Unsa ang Predictive Analytics, ug ngano nga hinungdanon kini sa negosyo

Gikinahanglan ang predictive analytics aron masabtan ang natural nga kalibutan ug makahimo og tukma nga mga panagna mahitungod niini. Kini usa ka pamaagi nga gipadagan sa datos nga nagtuon kung giunsa ang usa ka kompanya ug ang palibot niini nakig-uban ingon usa ka sistema. Ug kung giunsa kini makaimpluwensya sa palibot nga palibot aron makab-ot ang gitakda nga mga katuyoan. 

Adunay tin-aw nga pagkaparehas tali sa kung giunsa ang pagkolekta, pag-curate, pag-analisar ug sa katapusan gimodelo ang datos alang sa predictive analytics, ug kung giunsa ang bisan unsang siyensya nagtukod usa ka lawas sa kahibalo ug nagbutang sa pundasyon alang sa labi ka komplikado nga mga obserbasyon ug panagna. 

Atong tan-awon ang predictive analytics ug kung giunsa kini paglihok, uban ang pipila ka mga pananglitan.

Predictive analytics: unsa man kini?

Ang predictive analytics usa ka siyentipikong paagi sa pagpanagna nga mosulay sa pag-ila sa umaabot nga mga panghitabo [o sa yano; pagtimbang-timbang sa kalagmitan sa mga resulta ]. Kadaghanan sa mga predictive analytics nga mga modelo gibase sa datos nga nakolekta sa paglabay sa panahon ug naglakip sa mga variable. Sa tinuud, ang makasaysayan nga datos hinungdanon alang sa pag-ila sa mga sumbanan ug uso sa kini nga pamaagi.

Ang mga modelo sa predictive analytics naglakip mga modelo sa klasipikasyon, mga modelo sa clustering, mga modelo sa pagtagna, mga modelo sa serye sa panahon ug uban pa. Gihiusa nila ang pre-collected data nga adunay lig-on nga computer modeling, data analysis ug machine learning aron mahibal-an ang mga correlation tali sa piho nga mga variable aron matagna ang umaabot nga mga uso. Ang data analyst kasagaran magsugod uban sa kinadak-an ug labing may kalabutan nga datos nga anaa ug mangita og balik-balik nga mga pattern nga makapahimo sa predictive nga mga modelo sa paghimo og kasaligang mga panagna.

Sa tinuud, ang mga kompanya makagamit sa predictive analytics aron masulayan ang mga bag-ong pamaagi aron madugangan ang mga pagkakabig sa kostumer ug mga istatistika sa pagpamaligya samtang gipamubu ang peligro sa pagsulay sa bag-ong mga pamaagi ug estratehiya. Posible kini tungod sa kadaghan sa datos sa kostumer nga nagdagayday gikan sa paggamit sa website, pag-order sa produkto ug mga panagna gikan sa ubang mga gigikanan nga mahimong labi ka tukma samtang nag-uswag ang panahon sa Big Data.

Sa pag-summarize niini nga kapitulo, hinumdomi nga ang predictive analytics, nga naggamit sa data-driven forecasting, makatabang sa mga kompanya sa pagpaabut sa mga potensyal nga resulta sa mga kausaban sa estratehiya. Silang tanan gibase sa makasaysayanong datos nga giorganisar sa lain-laing mga paagi sa pagtagna sa umaabot nga mga bili.

Karon atong tan-awon ang pipila ka mga kaso sa paggamit

7 tinuod nga kalibutan predictive analytics aplikasyon

Pinaagi sa pagproseso sa nangaging datos sa mga konsumidor gamit ang gamhanan nga analytic software, ang predictive analytics nakatabang sa daghang mga kompanya (e.g., Netflix, Amazon, ug Walmart) sa pag-estratehiya ug paghimo og maalamon, epektibo nga mga desisyon alang sa umaabot. Mahimo kining gamiton sa nagkalainlaing mga paagi aron mapahapsay ang mga operasyon nga kritikal sa negosyo; pipila ka popular nga mga aplikasyon naglakip sa:

Pag-ila sa usa ka pagpanglimbong

Aron mahibal-an ang mga hulga, ang mga predictive nga modelo makamatikod sa mga anomaliya sa sistema ug dili kasagaran nga kinaiya. Mahimo kining pakan-on sa makasaysayanong datos sa cyber-attack ug fraud nga mga senaryo aron mapasidan-an ang mga kawani sa susama nga kinaiya ug mapugngan ang mga hacker ug mga kahuyang sa pagsulod sa sistema. Makatabang usab kini nga mahibal-an kung unsa kini may kalabutan sa risgo sa kwarta .

Virtual personal nga mga katabang

Ang Siri, Ok Google ug Alexa nagpauswag sa kasinatian sa kustomer pinaagi sa pagkat-on gikan sa mga interaksyon ug pagtagna sa tubag sa kustomer. Tungod kay ang mga bot nagkat-on sa kaugalingon pinaagi sa paggamit sa sangkap sa deep learning, makapahimo sa mga kompaniya nga mas maayo nga modumala sa mga kustomer nga walay pag-hire og dagkong mga kawani sa suporta.

Pagsusi sa risgo

Ang predictive analytics nagtabang sa pag-ila ug pagdumala sa risgo pinaagi sa pagpadapat sa mga algorithm sa pagkat-on sa makina ngadto sa mga aggregated datasets aron madiskubre ang mga pattern, correlation ug vulnerabilities, ingon man ang mga pagbag-o sa mapa sulod sa usa ka partikular nga industriya. Uban niini nga kasayuran, ang mga lider sa negosyo mahimo’g mag-amping nga mga lakang aron malikayan ang mga potensyal nga peligro sa operasyon.

Medical diagnosis

Ang predictive analytics nga mga modelo makatabang sa pagsabot sa mga sakit pinaagi sa paghatag ug saktong pagdayagnos base sa historical data. Pananglitan, ang mga propesyonal sa pag-atiman sa panglawas mahimong mogamit niini aron mahibal-an kung kinsa nga mga pasyente ang nameligro nga maugmad ang pipila nga mga kondisyon, sama sa arthritis, diabetes ug hika. Busa, ang mga propesyonal sa pag-atiman sa panglawas makahatag ug mas personal nga pag-atiman.

Pagtagna sa pamatasan sa pagpalit

Ang predictive analytics makapahimo sa mas dako nga personalization ug mas gipunting nga mga kampanya sa marketing pinaagi sa pag-analisar sa kalihokan sa mga konsumedor sa daghang mga channel ug pagrepaso sa kasaysayan sa pagpalit ug mga gusto sa kustomer (busa, nagsugyot og mas personal nga sulod). Nagtabang sa pagpalambo sa usa ka mas detalyado ug personal nga pagsabot sa mga kustomer.

Pagmentinar sa ekipo

Ang pagkapakyas sa ekipo makapameligro sa kinabuhi ug moresulta sa dakong kapildihan sa panalapi sa kompanya. Pinaagi sa paghiusa sa makinarya ug mga sangkap sa IoT, posible nga maalerto ang mga personahe ug malikayan ang mga mahal nga pagkaguba.

Pag-uswag sa pagbaligya

Mahimong gamiton sa mga kompanya ang mga algorithm sa pagkat-on sa makina sa datos sa pagpalit aron matagna kung giunsa ang pagtubag sa mga kostumer sa lainlaing mga tanyag nga upsell o cross-sell.

Predictive analytics alang sa negosyo

Ang mga negosyo karon nanginahanglan pagtagna aron makahimo og mas maayong mga produkto, makaila sa bag-ong mga paagi sa pagserbisyo sa merkado, ug makunhuran ang gasto sa pag-operate. Ang predictive analytics nakab-ot kini nga mga kinahanglanon pinaagi sa paghiusa sa machine learning ug business intelligence aron matagna ang umaabot nga mga resulta.

Ang pamaagi labi ka mapuslanon sa pagbuhat sa "unsa kung?" mga senaryo nga makaapekto sa pagpadayon sa kustomer ug pagsuporta sa mga desisyon sa multifactor. Hunahunaa ang mga serbisyo sa streaming sama sa Netflix, nga nagtanyag mga rekomendasyon sa produkto sa ilang mga kostumer base sa kombinasyon sa nangaging mga gipamalit ug ang mga gusto sa usa ka parehas nga grupo, sa ingon nagpauswag sa kasinatian sa mga konsumedor ug mga numero sa pagbaligya.

Ug, samtang ang usa ka organisasyon nagtukod usa ka pundasyon sa mga datos ug mga panagna, ang pagbalik sa puhunan niini sa predictive analytics modaghan, labi na kung giubanan sa usa ka katugbang nga paningkamot aron ma-automate ang mga daloy sa trabaho nga gihimo sa team sa analytics. Ang pag-automate nagpamenos sa gasto sa pagpanagna ug nagdugang usab sa kasubsob diin ang mga bag-ong panagna mahimong mamugna, nga makapahimo sa mga analytics team sa pagpadayon sa bag-ong mga lead alang sa padayon nga kabag-ohan.

Busa, hinumdomi nga ang predictive analytics makapahimo sa mga kompanya sa mas maayo nga pagplano, pagpaabut, ug pagkab-ot sa gitinguha nga mga resulta pinaagi sa paggamit sa datos. Sa paghingalan sa pipila, ang mga organisasyon makagamit sa predictive analytics sa:

• Pagkuha ug 360-degree nga pagtan-aw sa kustomer base sa nangagi ug karon nga pamatasan.
• Tinoa kung kinsa nga mga kustomer ang labing ganansya.
• I-optimize ang imong mga kampanya sa pagpamaligya aron mahimong mas personal sa matag kustomer.
• Pagbanabana sa umaabot nga panginahanglan alang sa lainlaing mga produkto ug serbisyo
• Dugangi ang imong proactivity sa pagdumala sa risgo.
• Igahin ang mga kapanguhaan sa estratehikong paagi aron mapadako ang mga pagbalik.
• Padayon sa pinakabag-o nga mga uso aron makakuha usa ka kompetisyon.

Aron magamit ang predictive analytics, kinahanglan una ang usa ka negosyo defipaghuman sa usa ka tumong sa negosyo, sama sa pagdugang sa kita, pagpahapsay sa mga operasyon, o pagpaayo sa pakiglambigit sa kustomer. Mahimong gamiton sa organisasyon ang angay nga solusyon sa software aron maihap ang daghang kantidad sa heterogenous nga datos, maghimo mga predictive analytics nga mga modelo, ug makamugna og mga aksyon nga panabut aron suportahan kana nga katuyoan.

Katapusan nga mga hunahuna sa predictive modeling techniques

Ang mga advanced predictive analytics nga mga teknik kay kaylap na nga gigamit sa negosyo, nga makapahimo sa mga organisasyon sa paggamit sa dagkong datos aron mapaabot ang mga risgo ug mga oportunidad. Ang mga kompanya makagamit ug predictive analytics software imbes nga guesswork sa paghimo ug usa ka modelo nga nagpaabot sa posibleng sitwasyon base sa historical data ug powered by computer calculations. 

Sa paggamit sa predictive analytics, ang mga organisasyon nga dili mogamit sa ilang mga data nga risgo mahulog sa luyo sa ilang forecast-based nga mga kakompetensya. Ug kung gigamit sa tibuuk nga negosyo, mahimo’g mosangput kini sa labi ka malipayon, labi nga nakigbahin nga mga kostumer ug labi ka makapadani nga mga sangputanan - ang mga benepisyo sa mga nag-una nga nagsagop nag-ani na.