Co to jest analityka predykcyjna? Obalanie niektórych powszechnych mitów

Każdy właściciel firmy ma nadzieję spojrzeć w przyszłość i znaleźć najlepsze sposoby inwestowania kapitału i zasobów, jednocześnie pracując na rzecz długoterminowego sukcesu swojej firmy. Doprowadziło to do powstania w branży zaawansowanych technik, takich jak analityka predykcyjna.

Analizę predykcyjną można zastosować do ogromnej ilości danych gromadzonych każdego dnia przez firmy, aby tworzyć cenne prognozy dotyczące ich obecnych lub przyszłych działań.

Wykorzystuje zaawansowaną analitykę do oceny sukcesu projektu. Dodatkowo pomaga w podejmowaniu decyzji, dostarczając inteligentne zalecenia dotyczące potencjalnych przyszłych działań, z których wszystkie są oparte na Twoich danych.

W tym artykule omówimy powszechne mity dotyczące analityki predykcyjnej, ale zanim się do tego zagłębimy, zobaczmy, czym jest analityka predykcyjna i jakie są jej korzyści dla Twojej firmy.

Co to jest analiza predykcyjna?

Analityka predykcyjna to wykorzystanie danych historycznych, technik uczenia maszynowego i algorytmów statystycznych do identyfikacji prawdopodobieństwa przyszłych zdarzeń. Może to pomóc w przewidywaniu potrzeb klientów, prognozowaniu szerszych trendów rynkowych lub zarządzaniu ryzykiem, co zapewnia przewagę konkurencyjną i ostatecznie zwiększa przychody.

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

Oczekuje się, że różne czynniki, takie jak coraz większe wykorzystanie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji , przejęcia i wprowadzanie produktów na ten rynek, będą napędzać przyjęcie oprogramowania i usług do analizy predykcyjnej.

Przyjrzyjmy się teraz przykładowi, aby zobaczyć, jak działa analityka predykcyjna.

Firmy każdego dnia stają przed szeregiem decyzji, a ich wybory mają ogromny wpływ na sukces firmy. Zacznijmy więc od typowej decyzji, przed którą stoi większość firm – prognozowania sprzedaży.

W planowaniu finansowym pierwszym ważnym krokiem jest prognoza sprzedaży. Wpływa na prawie każdy aspekt Twojej działalności, taki jak zatrudnianie pracowników, kupowanie surowców do produkcji produktów, obsługa popytu i nie tylko.

Prognozowanie sprzedaży obejmuje nie tylko przewidywanie, ile produktu będziesz sprzedawać w nadchodzącym okresie, ale także prognozowanie, kto kupi, dlaczego kupi itp. Ale wszystkie te zadania zajmują dużo czasu, co utrudnia ustalenie priorytetów Surowce. Ale tak nie jest, jeśli używasz narzędzia do analizy predykcyjnej.

Do dokładnych prognoz sprzedaży można wykorzystać narzędzie do analizy predykcyjnej . Przewiduje przyszłe zachowania na podstawie przeszłych zachowań i łączy dane historyczne i bieżące, aby pomóc Ci zrozumieć, czego potrzebują Twoi klienci i dlaczego tego potrzebują. To z kolei prowadzi do lepszych doświadczeń użytkowników.

Teraz, gdy wiemy, czym jest analityka predykcyjna , przyjrzyjmy się kluczowym korzyściom płynącym z analiz predykcyjnych dla Twojej firmy .

Dlaczego analiza predykcyjna jest ważna?

Analityka predykcyjna pomaga organizacjom w wykrywaniu zagrożeń i odkrywaniu możliwości poprzez generowanie praktycznych spostrzeżeń, które można wykorzystać do osiągnięcia ich celów biznesowych. Oto kilka kluczowych korzyści płynących z analiz predykcyjnych dla Twojej firmy:

1. Wykrywanie oszustw: Połączenie wielu metod analitycznych może identyfikować podejrzane zachowania i poprawiać wykrywanie wzorców. Ponieważ cyberbezpieczeństwo staje się coraz większym problemem, wysoce wydajna analityka predykcyjna analizuje wszystkie działania w sieci w czasie rzeczywistym, aby wykryć nieprawidłowości, które mogą wskazywać na oszustwa, luki dnia zerowego i zaawansowane trwałe zagrożenia.

2. Usprawnianie operacji: wiele organizacji używa modeli predykcyjnych do prognozowania zapasów i zarządzania zasobami. Na przykład hotele starają się przewidzieć liczbę gości na każdą noc, aby zmaksymalizować obłożenie i zwiększyć przychody. Pomaga to proaktywnie ulepszać procesy produkcyjne i podejmować odpowiednie działania w razie potrzeby.

3. Prognozowanie rezygnacji klientów: Sporządzanie prognozy rezygnacji obejmuje wykrywanie sygnałów poprzedzających żądania rezygnacji klientów i ocenę prawdopodobieństwa w każdym przypadku.

Możesz skorzystać z modeli predykcyjnych, aby porównać dane, takie jak zadowolenie klientów, jakość obsługi i wskaźnik rezygnacji, aby określić, które aspekty prowadzą do anulowania.

Główną ideą jest ustalenie, co powoduje stratę klienta, a następnie odwrócenie procesu.

4. Optymalizacja kampanii marketingowych: Korzystając z analiz predykcyjnych , możesz zobaczyć całą historię kampanii marketingowych, aby prognozować lepsze przyszłe wyniki.

Możesz określić najskuteczniejszy język dla każdej docelowej grupy demograficznej, kanały wykorzystywane w kampaniach marketingowych i inne czynniki wpływające na akceptację konsumentów. W rezultacie, wchodząc w interakcję i zdobywając publiczność, strzelasz prosto do celu.

5. Zarządzanie relacjami z klientami (CRM): modele predykcyjne mogą być wykorzystywane do zarządzania relacjami z klientami, aby zrozumieć klientów na każdym etapie ich podróży zakupowej.

Za pomocą dostępnych danych można budować modele wielowymiarowe i oceniać jak najszerszy zakres możliwych powiązań między historiami zakupów, zachowaniami, profilami, interakcjami i postrzeganiem konsumentów.

Możesz budować długoterminowe relacje z klientami, korzystając z dostosowanych treści, promocji i ofert, jeśli masz te kluczowe informacje.

Teraz, gdy przyjrzeliśmy się znaczeniu analityki predykcyjnej, przyjrzyjmy się kilku jej zastosowaniom w różnych branżach.

Przypadki użycia analiz predykcyjnych

Branże mogą korzystać z analiz predykcyjnych, aby optymalizować operacje, zmniejszać ryzyko i zwiększać przychody. Oto kilka zastosowań analizy predykcyjnej w rzeczywistych scenariuszach.

Opieka zdrowotna: Analityka predykcyjna jest wykorzystywana w branży opieki zdrowotnej z trzech kluczowych powodów – szacowania ryzyka, mapowania geograficznego i planowania scenariuszy „co-jeśli” w zakresie operacji i napływu pacjentów do szpitala.

Korzystanie z analiz prowadzi do lepszych wyników leczenia pacjentów, skuteczniejszych terapii i oszczędności kosztów w wielu oddziałach.

Na przykład urządzenie dla pacjentów z astmą, które wykorzystuje analizę predykcyjną, może rejestrować i analizować dźwięki oddechowe pacjentów oraz dostarczać informacje zwrotne w czasie rzeczywistym za pomocą aplikacji na smartfona , aby pomóc pacjentom lepiej radzić sobie z objawami i przygotować się na atak.

E-commerce: Analizy predykcyjne w biznesie pomagają sprzedawcom zrozumieć najwyższą cenę, jaką klient jest gotów zapłacić za swoje produkty, analizować zachowanie kupującego i tworzyć spersonalizowane rekomendacje produktów.

Na przykład giganci handlu elektronicznego, tacy jak Amazon i eBay, są doskonałymi przykładami firm korzystających z analiz predykcyjnych w swoich firmach . Używają go do monitorowania zachowań klientów i aktualnych trendów rynkowych, aby przewidywać zmiany i podejmować decyzje w czasie rzeczywistym i na podstawie danych.

[Przeczytaj również: Ile kosztuje zbudowanie aplikacji rynkowej, takiej jak Amazon? ]

Usługi na żądanie: w gospodarce na żądanie specyficznej dla transportu i komunikacji, analizy predykcyjne przydają się do oszacowania obszarów, które będą wymagały maksymalnego zapotrzebowania floty, czyli ceny, jaką użytkownicy najprawdopodobniej zapłacą za napiwek , etap, na którym odwołują przejazd itp.

Wirtualni asystenci: w połączeniu z mocą głębokiego uczenia analityka predykcyjna działa cuda w przypadku wirtualnych asystentów. Siri, Ok Google i Alexa to rzeczywiste przykłady wykorzystania innowacyjnej techniki w wirtualnych asystentach. Asystenci ci uczą się na podstawie zachowania użytkownika, a następnie dostarczają dokładne wyniki.

Zarządzanie łańcuchem dostaw: Słabo zoptymalizowany łańcuch dostaw może odstraszać każdy obszar Twojej firmy. W związku z tym przedsiębiorstwa muszą korzystać z zaawansowanych technologii, takich jak analityka predykcyjna.

Informacje gromadzone za pomocą analiz predykcyjnych będą tak aktualne, jak to tylko możliwe, ponieważ mogą zawierać dane w czasie rzeczywistym. Możesz również być bardziej zwinny w procesie podejmowania decyzji, ponieważ model wskaże wpływ różnych zmiennych na wydajność Twojego łańcucha dostaw.

Usługi bankowe i finansowe: branża finansowa od dawna stosuje analizy predykcyjne w celu zapobiegania i wykrywania oszustw, mierzenia ryzyka kredytowego, maksymalizacji możliwości sprzedaży krzyżowej/dodatkowej oraz zatrzymywania wartościowych klientów.

Na przykład Commonwealth Bank wykorzystuje analitykę predykcyjną do przewidywania oszustw lub podejrzanych zachowań dla dowolnej transakcji przed jej autoryzacją, w ciągu 40 milisekund od zainicjowania transakcji.

Powszechne mity na temat analityki predykcyjnej

Najwyższej klasy model analizy predykcyjnej wymaga znacznie mniej danych, wiedzy i wysiłku, niż myślisz – i ma znacznie więcej zalet. W tej sekcji obalimy niektóre z jego najczęstszych mitów, aby ułatwić Ci podejmowanie decyzji w oparciu o dane.

1. Analityka predykcyjna jest przeznaczona tylko dla dużych korporacji: Możesz pomyśleć, że analityka predykcyjna jest przeznaczona do użytku tylko przez duże korporacje. Ale faktem jest, że może i powinien być używany zarówno przez duże, jak i małe firmy, zwłaszcza te, które chcą się rozwijać.

Firmy, które osadzają analitykę predykcyjną w swojej działalności, zwykle odnoszą większe sukcesy na dłuższą metę.

Spostrzeżenia analityczne mogą pomóc w identyfikacji obszarów problemowych w Twojej organizacji, jednocześnie zapewniając dokładne wyobrażenie o oczekiwaniach klientów. Daje to Twojej firmie bardzo potrzebną przewagę konkurencyjną na rynku.

Na przykład analiza wzorców utrzymania klientów może stanowić cenną podstawę do projektowania ukierunkowanych ofert promocyjnych. Dlatego te narzędzia do analizy predykcyjnej są przydatne i istotne we wszystkich branżach.

2. Potrzeba eksperta do korzystania z analityki predykcyjnej: Innym powszechnym mitem analityki predykcyjnej jest to, że jest ona przeznaczona tylko dla najbardziej doświadczonych ekspertów. Jednak cenne narzędzia do analizy predykcyjnej są teraz dostępne dla każdego. Prawidłowe działanie może wymagać zaangażowania najbardziej doświadczonych pracowników działu IT Twojej firmy.

3. Analityka predykcyjna to zaleta, a nie konieczność: Ci, którzy nie są zaznajomieni z analityką predykcyjną lub nie są w niej zaznajomieni, mogą uważać ją za zaletę, a nie coś, co powinno być standardem w każdej strategii dotyczącej dużych zbiorów danych. Rzeczywistość nie mogła być dalsza od prawdy.

Według niedawnego badania przedstawionego w Forbes , 86% dyrektorów, którzy korzystali z analiz predykcyjnych, zauważa znaczny zwrot z inwestycji. Co więcej, tylko 13% z tych firm uważa, że ​​ich wykorzystanie technologii analizy predykcyjnej jest wysoce zaawansowane.

Innymi słowy, te technologie predykcyjne przynoszą rezultaty na długo przed tym, zanim firmy miały czas i doświadczenie, aby w pełni je wykorzystać. Nic dziwnego, że 80% ankietowanych planuje zwiększyć wydatki na technologie marketingowe. Dlatego analityka predykcyjna jest niezbędna każdej firmie, jeśli chce się rozwijać i zwiększać swoją produktywność.

4. Analityka predykcyjna wymaga budżetu w wysokości miliarda dolarów: lata temu była to prawda. Wdrażanie modeli analizy predykcyjnej było kiedyś trudne i kosztowne. Ale wszystko zaczęło się zmieniać. Na dzień dzisiejszy nie wszystkie przedsięwzięcia związane z analizą danych wymagają ogromnych inwestycji. Koszt w rzeczywistości zależy od rodzaju rozwiązania wybranego przez firmę.

Mówiąc o osiąganiu wymiernych korzyści, analityka predykcyjna umożliwia firmom podejmowanie bardziej świadomych decyzji, a tym samym maksymalizację zwrotu z inwestycji.

Ponadto, dokonując mądrzejszych wyborów w zakresie infrastruktury, firmy mogą zapobiegać rosnącym kosztom analiz predykcyjnych. Jednym ze sposobów ograniczenia kosztów infrastruktury jest wykorzystanie platformy chmury publicznej do uruchamiania i przechowywania analiz. Ogranicza to koszty logistyki i przechowywania zwykle ponoszone z powodu rozdrobnionych jednostek przechowywania danych.

5. Modele predykcyjne zastępują ludzki osąd: Modele predykcyjne nigdy nie miały na celu zastąpienia lub odrzucenia ludzkiego osądu. W rzeczywistości przez 99% przypadków modelowanie predykcyjne ma na celu poszerzenie i poszerzenie wiedzy ludzkiej w zakresie analizy danych.

W końcu człowiek musi zdecydować, jakie zbiory danych wziąć pod uwagę. Używają raportów opartych na danych, aby podejmować mądrzejsze decyzje na podstawie tych danych.

6. Analityka predykcyjna daje gwarancje: Analityka predykcyjna powinna być częścią każdej strategii big data, ale to nie znaczy, że jest wróżką. Chociaż prawdą jest, że analityka predykcyjna może znacznie dokładniej prognozować przyszłe zachowanie, żadna platforma analityczna nie jest w stanie całkowicie wyeliminować ryzyka nieprzewidywalnych zmian.

W artykule dla Harvard Business Review Tom Davenport wskazuje, że istnieje wiele środków ostrożności, które należy podjąć podczas korzystania z tych technologii.

Davenport zaleca zapoznanie się ze źródłami Twoich danych i ich reprezentatywnością dla danej populacji. Sprawdź też, ile wartości odstających wpływa na rozkład, a co najważniejsze, sprawdź założenia stojące za Twoją analizą. Ponadto powinieneś być świadomy wszystkich kluczowych zmiennych w swoim modelu.

7. Modele predykcyjne nie ujawniają niczego nowego: nawet jeśli znasz swoje dane, modelowanie predykcyjne może nadal pomóc. Model predykcyjny może zrobić jedną z dwóch rzeczy: potwierdzić to, w co zawsze wierzyłeś, lub ujawnić nowe spostrzeżenia. Model predykcyjny odwróci lub potwierdzi rzeczy, które uważasz za prawdziwe.

W większości przypadków modele predykcyjne zarówno się odwrócą, jak i potwierdzą. Oboje zweryfikujecie wszelkie anegdotyczne dowody, jakie moglibyście mieć, i nauczycie się nowych zmiennych lub powiązań, których wcześniej nie znaliście.

Wniosek

Analityka predykcyjna to zaawansowane podejście analityczne, które pozwala zajrzeć w przyszłość Twojej firmy, umożliwiając podejmowanie lepszych decyzji i przewyższanie konkurencji.

Organizacje mogą korzystać z analiz predykcyjnych, aby podejmować działania wyprzedzające w wielu różnych obszarach. Technika ta umożliwia również wykrywanie oszustw w bankowości, ochronę rządów przed katastrofami i wspaniałe kampanie marketingowe, dlatego w przyszłości będzie to namacalny składnik aktywów.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o tym, czym jest analityka predykcyjna i skutecznie ustanowić swój produkt i biznes, powinieneś skonsultować się i zatrudnić doświadczoną firmę programistyczną, taką jak Appinventiv .

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