Utilizarea analizei predictive a proiectelor pentru a închide lacunele în afaceri

Fiecare proprietar de afaceri speră că ar putea privi în viitor și ar putea găsi cele mai bune modalități de a investi capital și resurse, în timp ce își stabilesc compania pentru succes pe termen lung. Următorul lucru cel mai bun este să extrapolați oportunitățile care ne așteaptă folosind o înțelegere profundă a ceea ce sa întâmplat în trecut. Analiza predictivă le permite companiilor să prognozeze efectele condițiilor actuale ale pieței și ale activităților de afaceri, astfel încât proprietarii să poată face alegeri bine informate.

Conform analizei coșului de piață predictiv de Research and Markets, se spune că dimensiunea pieței globale de analiză predictivă va crește de la 7,2 miliarde USD în 2020 la 21,5 miliarde USD până în 2025, la un CAGR de 24,5% în perioada de prognoză.

Firmele lider trebuie să înțeleagă care proiecte au mai multe șanse să eșueze și cum să le ofere din timp cele mai bune șanse de succes pentru a evita greșelile similare. PPA (analitica predictivă a proiectelor) este o abordare nouă care utilizează analize sofisticate pentru a evalua șansele de succes ale unui proiect.

În timp ce analiza descriptivă utilizează datele istorice ale companiei pentru a examina performanța trecută, analiza predictivă merge mai departe, integrând aceleași date istorice cu reguli și algoritmi pentru a anticipa rezultatul probabil al unui eveniment.

Pentru a minimiza orice consecințe în proiectul dvs. sau pentru a afla cum să utilizați aceste predicții în avantajul dvs., Analiza prescriptivă vă ajută să luați decizii, oferind recomandări inteligente pentru potențiale acțiuni viitoare, toate bazate pe datele dvs.

De ce investesc companiile în analize predictive?

Analiza predictivă are o gamă largă de aplicații în afaceri, oferind un set divers de perspective specialiștilor în date. Modelele de analiză predictivă utilizează trecutul unei persoane pentru a ajuta instituțiile financiare și alte organizații în determinarea riscurilor furnizării de servicii acelei persoane.

Predictive Analytics este adoptat de diverse organizații, deoarece aduce beneficii diferitelor industrii și afaceri prin abilitarea operațiunilor. O organizație poate rămâne la curent cu nevoile și logistica poate funcționa mai eficient dacă are o înțelegere clară a modului în care cerințele de resurse și stocuri vor crește în timp. Lanțul de aprovizionare poate fi optimizat continuu prin actualizarea proiecțiilor și modificarea modului în care compania livrează mărfurile comercianților sau clienților.

Statisticile predictive și analizele s-au dovedit utile și în domeniul securității cibernetice. Persoanele care comit fraude sau care încalcă informații sunt prinse de algoritmi care recunosc tiparele de comportament, inclusiv orice abateri suspecte de la un profil de utilizator normal. Găsirea vulnerabilităților și cercetarea amenințărilor persistente avansate îmbunătățesc securitatea datelor sensibile ale consumatorilor și a organizației în ansamblu.

Pentru departamentele de marketing, analiza predictivă a datelor modifică acțiunile folosite de companii pentru a interacționa cu clienții. Pe baza datelor pe care le-au achiziționat, specialiștii în marketing determină cel mai bun pas următor într-o relație, trimițând mesaje sau oferte adecvate. Cu modelele algoritmice, devine din ce în ce mai fezabil pentru organizații să detecteze faza la care a ajuns un potențial cumpărător împreună cu o călătorie de cumpărare și să adapteze răspunsurile în consecință.

Aplicație de analiză predictivă pentru afacerea dvs

Eficienta operationala

Există mai multe puncte de contact interne în care analiza predictivă a datelor poate fi integrată pentru operațiuni de zi cu zi mai fluide. Managerii pot dedica resurse noi inițiative bazate pe estimări aproape perfecte ale momentului în care vor fi finalizate lucrările în curs.

Într-o ordine similară, firmele ar putea solicita departamentelor de HR să angajeze mai mulți angajați dacă se așteaptă la o creștere a volumului de muncă în viitorul apropiat. Pentru bugetare, managementul cererii și ofertei, stimularea performanței și planificarea foii de parcurs de afaceri, proiecțiile precise sunt cruciale în vânzări.

Prognoza retragerii clienților

Efectuarea unei prognoze de abandon presupune detectarea semnalelor care preced cererile de anulare ale clienților dvs. și evaluarea probabilității în fiecare caz.

Puteți utiliza modele predictive pentru a compara date precum calitatea serviciului pentru clienți, satisfacția clienților și rata de abandon pentru a vedea ce aspecte influențează anularea.

Ideea este să vă dați seama ce cauzează pierderea clientului și apoi să inversați procesul.

Segmentarea lead-urilor

Tehnicile de segmentare a clienților potențiali pot beneficia și de analiza predictivă.

La urma urmei, cartografierea profilului acestor potențiali clienți pentru a oferi conținut personalizat și campanii de nutriție rezistente la design este una dintre cele mai dificile sarcini de marketing.

Puteți crea grupuri segmentate pe baza cercetărilor extinse, folosind date și învățarea automată, prognozând care clienți potențiali necesită cele mai mici detalii. Puteți cunoaște timpul estimat, costul și rezultatele unui proiect ML.

Optimizarea campaniei

Întregul istoric al campaniei de marketing poate fi folosit pentru a prognoza rezultate viitoare mai bune.

Utilizați pur și simplu managementul de proiect de analiză predictivă pentru a determina canalele optime pentru fiecare conținut, limba cea mai eficientă pentru fiecare grup demografic țintă și alți factori care influențează acceptabilitatea consumatorilor.

Drept urmare, atunci când interacționați și câștigați publicul, trageți direct la obiectiv.

Managementul riscurilor

Un alt domeniu care beneficiază direct de analiza predictivă este managementul riscului.

Nu este mult mai ușor să faci judecăți atunci când ai o imagine clară a pericolelor și oportunităților care urmează?

În consecință, fie că se analizează riscul de credit al unui client sau potențialele implicații ale investiției, anticiparea probabilității de profit sau pierdere este diferențiatorul major al analizei moderne a datelor.

Detectarea fraudelor

Companiile pot folosi, de asemenea, metode analitice pentru a detecta tiparele de fraudă și pentru a evita încălcările de securitate.

Odată cu accentuarea sporită a securității cibernetice, un număr tot mai mare de companii sunt preocupate de abordarea vulnerabilităților și detectarea anomaliilor în timp util pentru a evita daunele.

Modelele predictive facilitează identificarea pericolelor și evitarea înșelătoriilor în timp real.

Managementul relatiilor cu clientii (CRM)

Modelele predictive pot fi utilizate în strategiile CRM pentru a înțelege clienții în fiecare etapă a ciclului lor de viață și a călătoriei de cumpărare.

Există o mulțime de date pentru a construi modele multivariate și pentru a evalua cea mai largă gamă de legături posibile între comportamente, profiluri, istorii de achiziții, interacțiuni și percepții ale consumatorilor în acest exemplu.

Vă puteți revoluționa relația cu consumatorul cu conținut personalizat, promoții și oferte dacă aveți aceste informații cheie.

Acum că cunoaștem aplicațiile și utilizările de analiză predictivă, să trecem la instrumentele care pot fi folosite pentru a continua analiza încorporată.

Instrumente populare de analiză predictivă

IBM SPSS Statistics

Cu instrumentul de analiză predictivă IBM, nu puteți greși. Există de mult timp și vine cu o listă cuprinzătoare de funcții. Un alt avantaj este că prețurile IBM sunt simple. Deși interfața sa de utilizator a fost actualizată recent, poate fi încă prea dificil pentru majoritatea clienților corporativi care nu sunt familiarizați cu analiza și știința datelor.

SAS Advanced Analytics

SAS este liderul global în analiză, cu o multitudine de instrumente diferite de analiză predictivă din care să alegeți. De fapt, acea listă este atât de lungă încât a determina ce instrument(e) aveți nevoie pentru nevoile dvs. poate fi o provocare. În plus, organizația nu oferă prețuri în avans, ceea ce face mai dificilă compararea cumpărăturilor. Cu toate acestea, cu atât de multe instrumente din care să alegeți, SAS este probabil să aibă exact ceea ce aveți nevoie.

SAP Predictive Analytics

Soluția SAP poate fi o alegere potrivită pentru dvs. dacă intenționați să utilizați instrumentul de management al proiectelor de statistică predictivă și analiză, în primul rând pentru a analiza datele stocate în software-ul SAP, cum ar fi datele ERP. Când vine vorba de caracteristici, compania oferă o varietate de alternative, dar, la fel ca SAS și numeroase alte companii, nu dezvăluie prețul. De asemenea, îi lipsește capacitatea de implementare în cloud public. În plus, include capabilități puternice de învățare automată și de securitate.

TIBCO Statistica

Cu mai multe capabilități de colaborare și de flux de lucru încorporate în produs, TIBCO acordă o importanță deosebită utilizării. Dacă vă așteptați ca angajații mai puțin pregătiți să utilizeze produsul, aceasta îl face o alegere potrivită pentru firma dumneavoastră. De asemenea, se interfață cu o varietate de instrumente diferite de analiză predictivă, făcând simplă extinderea funcționalității sale. Acesta este, de asemenea, singurul produs de pe listă care își promovează capacitățile IoT/embedded pentru un proiect de succes – o piață relativ nouă de care trebuie să fii conștient.

H2O

H2O ar trebui să fie în fruntea listei dvs. dacă sunteți în căutarea unei aplicații de analiză predictivă open-source. Oferă performanță rapidă, costuri reduse, caracteristici extinse și multă flexibilitate. Tabloul de bord H2O oferă o sărbătoare delicioasă de informații despre date. Această tehnologie, pe de altă parte, este orientată mai degrabă către oameni de știință în date cu experiență decât către cetățeni. Acesta ar putea fi instrumentul dvs. dacă ați investit în angajați bine pregătiți .

Oracle DataScience

Oracle a intrat recent în sectorul statisticilor predictive și a analizei prin achiziționarea DataScience, o firmă binecunoscută. Deși produsul DataScience a câștigat recenzii și evaluări bune ale utilizatorilor, firma este în prezent în proces de integrare cu platforma sa cloud. Cel mai probabil, va fi deosebit de benefic pentru companiile care folosesc bazele de date Oracle și serviciile cloud.

Q Cercetare

Q Research se concentrează pe o singură piață: dacă aveți nevoie doar de un instrument de analiză predictivă pentru cercetarea pieței, acest software vă oferă tot ce aveți nevoie. Acest software extrem de automatizat automatizează procesul de analiză predictivă, permițând utilizatorilor să petreacă mai mult timp gândindu-se în loc să administreze instrumentul. Pe partea negativă, îi lipsește capacitatea de a efectua diferite tipuri de analize predictive.

Constructori de informații WEBFocus

Information Builders oferă un set cuprinzător de analize de business intelligence (BI) și soluții de gestionare a datelor, precum și analize predictive. Dacă sunteți în căutarea unei soluții de date end-to-end, aceasta ar putea fi potrivită. Include, de asemenea, instrumente de analiză predictivă pentru oamenii de știință de date, precum și pentru utilizatorii de afaceri. Este o alternativă bună pentru o corporație cu angajați cu diferite niveluri de experiență în materie de date. Prețurile, la fel ca multe dintre celelalte de pe listă, sunt accesibile doar la cerere.

RapidMiner

RapidMiner este o platformă de analiză predictivă care funcționează de la început până la sfârșit. Pentru a vă oferi analize predictive robuste, utilizează modelarea datelor și învățarea automată. Totul este controlat de o interfață simplă de tip drag-and-drop. Primești acces la o bibliotecă de peste 1.500 de algoritmi pe care îi poți folosi pentru a-ți analiza datele. Există șabloane pentru urmărirea cifrei de afaceri a clienților și întreținerea predictivă, printre altele. RapidMiner este o aplicație excelentă de vizualizare a datelor. Ea simplifică prezicerea rezultatelor viitoare ale deciziilor de afaceri. Statisticile de învățare automată privind câștigurile potențiale și alte date privind rentabilitatea investiției sunt furnizate de învățarea automată a mașinii.

KNIME

Programul KNIME este gratuit și open source. KNIME simplifică crearea de procese vizuale. Vă puteți curăța rapid datele și puteți genera statistici. Pot fi creați algoritmi de învățare automată. Acestea vă permit să îndepliniți sarcini precum arbori de decizie. Pentru a produce predicții, KNIME se conectează și cu Apache Spark. Puteți utiliza Microsoft Azure sau serviciul web Amazon pentru a găzdui acest lucru.

întrebări frecvente

Î. Ce este analiza predictivă?

Ans. Analiza predictivă este utilizarea diferitelor tehnici statistice, inclusiv algoritmi automatizați de învățare automată, învățarea profundă, extragerea datelor și inteligența artificială (AI), pentru a crea modele predictive care extrag date din seturi de date, identifică modele și oferă un scor predictiv pentru o gamă largă. a rezultatelor organizaționale.

Î. Care sunt exemplele de analiză predictivă?

Ans. Analiza predictivă era considerată anterior a fi un instrument specializat disponibil doar pentru câțiva selectați, dar acum este folosit de un număr tot mai mare de companii în fiecare zi. Iată câteva dintre exemplele din industrie în care se utilizează analiza predictivă.

• Sport
• Cu amănuntul
• Sănătate
• Vreme
• Modelare financiară
• Asigurari si evaluarea riscurilor
• Analiza rețelelor sociale
• Managementul lanțului de aprovizionare

Concluzie

Analiza predictivă este o abordare analitică avansată pentru a arunca o privire în viitorul companiei dvs., permițându-vă să identificați posibilitățile de a lua decizii mai bune și de a-ți depăși concurenții.

Datorită valorii economice enorme pe care o oferă, modelele de analiză predictivă vor juca un rol din ce în ce mai important în procesele companiei în viitor. Deși nu sunt impecabile, beneficiile pe care le oferă atât organizațiilor publice, cât și private sunt enorme. Organizațiile pot folosi analiza predictivă a datelor pentru a lua măsuri preventive într-o serie de domenii.

Modelele de analiză predictivă fac posibile prevenirea fraudelor în bănci, protecția în caz de dezastre pentru guverne și campanii de marketing magnifice, motiv pentru care vor fi un activ intangibil în viitor.

Dacă doriți să depășiți călătoria dvs. de învățare a analizei predictive și să vă stabiliți produsul și afacerea cu succes, atunci ar trebui să consultați și să angajați o companie cu experiență precum Appinventiv .

De asemenea, ar trebui să căutați noi funcții de analiză predictivă a datelor de pe piață. Puteți face îmbunătățiri continue și vă extindeți treptat aplicația într-un produs mai nou, mai bun, cu cele mai recente funcții.