什麼是預測分析？ 消除一些常見的神話

每個企業主都希望展望未來，找出投資資本和資源的最佳方式，同時努力實現公司的長期成功。 這導致了行業中預測分析等先進技術的興起。

預測分析可以應用於企業每天收集的大量數據，以便對其當前或未來的行為做出有價值的預測。

它使用複雜的分析來評估項目的成功。 它通過為潛在的未來行動提供智能建議，進一步幫助您做出決策，所有這些都基於您的數據。

在本文中，我們將討論圍繞預測分析的常見誤解，但在深入探討之前，讓我們先看看什麼是預測分析以及它對您的業務有什麼好處。

什麼是預測分析？

預測分析是使用歷史數據、機器學習技術和統計算法來識別未來事件的可能性。 這可以幫助預測客戶需求、預測更廣泛的市場趨勢或管理風險，從而提供競爭優勢並最終增加收入。

根據 Research and Markets 的報告，到 2025 年，全球預測分析市場規模將從 2020 年的 72 億美元增長到 215 億美元，複合年增長率為 24.5%。

預計該市場中機器學習和人工智能的使用增加、收購和產品發布等各種因素將推動預測分析軟件和服務的採用。

現在讓我們看一個例子，看看預測分析是如何工作的。

企業每天都面臨著許多決策，他們的選擇極大地影響了公司的成功。 因此，讓我們從大多數企業面臨的典型決策開始——預測銷售額。

對於財務規劃，銷售預測是第一個重要步驟。 它幾乎影響您業務的各個方面，例如僱用員工、購買原材料以製造產品、處理需求等等。

預測銷售額不僅涉及預測您將在未來一段時間內銷售多少產品，還涉及預測誰會購買、他們為什麼會購買等。但是所有這些任務都需要大量時間，讓您很難確定優先級資源。 但如果您使用預測分析工具，情況並非如此。

預測分析工具可用於準確的銷售預測。 它根據過去的行為預測未來的行為，並結合歷史和當前數據，幫助您了解客戶需要什麼以及他們為什麼需要它。 這反過來又會帶來更好的用戶體驗。

既然我們已經了解了預測分析是什麼，那麼讓我們來了解預測分析對您的業務的主要好處。

為什麼預測分析很重要？

預測分析通過生成可用於實現其業務目標的可行見解來幫助組織檢測風險並發現機會。 因此，以下是預測分析對您的業務的一些主要好處：

1. 檢測欺詐：結合多種分析方法可以識別可疑行為並改進模式檢測。 隨著網絡安全日益受到關注，高性能預測分析實時檢查網絡上的所有操作，以發現可能表明欺詐、零日漏洞和高級持續威脅的異常情況。

2. 改善運營：許多組織使用預測模型來預測庫存和管理資源。 例如，酒店試圖預測任何一晚的客人數量，以最大限度地提高入住率並增加收入。 這有助於主動改進他們的生產流程並在需要時採取適當的行動。

3. 預測客戶流失：進行流失預測需要檢測客戶取消請求之前的信號並評估每種情況下的可能性。

您可以利用預測模型來比較客戶滿意度、服務質量和流失率等數據，以確定哪些方面會導致取消。

主要思想是找出導致客戶損失的原因，然後逆轉該過程。

4.優化市場活動：使用預測分析，您可以查看營銷活動的整個歷史，以預測更好的未來結果。

您可以為每個目標人群確定最有效的語言、用於營銷活動的渠道以及影響消費者接受度的其他因素。 因此，在與觀眾互動並贏得觀眾的青睞時，您會直接瞄準目標。

5. 客戶關係管理 (CRM)：預測模型可用於客戶關係管理，以了解客戶在購買旅程的每個階段。

在可用數據的幫助下，您可以構建多變量模型並評估購買歷史、行為、資料、互動和消費者認知之間可能存在的最廣泛的聯繫。

如果您擁有這些關鍵信息，您可以使用定制的內容、促銷和優惠與客戶建立長期關係。

現在我們已經了解了預測分析的重要性，讓我們看看它在不同行業中的一些應用。

預測分析用例

行業可以使用預測分析來優化運營、降低風險並增加收入。 以下是預測分析在現實生活場景中的一些應用。

醫療保健：出於三個關鍵原因，預測分析被納入醫療保健行業 - 風險估計、地理測繪和規劃在手術和醫院患者流入方面的假設情景。

使用分析可以為多個部門帶來更好的患者結果、更有效的治療和成本節約。

例如，使用預測分析的哮喘患者設備可以記錄和分析患者的呼吸音，並使用智能手機應用程序提供實時反饋，以幫助患者更好地管理症狀並為發作做好準備。

電子商務：商業中的預測分析可幫助賣家了解客戶準備為其產品支付的最高價格，分析買家的行為，並創建個性化的產品推薦。

例如，亞馬遜和 eBay 等電子商務巨頭就是將預測分析用於其業務的公司的完美例子。 他們使用它來監控客戶行為和當前市場趨勢，以預測變化並做出實時和數據驅動的決策。

[另請閱讀：構建像亞馬遜這樣的市場應用程序需要多少成本？ ]

按需服務：在特定於運輸和通信的按需經濟中，預測分析在估計將要求最大車隊需求的區域方面派上用場，用戶最有可能支付小費的價格，他們取消行程的階段等。

虛擬助手：結合深度學習的力量，預測分析在用於虛擬助手時會產生奇蹟。 Siri、Ok Google 和 Alexa 是在虛擬助手中利用創新技術的真實示例。 這些助手從用戶的行為中學習，然後提供準確的結果。

供應鏈管理：優化不佳的供應鏈會對您業務的各個領域產生威懾作用。 因此，企業使用預測分析等先進技術變得至關重要。

您使用預測分析收集的信息將盡可能保持最新，因為它可以包含實時數據。 您還可以在決策過程中更加敏捷，因為該模型將指示不同變量對供應鏈效率的影響。

銀行和金融服務：金融行業長期以來一直採用預測分析來預防和檢測欺詐、衡量信用風險、最大化交叉銷售/追加銷售機會並留住有價值的客戶。

例如，聯邦銀行使用預測分析在交易開始後 40 毫秒內預測任何給定交易的欺詐活動或可疑行為。

關於預測分析的常見誤區

一流的預測分析模型需要的數據、專業知識和工作量比您想像的要少得多，而且優勢要多得多。 在本節中，我們將揭穿其中一些最常見的誤解，以便讓您更清晰地走向數據驅動的決策。

1. 預測分析僅適用於大公司：您可能認為預測分析僅供大公司使用。 但事實是，它可以而且應該被大小企業使用，尤其是那些希望成長的企業。

從長遠來看，將預測分析嵌入業務的公司往往會更成功。

分析見解可以幫助識別組織中的問題領域，同時還可以準確了解客戶的期望。 這為您的公司提供了市場上急需的競爭優勢。

例如，對客戶保留模式的分析可以為設計有針對性的促銷優惠提供有價值的基礎。 因此，這些預測分析工具對所有行業都很有用且相關。

2. 使用預測分析需要專家：預測分析的另一個常見神話是它只適用於最有經驗的專家。 然而，有價值的預測分析工具現在可供所有人使用。 可能仍需要貴公司最有經驗的 IT 員工參與，以確保其正常工作。

3. 預測分析是一項福利，而不是必需品：那些不熟悉或不熟悉預測分析的人可能會認為它是一項福利，而不是每個大數據戰略都應該成為標準的東西。 現實與事實相去甚遠。

根據福布斯最近的一項研究，使用預測分析的高管中有 86% 表示他們的投資獲得了可觀的回報。 此外，只有 13% 的公司認為他們對預測分析技術的使用非常先進。

換句話說，這些預測技術早在公司有時間和經驗充分利用它們之前就已經產生了結果。 難怪 80% 的受訪者計劃增加在營銷技術上的支出。 因此，如果每家公司想要發展和提高生產力，預測分析都是必要的。

4. 預測分析需要十億美元的預算：多年前確實如此。 實施預測分析模型過去既困難又昂貴。 但事情已經開始發生變化。 截至今天，並非所有數據分析工作都需要巨額投資。 事實上，費用取決於公司選擇的解決方案類型。

談到獲得切實的好處，預測分析使公司能夠做出更明智的決策，從而最大限度地提高投資回報率。

此外，通過做出更明智的基礎設施選擇，公司可以防止預測分析成本激增。 限制基礎設施成本的一種方法是使用公共雲平台來運行和存儲分析。 這限制了通常由於分散的數據存儲單元而產生的物流和存儲成本。

5. 預測模型取代人類判斷：預測模型從未打算取代或消除人類判斷。 事實上，在 99% 的情況下，預測建模旨在擴展和增強人類在數據分析方面的專業知識。

畢竟，需要人來決定要考慮哪些數據集。 他們使用數據驅動的報告根據該數據做出更明智的決策。

6. 預測分析為您提供保證：預測分析應該成為每個大數據戰略的一部分，但這並不意味著他們是算命先生。 雖然預測分析確實可以更準確地預測未來行為，但沒有任何分析平台可以完全消除不可預測變化的風險。

在《哈佛商業評論》的一篇文章中，Tom Davenport 指出，在使用這些技術時應該採取很多預防措施。

Davenport 建議了解數據的來源以及數據在相關人群中的代表性。 此外，檢查有多少異常值影響分佈，最重要的是，檢查分析背後的假設。 此外，您應該始終了解模型中的所有關鍵變量。

7. 預測模型不會揭示任何新內容：即使您知道自己的數據，預測模型仍然可以提供幫助。 預測模型可以做以下兩件事之一：確認您一直相信的內容或帶來新的見解。 預測模型將轉變或確認您認為正確的事情。

大多數時候，預測模型都會轉向並確認。 您將驗證您可能擁有的任何軼事證據，並了解您以前沒有掌握的新變量或聯繫。

結論

預測分析是一種高級分析方法，可以窺探貴公司的未來，使您能夠做出更好的決策並超越競爭對手。

組織可以使用預測分析在廣泛的領域採取先發製人的行動。 該技術還使銀行欺詐檢測、政府災難保護和宏偉的營銷活動成為可能，這就是為什麼它將成為未來的有形資產。

如果您想了解更多關於什麼是預測分析並成功建立您的產品和業務，您應該諮詢並聘請像 Appinventiv 這樣經驗豐富的軟件公司。

您還應該留意市場上的新數據分析解決方案。 您可以不斷改進並逐漸將您的應用程序擴展為具有最新功能的更新、更好的產品。