什么是预测分析？ 消除一些常见的神话

每个企业主都希望展望未来，找出投资资本和资源的最佳方式，同时努力实现公司的长期成功。 这导致了行业中预测分析等先进技术的兴起。

预测分析可以应用于企业每天收集的大量数据，以便对其当前或未来的行为做出有价值的预测。

它使用复杂的分析来评估项目的成功。 它通过为潜在的未来行动提供智能建议，进一步帮助您做出决策，所有这些都基于您的数据。

在本文中，我们将讨论围绕预测分析的常见误解，但在深入探讨之前，让我们先看看什么是预测分析以及它对您的业务有什么好处。

什么是预测分析？

预测分析是使用历史数据、机器学习技术和统计算法来识别未来事件的可能性。 这可以帮助预测客户需求、预测更广泛的市场趋势或管理风险，从而提供竞争优势并最终增加收入。

根据 Research and Markets 的报告，到 2025 年，全球预测分析市场规模将从 2020 年的 72 亿美元增长到 215 亿美元，复合年增长率为 24.5%。

各种因素，如机器学习和人工智能的使用增加、收购和该市场的产品发布，预计将推动预测分析软件和服务的采用。

现在让我们看一个例子，看看预测分析是如何工作的。

企业每天都面临着许多决策，他们的选择极大地影响了公司的成功。 因此，让我们从大多数企业面临的典型决策开始——预测销售额。

对于财务规划，销售预测是第一个重要步骤。 它几乎影响您业务的各个方面，例如雇用员工、购买原材料以制造产品、处理需求等等。

预测销售额不仅涉及预测您将在未来一段时间内销售多少产品，还涉及预测谁会购买、他们为什么会购买等。但是所有这些任务都需要大量时间，让您很难确定优先级资源。 但如果您使用预测分析工具，情况并非如此。

预测分析工具可用于准确的销售预测。 它根据过去的行为预测未来的行为，并结合历史和当前数据，帮助您了解客户需要什么以及他们为什么需要它。 这反过来又会带来更好的用户体验。

既然我们已经了解了预测分析是什么，那么让我们来了解预测分析对您的业务的主要好处。

为什么预测分析很重要？

预测分析通过生成可用于实现其业务目标的可行见解来帮助组织检测风险并发现机会。 因此，以下是预测分析对您的业务的一些主要好处：

1. 检测欺诈：结合多种分析方法可以识别可疑行为并改进模式检测。 随着网络安全日益受到关注，高性能预测分析实时检查网络上的所有操作，以发现可能表明欺诈、零日漏洞和高级持续威胁的异常情况。

2. 改善运营：许多组织使用预测模型来预测库存和管理资源。 例如，酒店试图预测任何一晚的客人数量，以最大限度地提高入住率并增加收入。 这有助于主动改进他们的生产流程并在需要时采取适当的行动。

3. 预测客户流失：进行流失预测需要检测客户取消请求之前的信号并评估每种情况下的可能性。

您可以利用预测模型来比较客户满意度、服务质量和流失率等数据，以确定哪些方面会导致取消。

主要思想是找出导致客户损失的原因，然后逆转该过程。

4.优化市场活动：使用预测分析，您可以查看营销活动的整个历史，以预测更好的未来结果。

您可以为每个目标人群确定最有效的语言、用于营销活动的渠道以及影响消费者接受度的其他因素。 因此，在与观众互动并赢得观众的青睐时，您会直接瞄准目标。

5. 客户关系管理 (CRM)：预测模型可用于客户关系管理，以了解客户在购买旅程的每个阶段。

借助可用数据，您可以构建多变量模型，并评估购买历史、行为、资料、互动和消费者认知之间可能存在的最广泛联系。

如果您拥有这些关键信息，您可以使用定制的内容、促销和优惠与客户建立长期关系。

现在我们已经了解了预测分析的重要性，让我们看看它在不同行业中的一些应用。

预测分析用例

行业可以使用预测分析来优化运营、降低风险并增加收入。 以下是预测分析在现实生活场景中的一些应用。

医疗保健：出于三个关键原因，预测分析被纳入医疗保健行业 - 风险估计、地理测绘和规划在手术和医院患者流入方面的假设情景。

使用分析可以为多个部门带来更好的患者结果、更有效的治疗和成本节约。

例如，使用预测分析的哮喘患者设备可以记录和分析患者的呼吸音，并使用智能手机应用程序提供实时反馈，以帮助患者更好地管理症状并为发作做好准备。

电子商务：商业中的预测分析可帮助卖家了解客户准备为其产品支付的最高价格，分析买家的行为，并创建个性化的产品推荐。

例如，亚马逊和 eBay 等电子商务巨头就是将预测分析用于其业务的公司的完美例子。 他们使用它来监控客户行为和当前市场趋势，以预测变化并做出实时和数据驱动的决策。

[另请阅读：构建像亚马逊这样的市场应用程序需要多少成本？ ]

按需服务：在特定于运输和通信的按需经济中，预测分析在估计需要最大车队需求的区域方面派上用场，即用户最有可能支付小费的价格，他们取消行程的阶段等。

虚拟助手：结合深度学习的力量，预测分析在用于虚拟助手时会产生奇迹。 Siri、Ok Google 和 Alexa 是在虚拟助手中利用创新技术的真实示例。 这些助手从用户的行为中学习，然后提供准确的结果。

供应链管理：优化不佳的供应链会对您业务的各个领域产生威慑作用。 因此，企业使用预测分析等先进技术变得至关重要。

您使用预测分析收集的信息将尽可能保持最新，因为它可以包含实时数据。 您还可以在决策过程中更加敏捷，因为该模型将指示不同变量对供应链效率的影响。

银行和金融服务：金融行业长期以来一直采用预测分析来预防和检测欺诈、衡量信用风险、最大化交叉销售/追加销售机会并留住有价值的客户。

例如，Commonwealth Bank 在交易开始后 40 毫秒内使用预测分析来预测任何给定交易的欺诈活动或可疑行为。

关于预测分析的常见误区

一流的预测分析模型需要的数据、专业知识和工作量比您想象的要少得多，而且优势要多得多。 在本节中，我们将揭穿其中一些最常见的误解，以便让您更清晰地走向数据驱动的决策。

1. 预测分析仅适用于大公司：您可能认为预测分析仅供大公司使用。 但事实是，它可以而且应该被大小企业使用，尤其是那些希望成长的企业。

从长远来看，将预测分析嵌入业务的公司往往会更成功。

分析见解可以帮助识别组织中的问题领域，同时还可以准确了解客户的期望。 这为您的公司提供了市场上急需的竞争优势。

例如，对客户保留模式的分析可以为设计有针对性的促销优惠提供有价值的基础。 因此，这些预测分析工具对所有行业都很有用且相关。

2. 使用预测分析需要专家：预测分析的另一个常见神话是它只适用于最有经验的专家。 然而，有价值的预测分析工具现在可供所有人使用。 可能仍需要贵公司最有经验的 IT 员工参与，以确保其正常工作。

3. 预测分析是一项福利，而不是必需品：那些不熟悉或不熟悉预测分析的人可能会认为它是一项福利，而不是每个大数据战略都应该成为标准的东西。 现实与事实相去甚远。

根据福布斯最近的一项研究，使用预测分析的高管中有 86% 表示他们的投资获得了可观的回报。 此外，只有 13% 的公司认为他们对预测分析技术的使用非常先进。

换句话说，这些预测技术早在公司有时间和经验充分利用它们之前就已经产生了结果。 难怪 80% 的受访者计划增加在营销技术上的支出。 因此，如果每家公司想要发展和提高生产力，预测分析都是必要的。

4. 预测分析需要十亿美元的预算：多年前确实如此。 实施预测分析模型过去既困难又昂贵。 但事情已经开始发生变化。 截至今天，并非所有数据分析工作都需要巨额投资。 事实上，费用取决于公司选择的解决方案类型。

谈到获得切实的好处，预测分析使公司能够做出更明智的决策，从而最大限度地提高投资回报率。

此外，通过做出更明智的基础设施选择，公司可以防止预测分析成本激增。 限制基础设施成本的一种方法是使用公共云平台来运行和存储分析。 这限制了通常由于分散的数据存储单元而产生的物流和存储成本。

5. 预测模型取代人类判断：预测模型从未打算取代或消除人类判断。 事实上，在 99% 的情况下，预测建模旨在扩展和增强人类在数据分析方面的专业知识。

毕竟，需要人来决定要考虑哪些数据集。 他们使用数据驱动的报告根据该数据做出更明智的决策。

6. 预测分析为您提供保证：预测分析应该成为每个大数据战略的一部分，但这并不意味着他们是算命先生。 虽然预测分析确实可以更准确地预测未来行为，但没有任何分析平台可以完全消除不可预测变化的风险。

在《哈佛商业评论》的一篇文章中，Tom Davenport 指出，在使用这些技术时应该采取很多预防措施。

Davenport 建议了解数据的来源以及数据在相关人群中的代表性。 此外，检查有多少异常值影响分布，最重要的是，检查分析背后的假设。 此外，您应该始终了解模型中的所有关键变量。

7. 预测模型不会揭示任何新内容：即使您知道自己的数据，预测模型仍然可以提供帮助。 预测模型可以做以下两件事之一：确认您一直相信的内容或带来新的见解。 预测模型将转变或确认您认为正确的事情。

大多数时候，预测模型都会转向并确认。 您将验证您可能拥有的任何轶事证据，并了解您以前没有掌握的新变量或联系。

结论

预测分析是一种高级分析方法，可以窥探贵公司的未来，使您能够做出更好的决策并超越竞争对手。

组织可以使用预测分析在广泛的领域采取先发制人的行动。 该技术还使银行欺诈检测、政府灾难保护和宏伟的营销活动成为可能，这就是为什么它将成为未来的有形资产。

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您还应该留意市场上的新数据分析解决方案。 您可以不断改进并逐渐将您的应用程序扩展为具有最新功能的更新、更好的产品。