析を提供します。 エンドツーエンドのデータソリューションをお探しの場合は、これが適している可能性があります。 また、データサイエンティストおよびビジネスユーザー向けの予測分析ツールも含まれています。 これは、さまざまなレベルのデータ経験を持つ従業員を抱える企業にとって、万能の代替手段です。 リストにある他の多くの価格と同様に、価格はリクエストがあった場合にのみアクセスできます。

RapidMiner

RapidMinerは、最初から最後まで機能する予測分析プラットフォームです。 堅牢な予測分析を提供するために、データモデリングと機械学習を採用しています。 すべてがシンプルなドラッグアンドドロップインターフェイスによって制御されます。 データの分析に使用できる1,500を超えるアルゴリズムのライブラリにアクセスできます。 とりわけ、顧客の売上高と予知保全を追跡するためのテンプレートがあります。 RapidMinerは優れたデータ視覚化アプリケーションです。 これにより、ビジネス上の意思決定の将来の結果を簡単に予測できます。 予想される利益やその他のROIデータに関する機械学習の統計は、自動化された機械学習によって提供されます。

KNIME

KNIMEプログラムは無料でオープンソースです。 KNIMEを使用すると、視覚的なプロセスを簡単に作成できます。 データを迅速にクリーンアップして統計を生成できます。 機械学習アルゴリズムを作成できます。 これらにより、デシジョンツリーなどのタスクを実行できます。 予測を作成するために、KNIMEはApacheSparkとも接続します。 これをホストするには、MicrosoftAzureまたはAmazonのWebサービスを使用できます。

よくある質問

Q.予測分析とは何ですか？

回答予測分析とは、自動機械学習アルゴリズム、ディープラーニング、データマイニング、人工知能（AI）などのさまざまな統計手法を使用して、データセットからデータを抽出し、パターンを特定し、範囲の予測スコアを提供する予測モデルを作成することです。組織の成果の。

Q.予測分析の例は何ですか？

回答予測分析は、以前は一部のユーザーのみが利用できる特殊なツールであると考えられていましたが、現在では、日々ますます多くの企業で使用されています。 予測分析が使用される業界の例をいくつか示します。

• スポーツ
• 小売
• 健康
• 天気
• 財務モデリング
• 保険とリスク評価
• ソーシャルメディア分析
• サプライチェーンマネジメント

結論

予測分析は、会社の将来を覗き見するための高度な分析アプローチであり、より良い意思決定を行い、競合他社をしのぐ可能性を計画することができます。

それらが提供する莫大な経済的価値のために、予測分析モデルは、将来、企業プロセスにおいてますます重要な役割を果たすでしょう。 それらは完璧ではありませんが、公的機関と民間組織の両方に提供するメリットは計り知れません。 組織は、予測データ分析を使用して、さまざまな分野で先制行動をとることができます。

予測分析モデルは、銀行での不正防止、政府の災害保護、および壮大なマーケティングキャンペーンを可能にします。そのため、将来的には無形資産になります。

予測分析の学習の旅を超えて、製品とビジネスを成功裏に確立したい場合は、 Appinventivのような経験豊富な会社に相談して雇う必要があります。

また、市場に出回っている新しい予測データ分析機能にも注目する必要があります。 継続的な拡張を行い、アプリケーションを徐々に拡張して、最新の機能を備えたより新しい、より優れた製品にすることができます。