Wykorzystywanie predykcyjnej analizy projektu do zamykania luk biznesowych

Każdy właściciel firmy ma nadzieję, że będzie mógł spojrzeć w przyszłość i znaleźć najlepsze sposoby inwestowania kapitału i zasobów, jednocześnie nastawiając swoją firmę na długotrwały sukces. Następną najlepszą rzeczą jest ekstrapolacja nadchodzących możliwości przy użyciu głębokiego zrozumienia tego, co wydarzyło się w przeszłości. Analityka predykcyjna umożliwia firmom prognozowanie skutków bieżących warunków rynkowych i działań biznesowych, dzięki czemu właściciele mogą dokonywać świadomych wyborów.

Zgodnie z predykcyjną analizą koszyków rynkowych Research and Markets, globalny rynek analiz predykcyjnych ma wzrosnąć z 7,2 mld USD w 2020 r. do 21,5 mld USD do 2025 r., przy CAGR wynoszącym 24,5% w okresie prognozy.

Wiodące firmy muszą zrozumieć, które projekty są bardziej podatne na niepowodzenie i jak zapewnić im największą szansę na sukces z wyprzedzeniem, aby uniknąć popełniania podobnych błędów. PPA (predictive project analytics) to nowatorskie podejście, które wykorzystuje zaawansowaną analitykę do oceny szans projektu na sukces.

Podczas gdy analityka opisowa wykorzystuje historyczne dane firmy do badania wyników w przeszłości, analityka predykcyjna idzie o krok dalej, integrując te same dane historyczne z regułami i algorytmami w celu przewidywania prawdopodobnego wyniku zdarzenia.

Aby zminimalizować wszelkie konsekwencje w projekcie lub dowiedzieć się, jak wykorzystać te prognozy na swoją korzyść, analiza nakazowa pomaga w podejmowaniu decyzji, dostarczając inteligentnych zaleceń dotyczących potencjalnych przyszłych działań, z których wszystkie są oparte na Twoich danych.

Dlaczego firmy inwestują w analizy predykcyjne?

Analityka predykcyjna ma szerokie zastosowanie w biznesie, zapewniając zróżnicowany zestaw perspektyw dla specjalistów ds. danych. Modele analizy predykcyjnej wykorzystują przeszłość danej osoby, aby pomóc instytucjom finansowym i innym organizacjom w określaniu ryzyka związanego ze świadczeniem usług tej osobie.

Analityka predykcyjna jest stosowana przez różne organizacje, ponieważ przynosi korzyści różnym branżom i firmom, wzmacniając operacje. Organizacja może nadążać za potrzebami, a logistyka funkcjonować wydajniej, jeśli dobrze rozumie, jak zapotrzebowanie na zasoby i zapasy będzie rosło w czasie. Łańcuch dostaw można stale optymalizować, aktualizując prognozy i modyfikując sposób, w jaki firma dostarcza towary handlowcom lub klientom.

Statystyki i analizy predykcyjne okazały się przydatne również w obszarze cyberbezpieczeństwa. Osoby popełniające oszustwo lub naruszające informacje są wyłapywane przez algorytmy, które rozpoznają wzorce zachowań, w tym wszelkie podejrzane odstępstwa od normalnego profilu użytkownika. Znajdowanie słabych punktów i badanie zaawansowanych trwałych zagrożeń poprawia bezpieczeństwo wrażliwych danych konsumentów i całej organizacji.

W przypadku działów marketingu predykcyjna analiza danych zmienia działania wykorzystywane przez firmy do interakcji z klientami. Na podstawie zebranych danych marketerzy określają najlepszy kolejny krok w relacji, wysyłając odpowiednie wiadomości lub oferty. Dzięki modelom algorytmicznym organizacje mogą coraz łatwiej wykrywać fazę, do której dotarł potencjalny nabywca, wraz z podróżą zakupową i odpowiednio dostosowywać odpowiedzi.

Aplikacja do analizy predykcyjnej dla Twojej firmy

Efektywność operacyjna

Istnieje kilka wewnętrznych punktów styku, w których można zintegrować predykcyjną analizę danych w celu usprawnienia codziennych operacji. Menedżerowie mogą przeznaczać zasoby na nowe inicjatywy w oparciu o niemal doskonałe szacunki dotyczące zakończenia bieżącej pracy.

W podobnym duchu firmy mogą zażądać od działów HR zatrudniania większej liczby pracowników, jeśli spodziewają się zwiększonego obciążenia pracą w najbliższej przyszłości. W przypadku budżetowania, zarządzania popytem i podażą, motywowania wydajności i planowania biznesowej mapy drogowej, dokładne prognozy mają kluczowe znaczenie w sprzedaży.

Prognoza rezygnacji klientów

Sporządzanie prognozy rezygnacji obejmuje wykrywanie sygnałów poprzedzających prośby klientów o anulowanie i ocenę prawdopodobieństwa w każdym przypadku.

Możesz używać modeli predykcyjnych do porównywania danych, takich jak jakość obsługi klienta, satysfakcja klienta i wskaźnik rezygnacji, aby zobaczyć, które aspekty wpływają na anulowanie.

Chodzi o to, aby dowiedzieć się, co powoduje stratę klienta, a następnie odwrócić proces.

Segmentacja potencjalnych klientów

Techniki segmentacji potencjalnych klientów mogą również skorzystać na analizie predykcyjnej.

W końcu mapowanie profilu tych potencjalnych klientów w celu dostarczania spersonalizowanych treści i odpornych na projektowanie kampanii żywieniowych jest jednym z najtrudniejszych zadań marketingu.

Możesz tworzyć segmentowane grupy w oparciu o szeroko zakrojone badania z wykorzystaniem danych i uczenia maszynowego, prognozując, które leady wymagają najdrobniejszych szczegółów. Możesz poznać szacowany czas, koszt i rezultaty projektu ML.

Optymalizacja kampanii

Cała historia Twojej kampanii marketingowej może być wykorzystana do prognozowania lepszych przyszłych wyników.

Po prostu wykorzystaj zarządzanie projektami analizy predykcyjnej, aby określić optymalne kanały dla każdego elementu treści, najbardziej efektywny język dla każdej docelowej grupy demograficznej i inne czynniki, które wpływają na akceptację konsumentów.

W rezultacie, wchodząc w interakcję i zdobywając publiczność, strzelasz prosto do celu.

Zarządzanie ryzykiem

Kolejnym obszarem, który odnosi bezpośrednie korzyści z analizy predykcyjnej, jest zarządzanie ryzykiem.

Czy nie jest o wiele łatwiej dokonywać osądów, gdy masz jasny obraz nadchodzących niebezpieczeństw i szans?

W związku z tym, niezależnie od tego, czy analizując ryzyko kredytowe klienta, czy potencjalne konsekwencje inwestycji, przewidywanie prawdopodobieństwa zysku lub straty jest głównym wyróżnikiem współczesnej analizy danych.

Wykrywanie oszustw

Firmy mogą również wykorzystywać metody analityczne do wykrywania wzorców oszustw i unikania naruszeń bezpieczeństwa.

W związku z coraz większym naciskiem na cyberbezpieczeństwo coraz więcej firm jest zaniepokojonych usuwaniem luk w zabezpieczeniach i wykrywaniem anomalii w odpowiednim czasie, aby uniknąć szkód.

Modele predykcyjne znacznie ułatwiają wykrywanie zagrożeń i unikanie oszustw w czasie rzeczywistym.

Zarządzanie relacjami z klientami (CRM)

Modele predykcyjne można wykorzystać w strategiach CRM, aby zrozumieć klientów na każdym etapie ich cyklu życia i podróży zakupowej.

W tym przykładzie istnieje wiele danych do budowy modeli wielowymiarowych i oceny najszerszego zakresu możliwych powiązań między zachowaniami, profilami, historiami zakupów, interakcjami i postrzeganiem konsumentów.

Jeśli posiadasz te kluczowe informacje, możesz zrewolucjonizować relacje z klientami dzięki dostosowanym treściom, promocjom i ofertom.

Teraz, gdy znamy aplikacje i zastosowania analityki predykcyjnej, przejdźmy do narzędzi, które można wykorzystać do prowadzenia wbudowanych analiz.

Popularne narzędzia do analizy predykcyjnej

Statystyki IBM SPSS

Dzięki narzędziu do analiz predykcyjnych IBM nie możesz się pomylić. Jest już od dłuższego czasu i zawiera obszerną listę funkcji. Kolejną zaletą jest to, że ceny IBM są proste. Chociaż jego interfejs użytkownika został niedawno zaktualizowany, nadal może być zbyt trudny dla większości klientów korporacyjnych, którzy nie są zaznajomieni z analityką i nauką o danych.

Zaawansowane analizy SAS

SAS jest światowym liderem w dziedzinie analityki, oferującym do wyboru mnóstwo różnych narzędzi do analizy predykcyjnej. W rzeczywistości ta lista jest tak długa, że ​​określenie, jakich narzędzi potrzebujesz do swoich potrzeb, może być trudne. Ponadto organizacja nie podaje cen z góry, co utrudnia porównanie zakupów. Niemniej jednak, przy tak wielu narzędziach do wyboru, SAS prawdopodobnie ma dokładnie to, czego potrzebujesz.

Analiza predykcyjna SAP

Rozwiązanie SAP może być odpowiednim wyborem dla Ciebie, jeśli planujesz używać swojego narzędzia do zarządzania projektami w zakresie statystyki predykcyjnej i analityki przede wszystkim do analizy danych przechowywanych w oprogramowaniu SAP, takich jak dane ERP. Jeśli chodzi o funkcje, firma oferuje różne alternatywy, ale podobnie jak SAS i wiele innych firm, nie ujawnia ceny. Brakuje również możliwości wdrożenia w chmurze publicznej. Plusem jest to, że zawiera potężne funkcje uczenia maszynowego i bezpieczeństwa.

Statystyka TIBCO

Dzięki kilku wbudowanym w produkt funkcjom współpracy i przepływu pracy, TIBCO kładzie nacisk na użyteczność. Jeśli oczekujesz, że będą korzystać z produktu mniej przeszkoleni pracownicy, jest to odpowiedni wybór dla Twojej firmy. Łączy się również z różnymi narzędziami do analizy predykcyjnej, ułatwiając rozszerzenie jego funkcjonalności. Jest to również jedyny produkt na liście, który promuje swoje możliwości IoT/embedded dla udanego projektu – stosunkowo nowego rynku, o którym należy pamiętać.

H2O

H2O powinno znaleźć się na szczycie listy, jeśli szukasz aplikacji do analizy predykcyjnej typu open source. Zapewnia szybką wydajność, niski koszt, rozbudowane funkcje i dużą elastyczność. Pulpit nawigacyjny H2O zapewnia pyszną ucztę w zakresie szczegółowych informacji. Z drugiej strony ta technologia jest przeznaczona dla doświadczonych naukowców zajmujących się danymi, a nie dla naukowców zajmujących się danymi obywatelskimi. To może być Twoje narzędzie, jeśli zainwestowałeś w dobrze wyszkolonych pracowników .

Oracle DataScience

Firma Oracle niedawno weszła do sektora statystyki predykcyjnej i analiz, przejmując znaną firmę DataScience. Chociaż produkt DataScience zdobył dobre recenzje i oceny użytkowników, firma jest obecnie w trakcie integracji go ze swoją platformą w chmurze. Najprawdopodobniej będzie to szczególnie korzystne dla firm korzystających z baz danych i usług chmurowych Oracle.

Q Badania

Q Research koncentruje się na jednym rynku: jeśli potrzebujesz tylko narzędzia do analizy predykcyjnej do badań rynkowych, to oprogramowanie zapewnia wszystko, czego potrzebujesz. To wysoce zautomatyzowane oprogramowanie automatyzuje proces analizy predykcyjnej, pozwalając użytkownikom spędzać więcej czasu na myśleniu niż na administrowaniu narzędziem. Z drugiej strony brakuje możliwości wykonywania różnego rodzaju analiz predykcyjnych.

Kreatorzy informacji WEBFocus

Information Builders zapewnia kompleksowy zestaw rozwiązań do analizy biznesowej (BI) i zarządzania danymi, a także analiz predykcyjnych. Jeśli szukasz kompleksowego rozwiązania danych, może to być dobre rozwiązanie. Zawiera również narzędzia do analizy predykcyjnej dla analityków danych oraz użytkowników biznesowych. To dobra wszechstronna alternatywa dla korporacji z pracownikami o różnym poziomie doświadczenia w zakresie danych. Ceny, podobnie jak wiele innych na liście, są dostępne tylko na żądanie.

RapidMiner

RapidMiner to platforma do analiz predykcyjnych, która działa od początku do końca. Aby zapewnić Ci solidną analizę predykcyjną, wykorzystuje modelowanie danych i uczenie maszynowe. Wszystko jest kontrolowane przez prosty interfejs typu „przeciągnij i upuść”. Otrzymujesz dostęp do biblioteki ponad 1500 algorytmów, które możesz wykorzystać do analizy swoich danych. Dostępne są między innymi szablony do śledzenia obrotów klientów i konserwacji predykcyjnej. RapidMiner to doskonała aplikacja do wizualizacji danych. Ułatwia przewidywanie przyszłych wyników decyzji biznesowych. Statystyki uczenia maszynowego dotyczące potencjalnych zysków i inne dane dotyczące zwrotu z inwestycji są dostarczane przez zautomatyzowane uczenie maszynowe.

KNIME

Program KNIME jest darmowy i open source. KNIME ułatwia tworzenie procesów wizualnych. Możesz szybko wyczyścić swoje dane i wygenerować statystyki. Można tworzyć algorytmy uczenia maszynowego. Umożliwiają one wykonywanie zadań, takich jak drzewa decyzyjne. Aby tworzyć prognozy, KNIME łączy się również z Apache Spark. Możesz użyć Microsoft Azure lub Amazon Web Service do hostowania tego.

Często Zadawane Pytania

P. Co to jest analiza predykcyjna?

Odp. Analityka predykcyjna to wykorzystanie różnych technik statystycznych, w tym algorytmów automatycznego uczenia maszynowego, głębokiego uczenia, eksploracji danych i sztucznej inteligencji (AI), do tworzenia modeli predykcyjnych, które wyodrębniają dane z zestawów danych, identyfikują wzorce i zapewniają predykcyjny wynik dla zakresu wyników organizacyjnych.

P. Jakie są przykłady analiz predykcyjnych?

Odp. Wcześniej uważano, że analityka predykcyjna jest specjalistycznym narzędziem dostępnym tylko dla nielicznych, ale obecnie jest używana przez coraz większą liczbę firm na co dzień. Oto kilka przykładów branżowych, w których wykorzystywana jest analiza predykcyjna.

• Sporty
• Sprzedaż
• Zdrowie
• Pogoda
• Modelowanie finansowe
• Ubezpieczenie i ocena ryzyka
• Analiza mediów społecznościowych
• Zarządzanie łańcuchem dostaw

Wniosek

Analiza predykcyjna to zaawansowane podejście analityczne pozwalające zajrzeć w przyszłość Twojej firmy, pozwalające na określenie możliwości podejmowania lepszych decyzji i przewyższania konkurencji.

Ze względu na ogromną wartość ekonomiczną, jaką zapewniają, modele analityki predykcyjnej będą w przyszłości odgrywać coraz większą rolę w procesach firmy. Chociaż nie są one bezbłędne, korzyści, jakie zapewniają zarówno organizacjom publicznym, jak i prywatnym, są ogromne. Organizacje mogą korzystać z predykcyjnej analizy danych, aby podejmować działania wyprzedzające w wielu obszarach.

Modele analityki predykcyjnej umożliwiają zapobieganie oszustwom w bankach, ochronę przed katastrofami dla rządów i wspaniałe kampanie marketingowe, dlatego w przyszłości staną się wartością niematerialną.

Jeśli chcesz wyjść poza swoją podróż naukową analizy predykcyjnej i pomyślnie ustalić swój produkt i biznes, powinieneś skonsultować się i zatrudnić doświadczoną firmę, taką jak Appinventiv .

Powinieneś także zwrócić uwagę na nowe funkcje predykcyjnej analizy danych na rynku. Możesz dokonywać ciągłych ulepszeń i stopniowo rozszerzać swoją aplikację na nowszy, lepszy produkt z najnowszymi funkcjami.