Članci

Šta je prediktivna analitika i zašto je važna u poslovanju

Prediktivna analitika je potrebna za razumijevanje prirodnog svijeta i tačna predviđanja o njemu. To je pristup vođen podacima koji proučava kako kompanija i njeno okruženje djeluju kao sistem. I kako može uticati na okruženje u cilju postizanja postavljenih ciljeva.

Postoje jasne paralele između toga kako se podaci prikupljaju, kuriraju, analiziraju i na kraju modeliraju za prediktivnu analitiku, i kako bilo koja nauka gradi korpus znanja i postavlja teren za sve složenija zapažanja i predviđanja.

Pogledajmo prediktivnu analitiku i kako ona funkcionira, zajedno s nekim primjerima.

Prediktivna analitika: šta je to?

Prediktivna analitika je naučna metoda predviđanja koja pokušava da identifikuje buduće događaje [ili jednostavno; procijeniti vjerovatnoću rezultata ]. Većina modela prediktivne analize zasnovana je na podacima prikupljenim tokom vremena i uključuje varijable. Zaista, istorijski podaci su od suštinskog značaja za identifikaciju obrazaca i trendova u ovom pristupu.

Modeli prediktivne analize uključuju modeli klasifikacije, modeli grupisanja, modeli predviđanja, modeli vremenskih serija i mnogi drugi. Oni kombinuju prethodno prikupljene podatke sa snažnim kompjuterskim modeliranjem, analizom podataka i mašinskim učenjem kako bi identifikovali korelacije između specifičnih varijabli kako bi se predvideli budući trendovi. Analitičar podataka obično počinje s najvećom i najrelevantnijom količinom dostupnih podataka i traži obrasce koji se ponavljaju koji omogućavaju prediktivnim modelima da proizvedu pouzdana predviđanja.

Zaista, kompanije mogu koristiti prediktivnu analitiku kako bi testirale nove pristupe za povećanje konverzija kupaca i statistike prodaje uz istovremeno smanjenje rizika od isprobavanja novih metoda i strategija. To je moguće zbog ogromne količine podataka o kupcima koji proizilaze iz korištenja web stranice, naručivanja proizvoda i predviđanja iz drugih izvora koji će postati precizniji kako era velikih podataka bude napredovala.

Da rezimiramo ovo poglavlje, imajte na umu da prediktivna analitika, koja koristi prognoze zasnovane na podacima, pomaže kompanijama da predvide potencijalne ishode promena strategije. Svi su zasnovani na istorijskim podacima koji su organizovani na različite načine za predviđanje budućih vrednosti.

Pogledajmo sada neke slučajeve upotrebe

7 aplikacija za prediktivnu analitiku u stvarnom svijetu

Obradom prethodnih podataka o potrošačima pomoću moćnog softvera za analitiku, prediktivna analitika je pomogla mnogim kompanijama (npr. Netflix, Amazon i Walmart) da osmisle strategije i donesu pametne i isplative odluke za budućnost. Može se koristiti na različite načine za optimizaciju poslovanja kritičnih za poslovanje; neke popularne aplikacije uključuju:

Identifikacija prevare

Za identifikaciju prijetnji, prediktivni modeli mogu otkriti sistemske anomalije i neobična ponašanja. Može se hraniti istorijskim podacima o sajber napadima i scenarijima prevare kako bi se osoblje upozorilo na slično ponašanje i spriječilo hakere i ranjivosti da se infiltriraju u sistem. Takođe može pomoći u otkrivanju svega što jeste vezano za monetarni rizik , od prevare u osiguranju do predviđanja kreditnog rizika, kao i utvrđivanja obrazaca u oblastima visokog kriminala.

Virtuelni lični asistenti

Siri, Ok Google i Alexa poboljšavaju korisničko iskustvo učenjem iz interakcija i predviđanjem odgovora korisnika. Budući da se botovi sami uče korištenjem komponente od deep learning, omogućavaju kompanijama da bolje upravljaju klijentima bez angažovanja velikog osoblja za podršku.

Procjena rizika

Prediktivna analitika pomaže u identifikaciji i upravljanju rizikom primjenom algoritama mašinskog učenja na agregirane skupove podataka kako bi se otkrili obrasci, korelacije i ranjivosti, kao i mapiranje promjena unutar date industrije. Uz ove informacije, poslovni lideri mogu poduzeti mjere predostrožnosti kako bi izbjegli potencijalne operativne rizike.

Medicinska dijagnoza

Modeli prediktivne analize pomažu u razumijevanju bolesti pružajući tačnu dijagnozu zasnovanu na historijskim podacima. Na primjer, zdravstveni radnici ga mogu koristiti za identifikaciju pacijenata koji su u opasnosti od razvoja određenih stanja, kao što su artritis, dijabetes i astma. Stoga će zdravstveni radnici moći pružiti još personaliziraniju njegu.

Predvidite kupovno ponašanje

Prediktivna analitika omogućava veću personalizaciju i ciljanije marketinške kampanje analizom aktivnosti potrošača na više kanala i pregledom istorije kupovina i preferencija kupaca (na taj način predlažući još personalizovaniji sadržaj). Pomaže u razvijanju detaljnijeg i personaliziranijeg razumijevanja kupaca.

Održavanje opreme

Otkazivanje opreme može ugroziti živote i rezultirati značajnim finansijskim gubicima za kompaniju. Kombinacijom IoT mašina i komponenti, bilo bi moguće unaprijed upozoriti osoblje i izbjeći skupe kvarove.

Poboljšanje prodaje

Preduzeća mogu koristiti algoritme strojnog učenja na podacima o kupovini kako bi predvidjeli kako će kupci odgovoriti na različite ponude za više ili unakrsnu prodaju.

Prediktivna analitika za poslovanje

Današnja preduzeća zahtijevaju predviđanja kako bi kreirala bolje proizvode, identificirala nove načine služenja tržištu i smanjila operativne troškove. Prediktivna analitika ispunjava ove zahtjeve kombinacijom mašinskog učenja i poslovne inteligencije za predviđanje budućih ishoda.

Metoda je posebno korisna za izvršavanje "šta ako?" scenarije koji utiču na lojalnost kupaca i podržavaju višefaktorske odluke. Razmislite o servisima za striming kao što je Netflix, koji svojim kupcima nude preporuke proizvoda na osnovu kombinacije prethodnih kupovina i preferencija uporedive grupe, čime se poboljšava i korisničko iskustvo i broj prodaje.

I, kako organizacija gradi bazu podataka podataka i predviđanja, povrati na njeno ulaganje u prediktivnu analitiku se višestruko povećavaju, posebno kada se kombinuju sa odgovarajućim naporima da se automatizuju tok posla koji je razvio njen tim za analitiku. Automatizacija smanjuje troškove predviđanja, a također povećava učestalost generiranja novih predviđanja, omogućavajući timovima za analitiku da traže nove potencijale za kontinuirane inovacije.

Stoga, imajte na umu da prediktivna analitika omogućava kompanijama da planiraju, predviđaju i bolje postižu željene rezultate korištenjem podataka. Spominjući nekoliko, organizacije mogu koristiti prediktivnu analitiku za:

Dobijte pogled na kupca od 360 stepeni na osnovu prethodnog i trenutnog ponašanja.
Odredite koji su kupci najprofitabilniji.
Optimizirajte svoje marketinške kampanje tako da budu personaliziranije za svakog kupca.
Procijenite buduću potražnju za raznim proizvodima i uslugama
Povećajte svoje proaktivno upravljanje rizikom.
Strateški rasporedite resurse kako biste maksimizirali povrat.
Budite u toku s najnovijim trendovima kako biste stekli konkurentsku prednost.

Da bi koristio prediktivnu analitiku, preduzeće prvo mora defipostići poslovni cilj, kao što je povećanje prihoda, pojednostavljenje poslovanja ili poboljšanje angažmana kupaca. Organizacija tada može koristiti odgovarajuće softversko rješenje za sortiranje ogromnih količina heterogenih podataka, razvijanje prediktivnih analitičkih modela i generiranje djelotvornih uvida koji podržavaju taj cilj.

Završna razmišljanja o tehnikama prediktivnog modeliranja

Napredne tehnike prediktivne analitike sada se široko koriste u poslovanju, omogućavajući organizacijama da koriste velike podatke za predviđanje rizika i prilika. Kompanije mogu koristiti softver za prediktivnu analitiku umjesto nagađanja kako bi izgradile model koji predviđa vjerovatnu situaciju na osnovu historijskih podataka i zasnovan na kompjuterskim proračunima.

Koristeći prediktivnu analitiku, organizacije koje ne koriste svoje podatke rizikuju da zaostanu za svojim konkurentima zasnovanim na prognozama. A kada se koristi na nivou preduzeća, može dovesti do zadovoljnijih, angažovanijih kupaca i ubedljivijih rezultata – prednosti koje rani korisnici već ubiraju.