Ce este analiza predictivă? Risipirea unor mituri comune

Fiecare proprietar de afaceri speră să privească în viitor și să găsească cele mai bune modalități de a investi capital și resurse în timp ce lucrează pentru succesul pe termen lung al companiei. Acest lucru a condus la creșterea tehnicilor avansate, cum ar fi analiza predictivă, în industrie.

Analiza predictivă poate fi aplicată cantității uriașe de date colectate de companii în fiecare zi pentru a face predicții valoroase despre acțiunile lor actuale sau viitoare.

Utilizează analize sofisticate pentru a evalua succesul unui proiect. În plus, vă ajută să luați decizii, oferind recomandări inteligente pentru potențiale acțiuni viitoare, toate bazate pe datele dvs.

În acest articol, vom discuta despre miturile comune din jurul analizei predictive, dar înainte de a ne aprofunda în asta, să vedem ce este analiza predictivă și care sunt beneficiile acesteia pentru afacerea dvs.

Ce este analiza predictivă?

Analiza predictivă este utilizarea datelor istorice, tehnici de învățare automată și algoritmi statistici pentru a identifica probabilitatea unor evenimente viitoare. Acest lucru ar putea ajuta la anticiparea nevoilor clienților, la prognoza tendințelor mai largi ale pieței sau la gestionarea riscurilor, ceea ce oferă un avantaj competitiv și în cele din urmă crește veniturile.

Conform unui raport de cercetare și piețe, se spune că dimensiunea pieței globale de analiză predictivă va crește la 21,5 miliarde USD până în 2025 de la 7,2 miliarde USD în 2020, la un CAGR de 24,5%.

Se așteaptă ca diverși factori, cum ar fi utilizarea în creștere a învățării automate și a inteligenței artificiale , achizițiile și lansările de produse pe această piață, vor determina adoptarea de software și servicii de analiză predictivă.

Acum să aruncăm o privire la un exemplu pentru a vedea cum funcționează analiza predictivă.

Afacerile se confruntă cu o serie de decizii în fiecare zi, iar alegerile lor influențează foarte mult succesul companiei. Deci, să începem cu o decizie tipică cu care se confruntă majoritatea companiilor – prognozarea vânzărilor.

Pentru planificarea financiară, o prognoză a vânzărilor este primul pas important. Ea afectează aproape fiecare aspect al afacerii dvs., cum ar fi angajarea de angajați, cumpărarea de materii prime pentru fabricarea produselor, gestionarea cererii și multe altele.

Prognoza vânzărilor nu implică doar estimarea cât de mult produs veți vinde într-o perioadă următoare, ci implică și prognoza cine va cumpăra, de ce va cumpăra, etc. Dar toate aceste sarcini necesită o perioadă semnificativă de timp, ceea ce vă face dificilă prioritizarea. resurse. Dar nu este cazul dacă utilizați un instrument de analiză predictivă.

Un instrument de analiză predictivă poate fi utilizat pentru previziuni precise ale vânzărilor . Acesta prezice comportamentul viitor pe baza comportamentelor trecute și combină datele istorice și actuale pentru a vă ajuta să înțelegeți de ce au nevoie clienții dvs. și de ce au nevoie de ele. Acest lucru, la rândul său, duce la experiențe mai bune pentru utilizatori.

Acum că am văzut ce este analitica predictivă , haideți să intrăm în beneficiile cheie ale analizei predictive pentru afacerea dvs. .

De ce este importantă analiza predictivă?

Analiza predictivă ajută organizațiile să detecteze riscurile și să descopere oportunități prin generarea de informații acționabile care pot fi utilizate pentru a-și atinge obiectivele de afaceri. Așadar, iată câteva beneficii cheie ale analizei predictive pentru afacerea dvs.:

1. Detectarea fraudei: combinarea mai multor metode de analiză poate identifica comportamentele suspecte și poate îmbunătăți detectarea modelelor. Pe măsură ce securitatea cibernetică devine o preocupare din ce în ce mai mare, analiza predictivă de înaltă performanță examinează toate acțiunile dintr-o rețea în timp real pentru a identifica anomalii care pot indica fraudă, vulnerabilități zero-day și amenințări persistente avansate.

2. Îmbunătățirea operațiunilor: multe organizații folosesc modele predictive pentru a prognoza inventarul și a gestiona resursele. De exemplu, hotelurile încearcă să prezică numărul de oaspeți pentru fiecare noapte pentru a maximiza gradul de ocupare și a crește veniturile. Acest lucru ajută la îmbunătățirea proactivă a proceselor de producție și la luarea măsurilor adecvate atunci când este necesar.

3. Estimarea pierderii clienților: Efectuarea unei prognoze a pierderii implică 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 satisfacția clienților, calitatea serviciilor și rata de abandon pentru a identifica aspectele care duc la anulare.

Ideea principală este să descoperi ce cauzează pierderea clientului și apoi să inversezi procesul.

4. Optimizarea campaniilor de piață: folosind analiza predictivă , puteți vedea întreaga istorie a campaniilor de marketing pentru a prognoza rezultate viitoare mai bune.

Puteți determina limba cea mai eficientă pentru fiecare grup demografic țintă, canalele utilizate pentru campaniile de marketing și alți factori care influențează acceptabilitatea consumatorilor. Drept urmare, atunci când interacționați și câștigați publicul, trageți direct la obiectiv.

5. Managementul relațiilor cu clienții (CRM): Modelele predictive pot fi utilizate pentru gestionarea relațiilor cu clienții pentru a înțelege clienții în fiecare etapă a călătoriei lor de cumpărare.

Cu ajutorul datelor disponibile, puteți construi modele multivariate și puteți evalua cea mai largă gamă de legături posibile între istoriile de achiziție, comportamente, profiluri, interacțiuni și percepțiile consumatorilor.

Puteți construi relații pe termen lung cu clienții folosind conținut personalizat, promoții și oferte dacă aveți aceste informații cheie.

Acum că am analizat importanța analizei predictive, să vedem câteva dintre aplicațiile sale în diferite industrii.

Cazuri de utilizare a analizei predictive

Industriile pot folosi analiza predictivă pentru a optimiza operațiunile, a reduce riscurile și a crește veniturile. Iată câteva aplicații ale analizei predictive în scenarii din viața reală.

Asistență medicală: Analiza predictivă este încorporată în industria de asistență medicală din trei motive cruciale - estimarea riscului, cartografierea geografică și planificarea scenariilor ce se întâmplă în ceea ce privește intervenția chirurgicală și fluxul de pacienți în spital.

Utilizarea analizei duce la rezultate mai bune pentru pacient, tratamente mai eficiente și economii de costuri în mai multe departamente.

De exemplu, un dispozitiv pentru pacienții cu astm bronșic care utilizează analize predictive poate înregistra și analiza sunetele respiratorii ale pacienților și poate oferi feedback în timp real folosind o aplicație pentru smartphone pentru a ajuta pacienții să-și gestioneze mai bine simptomele și să fie pregătiți pentru un atac.

Comerț electronic: analiza predictivă în afaceri îi ajută pe vânzători să înțeleagă cel mai mare preț pe care un client este gata să-l plătească pentru produsele lor, să analizeze comportamentul cumpărătorului și să creeze recomandări personalizate de produse.

De exemplu, giganții comerțului electronic precum Amazon și eBay sunt exemplele perfecte de companii care folosesc analize predictive pentru afacerile lor . Îl folosesc pentru a monitoriza comportamentul clienților și tendințele actuale ale pieței, pentru a anticipa schimbările și pentru a lua decizii în timp real și bazate pe date.

[Citește și: Cât costă să construiești o aplicație de piață precum Amazon? ]

Servicii la cerere: În economia la cerere specifică transportului și comunicațiilor, analizele predictive sunt utile în ceea ce privește estimarea zonelor care vor solicita cererea maximă de flotă, prețul pe care utilizatorii sunt cel mai probabil să îl plătească pentru un bacșiș. , stadiul în care anulează cursa etc.

Asistenți virtuali: în combinație cu puterea învățării profunde, analiza predictivă face minuni atunci când este utilizată pentru asistenții virtuali. Siri, Ok Google și Alexa sunt exemple reale de utilizare a tehnicii inovatoare în asistenții virtuali. Acești asistenți învață din comportamentul utilizatorului și apoi oferă rezultate precise.

Managementul lanțului de aprovizionare: un lanț de aprovizionare slab optimizat poate avea un efect descurajant asupra fiecărui domeniu al afacerii dvs. Astfel, devine vital pentru întreprinderi să folosească tehnologii avansate, cum ar fi analiza predictivă.

Informațiile pe care le adunați folosind analiza predictivă vor fi cât mai actualizate posibil, deoarece pot încorpora date în timp real. De asemenea, puteți fi mai agil în procesul de luare a deciziilor, deoarece modelul va indica impactul diferitelor variabile asupra eficienței lanțului dvs. de aprovizionare.

Servicii bancare și financiare: industria financiară a îmbrățișat de multă vreme analiza predictivă pentru prevenirea și detectarea fraudei, măsurarea riscului de credit, maximizarea oportunităților de vânzare încrucișată/up-sell și păstrarea clienților valoroși.

De exemplu, Commonwealth Bank folosește analize predictive pentru a prezice activitatea de fraudă sau comportamentul suspect pentru orice tranzacție dată înainte de a fi autorizată, în termen de 40 de milisecunde de la inițierea tranzacției.

Mituri comune despre analiza predictivă

Un model de analiză predictivă de top necesită mult mai puține date, experiență și efort decât credeți – și are mult mai multe avantaje. În această secțiune, vom dezminți unele dintre cele mai comune mituri ale sale, astfel încât să vă facă calea către luarea deciziilor bazate pe date mai clară.

1. Analiza predictivă este destinată numai corporațiilor mari: ați putea crede că analiza predictivă este destinată utilizării numai de către corporațiile mari. Dar adevărul este că poate și ar trebui să fie folosit atât de întreprinderile mari, cât și de cele mici, în special de cele care doresc să se dezvolte.

Companiile care încorporează analize predictive în afacerea lor tind să aibă mai mult succes pe termen lung.

Perspectivele analitice pot ajuta la identificarea zonelor cu probleme din organizația dvs., oferind în același timp o idee exactă a așteptărilor clienților. Acest lucru oferă companiei dumneavoastră avantajul competitiv atât de necesar pe piață.

De exemplu, analiza modelelor de retenție a clienților poate oferi o bază valoroasă pentru proiectarea ofertelor promoționale țintite. Astfel, aceste instrumente de analiză predictivă sunt utile și relevante în toate industriile.

2. Este nevoie de un expert pentru a utiliza analiza predictivă: un alt mit comun al analizei predictive este că este doar pentru cei mai experimentați experți. Cu toate acestea, instrumentele valoroase de analiză predictivă sunt acum disponibile pentru oricine și oricine. Ar putea fi nevoie în continuare de o anumită implicare din partea celor mai experimentați membri ai personalului IT al companiei dvs. pentru a vă asigura că funcționează corect.

3. Analiza predictivă este un avantaj, nu o necesitate: cei care nu sunt familiarizați sau care sunt începători în analiza predictivă ar putea să o considere un avantaj, mai degrabă decât ceva care ar trebui să vină ca standard cu fiecare strategie de date mari. Realitatea nu poate fi mai departe de adevăr.

Potrivit unui studiu recent evidențiat în Forbes , 86% dintre directorii care au folosit analiza predictivă raportează că au obținut o rentabilitate considerabilă a investiției lor. În plus, doar 13% dintre aceste companii consideră că utilizarea tehnologiei de analiză predictivă este foarte avansată.

Cu alte cuvinte, aceste tehnologii predictive dau rezultate cu mult înainte ca companiile să aibă timp și experiență să le folosească pe deplin. Nu este de mirare că 80% dintre cei chestionați au planuri de a-și crește cheltuielile pentru tehnologiile de marketing. Astfel, analiza predictivă este necesară pentru fiecare companie dacă dorește să crească și să-și crească productivitatea.

4. Analiza predictivă necesită un buget de un miliard de dolari: Cu ani în urmă, asta era adevărat. Implementarea modelelor de analiză predictivă era dificilă și costisitoare. Dar lucrurile au început să se schimbe. Începând de astăzi, nu toate eforturile de analiză a datelor necesită o investiție uriașă. Cheltuiala, de fapt, depinde de tipul de soluție ales de companie.

Și vorbind despre obținerea unui beneficiu tangibil, analiza predictivă permite companiilor să ia decizii mai bine informate, maximizând astfel rentabilitatea investiției.

În plus, făcând alegeri mai inteligente în materie de infrastructură, companiile pot preveni creșterea în creștere a costurilor de analiză predictivă. O modalitate de a limita costurile de infrastructură este utilizarea unei platforme cloud publice pentru a rula și stoca analize. Acest lucru limitează costurile logistice și de stocare suportate de obicei din cauza unităților de stocare a datelor fragmentate.

5. Modelele predictive înlocuiesc judecata umană: Modelele predictive nu au fost niciodată menite să înlocuiască sau să respingă judecata umană. De fapt, în 99% din cazuri, modelarea predictivă are ca scop extinderea și îmbunătățirea expertizei umane în analiza datelor.

La urma urmei, este nevoie de un om pentru a decide ce seturi de date să ia în considerare. Ei folosesc rapoarte bazate pe date pentru a lua decizii mai inteligente pe baza acestor date.

6. Analiza predictivă vă oferă garanții: analiza predictivă ar trebui să facă parte din fiecare strategie de date mari, dar asta nu înseamnă că sunt ghicitoare. Deși este adevărat că analiza predictivă poate prognoza mult mai îndeaproape comportamentul viitor, nicio platformă de analiză nu poate eradica complet riscul unei schimbări imprevizibile.

Într-un articol pentru Harvard Business Review , Tom Davenport subliniază că există o mulțime de măsuri de precauție pe care ar trebui să le luați atunci când utilizați aceste tehnologii.

Davenport recomandă să cunoașteți sursele datelor dvs. și cât de reprezentative sunt datele pentru populația în cauză. De asemenea, verificați câte valori aberante afectează distribuția și, cel mai important, verificați ipotezele din spatele analizei dvs. Mai mult, ar trebui să rămâi la curent cu toate variabilele cheie din modelul tău.

7. Modelele predictive nu dezvăluie nimic nou: chiar dacă vă cunoașteți datele, modelarea predictivă poate ajuta în continuare. Un model predictiv poate face unul din două lucruri: confirma ceea ce ai crezut mereu sau scoate la iveală noi perspective. Un model predictiv fie va transforma, fie va confirma lucrurile pe care le credeați că sunt adevărate.

De cele mai multe ori, modelele predictive se vor întoarce și vor confirma. Amândoi veți valida orice dovezi anecdotice pe care le aveți și veți afla noi variabile sau conexiuni pe care nu le-ați observat înainte.

Concluzie

Analiza predictivă este o abordare avansată de analiză pentru a arunca o privire în viitorul companiei dvs., permițându-vă să luați decizii mai bune și să vă depășiți concurenții.

Organizațiile pot folosi analiza predictivă pentru a lua măsuri preventive într-o gamă largă de domenii. Tehnica face posibilă, de asemenea, detectarea fraudelor în domeniul bancar, protecția guvernelor în caz de dezastre și campanii de marketing magnifice, motiv pentru care va fi un activ tangibil în viitor.

Dacă doriți să aflați mai multe despre ceea ce este analiza predictivă și să vă stabiliți cu succes produsul și afacerea, ar trebui să consultați și să angajați o companie de software cu experiență precum Appinventiv .

De asemenea, ar trebui să căutați noi soluții de analiză 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.