Tahmine dayalı analitik nedir? Bazı yaygın mitleri ortadan kaldırmak

Her işletme sahibi geleceğe bakmayı ve şirketlerinin uzun vadeli başarısı için çalışırken sermaye ve kaynaklara yatırım yapmanın en iyi yollarını bulmayı umar. Bu, endüstride tahmine dayalı analitik gibi gelişmiş tekniklerin yükselişine yol açtı.

Tahmine dayalı analitik, işletmelerin mevcut veya gelecekteki eylemleri hakkında değerli tahminler yapmak için her gün topladığı büyük miktarda veriye uygulanabilir.

Bir projenin başarısını değerlendirmek için gelişmiş analitik kullanır. Gelecekteki olası eylemler için tamamı verilerinize dayanan akıllı öneriler sunarak kararlar almanıza da yardımcı olur.

Bu makalede, tahmine dayalı analitiği çevreleyen yaygın mitleri tartışacağız, ancak buna dalmadan önce , tahmine dayalı analitiğin ne olduğunu ve işletmeniz için faydalarının neler olduğunu görelim .

Tahmine dayalı analitik nedir?

Tahmine dayalı analitik, gelecekteki olayların olasılığını belirlemek için geçmiş verilerin, makine öğrenimi tekniklerinin ve istatistiksel algoritmaların kullanılmasıdır. Bu, müşteri ihtiyaçlarını tahmin etmeye, daha geniş pazar eğilimlerini tahmin etmeye veya rekabet avantajı sunan ve sonuçta geliri artıran riskleri yönetmeye yardımcı olabilir.

Bir Araştırma ve Piyasalar raporuna göre, küresel tahmine dayalı analitik pazar büyüklüğünün 2020'de 7,2 milyar ABD dolarından %24,5'lik bir CAGR'de 2025 yılına kadar 21,5 milyar ABD dolarına yükseleceği söyleniyor.

Bu pazarda makine öğrenimi ve yapay zeka kullanımının artması, satın almalar ve ürün lansmanları gibi çeşitli faktörlerin , tahmine dayalı analitik yazılım ve hizmetlerinin benimsenmesini sağlaması bekleniyor.

Şimdi, tahmine dayalı analitiklerin nasıl çalıştığını görmek için bir örneğe bakalım.

İşletmeler her gün bir dizi kararla karşı karşıya kalıyor ve seçimleri şirketin başarısını büyük ölçüde etkiliyor. Öyleyse, çoğu işletmenin karşılaştığı tipik bir kararla başlayalım: satışları tahmin etmek.

Finansal planlama için bir satış tahmini ilk önemli adımdır. Çalışanları işe almak, ürünleri üretmek için hammadde satın almak, talebi karşılamak ve daha fazlası gibi işinizin neredeyse her yönünü etkiler.

Satışları tahmin etmek, yalnızca önümüzdeki dönemde ne kadar ürün satacağınızı tahmin etmeyi değil, aynı zamanda kimin alacağını, neden alacağını vb. tahmin etmeyi de içerir. Ancak tüm bu görevler önemli miktarda zaman alır ve öncelik vermenizi zorlaştırır. Kaynaklar. Ancak tahmine dayalı bir analitik aracı kullanıyorsanız durum böyle değildir.

Doğru satış tahminleri için tahmine dayalı bir analitik aracı kullanılabilir . Geçmişteki davranışlara dayalı olarak gelecekteki davranışları tahmin eder ve müşterilerinizin neye ihtiyaç duyduğunu ve neden buna ihtiyaç duyduklarını anlamanıza yardımcı olmak için geçmiş ve güncel verileri birleştirir. Bu da daha iyi kullanıcı deneyimlerine yol açar.

Tahmine dayalı analitiğin ne olduğunu anladığımıza göre , şimdi işletmeniz için tahmine dayalı analitiğin temel faydalarına geçelim .

Tahmine dayalı analitik neden önemlidir?

Tahmine dayalı analitik , iş hedeflerine ulaşmak için kullanılabilecek eyleme dönüştürülebilir içgörüler üreterek kuruluşların riskleri tespit etmesine ve fırsatları ortaya çıkarmasına yardımcı olur. İşte işletmeniz için tahmine dayalı analitiğin birkaç önemli avantajı:

1. Sahtekarlığı tespit etme: Birden fazla analitik yöntemini birleştirmek, şüpheli davranışları belirleyebilir ve kalıp tespitini iyileştirebilir. Siber güvenlik büyüyen bir endişe haline geldikçe , yüksek performanslı tahmine dayalı analitik, sahtekarlığı, sıfır gün güvenlik açıklarını ve gelişmiş kalıcı tehditleri gösterebilecek anormallikleri tespit etmek için bir ağdaki tüm eylemleri gerçek zamanlı olarak inceler.

2. Operasyonları iyileştirme: Birçok kuruluş, envanteri tahmin etmek ve kaynakları yönetmek için tahmine dayalı modeller kullanır. Örneğin oteller, doluluğu en üst düzeye çıkarmak ve geliri artırmak için herhangi bir gece için misafir sayısını tahmin etmeye çalışır. Bu, üretim süreçlerini proaktif olarak iyileştirmeye ve gerektiğinde uygun önlemleri almaya yardımcı olur.

3. Müşteri kaybını tahmin etme: Bir kayıp tahmini yapmak, müşterilerinizin iptal taleplerinden önce gelen sinyalleri tespit etmeyi ve her durumda olasılığı değerlendirmeyi gerektirir.

Hangi yönlerin iptale yol açtığını belirlemek için müşteri memnuniyeti, hizmet kalitesi ve kayıp oranı gibi verileri karşılaştırmak için tahmine dayalı modellerden yararlanabilirsiniz.

Ana fikir, müşterinin kaybına neyin neden olduğunu bulmak ve ardından süreci tersine çevirmektir.

4. Pazar kampanyalarını optimize etme: Tahmine dayalı analitiği kullanarak , gelecekteki daha iyi sonuçları tahmin etmek için pazarlama kampanyalarının tüm geçmişini görebilirsiniz.

Her hedef demografi, pazarlama kampanyaları için kullanılan kanallar ve tüketici kabulünü etkileyen diğer faktörler için en etkili dili belirleyebilirsiniz. Sonuç olarak, izleyicilerinizle etkileşim kurarken ve onları kazanırken, tam olarak hedefe ateş edersiniz.

5. Müşteri ilişkileri yönetimi (CRM): Müşterileri satın alma yolculuklarının her aşamasında anlamak için müşteri ilişkileri yönetimi için tahmine dayalı modeller kullanılabilir .

Mevcut verilerin yardımıyla çok değişkenli modeller oluşturabilir ve satın alma geçmişleri, davranışlar, profiller, etkileşimler ve tüketici algıları arasındaki en geniş olası bağlantıları değerlendirebilirsiniz.

Bu temel bilgilere sahipseniz, özelleştirilmiş içerik, promosyonlar ve teklifler kullanarak müşterilerle uzun vadeli ilişkiler kurabilirsiniz.

Tahmine dayalı analitiğin önemini incelediğimize göre, şimdi farklı endüstrilerdeki uygulamalarına bir göz atalım.

Tahmine dayalı analitik kullanım örnekleri

Endüstriler, operasyonları optimize etmek, riskleri azaltmak ve geliri artırmak için tahmine dayalı analitiği kullanabilir. İşte gerçek hayat senaryolarında birkaç tahmine dayalı analitik uygulaması.

Sağlık Hizmeti: Tahmine dayalı analitik, sağlık sektöründe üç önemli nedenden ötürü bir araya getiriliyor: risk tahmini, coğrafi haritalama ve ameliyat ve hastanedeki hasta akışı açısından durum senaryolarının planlanması.

Analitiği kullanmak, birden fazla departmanda daha iyi hasta sonuçları, daha etkili tedaviler ve maliyet tasarrufu sağlar.

Örneğin, astım hastaları için tahmine dayalı analitik kullanan bir cihaz, hastaların solunum seslerini kaydedip analiz edebilir ve hastaların semptomlarını daha iyi yönetmelerine ve bir atak için hazırlanmalarına yardımcı olmak için bir akıllı telefon uygulaması kullanarak gerçek zamanlı geri bildirim sağlayabilir.

E-ticaret: İş dünyasında tahmine dayalı analitik, satıcıların bir müşterinin ürünleri için ödemeye hazır olduğu en yüksek fiyatı anlamasına, alıcının davranışını analiz etmesine ve kişiselleştirilmiş ürün önerileri oluşturmasına yardımcı olur.

Örneğin, Amazon ve eBay gibi e-ticaret devleri, işletmeleri için tahmine dayalı analitik kullanan şirketlerin mükemmel örnekleridir . Değişiklikleri tahmin etmek ve gerçek zamanlı ve veriye dayalı kararlar almak için müşteri davranışını ve mevcut pazar eğilimlerini izlemek için kullanırlar.

[Ayrıca Okuyun: Amazon gibi bir pazaryeri uygulaması oluşturmanın maliyeti nedir? ]

İsteğe bağlı hizmetler: Taşıma ve iletişime özgü isteğe bağlı ekonomide, tahmine dayalı analitik, maksimum filo talebi talep edecek alanları, kullanıcıların bir bahşiş için ödeme olasılığı en yüksek olan fiyatları tahmin etme açısından kullanışlıdır. , sürüşü iptal ettikleri aşama vb.

Sanal asistanlar: Derin öğrenmenin gücüyle bir araya gelen tahmine dayalı analitik, sanal asistanlar için kullanıldığında harikalar yaratır. Siri, Ok Google ve Alexa, sanal asistanlarda yenilikçi tekniği kullanmanın gerçek dünyadaki örnekleridir. Bu asistanlar, kullanıcının davranışından öğrenir ve ardından doğru sonuçlar verir.

Tedarik zinciri yönetimi: Kötü optimize edilmiş bir tedarik zinciri, işinizin her alanında caydırıcı bir etkiye sahip olabilir. Bu nedenle, işletmelerin tahmine dayalı analitik gibi ileri teknolojileri kullanması hayati hale geliyor.

Tahmine dayalı analitik kullanarak topladığınız bilgiler, gerçek zamanlı verileri içerebildiğinden mümkün olduğunca güncel olacaktır. Model, farklı değişkenlerin tedarik zincirinizin verimliliği üzerindeki etkilerini göstereceğinden, karar verme sürecinizde daha çevik olabilirsiniz.

Bankacılık ve finansal hizmetler: Finans sektörü, uzun süredir dolandırıcılığın önlenmesi ve tespiti, kredi riskinin ölçülmesi, çapraz satış/yukarı satış fırsatlarının en üst düzeye çıkarılması ve değerli müşterilerin elde tutulması için tahmine dayalı analitiği benimsiyor.

Örneğin, Commonwealth Bank, herhangi bir işlem için yetki verilmeden önce, işlemin başlamasından sonraki 40 milisaniye içinde dolandırıcılık faaliyetini veya şüpheli davranışı tahmin etmek için tahmine dayalı analitik kullanır.

Tahmine dayalı analitik hakkında yaygın efsaneler

Birinci sınıf bir tahmine dayalı analitik modeli, düşündüğünüzden çok daha az veri, uzmanlık ve çaba gerektirir ve çok daha fazla avantaja sahiptir. Bu bölümde, veriye dayalı karar verme yolunuzu daha net hale getirmek için en yaygın efsanelerinden bazılarını çürüteceğiz.

1. Tahmine dayalı analitik yalnızca büyük şirketler içindir: Tahmine dayalı analitiklerin yalnızca büyük şirketler tarafından kullanılmasının amaçlandığını düşünebilirsiniz. Ancak gerçek şu ki, hem büyük hem de küçük işletmeler, özellikle büyümek isteyenler tarafından kullanılabilir ve kullanılmalıdır.

Tahmine dayalı analitiği işlerine yerleştiren şirketler, uzun vadede daha başarılı olma eğilimindedir.

Analitik içgörüler, kuruluşunuzdaki sorunlu alanların belirlenmesine yardımcı olurken aynı zamanda müşterilerin beklentileri hakkında doğru bir fikir sağlar. Bu, şirketinize pazarda çok ihtiyaç duyulan rekabet avantajını sağlar.

Örneğin, müşteriyi elde tutma modellerinin analizi, hedeflenen promosyon tekliflerini tasarlamak için değerli bir temel sağlayabilir. Bu nedenle, bu tahmine dayalı analitik araçları tüm endüstriler için kullanışlı ve alakalıdır.

2. Tahmine dayalı analitiği kullanmak için bir uzman gerekir: Tahmine dayalı analitiğin bir başka yaygın efsanesi, bunun yalnızca en deneyimli uzmanlara yönelik olmasıdır. Ancak, değerli tahmine dayalı analitik araçları artık herkes tarafından kullanılabilir. Yine de doğru çalıştığından emin olmak için şirketinizin en deneyimli BT personelinin biraz katılımı gerekebilir.

3. Tahmine dayalı analitik, bir zorunluluk değil, bir avantajdır: Tahmine dayalı analitiği bilmeyen veya yeni olanlar, bunu her büyük veri stratejisinde standart olarak gelmesi gereken bir şey olarak değil, bir avantaj olarak düşünebilir. Gerçek, gerçeklerden daha uzak olamazdı.

Forbes'ta vurgulanan yakın tarihli bir araştırmaya göre , tahmine dayalı analitiği kullanan yöneticilerin %86'sı yatırımlarından kayda değer bir geri dönüş gördüklerini bildiriyor. Ayrıca, bu şirketlerin yalnızca %13'ü, tahmine dayalı analitik teknolojisi kullanımlarının oldukça gelişmiş olduğunu düşünüyor.

Başka bir deyişle, bu tahmine dayalı teknolojiler, şirketlerin bunları tam olarak kullanmak için zamana ve deneyime sahip olmasından çok önce sonuçlar veriyor. Ankete katılanların %80'inin pazarlama teknolojileri harcamalarını artırma planları olması şaşırtıcı değil. Bu nedenle, büyümek ve üretkenliklerini artırmak isteyen her şirket için tahmine dayalı analitik gereklidir.

4. Tahmine dayalı analitik milyar dolarlık bir bütçe gerektirir: Yıllar önce bu doğruydu. Tahmine dayalı analitik modellerini uygulamak eskiden zor ve pahalıydı. Ama işler değişmeye başladı. Bugün itibariyle, tüm veri analizi çalışmaları büyük bir yatırım gerektirmiyor. Masraf, aslında, şirket tarafından seçilen çözüm türüne bağlıdır.

Ve somut bir fayda elde etmekten bahseden tahmine dayalı analitik, şirketlerin daha bilinçli kararlar vermesini ve böylece yatırım getirisini en üst düzeye çıkarmasını sağlar.

Ayrıca şirketler, daha akıllı altyapı seçimleri yaparak, tahmine dayalı analitik maliyetlerinin şişmesini önleyebilir. Altyapı maliyetlerini sınırlamanın bir yolu, analitiği çalıştırmak ve depolamak için bir genel bulut platformu kullanmaktır. Bu, genellikle parçalanmış veri depolama birimleri nedeniyle oluşan lojistik ve depolama maliyetlerini sınırlar.

5. Tahmine dayalı modeller, insan yargısının yerini alır: Öngörücü modeller, hiçbir zaman insan yargısının yerini almak veya reddetmek anlamına gelmez. Aslında, zamanın %99'unda tahmine dayalı modelleme, veri analizinde insan uzmanlığını genişletmeyi ve geliştirmeyi amaçlar.

Ne de olsa, hangi veri kümelerinin dikkate alınacağına karar vermek için bir insan gerekir. Bu verilere dayanarak daha akıllı kararlar almak için veriye dayalı raporları kullanırlar.

6. Tahmine dayalı analitik size garantiler sağlar: Tahmine dayalı analitik, her büyük veri stratejisinin bir parçası olmalıdır, ancak bu onların bir falcı oldukları anlamına gelmez. Tahmine dayalı analitiklerin gelecekteki davranışları çok daha yakından tahmin edebileceği doğru olsa da, hiçbir analiz platformu öngörülemeyen değişiklik riskini tamamen ortadan kaldıramaz.

Tom Davenport, Harvard Business Review için yazdığı bir yazıda , bu teknolojileri kullanırken almanız gereken pek çok önlem olduğuna dikkat çekiyor.

Davenport, verilerinizin kaynaklarını ve verilerin söz konusu popülasyonu ne kadar temsil ettiğini öğrenmenizi önerir. Ayrıca, kaç tane aykırı değerin dağılımı etkilediğini kontrol edin ve en önemlisi, analizinizin arkasındaki varsayımları kontrol edin. Ayrıca, modelinizdeki tüm anahtar değişkenlerin farkında olmalısınız.

7. Tahmine dayalı modeller yeni bir şey ortaya çıkarmaz: Verilerinizi biliyor olsanız bile, tahmine dayalı modelleme yine de yardımcı olabilir. Tahmine dayalı bir model iki şeyden birini yapabilir: her zaman inandığınızı doğrulamak veya yeni içgörüleri gün ışığına çıkarmak. Tahmine dayalı bir model, doğru olduğunu düşündüğünüz şeyleri ya çevirecek ya da onaylayacaktır.

Çoğu zaman, tahmine dayalı modeller hem dönecek hem de onaylayacaktır. Hem sahip olabileceğiniz anekdotsal kanıtları doğrulayacak hem de daha önce anlamadığınız yeni değişkenleri veya bağlantıları öğreneceksiniz.

Çözüm

Tahmine dayalı analitik, şirketinizin geleceğine göz atmak için daha iyi kararlar vermenizi ve rakiplerinizden daha iyi performans göstermenizi sağlayan gelişmiş bir analitik yaklaşımıdır.

Kuruluşlar, çok çeşitli alanlarda önleyici eylemde bulunmak için tahmine dayalı analitiği kullanabilir. Teknik aynı zamanda bankacılıkta dolandırıcılık tespitini, hükümetler için felaketten korunmayı ve muhteşem pazarlama kampanyalarını mümkün kılıyor, bu yüzden gelecekte somut bir varlık olacak.

Tahmine dayalı analitik hakkında daha fazla bilgi edinmek ve ürününüzü ve işinizi başarılı bir şekilde kurmak istiyorsanız, Appinventiv gibi deneyimli bir yazılım şirketine danışmalı ve işe almalısınız .

Ayrıca piyasadaki yeni veri analitiği çözümlerini de araştırmalısınız. Sürekli iyileştirmeler yapabilir ve uygulamanızı kademeli olarak en yeni özelliklere sahip daha yeni, daha iyi bir ürüne genişletebilirsiniz.