რა არის პროგნოზირებადი ანალიტიკა და რატომ აქვს მას მნიშვნელობა ბიზნესში

ბუნებრივი სამყაროს გასაგებად და მის შესახებ ზუსტი პროგნოზების გასაკეთებლად საჭიროა პროგნოზირებადი ანალიტიკა. ეს არის მონაცემებზე ორიენტირებული მიდგომა, რომელიც სწავლობს როგორ ურთიერთქმედებენ ბიზნესი და მისი გარემო, როგორც სისტემა. და როგორ შეუძლია მას გავლენა მოახდინოს მიმდებარე გარემოზე დასახული მიზნების მისაღწევად. 

არსებობს მკაფიო პარალელები, თუ როგორ ხდება მონაცემების შეგროვება, კურირება, ანალიზი და საბოლოოდ მოდელირება პროგნოზირებადი ანალიტიკისთვის, და როგორ აყალიბებს ნებისმიერი მეცნიერება ცოდნის კომპლექსს და ეყრება საფუძველს უფრო რთული დაკვირვებებისა და პროგნოზებისთვის. 

მოდით გადავხედოთ პროგნოზირებულ ანალიტიკას და როგორ მუშაობს ის, რამდენიმე მაგალითთან ერთად.

პროგნოზირებადი ანალიტიკა: რა არის ეს?

პროგნოზირებადი ანალიტიკა არის სამეცნიერო პროგნოზირების მეთოდი, რომელიც ცდილობს მომავალი მოვლენების იდენტიფიცირებას [ან უბრალოდ; შეაფასეთ შედეგების ალბათობა ]. პროგნოზირებადი ანალიტიკური მოდელების უმეტესობა ეფუძნება დროთა განმავლობაში შეგროვებულ მონაცემებს და მოიცავს ცვლადებს. მართლაც, ისტორიული მონაცემები აუცილებელია ამ მიდგომის შაბლონებისა და ტენდენციების დასადგენად.

პროგნოზირებადი ანალიტიკის მოდელები მოიცავს კლასიფიკაციის მოდელები, კლასტერული მოდელები, პროგნოზირების მოდელები, დროის სერიების მოდელები და მრავალი სხვა. ისინი აერთიანებენ წინასწარ შეგროვებულ მონაცემებს ძლიერ კომპიუტერულ მოდელირებასთან, მონაცემთა ანალიზთან და მანქანურ სწავლასთან, რათა დაადგინონ კორელაციები კონკრეტულ ცვლადებს შორის, რათა იწინასწარმეტყველონ მომავალი ტენდენციები. მონაცემთა ანალიტიკოსი, როგორც წესი, იწყებს ხელმისაწვდომ უმსხვილეს და რელევანტურ მონაცემებს და ეძებს განმეორებით შაბლონებს, რომლებიც საშუალებას აძლევს პროგნოზირებულ მოდელებს წარმოქმნან სანდო პროგნოზები.

მართლაც, კომპანიებს შეუძლიათ გამოიყენონ პროგნოზირებადი ანალიტიკა ახალი მიდგომების შესამოწმებლად, რათა გაზარდონ მომხმარებელთა კონვერტაცია და გაყიდვების სტატისტიკა, ხოლო შემცირდეს ახალი მეთოდებისა და სტრატეგიების ცდის რისკი. ეს შესაძლებელია იმის გამო, რომ მომხმარებელთა მონაცემების უზარმაზარი რაოდენობა შემოდის ვებსაიტის გამოყენების, პროდუქტის შეკვეთიდან და სხვა წყაროებიდან პროგნოზირებიდან, რომლებიც მხოლოდ უფრო ზუსტი გახდება დიდი მონაცემთა ეპოქის პროგრესირებასთან ერთად.

ამ თავის შესაჯამებლად, გახსოვდეთ, რომ პროგნოზირებადი ანალიტიკა, რომელიც იყენებს მონაცემებზე დაფუძნებულ პროგნოზირებას, ეხმარება კომპანიებს წინასწარ განსაზღვრონ სტრატეგიის ცვლილებების პოტენციური შედეგები. ისინი ყველა ეფუძნება ისტორიულ მონაცემებს, რომლებიც ორგანიზებულია სხვადასხვა გზით მომავალი ღირებულებების პროგნოზირებისთვის.

ახლა მოდით შევხედოთ გამოყენების რამდენიმე შემთხვევას

7 რეალურ სამყაროში პროგნოზირებადი ანალიტიკის აპლიკაცია

წარსული მომხმარებლის მონაცემების დამუშავებით მძლავრი ანალიტიკური პროგრამული უზრუნველყოფის გამოყენებით, პროგნოზირებადი ანალიტიკა დაეხმარა ბევრ კომპანიას (მაგ., Netflix, Amazon და Walmart) სტრატეგიაში და მომავლისთვის გონივრული, ეკონომიური გადაწყვეტილებების მიღებაში. ის შეიძლება გამოყენებულ იქნას სხვადასხვა გზით ბიზნესისთვის კრიტიკული ოპერაციების გასამარტივებლად; ზოგიერთი პოპულარული აპლიკაცია მოიცავს:

თაღლითობის იდენტიფიცირება

საფრთხეების იდენტიფიცირებისთვის, პროგნოზირებულ მოდელებს შეუძლიათ ამოიცნონ სისტემის ანომალიები და უჩვეულო ქცევა. ის შეიძლება იკვებებოდეს ისტორიული მონაცემებით კიბერშეტევებისა და თაღლითობის სცენარების შესახებ, რათა გააფრთხილოს პერსონალი მსგავსი ქცევის შესახებ და თავიდან აიცილოს ჰაკერები და დაუცველები სისტემაში შეღწევისგან. მას ასევე შეუძლია დაეხმაროს იმის დადგენაში, რაც არ უნდა იყოს დაკავშირებულია ფულად რისკთან , სადაზღვევო თაღლითობიდან დაწყებული საკრედიტო რისკის პროგნოზირებამდე, ასევე მაღალი კრიმინალის სფეროებში ნიმუშების იდენტიფიცირებამდე.

ვირტუალური პერსონალური ასისტენტები

Siri, Ok Google და Alexa აუმჯობესებენ მომხმარებლის გამოცდილებას ურთიერთქმედებიდან სწავლით და მომხმარებელთა პასუხის პროგნოზირებით. ვინაიდან ბოტები თვითმმართველობის სწავლობენ კომპონენტის გამოყენებით deep learning, საშუალებას აძლევს კომპანიებს უკეთ მართონ მომხმარებლები დიდი დამხმარე პერსონალის დაქირავების გარეშე.

Რისკის შეფასება

პროგნოზირებადი ანალიტიკა ხელს უწყობს რისკების იდენტიფიკაციასა და მართვას, მანქანური სწავლების ალგორითმების გამოყენებით მონაცემთა აგრეგირებულ ნაკრებებზე, რათა აღმოაჩინოს შაბლონები, კორელაციები და დაუცველობა, ასევე, მოახდინოს ცვლილებები კონკრეტულ ინდუსტრიაში. ამ ინფორმაციის საშუალებით, ბიზნეს ლიდერებს შეუძლიათ მიიღონ პრევენციული ზომები პოტენციური საოპერაციო რისკების თავიდან ასაცილებლად.

სამედიცინო დიაგნოზი

პროგნოზირებადი ანალიტიკის მოდელები გვეხმარება დაავადებების გაგებაში ისტორიულ მონაცემებზე დაფუძნებული ზუსტი დიაგნოზის მიწოდებით. მაგალითად, ჯანდაცვის პროფესიონალებს შეუძლიათ გამოიყენონ ის, რათა დაადგინონ, რომელ პაციენტებს ემუქრებათ გარკვეული პირობების განვითარების რისკი, როგორიცაა ართრიტი, დიაბეტი და ასთმა. ამიტომ, ჯანდაცვის პროფესიონალები შეძლებენ კიდევ უფრო პერსონალიზებული ზრუნვის გაწევას.

იწინასწარმეტყველეთ ყიდვის ქცევა

პროგნოზირებადი ანალიტიკა იძლევა უფრო მეტ პერსონალიზაციას და უფრო მიზანმიმართულ მარკეტინგულ კამპანიებს მრავალ არხზე მომხმარებელთა აქტივობის ანალიზით და კლიენტების შესყიდვების ისტორიისა და პრეფერენციების განხილვით (ამით, კიდევ უფრო პერსონალიზებულ კონტენტს გვთავაზობს). ეხმარება მომხმარებელთა უფრო დეტალური და პერსონალიზებული გაგების განვითარებაში.

აღჭურვილობის მოვლა

აღჭურვილობის გაუმართაობამ შეიძლება საფრთხე შეუქმნას სიცოცხლეს და გამოიწვიოს კომპანიის მნიშვნელოვანი ფინანსური ზარალი. მანქანებისა და IoT კომპონენტების კომბინაციით შესაძლებელი იქნება პერსონალის წინასწარ გაფრთხილება და ძვირადღირებული ავარიების თავიდან აცილება.

გაყიდვების გაუმჯობესება

კომპანიებს შეუძლიათ გამოიყენონ მანქანათმცოდნეობის ალგორითმები შესყიდვის მონაცემებზე, რათა წინასწარ განსაზღვრონ, თუ როგორ უპასუხებენ მომხმარებლები სხვადასხვა გაყიდვების ან ჯვარედინი გაყიდვების შეთავაზებებს.

პროგნოზირებადი ანალიტიკა ბიზნესისთვის

დღევანდელი ბიზნესი მოითხოვს პროგნოზირებას უკეთესი პროდუქტების შესაქმნელად, ბაზრის მომსახურების ახალი გზების იდენტიფიცირებისთვის და საოპერაციო ხარჯების შესამცირებლად. პროგნოზირებადი ანალიტიკა აკმაყოფილებს ამ მოთხოვნებს მანქანური სწავლისა და ბიზნეს ინტელექტის კომბინაციით მომავალი შედეგების პროგნოზირებისთვის.

მეთოდი განსაკუთრებით სასარგებლოა „რა იქნებოდა თუ?“ გასაკეთებლად. სცენარები, რომლებიც გავლენას ახდენს მომხმარებელთა შენარჩუნებაზე და მხარს უჭერს მრავალფაქტორულ გადაწყვეტილებებს. იფიქრეთ სტრიმინგ სერვისებზე, როგორიცაა Netflix, რომელიც სთავაზობს პროდუქტის რეკომენდაციებს თავის მომხმარებლებს წინა შესყიდვებისა და შესადარებელი ჯგუფის პრეფერენციებზე დაყრდნობით, რითაც აუმჯობესებს როგორც მომხმარებლის გამოცდილებას, ასევე გაყიდვების რაოდენობას.

და, როდესაც ორგანიზაცია აშენებს მონაცემთა და პროგნოზების საფუძველს, პროგნოზირებად ანალიტიკაში ინვესტიციების შემოსავალი მრავლდება, განსაკუთრებით მაშინ, როდესაც შერწყმულია შესაბამის ძალისხმევასთან, რათა ავტომატიზირდეს მისი ანალიტიკური გუნდის მიერ შემუშავებული სამუშაო ნაკადები. ავტომატიზაცია ამცირებს პროგნოზირების ღირებულებას და ასევე ზრდის ახალი პროგნოზების გენერირების სიხშირეს, რაც ანალიტიკოსთა გუნდებს საშუალებას აძლევს განაგრძონ ახალი მიზნები უწყვეტი ინოვაციისთვის.

ამიტომ, გახსოვდეთ, რომ პროგნოზირებადი ანალიტიკა კომპანიებს საშუალებას აძლევს უკეთ დაგეგმონ, განჭვრიტონ და მიაღწიონ სასურველ შედეგებს მონაცემების გამოყენებით. რამდენიმეს რომ დავასახელოთ, ორგანიზაციებს შეუძლიათ გამოიყენონ პროგნოზირებადი ანალიტიკა:

• მიიღეთ მომხმარებლის 360-გრადუსიანი ხედი წარსულისა და მიმდინარე ქცევის საფუძველზე.
• განსაზღვრეთ რომელი მომხმარებლები არიან ყველაზე მომგებიანი.
• გააუმჯობესეთ თქვენი მარკეტინგული კამპანიები, რათა უფრო პერსონალიზებული იყოს თითოეული მომხმარებლისთვის.
• შეაფასეთ მომავალი მოთხოვნა სხვადასხვა პროდუქტებსა და სერვისებზე
• გაზარდეთ თქვენი პროაქტიულობა რისკის მენეჯმენტში.
• რესურსების სტრატეგიულად განაწილება მაქსიმალური შემოსავლის მისაღებად.
• დაიცავით უახლესი ტენდენციები კონკურენტული უპირატესობის მოსაპოვებლად.

პროგნოზირებადი ანალიტიკის გამოსაყენებლად, ბიზნესი ჯერ უნდა defiდაისახეთ ბიზნეს მიზანი, როგორიცაა შემოსავლის გაზრდა, ოპერაციების გამარტივება ან მომხმარებელთა ჩართულობის გაუმჯობესება. ამის შემდეგ ორგანიზაციას შეუძლია გამოიყენოს შესაბამისი პროგრამული გადაწყვეტა ჰეტეროგენული მონაცემების დიდი რაოდენობით დასალაგებლად, პროგნოზირებადი ანალიტიკური მოდელების შესაქმნელად და ამ მიზნის მხარდასაჭერად ქმედითი შეხედულებების შესაქმნელად.

საბოლოო აზრები პროგნოზირებადი მოდელირების ტექნიკის შესახებ

პროგნოზირებადი ანალიტიკის გაფართოებული ტექნიკა ახლა ფართოდ გამოიყენება ბიზნესში, რაც საშუალებას აძლევს ორგანიზაციებს გამოიყენონ დიდი მონაცემები რისკებისა და შესაძლებლობების მოსალოდნელად. კომპანიებს შეუძლიათ გამოიყენონ პროგნოზირებადი ანალიტიკური პროგრამული უზრუნველყოფა, გამოცნობის ნაცვლად, მოდელის შესაქმნელად, რომელიც ითვალისწინებს სავარაუდო სიტუაციას ისტორიულ მონაცემებზე დაყრდნობით და კომპიუტერული გამოთვლებით. 

პროგნოზირებადი ანალიტიკის გამოყენებით, ორგანიზაციები, რომლებიც არ იყენებენ თავიანთ მონაცემებს, რისკის ქვეშ ჩამორჩებიან თავიანთ პროგნოზზე დაფუძნებულ კონკურენტებს. და როდესაც გამოიყენება საწარმოს მასშტაბით, მას შეუძლია გამოიწვიოს უფრო ბედნიერი, უფრო ჩართული მომხმარებლები და უფრო დამაჯერებელი შედეგები - სარგებელი უკვე იღებენ ადრეულ მიმღებებს.