Hvad er Predictive Analytics, og hvorfor det betyder noget i erhvervslivet

Forudsigende analyser er nødvendige for at forstå den naturlige verden og lave præcise forudsigelser om den. Det er en datadrevet tilgang, der studerer, hvordan en virksomhed og dens miljø interagerer som et system. Og hvordan det kan påvirke det omgivende miljø til at nå de opstillede mål. 

Der er klare paralleller mellem, hvordan data indsamles, kurateres, analyseres og i sidste ende modelleres til prædiktiv analyse, og hvordan enhver videnskab opbygger en viden og sætter scenen for stadig mere komplekse observationer og forudsigelser. 

Lad os tage et kig på prædiktiv analyse, og hvordan det virker, sammen med nogle eksempler.

Prædiktiv analyse: hvad er det?

Predictive analytics er en videnskabelig prognosemetode, der forsøger at identificere fremtidige begivenheder [eller blot; vurdere sandsynligheden for resultater ]. De fleste prædiktive analysemodeller er baseret på data indsamlet over tid og inkluderer variabler. Faktisk er historiske data afgørende for at identificere mønstre og tendenser i denne tilgang.

Prædiktive analysemodeller omfatter klassifikationsmodeller, klyngemodeller, prognosemodeller, tidsseriemodeller og mange andre. De kombinerer forudindsamlede data med stærk computermodellering, dataanalyse og maskinlæring for at identificere sammenhænge mellem specifikke variabler for at forudsige fremtidige tendenser. Dataanalytikeren starter typisk med den største og mest relevante mængde data, der er tilgængelig, og leder efter gentagne mønstre, der gør det muligt for prædiktive modeller at producere pålidelige forudsigelser.

Faktisk kan virksomheder bruge prædiktiv analyse til at teste nye tilgange til at øge kundekonverteringer og salgsstatistikker, mens de reducerer risikoen for at prøve nye metoder og strategier. Dette er muligt på grund af den enorme mængde kundedata, der strømmer fra brug af hjemmesiden, bestilling af produkter og prognoser fra andre kilder, som kun bliver mere nøjagtige, efterhånden som Big Data-æraen skrider frem.

For at opsummere dette kapitel skal du huske på, at prædiktiv analyse, som bruger datadrevne prognoser, hjælper virksomheder med at forudse de potentielle resultater af strategiændringer. De er alle baseret på historiske data, der er blevet organiseret på forskellige måder for at forudsige fremtidige værdier.

Lad os nu se på nogle use cases

7 applikationer til forudsigende analyse i den virkelige verden

Ved at behandle tidligere forbrugerdata ved hjælp af kraftfuld analysesoftware har prædiktiv analyse hjulpet mange virksomheder (f.eks. Netflix, Amazon og Walmart) med at designe strategier og træffe smarte og omkostningseffektive beslutninger for fremtiden. Det kan bruges på forskellige måder til at optimere forretningskritiske operationer; nogle populære applikationer inkluderer:

Identifikation af bedrageri

For at identificere trusler kan prædiktive modeller opdage systemanomalier og usædvanlig adfærd. Det kan fodres med historiske data om cyberangreb og svigscenarier for at advare personalet om lignende adfærd og forhindre hackere og sårbarheder i at infiltrere systemet. Det kan også hjælpe med at opdage alt, hvad der er relateret til monetær risiko , fra forsikringssvindel til forudsigelse af kreditrisiko, samt identifikation af mønstre i områder med høj kriminalitet.

Virtuelle personlige assistenter

Siri, Ok Google og Alexa forbedrer kundeoplevelsen ved at lære af interaktioner og forudsige kunderespons. Da bots er selvlærende gennem brug af komponenten af deep learning, gør det muligt for virksomheder at administrere kunder bedre uden at ansætte store supportmedarbejdere.

Risikovurdering

Forudsigende analyse hjælper med at identificere og styre risici ved at anvende maskinlæringsalgoritmer til aggregerede datasæt for at afdække mønstre, korrelationer og sårbarheder samt kortlægge ændringer inden for en given branche. Med disse oplysninger kan virksomhedsledere tage forholdsregler for at undgå potentielle operationelle risici.

Medicinsk diagnose

Prædiktive analysemodeller hjælper med at forstå sygdomme ved at give en nøjagtig diagnose baseret på historiske data. For eksempel kan sundhedspersonale bruge det til at identificere, hvilke patienter der er i risiko for at udvikle visse tilstande, såsom gigt, diabetes og astma. Derfor vil sundhedspersonale kunne yde endnu mere personlig pleje.

Forudsige købsadfærd

Forudsigende analyse muliggør større personalisering og mere målrettede marketingkampagner ved at analysere forbrugeraktivitet på tværs af flere kanaler og gennemgå købshistorik og kundepræferencer (og dermed foreslå endnu mere personligt indhold). Det hjælper med at udvikle en mere detaljeret og personlig forståelse af kunderne.

Vedligeholdelse af udstyr

Fejl på udstyr kan bringe liv i fare og resultere i betydelige økonomiske tab for virksomheden. Ved at kombinere IoT-maskiner og komponenter ville det være muligt at advare personalet på forhånd og undgå dyre nedbrud.

Salgsforbedring

Virksomheder kan bruge maskinlæringsalgoritmer på købsdata til at forudsige, hvordan kunder vil reagere på forskellige opsalgs- eller krydssalgstilbud.

Forudsigende analyse til erhvervslivet

Virksomheder i dag kræver prognoser for at skabe bedre produkter, identificere nye måder at betjene markedet på og reducere driftsomkostningerne. Prediktiv analyse opfylder disse krav ved at kombinere maskinlæring og forretningsintelligens for at forudsige fremtidige resultater.

Metoden er især nyttig til at udføre "hvad nu hvis?" scenarier, der påvirker kundeloyalitet og understøtter multifaktorielle beslutninger. Tænk streamingtjenester som Netflix, der tilbyder produktanbefalinger til deres kunder baseret på en kombination af tidligere køb og præferencer fra en sammenlignelig kohorte, og dermed forbedrer både forbrugeroplevelsen og salgstal.

Og efterhånden som en organisation opbygger en database med data og prognoser, multipliceres afkastet af dens investering i prædiktiv analyse, især når det kombineres med en tilsvarende indsats for at automatisere arbejdsgangene udviklet af dets analyseteam. Automatisering reducerer omkostningerne ved prognoser og øger også frekvensen, hvormed nye prognoser kan genereres, hvilket giver analyseteams mulighed for at forfølge nye leads til kontinuerlig innovation.

Husk derfor, at prædiktiv analyse giver virksomheder mulighed for at planlægge, forudse og bedre opnå ønskede resultater ved at udnytte data. Ved at nævne nogle få kan organisationer bruge prædiktiv analyse til at:

• Få et 360-graders overblik over kunden baseret på tidligere og nuværende adfærd.
• Bestem, hvilke kunder der er de mest profitable.
• Optimer dine marketingkampagner, så de er mere personlige til hver enkelt kunde.
• Estimer den fremtidige efterspørgsel efter forskellige produkter og tjenester
• Forøg din proaktive risikostyring.
• Tildel ressourcer strategisk for at maksimere afkastet.
• Hold dig opdateret med de seneste trends for at opnå en konkurrencefordel.

For at bruge prædiktiv analyse skal en virksomhed først definå et forretningsmål, såsom at øge omsætningen, strømline driften eller forbedre kundeengagementet. Organisationen kan derefter bruge den passende softwareløsning til at sortere enorme mængder af heterogene data, udvikle prædiktive analysemodeller og generere handlingsorienteret indsigt for at understøtte dette mål.

Afsluttende tanker om prædiktive modelleringsteknikker

Avancerede prædiktive analyseteknikker er nu meget brugt i erhvervslivet, hvilket gør det muligt for organisationer at bruge big data til at forudse risici og muligheder. Virksomheder kan bruge prædiktiv analysesoftware i stedet for gætværk til at bygge en model, der forudser en sandsynlig situation baseret på historiske data og drevet af computerberegninger. 

Ved at bruge prædiktiv analyse risikerer organisationer, der ikke udnytter deres data, at komme bagud med deres prognosebaserede konkurrenter. Og når det bruges på virksomhedsniveau, kan det føre til gladere, mere engagerede kunder og mere overbevisende resultater - fordele, som tidlige brugere allerede høster.