예측 분석이란 무엇입니까? 몇 가지 일반적인 신화 없애기

모든 사업주는 미래를 내다보고 회사의 장기적인 성공을 위해 노력하면서 자본과 자원을 투자하는 최선의 방법을 찾기를 바랍니다. 이는 업계에서 예측 분석과 같은 고급 기술의 부상으로 이어졌습니다.

기업이 현재 또는 미래의 행동에 대해 가치 있는 예측을 하기 위해 매일 수집하는 엄청난 양의 데이터에 예측 분석을 적용할 수 있습니다.

정교한 분석을 사용하여 프로젝트의 성공을 평가합니다. 또한 데이터를 기반으로 하는 잠재적인 미래 조치에 대한 지능적인 권장 사항을 제공하여 의사 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

이 기사에서는 예측 분석을 둘러싼 일반적인 신화에 대해 논의할 것이지만 이에 대해 자세히 알아보기 전에 예측 분석이란 무엇이며 비즈니스에 어떤 이점이 있는지 알아보겠습니다.

예측 분석이란 무엇입니까?

예측 분석은 과거 데이터, 기계 학습 기술 및 통계 알고리즘을 사용하여 미래 이벤트의 가능성을 식별하는 것입니다. 이를 통해 고객 요구 사항을 예측하고, 더 넓은 시장 동향을 예측하거나, 위험을 관리하여 경쟁 우위를 제공하고 궁극적으로 수익을 높일 수 있습니다.

Research and Markets의 보고서에 따르면 글로벌 예측 분석 시장 규모 는 CAGR 24.5%로 2020년 72억 달러에서 2025년 215억 달러로 성장할 것으로 예상됩니다.

이 시장에서 기계 학습 및 인공 지능 의 사용 증가 , 인수 및 제품 출시와 같은 다양한 요인 이 예측 분석 소프트웨어 및 서비스의 채택을 주도할 것으로 예상됩니다.

이제 예를 통해 예측 분석이 작동하는 방식을 살펴보겠습니다.

기업은 매일 수많은 결정에 직면하고 있으며 그들의 선택은 기업의 성공에 큰 영향을 미칩니다. 따라서 대부분의 비즈니스가 직면하는 일반적인 결정인 매출 예측부터 시작하겠습니다.

재무 계획에서 판매 예측은 첫 번째 중요한 단계입니다. 직원 고용, 제품 제조를 위한 원자재 구매, 수요 처리 등과 같은 비즈니스의 거의 모든 측면에 영향을 미칩니다.

판매 예측은 앞으로 얼마나 많은 제품을 판매할 것인지 예측하는 것뿐만 아니라 누가 구매할 것인지, 왜 구매할 것인지 등을 예측하는 것도 포함합니다. 그러나 이러한 모든 작업에는 상당한 시간이 소요되어 우선 순위를 정하기 어렵습니다. 자원. 그러나 예측 분석 도구를 사용하는 경우에는 그렇지 않습니다.

정확한 판매 예측 을 위해 예측 분석 도구를 사용할 수 있습니다 . 과거 행동을 기반으로 미래 행동을 예측하고 과거 및 현재 데이터를 결합하여 고객이 필요로 하는 것과 고객이 필요한 이유를 이해하는 데 도움이 됩니다. 이는 차례로 더 나은 사용자 경험으로 이어집니다.

예측 분석이 무엇인지 살펴보았 으므로 이제 비즈니스를 위한 예측 분석 의 주요 이점에 대해 알아보겠습니다 .

예측 분석이 왜 중요한가요?

예측 분석은 조직 이 비즈니스 목표를 달성하는 데 사용할 수 있는 실행 가능한 통찰력을 생성하여 위험을 감지하고 기회를 발견하는 데 도움이 됩니다. 따라서 비즈니스를 위한 예측 분석의 몇 가지 주요 이점은 다음과 같습니다.

1. 사기 탐지: 여러 분석 방법을 결합하면 의심스러운 행동을 식별하고 패턴 탐지를 개선할 수 있습니다. 사이버 보안 에 대한 관심이 높아짐에 따라 고성능 예측 분석은 네트워크의 모든 작업을 실시간으로 검사하여 사기, 제로 데이 취약성 및 지능형 지속적 위협을 나타낼 수 있는 이상을 찾아냅니다.

2. 운영 개선: 많은 조직에서 예측 모델을 사용하여 인벤토리를 예측하고 리소스를 관리합니다. 예를 들어, 호텔은 숙박을 최대화하고 수익을 늘리기 위해 매일 밤 손님 수를 예측하려고 합니다. 이는 생산 프로세스를 사전에 개선하고 필요할 때 적절한 조치를 취하는 데 도움이 됩니다.

3. 고객 이탈 예측: 이탈 예측을 하려면 고객의 취소 요청에 앞서 신호를 감지하고 각 경우의 가능성을 평가해야 합니다.

예측 모델을 사용하여 고객 만족도, 서비스 품질, 이탈률과 같은 데이터를 비교하여 취소로 이어지는 측면을 식별할 수 있습니다.

주요 아이디어는 고객 손실의 원인을 파악한 다음 프로세스를 반대로 하는 것입니다.

4. 시장 캠페인 최적화: 예측 분석 을 사용하여 마케팅 캠페인의 전체 기록을 확인하여 더 나은 미래 결과를 예측할 수 있습니다.

각 대상 인구 통계, 마케팅 캠페인에 사용되는 채널 및 소비자 수용도에 영향을 미치는 기타 요소에 대해 가장 효과적인 언어를 결정할 수 있습니다. 결과적으로 청중과 상호 작용하고 설득할 때 목표를 정면으로 쏘게 됩니다.

5. 고객 관계 관리(CRM): 고객 관계 관리 에 예측 모델을 사용 하여 구매 여정의 모든 단계에서 고객을 이해할 수 있습니다.

사용 가능한 데이터의 도움으로 다변수 모델을 구축하고 구매 내역, 행동, 프로필, 상호 작용 및 소비자 인식 간의 가능한 가장 광범위한 연결을 평가할 수 있습니다.

이 핵심 정보가 있으면 맞춤형 콘텐츠, 프로모션 및 제안을 사용하여 고객과 장기적인 관계를 구축할 수 있습니다.

이제 예측 분석의 중요성을 살펴보았으므로 다양한 산업 분야에서 몇 가지 응용 프로그램을 살펴보겠습니다.

예측 분석 사용 사례

업계에서는 예측 분석을 사용하여 운영을 최적화하고 위험을 줄이며 수익을 높일 수 있습니다. 다음은 실제 시나리오에서 예측 분석의 몇 가지 응용 프로그램입니다.

의료: 예측 분석은 위험 평가, 지리적 매핑, 병원 내 수술 및 환자 유입 측면에서 가정 시나리오 계획이라는 세 가지 중요한 이유로 의료 산업에 통합되고 있습니다.

분석을 사용하면 여러 부서에서 더 나은 환자 결과, 더 효과적인 치료 및 비용 절감으로 이어집니다.

예를 들어, 예측 분석을 사용하는 천식 환자용 장치는 환자의 호흡음을 녹음 및 분석하고 스마트폰 앱을 사용하여 실시간 피드백을 제공 하여 환자가 증상을 더 잘 관리하고 공격에 대비할 수 있도록 도와줍니다.

전자 상거래: 비즈니스의 예측 분석 은 판매자가 고객이 제품에 대해 지불할 준비가 된 최고 가격을 이해하고, 구매자의 행동을 분석하고, 개인화된 제품 추천을 생성하는 데 도움이 됩니다.

예를 들어, Amazon 및 eBay와 같은 전자 상거래 거대 기업은 비즈니스에 예측 분석을 사용하는 기업의 완벽한 예입니다 . 고객 행동과 현재 시장 동향을 모니터링하여 변화를 예측하고 실시간으로 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 사용합니다.

[또한 읽어보기: Amazon과 같은 마켓플레이스 앱을 구축하는 데 비용이 얼마나 듭니까? ]

주문형 서비스: 운송 및 통신과 관련된 주문형 경제에서 예측 분석은 사용자가 팁에 대해 지불할 가능성이 가장 높은 가격인 최대 차량 수요를 요구할 영역을 추정하는 데 유용합니다. , 승차를 취소하는 단계 등

가상 비서: 딥 러닝의 힘과 결합된 예측 분석은 가상 비서에 사용될 때 놀라운 효과를 발휘합니다. Siri, Ok Google 및 Alexa는 가상 비서에서 혁신적인 기술을 활용한 실제 사례입니다. 이러한 어시스턴트는 사용자의 행동을 학습한 다음 정확한 결과를 제공합니다.

공급망 관리: 제대로 최적화되지 않은 공급망은 비즈니스의 모든 영역에 억제 효과를 줄 수 있습니다. 따라서 기업이 예측 분석과 같은 고급 기술을 사용하는 것이 중요합니다.

예측 분석을 사용하여 수집한 정보는 실시간 데이터를 통합할 수 있는 한 최대한 최신 상태로 유지됩니다. 또한 모델은 공급망의 효율성에 대한 다양한 변수의 영향을 나타내므로 의사 결정 프로세스에서 더 민첩할 수 있습니다.

은행 및 금융 서비스: 금융 산업은 사기 방지 및 탐지, 신용 위험 측정, 교차 판매/상향 판매 기회 극대화, 가치 있는 고객 유지를 위한 예측 분석을 오랫동안 수용해 왔습니다.

예를 들어, Commonwealth Bank는 거래 시작 후 40밀리초 이내에 승인되기 전에 특정 거래에 대한 사기 활동 또는 의심스러운 행동을 예측하기 위해 예측 분석을 사용합니다.

예측 분석에 대한 일반적인 신화

최고 수준의 예측 분석 모델에는 생각보다 훨씬 적은 데이터, 전문 지식 및 노력이 필요하며 훨씬 더 많은 이점이 있습니다. 이 섹션에서는 데이터 기반 의사 결정을 향한 경로를 더 명확하게 만들기 위해 가장 일반적인 신화 중 일부를 폭로할 것입니다.

1. 예측 분석은 대기업만을 위한 것입니다. 예측 분석은 대기업에서만 사용하기 위한 것이라고 생각할 수 있습니다. 그러나 사실은 대기업과 중소기업, 특히 성장을 원하는 기업 모두에서 사용할 수 있고 사용해야 합니다.

비즈니스에 예측 분석을 포함하는 회사는 장기적으로 더 성공적인 경향이 있습니다.

분석적 통찰력은 조직의 문제 영역을 식별하는 데 도움이 되는 동시에 고객의 기대에 대한 정확한 아이디어를 제공할 수 있습니다. 이를 통해 귀사는 시장에서 꼭 필요한 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

예를 들어, 고객 유지 패턴의 분석은 타겟 판촉 제안을 설계하기 위한 귀중한 토대를 제공할 수 있습니다. 따라서 이러한 예측 분석 도구는 모든 산업 분야에서 유용하고 관련성이 있습니다.

2. 예측 분석을 사용하려면 전문가가 필요합니다. 예측 분석 에 대한 또 다른 일반적인 신화 는 가장 노련한 전문가에게만 해당된다는 것입니다. 그러나 이제 가치 있는 예측 분석 도구를 누구나 사용할 수 있습니다. 회사에서 가장 경험이 많은 IT 직원이 올바르게 작동하는지 확인하려면 여전히 약간의 참여가 필요할 수 있습니다.

3. 예측 분석은 필수가 아니라 특전입니다. 예측 분석 에 익숙하지 않거나 새로운 사용자는 이를 모든 빅 데이터 전략에서 표준으로 제공되어야 하는 것이 아니라 특전으로 생각할 수 있습니다. 현실은 진실에서 멀어질 수 없습니다.

Forbes 에서 강조한 최근 연구에 따르면 예측 분석을 사용한 경영진의 86%가 상당한 투자 수익을 보고 있다고 밝혔습니다. 더욱이 이러한 기업의 13%만이 예측 분석 기술을 고도로 발전된 것으로 간주합니다.

다시 말해, 이러한 예측 기술은 기업이 이를 충분히 활용할 수 있는 시간과 경험을 갖기 훨씬 이전에 결과를 낳고 있습니다. 설문조사에 응한 사람들의 80%가 마케팅 기술에 대한 지출을 늘릴 계획이 있다는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 따라서 성장하고 생산성을 높이려면 모든 회사에 예측 분석이 필요합니다.

4. 예측 분석에는 10억 달러의 예산이 필요합니다. 몇 년 전에는 이것이 사실이었습니다. 예전에는 예측 분석 모델을 구현하는 것이 어렵고 비용이 많이 들었습니다. 하지만 상황이 바뀌기 시작했습니다. 오늘날 모든 데이터 분석 노력에 막대한 투자가 필요한 것은 아닙니다. 실제로 비용은 회사에서 선택한 솔루션 유형에 따라 다릅니다.

그리고 가시적인 이점을 얻는 것에 대해 이야기하자면, 예측 분석을 통해 기업은 더 나은 정보에 입각한 결정을 내리고 ROI를 극대화할 수 있습니다.

또한 기업은 보다 스마트한 인프라 선택을 통해 예측 분석 비용이 급증하는 것을 방지할 수 있습니다. 인프라 비용을 제한하는 한 가지 방법은 퍼블릭 클라우드 플랫폼을 사용하여 분석을 실행하고 저장하는 것입니다. 이것은 조각난 데이터 저장 장치로 인해 일반적으로 발생하는 물류 및 저장 비용을 제한합니다.

5. 예측 모델은 인간의 판단을 대체합니다. 예측 모델은 인간의 판단을 대체하거나 무시하기 위한 것이 아닙니다. 사실, 예측 모델링의 99%는 데이터 분석에서 인간의 전문성을 확장하고 향상시키는 것을 목표로 합니다.

결국 고려할 데이터 세트를 결정하려면 사람이 필요합니다. 그들은 데이터 기반 보고서를 사용하여 해당 데이터를 기반으로 더 현명한 결정을 내립니다.

6. 예측 분석은 다음을 보장합니다. 예측 분석은 모든 빅 데이터 전략의 일부여야 하지만 이것이 점쟁이라는 의미는 아닙니다. 예측 분석이 미래 행동을 훨씬 더 가깝게 예측할 수 있는 것은 사실이지만, 어떤 분석 플랫폼도 예측할 수 없는 변화의 위험을 완전히 근절할 수 없습니다.

Harvard Business Review 의 기사 에서 Tom Davenport는 이러한 기술을 사용할 때 취해야 할 예방 조치가 많이 있다고 지적합니다.

Davenport는 데이터 소스와 해당 데이터가 해당 인구를 얼마나 대표하는지 알 것을 권장합니다. 또한 얼마나 많은 이상치가 분포에 영향을 미치는지 확인하고 가장 중요한 것은 분석 이면의 가정을 확인하는 것입니다. 또한 모델의 모든 주요 변수를 알고 있어야 합니다.

7. 예측 모델은 새로운 것을 드러내지 않습니다. 데이터를 알고 있더라도 예측 모델링은 여전히 ​​도움이 될 수 있습니다. 예측 모델은 두 가지 작업 중 하나를 수행할 수 있습니다. 즉, 항상 믿어온 것을 확인하거나 새로운 통찰력을 조명하는 것입니다. 예측 모델은 당신이 사실이라고 생각했던 것을 뒤집거나 확인해 줄 것입니다.

대부분의 경우 예측 모델은 방향을 틀고 확인합니다. 둘 다 가지고 있을 수 있는 일화적인 증거를 확인하고 이전에 파악하지 못한 새로운 변수 또는 연결을 배우게 됩니다.

결론

예측 분석은 회사의 미래를 엿볼 수 있는 고급 분석 접근 방식으로, 이를 통해 더 나은 결정을 내리고 경쟁자를 능가할 수 있습니다.

조직은 예측 분석을 사용하여 광범위한 영역에서 선제적 조치를 취할 수 있습니다. 이 기술은 또한 은행에서의 사기 탐지, 정부를 위한 재난 보호, 훌륭한 마케팅 캠페인을 가능하게 하므로 미래에 유형 자산이 될 것입니다.

예측 분석이 무엇인지 자세히 알아보고 제품 및 비즈니스를 성공적으로 구축하려면 Appinventiv와 같은 경험 많은 소프트웨어 회사에 문의하고 고용 해야 합니다 .

또한 시장에서 새로운 데이터 분석 솔루션 을 찾아야 합니다 . 지속적으로 개선하고 응용 프로그램을 최신 기능을 갖춘 더 새롭고 더 나은 제품으로 점진적으로 확장할 수 있습니다.