予測分析とは何ですか? いくつかの一般的な神話を払拭する

公開: 2021-12-16

すべての事業主は、将来を見据えて、会社の長期的な成功に向けて取り組みながら、資本とリソースを投資するための最良の方法を見つけたいと考えています。 これにより、業界では予測分析などの高度な手法が台頭しています。

予測分析は、現在または将来のアクションについて貴重な予測を行うために、企業が毎日収集する膨大な量のデータに適用できます。

高度な分析を使用して、プロジェクトの成功を評価します。 さらに、データに基づいた将来のアクションの可能性について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。

この記事では、予測分析を取り巻く一般的な神話について説明しますが、その前に、予測分析とは何か、そしてビジネスにとってのメリットは何かを見てみましょう。

予測分析とは何ですか?

予測分析とは、履歴データ、機械学習手法、統計アルゴリズムを使用して、将来のイベントの可能性を特定することです。 これは、顧客のニーズを予測し、より広い市場動向を予測し、リスクを管理するのに役立ち、競争上の優位性を提供し、最終的に収益を増加させます。

Research and Marketsのレポートによると、世界の予測分析の市場規模は、2020年の72億米ドルから2025年までに215億米ドルに成長し、CAGRは24.5%になると言われています。

この市場での機械学習や人工知能の使用の増加、買収、製品の発売などのさまざまな要因が、予測分析ソフトウェアおよびサービスの採用を促進すると予想されます。

次に、例を見て、予測分析がどのように機能するかを見てみましょう。

企業は毎日多くの決定に直面しており、その選択は会社の成功に大きな影響を与えます。 それでは、ほとんどの企業が直面する典型的な決定、つまり売上予測から始めましょう。

財務計画では、売上予測が最初の重要なステップです。 これは、従業員の雇用、製品を製造するための原材料の購入、需要の処理など、ビジネスのほぼすべての側面に影響を与えます。

売上の予測には、次の期間に販売する製品の量を予測するだけでなく、誰が購入するのか、なぜ購入するのかなどを予測することも含まれます。ただし、これらのタスクはすべてかなりの時間がかかり、優先順位を付けるのが難しくなります。資力。 ただし、予測分析ツールを使用する場合はそうではありません。

予測分析ツールを使用して、正確な売上予測を行うことができます 過去の行動に基づいて将来の行動を予測し、過去と現在のデータを組み合わせて、顧客が何を必要とし、なぜそれを必要としているのかを理解するのに役立ちます。 これにより、ユーザーエクスペリエンスが向上します。

予測分析とは何かを理解したので、次に、ビジネスにおける予測分析の主な利点について説明します

予測分析が重要なのはなぜですか?

predictive analytics benefits
予測分析は、ビジネス目標を達成するために使用できる実用的な洞察を生成することにより、組織がリスクを検出し、機会を発見するのに役立ちます。 したがって、ここにあなたのビジネスのための予測分析のいくつかの重要な利点があります:

1.不正の検出:複数の分析方法を組み合わせることで、疑わしい動作を識別し、パターン検出を向上させることができます。 サイバーセキュリティの懸念が高まる中高性能の予測分析は、ネットワーク上のすべてのアクションをリアルタイムで調べて、詐欺、ゼロデイ脆弱性、および高度な持続的脅威を示す可能性のある異常を特定します。

2.運用の改善:多くの組織は、予測モデルを使用して在庫を予測し、リソースを管理しています。 たとえば、ホテルは、占有率を最大化し、収益を増やすために、任意の夜のゲスト数を予測しようとします。 これにより、生産プロセスを積極的に改善し、必要に応じて適切な措置を講じることができます。

3.顧客離れの予測:顧客離れの予測を行うには、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。

予測モデルを利用して、顧客満足度、サービス品質、解約率などのデータを比較し、キャンセルにつながる側面を特定できます。

主なアイデアは、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。

4.市場キャンペーンの最適化:予測分析を使用すると、マーケティングキャンペーンの履歴全体を確認して、より良い将来の結果を予測できます。

各ターゲット人口統計、マーケティングキャンペーンに使用されるチャネル、および消費者の受容性に影響を与えるその他の要因に最も効果的な言語を決定できます。 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。

5.顧客関係管理(CRM):予測モデルを顧客関係管理に使用して、購入過程のすべての段階で顧客を理解することができます。

利用可能なデータの助けを借りて、多変量モデルを構築し、購入履歴、行動、プロファイル、相互作用、および消費者の認識の間の可能なリンクの最も広い範囲を評価することができます。

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、オファーを使用して、顧客との長期的な関係を構築できます。

予測分析の重要性を検討したので、さまざまな業界でのそのアプリケーションのいくつかを見てみましょう。

predictive analytics in business

予測分析のユースケース

業界は、予測分析を使用して、運用を最適化し、リスクを軽減し、収益を増やすことができます。 これは、実際のシナリオにおける予測分析のいくつかのアプリケーションです。

Predictive analytics use cases

ヘルスケア:予測分析は、リスク推定、ジオマッピング、および手術と病院への患者の流入に関するwhat-ifシナリオの計画という、3つの重要な理由でヘルスケア業界に組み込まれています。

分析を使用すると、複数の部門にわたって、より良い患者の転帰、より効果的な治療、およびコスト削減につながります。

たとえば、予測分析を使用する喘息患者向けのデバイスは、患者の呼吸音を記録および分析し、スマートフォンアプリを使用してリアルタイムのフィードバックを提供し、患者が症状をより適切に管理して攻撃に備えるのに役立ちます。

Eコマース:ビジネスにおける予測分析は、売り手が顧客が製品に支払う準備ができている最高価格を理解し、買い手の行動を分析し、パーソナライズされた製品の推奨事項を作成するのに役立ちます。

たとえば、AmazonやeBayのようなeコマースの巨人は、ビジネスに予測分析を使用している企業の完璧な例です 彼らはそれを使用して、顧客の行動と現在の市場動向を監視し、変化を予測し、リアルタイムでデータに基づいた意思決定を行います。

[また読む: Amazonのようなマーケットプレイスアプリを構築するのにどれくらいの費用がかかりますか? ]

オンデマンドサービス:輸送と通信に固有のオンデマンド経済では、予測分析は、最大のフリート需要を要求する領域、つまりユーザーがチップに支払う可能性が最も高い価格を推定するという点で役立ちます。 、乗車をキャンセルする段階など。

仮想アシスタント:ディープラーニングの力と組み合わせることで、予測分析は仮想アシスタントに使用すると驚異的に機能します。 Siri、Ok Google、Alexaは、仮想アシスタントで革新的な技術を利用した実例です。 これらのアシスタントは、ユーザーの行動から学習し、正確な結果を提供します。

サプライチェーン管理:最適化が不十分なサプライチェーンは、ビジネスのあらゆる分野に抑止効果をもたらす可能性があります。 したがって、企業が予測分析などの高度なテクノロジーを使用することが不可欠になります。

予測分析を使用して収集する情報は、リアルタイムデータを組み込むことができるため、可能な限り最新のものになります。 また、モデルはサプライチェーンの効率に対するさまざまな変数の影響を示すため、意思決定プロセスをより機敏にすることができます。

銀行および金融サービス:金融業界は、不正の防止と検出、信用リスクの測定、クロスセル/アップセルの機会の最大化、および貴重な顧客の維持のための予測分析を長い間採用してきました。

たとえば、Commonwealth Bankは、予測分析を使用して、トランザクションの開始から40ミリ秒以内に、承認される前に、特定のトランザクションの不正行為または疑わしい動作を予測します。

予測分析に関する一般的な神話

predictive analytics Common myths

一流の予測分析モデルは、あなたが思っているよりもはるかに少ないデータ、専門知識、および労力を必要とし、はるかに多くの利点があります。 このセクションでは、データ主導の意思決定への道をより明確にするために、その最も一般的な神話のいくつかを明らかにします。

1.予測分析は大企業のみを対象としています:予測分析は大企業のみが使用することを目的としていると思われるかもしれません。 しかし、実際には、大企業と中小企業の両方、特に成長を目指す企業が使用でき、使用する必要があります。

ビジネスに予測分析を組み込んだ企業は、長期的にはより成功する傾向があります。

分析的洞察は、組織内の問題領域を特定するのに役立つと同時に、顧客の期待を正確に把握するのに役立ちます。 これはあなたの会社に市場で切望されている競争上の優位性を与えます。

たとえば、顧客維持パ​​ターンの分析は、ターゲットを絞ったプロモーションオファーを設計するための貴重な基盤を提供できます。 したがって、これらの予測分析ツールは、すべての業界で有用で関連性があります。

2.予測分析を使用するには専門家が必要です。予測分析のもう1つの一般的な神話は、最も熟練した専門家のみを対象としているというものです。 ただし、貴重な予測分析ツールが誰でも誰でも利用できるようになりました。 それが正しく機能していることを確認するには、会社の最も経験豊富なITスタッフの一部が関与する必要があるかもしれません。

3.予測分析は特典であり、必須ではありません。予測分析に慣れていない、または初めての人は、すべてのビッグデータ戦略に標準として付属するはずの特典ではなく、特典と考えるかもしれません。 現実は真実から遠くなることはできませんでした。

Forbes強調された最近の調査によると、予測分析を使用したエグゼクティブの86%が、投資に対してかなりの見返りがあると報告しています。 さらに、これらの企業のうち、予測分析テクノロジーの使用が非常に高度であると考えているのはわずか13%です。

言い換えれば、これらの予測技術は、企業がそれらを最大限に活用するための時間と経験を得るずっと前に結果を生み出しています。 調査対象者の80%がマーケティングテクノロジーへの支出を増やす計画を持っているのも不思議ではありません。 したがって、企業が成長して生産性を向上させたい場合は、すべての企業に予測分析が必要です。

4.予測分析には、10億ドルの予算が必要です。数年前、これは真実でした。 予測分析モデルの実装は、以前は困難で費用がかかりました。 しかし、物事は変化し始めました。 今日の時点で、すべてのデータ分析の取り組みに巨額の投資が必要なわけではありません。 実際、費用は会社が選択したソリューションの種類によって異なります。

そして、具体的なメリットを得ることについて言えば、予測分析により、企業はより多くの情報に基づいた意思決定を行うことができ、それによってROIを最大化できます。

さらに、よりスマートなインフラストラクチャの選択を行うことで、企業は予測分析のコストが急増するのを防ぐことができます。 インフラストラクチャのコストを制限する1つの方法は、パブリッククラウドプラットフォームを使用して分析を実行および保存することです。 これにより、データストレージユニットの断片化によって通常発生するロジスティクスおよびストレージのコストが制限されます。

5.予測モデルが人間の判断に取って代わる:予測モデルは、人間の判断に取って代わったり、却下したりすることを意図したものではありませんでした。 実際、99%の確率で、予測モデリングは、データ分析における人間の専門知識を拡大および強化することを目的としています。

結局のところ、検討するデータセットを決定するには人間が必要です。 彼らはデータ駆動型レポートを使用して、そのデータに基づいてより賢明な決定を下します。

6.予測分析は、保証を提供します。予測分析は、すべてのビッグデータ戦略の一部である必要がありますが、それは彼らが占い師であるという意味ではありません。 予測分析が将来の行動をはるかに厳密に予測できることは事実ですが、予測できない変化のリスクを完全に根絶できる分析プラットフォームはありません。

ハーバードビジネスレビューの記事の中で、トムダベンポートは、これらのテクノロジーを利用する際に取るべき予防策がたくさんあることを指摘しています。

Davenportは、データのソースと、データが問題の母集団をどの程度代表しているかを知ることをお勧めします。 また、分布に影響を与える外れ値の数を確認します。最も重要なのは、分析の背後にある仮定を確認することです。 さらに、モデル内のすべての主要な変数に注意を払う必要があります。

7.予測モデルは新しいことを何も明らかにしません:データを知っていても、予測モデリングは役に立ちます。 予測モデルは、常に信じていることを確認するか、新しい洞察を明らかにするという2つのことのいずれかを実行できます。 予測モデルは、あなたが真実だと思ったことを変えるか確認します。

ほとんどの場合、予測モデルは方向転換して確認します。 あなたは、あなたが持っているかもしれない事例証拠を検証し、あなたが以前に拾い上げたことのない新しい変数やつながりを学ぶでしょう。

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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、競合他社をしのぐことができます。

組織は、予測分析を使用して、さまざまな分野で先制行動をとることができます。 この手法はまた、銀行業務における不正の検出、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、将来的には有形資産になります。

予測分析とは何かについて詳しく知り、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ソフトウェア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データ分析ソリューション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。