Што е Predictive Analytics и зошто е важно во бизнисот

Потребна е предвидлива аналитика за да се разбере природниот свет и да се направат точни предвидувања за него. Тоа е пристап базиран на податоци кој проучува како една компанија и нејзината околина комуницираат како систем. И како може да влијае на околната средина за да се постигнат поставените цели. 

Има јасни паралели помеѓу тоа како податоците се собираат, курираат, анализираат и на крајот се моделираат за предвидлива аналитика и како која било наука гради тело на знаење и ја поставува основата за сè покомплексни набљудувања и предвидувања. 

Ајде да погледнеме во предвидувачката аналитика и како таа функционира, заедно со неколку примери.

Предвидлива аналитика: што е тоа?

Предиктивна аналитика е научен метод за предвидување кој се обидува да ги идентификува идните настани [или едноставно; проценете ја веројатноста за исходи ]. Повеќето модели за предвидлива анализа се засноваат на податоци собрани со текот на времето и вклучуваат променливи. Навистина, историските податоци се од суштинско значење за идентификување на моделите и трендовите во овој пристап.

Моделите за предвидлива анализа вклучуваат модели на класификација, модели на кластерирање, модели на прогнозирање, модели на временски серии и многу други. Тие комбинираат претходно собрани податоци со силно компјутерско моделирање, анализа на податоци и машинско учење за да ги идентификуваат корелациите помеѓу специфичните променливи со цел да ги предвидат идните трендови. Аналитичарот на податоци обично започнува со најголемите и најрелевантните достапни податоци и бара повторувачки обрасци кои им овозможуваат на предвидливите модели да произведуваат сигурни предвидувања.

Навистина, компаниите можат да користат предвидлива аналитика за тестирање на нови пристапи за зголемување на конверзиите на клиентите и статистиката за продажба, истовремено намалувајќи го ризикот од испробување на нови методи и стратегии. Ова е можно поради огромната количина на податоци за клиентите кои доаѓаат од користењето на веб-локациите, нарачките на производите и предвидувањата од други извори кои ќе станат попрецизни како што напредува ерата на големи податоци.

За да го резимираме ова поглавје, имајте на ум дека предвидувачката аналитика, која користи прогнози засновани на податоци, им помага на компаниите да ги предвидат потенцијалните исходи од промените на стратегијата. Сите тие се засноваат на историски податоци кои се организирани на различни начини за да се предвидат идните вредности.

Сега да погледнеме некои случаи на употреба

7 апликации за предвидлива аналитика од реалниот свет

Преку обработката на податоците од минатите потрошувачи користејќи моќен аналитички софтвер, предвидувачката аналитика им помогна на многу компании (на пр., Netflix, Amazon и Walmart) да направат стратегии и да донесат паметни, ефективни одлуки за иднината. Може да се користи на различни начини за да се насочат бизнис-критичните операции; некои популарни апликации вклучуваат:

Идентификување на измама

За да се идентификуваат заканите, моделите за предвидување можат да детектираат системски аномалии и необично однесување. Може да се храни со историски податоци за сценарија за сајбер напади и измами за да го предупреди персоналот за слично однесување и да спречи хакери и пропусти да се инфилтрираат во системот. Исто така, може да помогне да се открие што и да е поврзани со монетарниот ризик , од осигурителна измама до предвидување на кредитен ризик, како и идентификување на модели во области со висок криминал.

Виртуелни лични асистенти

Siri, Ok Google и Alexa го подобруваат искуството на клиентите со учење од интеракциите и предвидување на одговорот на клиентите. Бидејќи ботови се самоучат преку употреба на компонентата на deep learning, им овозможуваат на компаниите подобро да управуваат со клиентите без да ангажираат голем персонал за поддршка.

Valutazione del richio

Предиктивната аналитика помага во идентификацијата и управувањето со ризикот со примена на алгоритми за машинско учење на збирни збирки на податоци за да се откријат обрасци, корелации и ранливости, како и да се мапираат промените во одредена индустрија. Со оваа информација, деловните лидери можат да преземат мерки на претпазливост за да избегнат потенцијални оперативни ризици.

Медицинска дијагноза

Моделите за предвидлива анализа помагаат да се разберат болестите преку обезбедување точна дијагноза врз основа на историски податоци. На пример, здравствените работници можат да го користат за да идентификуваат кои пациенти се изложени на ризик да развијат одредени состојби, како што се артритис, дијабетес и астма. Затоа, здравствените работници ќе можат да обезбедат уште поперсонализирана нега.

Предвидете го однесувањето за купување

Предвидувачките аналитики овозможуваат поголема персонализација и повеќе насочени маркетинг кампањи преку анализа на активноста на потрошувачите на повеќе канали и прегледување на историјата и преференциите за купување на клиентите (со тоа, сугерирајќи уште поперсонализирана содржина). Помага во развивање подетално и персонализирано разбирање на клиентите.

Одржување на опремата

Неуспехот на опремата може да ги загрози животите и да резултира со значителна финансиска загуба за компанијата. Со комбинирање на машините и компонентите на IoT, би било можно да се предупреди персоналот однапред и да се избегнат скапи дефекти.

Подобрување на продажбата

Бизнисите можат да користат алгоритми за машинско учење за податоците за купување за да предвидат како клиентите ќе одговорат на различни понуди за надпродажба или вкрстена продажба.

Предвидлива аналитика за бизнис

Денешните бизниси бараат прогнозирање за да создадат подобри производи, да идентификуваат нови начини за да му служат на пазарот и да ги намалат оперативните трошоци. Предиктивната аналитика ги исполнува овие барања со комбинирање на машинското учење и деловната интелигенција за да се предвидат идните резултати.

Методот е особено корисен за правење „што ако? сценарија кои влијаат на задржувањето на клиентите и поддржуваат повеќефакторски одлуки. Размислете за стриминг услугите како Netflix, кои нудат препораки за производи на своите клиенти врз основа на комбинација од претходни купувања и преференции на споредлива група, а со тоа го подобруваат искуството на потрошувачите и бројките за продажба.

И, како што организацијата гради основа на податоци и прогнози, приносите од нејзината инвестиција во предвидлива аналитика се множат, особено кога се комбинираат со соодветните напори за автоматизирање на работните текови развиени од неговиот тим за аналитика. Автоматизацијата ги намалува трошоците за прогнозирање и исто така ја зголемува фреквенцијата со која може да се генерираат нови прогнози, овозможувајќи им на аналитичките тимови да бараат нови потенцијали за континуирани иновации.

Затоа, имајте на ум дека предвидувачката аналитика им овозможува на компаниите подобро да планираат, предвидуваат и да ги постигнат посакуваните резултати преку искористување на податоците. За да наведеме неколку, организациите можат да користат предвидлива аналитика за:

• Добијте приказ од 360 степени на клиентот врз основа на минатото и сегашното однесување.
• Определете кои клиенти се најпрофитабилни.
• Оптимизирајте ги вашите маркетинг кампањи за да бидат поперсонализирани за секој клиент.
• Проценете ја идната побарувачка за различни производи и услуги
• Зголемете ја вашата проактивност во управувањето со ризикот.
• Распределете ги ресурсите стратешки за да го максимизирате приносот.
• Бидете во тек со најновите трендови за да стекнете конкурентна предност.

За да се користи предвидлива аналитика, бизнисот мора прво defiпостигнат деловна цел, како што се зголемување на приходите, рационализирање на операциите или подобрување на ангажманот на клиентите. Организацијата потоа може да го користи соодветното софтверско решение за да сортира огромни количества на хетерогени податоци, да развие модели за предвидлива анализа и да генерира активни увиди за поддршка на таа цел.

Завршни размислувања за техниките на предвидливо моделирање

Напредните техники за предвидлива аналитика сега се широко користени во бизнисот, овозможувајќи им на организациите да користат големи податоци за да ги предвидат ризиците и можностите. Компаниите можат да користат софтвер за предвидлива анализа наместо нагаѓања за да изградат модел кој предвидува веројатна ситуација заснована на историски податоци и напојувана од компјутерски пресметки. 

Со употребата на предвидлива аналитика, организациите кои не ги користат нивните податоци ризикуваат да заостанат зад нивните конкуренти базирани на прогнози. И кога се користи на ниво на претпријатие, може да доведе до посреќни, поангажирани клиенти и попривлечни резултати - придобивките што раните посвоители веќе ги жнеат.