การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์คืออะไร? ปัดเป่าตำนานทั่วไปบางอย่าง

เจ้าของธุรกิจทุกคนต่างหวังที่จะมองไปสู่อนาคตและหาวิธีที่ดีที่สุดในการลงทุนด้านเงินทุนและทรัพยากรไปพร้อมๆ กับการทำงานเพื่อความสำเร็จในระยะยาวของบริษัท สิ่งนี้นำไปสู่การเพิ่มขึ้นของเทคนิคขั้นสูง เช่น การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในอุตสาหกรรม

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถใช้กับข้อมูลจำนวนมหาศาลที่ธุรกิจรวบรวมในแต่ละวัน เพื่อทำการคาดการณ์อันมีค่าเกี่ยวกับการกระทำในปัจจุบันหรืออนาคตของพวกเขา

ใช้การวิเคราะห์ที่ซับซ้อนเพื่อประเมินความสำเร็จของโครงการ นอกจากนี้ยังช่วยคุณในการตัดสินใจโดยให้คำแนะนำที่ชาญฉลาดสำหรับการดำเนินการที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต ซึ่งทั้งหมดจะขึ้นอยู่กับข้อมูลของคุณ

ในบทความนี้ เราจะหารือเกี่ยวกับตำนานทั่วไปเกี่ยวกับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ แต่ก่อนที่เราจะเจาะลึกในเรื่องนั้น เรามาดูกัน ว่าอะไรคือการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ และประโยชน์ของมันต่อธุรกิจของคุณคืออะไร

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์คืออะไร?

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์คือการใช้ข้อมูลในอดีต เทคนิคแมชชีนเลิร์นนิง และอัลกอริธึมทางสถิติเพื่อระบุแนวโน้มของเหตุการณ์ในอนาคต ซึ่งจะช่วยคาดการณ์ความต้องการของลูกค้า คาดการณ์แนวโน้มของตลาดในวงกว้าง หรือจัดการความเสี่ยง ซึ่งทำให้ได้เปรียบในการแข่งขันและเพิ่มรายได้ในท้ายที่สุด

ตามรายงานของ Research and Markets ขนาดตลาดการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ทั่วโลก จะเติบโตเป็น 21.5 พันล้านดอลลาร์ในปี 2025 จาก 7.2 พันล้านดอลลาร์ในปี 2020 ที่ CAGR 24.5%

ปัจจัยต่างๆ เช่น การใช้แมชชีนเลิร์นนิงและ ปัญญาประดิษฐ์ ที่เพิ่มขึ้น การเข้าซื้อกิจการ และการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ในตลาดนี้ คาดว่าจะเป็นตัวขับเคลื่อนการนำซอฟต์แวร์และบริการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์มาใช้

ตอนนี้มาดูตัวอย่างเพื่อดูว่าการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ทำงานอย่างไร

ธุรกิจต้องเผชิญกับการตัดสินใจหลายครั้งทุกวัน และทางเลือกของพวกเขาส่งผลกระทบอย่างมากต่อความสำเร็จของบริษัท เริ่มจากการตัดสินใจทั่วไปที่ธุรกิจส่วนใหญ่ต้องเผชิญ นั่นคือการคาดการณ์ยอดขาย

สำหรับการวางแผนทางการเงิน การคาดการณ์ยอดขายเป็นขั้นตอนสำคัญอันดับแรก ส่งผลกระทบต่อเกือบทุกด้านของธุรกิจของคุณ เช่น การจ้างพนักงาน การซื้อวัตถุดิบเพื่อผลิตผลิตภัณฑ์ การจัดการความต้องการ และอื่นๆ

การคาดการณ์ยอดขายไม่เพียงแต่เกี่ยวข้องกับการคาดการณ์ว่าคุณจะขายผลิตภัณฑ์ได้มากเพียงใดในช่วงเวลาที่จะมาถึง แต่ยังรวมถึงการคาดการณ์ด้วยว่าใครจะซื้อ เหตุผลที่พวกเขาจะซื้อ ฯลฯ แต่งานทั้งหมดเหล่านี้ใช้เวลานานมาก ทำให้คุณจัดลำดับความสำคัญได้ยาก ทรัพยากร. แต่นั่นไม่ใช่กรณีหากคุณใช้เครื่องมือวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

เครื่องมือวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถใช้สำหรับ การคาดการณ์การขาย ที่ แม่นยำ โดยจะคาดการณ์พฤติกรรมในอนาคตโดยอิงจากพฤติกรรมในอดีต และรวมข้อมูลในอดีตและข้อมูลปัจจุบันเพื่อช่วยให้คุณเข้าใจว่าลูกค้าต้องการอะไรและเหตุใดจึงต้องการ ส่งผลให้ผู้ใช้ได้รับประสบการณ์ที่ดีขึ้น

ตอนนี้เราได้เห็นแล้ว ว่าการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์คือ อะไร มาดูประโยชน์หลักของ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สำหรับธุรกิจของคุณ กัน

เหตุใดการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จึงมีความสำคัญ

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ช่วยให้องค์กร ตรวจจับความเสี่ยงและค้นพบโอกาสโดยการสร้างข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริงซึ่งสามารถนำมาใช้เพื่อให้บรรลุเป้าหมายทางธุรกิจได้ ต่อไปนี้เป็นประโยชน์หลักบางประการของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สำหรับธุรกิจของคุณ:

1. การตรวจจับการฉ้อโกง: การรวมวิธีการวิเคราะห์ที่หลากหลายสามารถระบุพฤติกรรมที่น่าสงสัยและปรับปรุงการตรวจจับรูปแบบ เนื่องจาก ความปลอดภัยทางไซเบอร์ กลายเป็นข้อกังวลที่เพิ่มขึ้น การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่มีประสิทธิภาพสูงจะตรวจสอบการดำเนินการทั้งหมดบนเครือข่ายแบบเรียลไทม์เพื่อระบุความผิดปกติที่อาจบ่งบอกถึงการฉ้อโกง ช่องโหว่แบบ Zero-day และภัยคุกคามขั้นสูงแบบต่อเนื่อง

2. การปรับปรุงการดำเนินงาน: หลายองค์กรใช้แบบจำลองการคาดการณ์เพื่อคาดการณ์สินค้าคงคลังและจัดการทรัพยากร ตัวอย่างเช่น โรงแรมพยายามคาดการณ์จำนวนผู้เข้าพักในแต่ละคืนเพื่อเพิ่มจำนวนผู้เข้าพักสูงสุดและเพิ่มรายได้ ซึ่งจะช่วยปรับปรุงกระบวนการผลิตในเชิงรุกและดำเนินการตามความเหมาะสมเมื่อจำเป็น

3. การพยากรณ์การปั่นป่วนของลูกค้า: การพยากรณ์การปั่นป่วนทำให้เกิดการตรวจจับสัญญาณที่นำหน้าคำขอยกเลิกของลูกค้าของคุณและประเมินความเป็นไปได้ในแต่ละกรณี

คุณสามารถใช้แบบจำลองการคาดการณ์เพื่อเปรียบเทียบข้อมูล เช่น ความพึงพอใจของลูกค้า คุณภาพการบริการ และอัตราการเลิกใช้งาน เพื่อระบุลักษณะที่นำไปสู่การยกเลิก

แนวคิดหลักคือการหาสาเหตุที่ทำให้ลูกค้าสูญเสียแล้วย้อนกลับกระบวนการ

4. การปรับแคมเปญการตลาดให้เหมาะสม: การใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ คุณสามารถดูประวัติทั้งหมดของแคมเปญการตลาดเพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ที่ดีขึ้นในอนาคต

คุณสามารถกำหนดภาษาที่มีประสิทธิภาพสูงสุดสำหรับแต่ละกลุ่มประชากรเป้าหมาย ช่องทางที่ใช้สำหรับแคมเปญการตลาด และปัจจัยอื่นๆ ที่มีอิทธิพลต่อการยอมรับของผู้บริโภค ด้วยเหตุนี้ เมื่อคุณโต้ตอบและเอาชนะใจผู้ชมของคุณ คุณจะยิงตรงไปยังเป้าหมาย

5. การจัดการลูกค้าสัมพันธ์ (CRM): โมเดลเชิงคาดการณ์สามารถใช้สำหรับ การจัดการลูกค้าสัมพันธ์ เพื่อทำความเข้าใจลูกค้าในทุกขั้นตอนของเส้นทางการซื้อ

ด้วยความช่วยเหลือของข้อมูลที่มีอยู่ คุณสามารถสร้างแบบจำลองหลายตัวแปรและประเมินการเชื่อมโยงที่เป็นไปได้ระหว่างประวัติการซื้อ พฤติกรรม โปรไฟล์ การโต้ตอบ และการรับรู้ของผู้บริโภคอย่างกว้างขวางที่สุด

คุณสามารถสร้างความสัมพันธ์ระยะยาวกับลูกค้าโดยใช้เนื้อหา โปรโมชัน และข้อเสนอที่กำหนดเองได้ หากคุณมีข้อมูลสำคัญนี้

ตอนนี้เราได้พิจารณาถึงความสำคัญของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์แล้ว เรามาดูการใช้งานบางส่วนในอุตสาหกรรมต่างๆ กัน

กรณีใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

อุตสาหกรรมต่างๆ สามารถใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน ลดความเสี่ยง และเพิ่มรายได้ ต่อไปนี้คือแอปพลิเคชันบางส่วนของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในสถานการณ์จริง

การ ดูแลสุขภาพ: การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ถูกรวมอยู่ในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพด้วยเหตุผลสำคัญสามประการ ได้แก่ การประมาณความเสี่ยง การทำแผนที่ทางภูมิศาสตร์ และการวางแผนสถานการณ์สมมติในแง่ของการผ่าตัดและการไหลเข้าของผู้ป่วยในโรงพยาบาล

การใช้การวิเคราะห์นำไปสู่ผลลัพธ์ของผู้ป่วยที่ดีขึ้น การรักษาที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น และการประหยัดต้นทุนในหลายแผนก

ตัวอย่างเช่น อุปกรณ์สำหรับผู้ป่วยโรคหอบหืดที่ใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถบันทึกและวิเคราะห์เสียงการหายใจของผู้ป่วยและให้ข้อเสนอแนะแบบเรียลไทม์ โดยใช้แอปสมาร์ทโฟน เพื่อช่วยให้ผู้ป่วยจัดการกับอาการได้ดีขึ้นและเตรียมพร้อมสำหรับการโจมตี

อีคอมเมิร์ซ: การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในธุรกิจ ช่วยให้ผู้ขายเข้าใจราคาสูงสุดที่ลูกค้าพร้อมที่จะจ่ายสำหรับผลิตภัณฑ์ของตน วิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ซื้อ และสร้างคำแนะนำผลิตภัณฑ์เฉพาะบุคคล

ตัวอย่างเช่น ยักษ์ใหญ่ด้านอีคอมเมิร์ซอย่าง Amazon และ eBay เป็นตัวอย่างที่สมบูรณ์แบบของบริษัทต่างๆ ที่ใช้ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สำหรับธุรกิจของ ตน พวกเขาใช้เพื่อตรวจสอบพฤติกรรมของลูกค้าและแนวโน้มของตลาดในปัจจุบันเพื่อคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงและตัดสินใจตามเวลาจริงและอิงตามข้อมูล

[ยังอ่าน: ราคาเท่าไหร่ในการสร้างแอพตลาดเช่น Amazon? ]

บริการแบบออนดีมานด์: ในระบบเศรษฐกิจแบบออนดีมานด์เฉพาะสำหรับการขนส่งและการสื่อสาร การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์มีประโยชน์ในแง่ของการประเมินพื้นที่ที่จะขอความต้องการฟลีทสูงสุด ราคาที่ผู้ใช้มักจะจ่ายสำหรับทิป , เวทีที่พวกเขายกเลิกการโดยสาร ฯลฯ

ผู้ช่วยเสมือน: เมื่อรวมกับพลังของการเรียนรู้เชิงลึก การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ทำงานได้อย่างมหัศจรรย์เมื่อใช้กับผู้ช่วยเสมือน Siri, Ok Google และ Alexa เป็นตัวอย่างการใช้งานจริงของเทคนิคนวัตกรรมในผู้ช่วยเสมือน ผู้ช่วยเหล่านี้เรียนรู้จากพฤติกรรมของผู้ใช้และให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ

การจัดการห่วงโซ่อุปทาน: ห่วงโซ่อุปทานที่ปรับให้เหมาะสมไม่ดีอาจส่งผลกระทบขัดขวางในทุกด้านของธุรกิจของคุณ ดังนั้น จึงเป็นสิ่งสำคัญสำหรับองค์กรที่จะใช้เทคโนโลยีขั้นสูง เช่น การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

ข้อมูลที่คุณรวบรวมโดยใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จะเป็นข้อมูลล่าสุดมากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ เนื่องจากสามารถรวมข้อมูลแบบเรียลไทม์ได้ คุณสามารถคล่องตัวมากขึ้นในกระบวนการตัดสินใจของคุณ เนื่องจากแบบจำลองจะบ่งบอกถึงผลกระทบของตัวแปรต่างๆ ที่มีต่อประสิทธิภาพของห่วงโซ่อุปทานของคุณ

บริการด้านการธนาคารและการเงิน: อุตสาหกรรมการเงินใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สำหรับการป้องกันและตรวจจับการฉ้อโกง การวัดความเสี่ยงด้านเครดิต เพิ่มโอกาสในการขายต่อเนื่อง/เพิ่มยอดขายสูงสุด และการรักษาลูกค้าที่มีคุณค่า

ตัวอย่างเช่น Commonwealth Bank ใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อคาดการณ์กิจกรรมการฉ้อโกงหรือพฤติกรรมที่น่าสงสัยสำหรับธุรกรรมใดก็ตามก่อนที่จะได้รับอนุญาต ภายใน 40 มิลลิวินาทีของการเริ่มต้นธุรกรรม

ความเชื่อผิดๆ เกี่ยวกับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

โมเดลการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ระดับแนวหน้าต้องการข้อมูล ความเชี่ยวชาญ และความพยายามน้อยกว่าที่คุณคิด และมีข้อดีมากกว่ามาก ในส่วนนี้ เราจะหักล้างความเชื่อผิดๆ ที่พบบ่อยที่สุดบางส่วน เพื่อให้เส้นทางของคุณไปสู่การตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลชัดเจนยิ่งขึ้น

1. การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์มีไว้สำหรับองค์กรขนาดใหญ่เท่านั้น: คุณอาจคิดว่าการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์มีไว้สำหรับองค์กรขนาดใหญ่เท่านั้น แต่ความจริงก็คือมันสามารถใช้ได้และควรใช้โดยทั้งธุรกิจขนาดใหญ่และขนาดเล็ก โดยเฉพาะอย่างยิ่งผู้ที่ต้องการเติบโต

บริษัทที่ฝังการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ไว้ในธุรกิจมักจะประสบความสำเร็จมากกว่าในระยะยาว

ข้อมูลเชิงลึกเชิงวิเคราะห์สามารถช่วยระบุประเด็นปัญหาในองค์กรของคุณในขณะที่ยังให้แนวคิดที่ถูกต้องเกี่ยวกับความคาดหวังของลูกค้า สิ่งนี้ทำให้บริษัทของคุณมีความได้เปรียบในการแข่งขันที่จำเป็นมากในตลาด

ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์รูปแบบการรักษาลูกค้าสามารถเป็นรากฐานอันมีค่าสำหรับการออกแบบข้อเสนอส่งเสริมการขายที่ตรงเป้าหมาย ดังนั้น เครื่องมือวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เหล่านี้จึงมีประโยชน์และมีความเกี่ยวข้องในทุกอุตสาหกรรม

2. ต้องใช้ผู้เชี่ยวชาญเพื่อใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์: ตำนานทั่วไป อีกประการหนึ่ง ของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ก็คือว่ามันมีไว้สำหรับผู้เชี่ยวชาญที่ช่ำชองเท่านั้น อย่างไรก็ตาม ขณะนี้มีเครื่องมือวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่มีคุณค่าสำหรับทุกคนและทุกคน พนักงานไอทีที่มีประสบการณ์มากที่สุดในบริษัทของคุณอาจยังคงต้องมีส่วนร่วมบ้างเพื่อให้แน่ใจว่าทำงานได้อย่างถูกต้อง

3. การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นเรื่องพิเศษ ไม่จำเป็น: บรรดาผู้ที่ไม่คุ้นเคยหรือเพิ่งเริ่มใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์อาจคิดว่านี่เป็นข้อดี มากกว่าสิ่งที่ควรจะเป็นมาตรฐานสำหรับกลยุทธ์บิ๊กดาต้าทุกอัน ความจริงไม่สามารถห่างไกลจากความจริง

จากการศึกษาล่าสุดที่เน้นใน Forbes ผู้บริหาร 86% ที่ใช้รายงานการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เห็นผลตอบแทนจากการลงทุนจำนวนมาก นอกจากนี้ มีบริษัทเพียง 13% เท่านั้นที่พิจารณาว่าการใช้เทคโนโลยีการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ของตนเป็นขั้นสูง

กล่าวอีกนัยหนึ่ง เทคโนโลยีการคาดการณ์เหล่านี้ให้ผลลัพธ์นานก่อนที่บริษัทต่างๆ จะมีเวลาและประสบการณ์ในการใช้ประโยชน์อย่างเต็มที่ ไม่น่าแปลกใจที่ 80% ของผู้ตอบแบบสำรวจมีแผนจะเพิ่มการใช้จ่ายด้านเทคโนโลยีการตลาด ดังนั้น การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จึงเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับทุกบริษัท หากพวกเขาต้องการเติบโตและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน

4. การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ต้องใช้งบประมาณพันล้านดอลลาร์ เมื่อหลายปีก่อน นี่เป็นเรื่องจริง การใช้โมเดลการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เคยเป็นเรื่องยากและมีราคาแพง แต่สิ่งต่าง ๆ เริ่มเปลี่ยนไป ณ วันนี้ การวิเคราะห์ข้อมูลอาจไม่จำเป็นต้องใช้เงินลงทุนจำนวนมาก อันที่จริงค่าใช้จ่ายขึ้นอยู่กับประเภทของโซลูชันที่บริษัทเลือก

และการพูดถึงการได้มาซึ่งผลประโยชน์ที่จับต้องได้ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถตัดสินใจได้โดยใช้ข้อมูลที่ดีขึ้น ซึ่งจะเป็นการเพิ่ม ROI สูงสุด

นอกจากนี้ ด้วยการเลือกโครงสร้างพื้นฐานที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้น บริษัทต่างๆ สามารถป้องกันค่าใช้จ่ายในการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ไม่ให้พุ่งสูงขึ้น วิธีหนึ่งในการจำกัดต้นทุนโครงสร้างพื้นฐานคือการใช้แพลตฟอร์มคลาวด์สาธารณะเพื่อเรียกใช้และจัดเก็บการวิเคราะห์ สิ่งนี้จำกัดต้นทุนด้านลอจิสติกส์และการจัดเก็บซึ่งมักจะเกิดขึ้นเนื่องจากหน่วยจัดเก็บข้อมูลที่กระจัดกระจาย

5. ตัวแบบทำนายผลแทนที่การตัดสินของมนุษย์: ตัวแบบการทำนายไม่เคยหมายถึงการแทนที่หรือละทิ้งการตัดสินของมนุษย์ ในความเป็นจริง 99% ของเวลา การสร้างแบบจำลองการคาดการณ์มีจุดมุ่งหมายเพื่อขยายและปรับปรุงความเชี่ยวชาญของมนุษย์ในการวิเคราะห์ข้อมูล

ท้ายที่สุด มนุษย์ก็ต้องตัดสินใจว่าจะพิจารณาชุดข้อมูลใด พวกเขาใช้รายงานที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเพื่อตัดสินใจอย่างชาญฉลาดยิ่งขึ้นตามข้อมูลนั้น

6. การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ให้การรับประกันแก่คุณ: การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ควรเป็นส่วนหนึ่งของทุกกลยุทธ์บิ๊กดาต้า แต่ไม่ได้หมายความว่าพวกเขาจะเป็นหมอดู แม้ว่าการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จะเป็นความจริงที่คาดการณ์พฤติกรรมในอนาคตได้อย่างใกล้ชิดมากขึ้น แต่ไม่มีแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ใดที่สามารถขจัดความเสี่ยงของการเปลี่ยนแปลงที่คาดเดาไม่ได้อย่างสมบูรณ์

ในบทความของ Harvard Business Review นั้น Tom Davenport ชี้ให้เห็นว่ามีข้อควรระวังมากมายที่คุณควรใช้เมื่อใช้เทคโนโลยีเหล่านี้

ดาเวนพอร์ตแนะนำให้ทำความรู้จักแหล่งที่มาของข้อมูลของคุณ และวิธีที่ข้อมูลเป็นตัวแทนของประชากรที่เป็นปัญหา นอกจากนี้ ให้ตรวจดูว่าค่าผิดปกติจำนวนหนึ่งส่งผลต่อการกระจายอย่างไร และที่สำคัญที่สุด ให้ตรวจสอบสมมติฐานที่อยู่เบื้องหลังการวิเคราะห์ของคุณ นอกจากนี้ คุณควรทราบตัวแปรสำคัญทั้งหมดในแบบจำลองของคุณ

7. โมเดลเชิงทำนายไม่เปิดเผยสิ่งใหม่: แม้ว่าคุณจะทราบข้อมูลของคุณ แต่การสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์ก็ยังสามารถช่วยได้ โมเดลการคาดการณ์สามารถทำสิ่งใดสิ่งหนึ่งจากสองสิ่งนี้: ยืนยันสิ่งที่คุณเชื่อมาตลอดหรือนำข้อมูลเชิงลึกใหม่ๆ มาสู่ความเป็นจริง แบบจำลองการคาดการณ์จะเปลี่ยนหรือยืนยันสิ่งที่คุณคิดว่าเป็นความจริง

โดยส่วนใหญ่ ตัวแบบคาดการณ์จะพลิกกลับและยืนยัน คุณทั้งคู่จะตรวจสอบหลักฐานที่เคยมีมา และเรียนรู้ตัวแปรหรือการเชื่อมต่อใหม่ๆ ที่คุณไม่เคยได้รับมาก่อน

บทสรุป

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นแนวทางการวิเคราะห์ขั้นสูงในการมองไปสู่อนาคตของบริษัทของคุณ ช่วยให้คุณตัดสินใจได้ดีขึ้นและเหนือกว่าคู่แข่งของคุณ

องค์กรสามารถใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อดำเนินการล่วงหน้าในขอบเขตที่หลากหลาย เทคนิคนี้ยังทำให้การตรวจจับการฉ้อโกงในธนาคาร การป้องกันภัยพิบัติสำหรับรัฐบาล และแคมเปญการตลาดที่ยอดเยี่ยมเป็นไปได้ ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมจึงจะเป็นสินทรัพย์ที่จับต้องได้ในอนาคต

หากคุณต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ และประสบความสำเร็จในการสร้างผลิตภัณฑ์และธุรกิจของคุณ คุณควร ปรึกษาและจ้างบริษัทซอฟต์แวร์ที่มีประสบการณ์ เช่น Appinventiv

คุณควรมองหา โซลูชันการวิเคราะห์ข้อมูล ใหม่ ในตลาด คุณอาจทำการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องและค่อยๆ ขยายแอปพลิเคชันของคุณไปสู่ผลิตภัณฑ์ใหม่ที่ดีกว่าด้วยคุณสมบัติล่าสุด