Что такое прогнозная аналитика? Развенчание некоторых распространенных мифов

Каждый владелец бизнеса надеется заглянуть в будущее и найти наилучшие способы вложения капитала и ресурсов, стремясь к долгосрочному успеху своей компании. Это привело к появлению в отрасли передовых технологий, таких как прогнозная аналитика.

Предиктивная аналитика может применяться к огромному количеству данных, которые предприятия собирают каждый день, чтобы делать ценные прогнозы относительно их текущих или будущих действий.

Он использует сложную аналитику для оценки успеха проекта. Кроме того, он помогает вам принимать решения, предоставляя интеллектуальные рекомендации для возможных будущих действий, все из которых основаны на ваших данных.

В этой статье мы обсудим распространенные мифы, окружающие прогнозную аналитику, но прежде чем углубиться в нее, давайте посмотрим, что такое прогнозная аналитика и каковы ее преимущества для вашего бизнеса.

Что такое прогнозная аналитика?

Предиктивная аналитика — это использование исторических данных, методов машинного обучения и статистических алгоритмов для определения вероятности будущих событий. Это может помочь предвидеть потребности клиентов, прогнозировать более широкие рыночные тенденции или управлять рисками, что обеспечивает конкурентное преимущество и, в конечном итоге, увеличивает доход.

Согласно отчету Research and Markets, объем мирового рынка прогнозной аналитики вырастет к 2025 году до 21,5 млрд долларов США с 7,2 млрд долларов США в 2020 году при среднегодовом темпе роста 24,5%.

Ожидается, что различные факторы, такие как более широкое использование машинного обучения и искусственного интеллекта , приобретения и запуск продуктов на этом рынке, будут способствовать внедрению программного обеспечения и услуг для прогнозной аналитики.

Теперь давайте рассмотрим пример, чтобы увидеть, как работает предиктивная аналитика.

Компании ежедневно сталкиваются с рядом решений, и их выбор во многом влияет на успех компании. Итак, начнем с типичного решения, с которым сталкивается большинство компаний, — прогнозирования продаж.

Для финансового планирования прогноз продаж является первым важным шагом. Это влияет практически на все аспекты вашего бизнеса, такие как наем сотрудников, покупка сырья для производства продукции, обработка спроса и многое другое.

Прогнозирование продаж включает в себя не только прогнозирование того, сколько продукта вы продадите в предстоящий период, но также включает в себя прогнозирование того, кто будет покупать, почему они будут покупать и т. д. Но все эти задачи занимают значительное количество времени, что затрудняет расстановку приоритетов. Ресурсы. Но это не так, если вы используете инструмент предиктивной аналитики.

Инструмент предиктивной аналитики можно использовать для точного прогнозирования продаж . Он предсказывает будущее поведение на основе прошлого поведения и объединяет исторические и текущие данные, чтобы помочь вам понять, что нужно вашим клиентам и почему им это нужно. Это, в свою очередь, приводит к улучшению пользовательского опыта.

Теперь, когда мы увидели, что такое прогнозная аналитика , давайте перейдем к основным преимуществам прогнозной аналитики для вашего бизнеса .

Почему предиктивная аналитика важна?

Прогнозная аналитика помогает организациям выявлять риски и раскрывать возможности, генерируя полезную информацию, которую можно использовать для достижения своих бизнес-целей. Итак, вот несколько ключевых преимуществ прогнозной аналитики для вашего бизнеса:

1. Обнаружение мошенничества: сочетание нескольких методов аналитики может выявить подозрительное поведение и улучшить обнаружение шаблонов. Поскольку кибербезопасность становится все более серьезной проблемой, высокопроизводительная предиктивная аналитика исследует все действия в сети в режиме реального времени, чтобы выявлять отклонения, которые могут указывать на мошенничество, уязвимости нулевого дня и сложные постоянные угрозы.

2. Улучшение операций. Многие организации используют прогностические модели для прогнозирования запасов и управления ресурсами. Например, отели пытаются предсказать количество гостей на каждую ночь, чтобы максимизировать заполняемость и увеличить доход. Это помогает активно улучшать их производственные процессы и предпринимать соответствующие действия, когда это необходимо.

3. Прогнозирование оттока клиентов. Прогнозирование оттока включает в себя обнаружение сигналов, предшествующих запросам клиентов на отмену, и оценку вероятности в каждом случае.

Вы можете использовать прогностические модели для сравнения таких данных, как удовлетворенность клиентов, качество обслуживания и скорость оттока, чтобы определить, какие аспекты приводят к отмене.

Основная идея состоит в том, чтобы выяснить, что вызывает потерю клиента, а затем обратить процесс вспять.

4. Оптимизация рыночных кампаний. Используя предиктивную аналитику , вы можете просмотреть всю историю маркетинговых кампаний, чтобы спрогнозировать лучшие будущие результаты.

Вы можете определить наиболее эффективный язык для каждой целевой демографической группы, каналов, используемых для маркетинговых кампаний, и других факторов, влияющих на приемлемость для потребителей. В результате, взаимодействуя и завоевывая аудиторию, вы попадаете прямо в цель.

5. Управление взаимоотношениями с клиентами (CRM): модели прогнозирования могут использоваться для управления взаимоотношениями с клиентами, чтобы понимать клиентов на каждом этапе их пути к покупке.

С помощью доступных данных вы можете строить многомерные модели и оценивать широчайший спектр возможных связей между историями покупок, поведением, профилями, взаимодействиями и восприятием потребителей.

Вы можете построить долгосрочные отношения с клиентами, используя персонализированный контент, рекламные акции и предложения, если у вас есть эта ключевая информация.

Теперь, когда мы рассмотрели важность прогнозной аналитики, давайте рассмотрим несколько ее приложений в разных отраслях.

Примеры использования прогнозной аналитики

Отрасли могут использовать прогнозную аналитику для оптимизации операций, снижения рисков и увеличения доходов. Вот несколько вариантов применения прогнозной аналитики в реальных сценариях.

Здравоохранение: Предиктивная аналитика внедряется в отрасль здравоохранения по трем важным причинам: оценка рисков, географическое картографирование и планирование сценариев «что, если» с точки зрения операции и притока пациентов в больницу.

Использование аналитики приводит к лучшим результатам лечения пациентов, более эффективному лечению и экономии затрат в нескольких отделениях.

Например, устройство для пациентов с астмой, использующее прогнозную аналитику, может записывать и анализировать звуки дыхания пациентов и предоставлять обратную связь в режиме реального времени с помощью приложения для смартфона, чтобы помочь пациентам лучше справляться со своими симптомами и быть готовыми к атаке.

Электронная коммерция. Предиктивная аналитика в бизнесе помогает продавцам понять, какую максимальную цену клиент готов заплатить за их продукцию, анализировать поведение покупателя и создавать персонализированные рекомендации по продуктам.

Например, гиганты электронной коммерции, такие как Amazon и eBay, являются прекрасным примером компаний, использующих прогнозную аналитику для своего бизнеса . Они используют его для мониторинга поведения клиентов и текущих рыночных тенденций, чтобы прогнозировать изменения и принимать решения в режиме реального времени и на основе данных.

[Также читайте: сколько стоит создать приложение для торговой площадки, такое как Amazon? ]

Услуги по запросу: в экономике по запросу, характерной для транспорта и связи, предиктивная аналитика пригодится с точки зрения оценки областей, которые будут запрашивать максимальный спрос на автопарк, цену, которую пользователи, скорее всего, заплатят за чаевые. , этап, на котором они отменяют поездку и т. д.

Виртуальные помощники. В сочетании с возможностями глубокого обучения прогнозная аналитика творит чудеса при использовании для виртуальных помощников. Siri, Ok Google и Alexa — это реальные примеры использования инновационной техники в виртуальных помощниках. Эти помощники учатся на поведении пользователя, а затем выдают точные результаты.

Управление цепочками поставок. Плохо оптимизированная цепочка поставок может оказать сдерживающее воздействие на все сферы вашего бизнеса. Таким образом, для предприятий становится жизненно важным использовать передовые технологии, такие как прогнозная аналитика.

Информация, которую вы собираете с помощью прогнозной аналитики, будет максимально актуальной, поскольку она может включать данные в реальном времени. Вы также можете быть более гибкими в процессе принятия решений, поскольку модель покажет влияние различных переменных на эффективность вашей цепочки поставок.

Банковские и финансовые услуги . Финансовая отрасль уже давно использует прогнозную аналитику для предотвращения и обнаружения мошенничества, измерения кредитного риска, максимального увеличения возможностей перекрестных/дополнительных продаж и удержания ценных клиентов.

Например, Commonwealth Bank использует прогностическую аналитику для прогнозирования мошеннических действий или подозрительного поведения для любой конкретной транзакции до ее авторизации в течение 40 миллисекунд после инициации транзакции.

Распространенные мифы о прогнозной аналитике

Первоклассная модель прогнозной аналитики требует гораздо меньше данных, опыта и усилий, чем вы думаете, и имеет гораздо больше преимуществ. В этом разделе мы развенчаем некоторые из наиболее распространенных мифов, чтобы сделать ваш путь к принятию решений на основе данных более ясным.

1. Прогнозная аналитика предназначена только для крупных корпораций. Вы можете подумать, что прогнозная аналитика предназначена для использования только крупными корпорациями. Но дело в том, что его можно и нужно использовать как крупным, так и малым предприятиям, особенно тем, кто стремится к росту.

Компании, внедрившие прогнозную аналитику в свой бизнес, как правило, более успешны в долгосрочной перспективе.

Аналитические идеи могут помочь выявить проблемные области в вашей организации, а также дать точное представление об ожиданиях клиентов. Это дает вашей компании столь необходимое конкурентное преимущество на рынке.

Например, анализ моделей удержания клиентов может стать ценной основой для разработки целевых рекламных предложений. Таким образом, эти инструменты прогнозной аналитики полезны и актуальны во всех отраслях.

2. Чтобы использовать предиктивную аналитику, нужен эксперт. Еще один распространенный миф о предиктивной аналитике заключается в том, что она предназначена только для самых опытных экспертов. Однако ценные инструменты предиктивной аналитики теперь доступны всем и каждому. Все еще может потребоваться некоторое участие со стороны наиболее опытных ИТ-специалистов вашей компании, чтобы убедиться, что все работает правильно.

3. Прогнозная аналитика — это преимущество, а не необходимость: те, кто не знаком с прогнозной аналитикой или плохо знаком с ней, могут считать ее преимуществом, а не чем-то, что должно быть стандартом для каждой стратегии работы с большими данными. Реальность не может быть дальше от истины.

Согласно недавнему исследованию, опубликованному в Forbes , 86% руководителей, использовавших прогнозную аналитику, сообщают о значительном возврате своих инвестиций. Более того, только 13% из этих компаний считают использование технологий предиктивной аналитики очень передовым.

Другими словами, эти прогностические технологии дают результаты задолго до того, как у компаний появилось время и опыт, чтобы в полной мере их использовать. Неудивительно, что 80% опрошенных планируют увеличить свои расходы на маркетинговые технологии. Таким образом, предиктивная аналитика необходима каждой компании, если она хочет расти и повышать свою производительность.

4. Прогнозная аналитика требует бюджета в миллиард долларов: много лет назад это было правдой. Внедрение моделей прогнозной аналитики раньше было сложным и дорогим. Но все начало меняться. На сегодняшний день не все усилия по анализу данных требуют огромных инвестиций. Расходы, по сути, зависят от типа решения, выбранного компанией.

Говоря о получении ощутимой выгоды, прогнозная аналитика позволяет компаниям принимать более обоснованные решения, тем самым максимизируя рентабельность инвестиций.

Кроме того, выбирая более рациональную инфраструктуру, компании могут предотвратить резкое увеличение расходов на прогнозную аналитику. Одним из способов ограничения затрат на инфраструктуру является использование общедоступной облачной платформы для запуска и хранения аналитики. Это ограничивает затраты на логистику и хранение, которые обычно возникают из-за фрагментированных единиц хранения данных.

5. Прогностические модели заменяют человеческое суждение. Прогностические модели никогда не предназначались для замены или отказа от человеческого суждения. На самом деле, в 99% случаев прогнозное моделирование направлено на расширение и совершенствование человеческого опыта в области анализа данных.

В конце концов, решать, какие наборы данных рассматривать, должен человек. Они используют отчеты на основе данных, чтобы принимать более разумные решения на основе этих данных.

6. Предиктивная аналитика дает вам гарантии. Предиктивная аналитика должна быть частью каждой стратегии работы с большими данными, но это не значит, что она предсказывает будущее. Хотя прогностическая аналитика действительно может гораздо точнее прогнозировать будущее поведение, ни одна аналитическая платформа не может полностью устранить риск непредсказуемых изменений.

В статье для Harvard Business Review Том Дэвенпорт отмечает, что при использовании этих технологий необходимо соблюдать множество мер предосторожности.

Давенпорт рекомендует узнать об источниках ваших данных и о том, насколько эти данные репрезентативны для рассматриваемой совокупности. Кроме того, проверьте, сколько выбросов влияет на распределение, и, что наиболее важно, проверьте предположения, лежащие в основе вашего анализа. Более того, вы должны быть в курсе всех ключевых переменных в вашей модели.

7. Прогнозные модели не открывают ничего нового: даже если вы знаете свои данные, прогнозное моделирование все равно может помочь. Прогностическая модель может сделать одно из двух: подтвердить то, во что вы всегда верили, или пролить свет на новые идеи. Прогностическая модель либо изменит, либо подтвердит то, что вы считали правдой.

В большинстве случаев прогностические модели и поворачиваются, и подтверждаются. Вы оба подтвердите любые неподтвержденные данные, которые у вас могут быть, и узнаете новые переменные или связи, которые вы раньше не замечали.

Вывод

Предиктивная аналитика — это расширенный аналитический подход, позволяющий заглянуть в будущее вашей компании, позволяющий принимать более взвешенные решения и опережать конкурентов.

Организации могут использовать предиктивную аналитику для принятия упреждающих действий в самых разных областях. Этот метод также делает возможным обнаружение мошенничества в банковской сфере, защиту от стихийных бедствий для правительств и великолепные маркетинговые кампании, поэтому в будущем он станет ощутимым активом.

Если вы хотите узнать больше о том, что такое предиктивная аналитика, и успешно создать свой продукт и бизнес, вам следует проконсультироваться и нанять опытную компанию-разработчика программного обеспечения, такую ​​как Appinventiv .

Вам также следует обратить внимание на новые решения для анализа данных на рынке. Вы можете постоянно улучшать и постепенно расширять свое приложение до более нового, лучшего продукта с новейшими функциями.