Ada persamaan yang jelas antara bagaimana data dikumpulkan, dikuratori, dianalisis, dan pada akhirnya dimodelkan untuk analitik prediktif, dan bagaimana sains membangun kumpulan pengetahuan dan menyiapkan panggung untuk pengamatan dan prediksi yang semakin kompleks.
Mari kita lihat analitik prediktif dan cara kerjanya, bersama dengan beberapa contoh.
Analisis prediktif adalah metode peramalan ilmiah yang mencoba mengidentifikasi peristiwa masa depan [atau sederhananya; mengevaluasi kemungkinan hasil ]. Sebagian besar model analitik prediktif didasarkan pada data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu dan menyertakan variabel. Memang, data historis sangat penting untuk mengidentifikasi pola dan tren dalam pendekatan ini.
Model analitik prediktif termasuk: model klasifikasi, model pengelompokan, model peramalan, model deret waktu dan banyak lagi. Mereka menggabungkan data yang telah dikumpulkan sebelumnya dengan pemodelan komputer yang kuat, analisis data, dan pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi korelasi antara variabel tertentu untuk memprediksi tren masa depan. Analis data biasanya memulai dengan jumlah data terbesar dan paling relevan yang tersedia dan mencari pola berulang yang memungkinkan model prediktif menghasilkan prediksi yang andal.
Memang, perusahaan dapat menggunakan analitik prediktif untuk menguji pendekatan baru untuk meningkatkan konversi pelanggan dan statistik penjualan sambil mengurangi risiko mencoba metode dan strategi baru. Hal ini dimungkinkan karena banyaknya data pelanggan yang mengalir dari penggunaan situs web, pemesanan produk, dan perkiraan dari sumber lain yang hanya akan menjadi lebih akurat seiring dengan berkembangnya era Big Data.
Untuk meringkas bab ini, ingatlah bahwa analitik prediktif, yang menggunakan prakiraan berbasis data, membantu perusahaan mengantisipasi hasil potensial dari perubahan strategi. Semuanya didasarkan pada data historis yang telah disusun dalam berbagai cara untuk memprediksi nilai masa depan.
Sekarang mari kita lihat beberapa kasus penggunaan
Dengan memproses data konsumen sebelumnya menggunakan perangkat lunak analitik yang kuat, analitik prediktif telah membantu banyak perusahaan (misalnya Netflix, Amazon, dan Walmart) untuk merancang strategi dan membuat keputusan yang cerdas dan hemat biaya untuk masa depan. Ini dapat digunakan dalam berbagai cara untuk mengoptimalkan operasi bisnis yang penting; beberapa aplikasi populer antara lain:
Untuk mengidentifikasi ancaman, model prediktif dapat mendeteksi anomali sistem dan perilaku yang tidak biasa. Itu dapat diisi dengan data historis tentang serangan dunia maya dan skenario penipuan untuk memperingatkan staf tentang perilaku serupa dan mencegah peretas dan kerentanan menyusup ke sistem. Itu juga dapat membantu mendeteksi segala sesuatu yang terkait dengan risiko moneter , dari penipuan asuransi hingga prediksi risiko kredit, serta mengidentifikasi pola di area kejahatan tinggi.
Siri, Ok Google, dan Alexa meningkatkan pengalaman pelanggan dengan belajar dari interaksi dan memprediksi respons pelanggan. Karena bot belajar mandiri melalui penggunaan komponen deep learning, memungkinkan perusahaan untuk mengelola pelanggan dengan lebih baik tanpa mempekerjakan staf pendukung yang besar.
Analitik prediktif membantu dalam mengidentifikasi dan mengelola risiko dengan menerapkan algoritme pembelajaran mesin ke kumpulan data teragregasi untuk mengungkap pola, korelasi, dan kerentanan, serta memetakan perubahan dalam industri tertentu. Dengan informasi ini, para pemimpin bisnis dapat mengambil tindakan pencegahan untuk menghindari potensi risiko operasional.
Model analitik prediktif membantu memahami penyakit dengan memberikan diagnosis yang akurat berdasarkan data historis. Misalnya, profesional kesehatan dapat menggunakannya untuk mengidentifikasi pasien mana yang berisiko mengembangkan kondisi tertentu, seperti radang sendi, diabetes, dan asma. Oleh karena itu, profesional kesehatan akan dapat memberikan perawatan yang lebih personal.
Analitik prediktif memungkinkan personalisasi yang lebih besar dan kampanye pemasaran yang lebih bertarget dengan menganalisis aktivitas konsumen di berbagai saluran dan meninjau riwayat pembelian dan preferensi pelanggan (dengan demikian, menyarankan konten yang lebih dipersonalisasi). Ini membantu dalam mengembangkan pemahaman pelanggan yang lebih rinci dan personal.
Kegagalan peralatan dapat membahayakan nyawa dan mengakibatkan kerugian finansial yang signifikan bagi perusahaan. Dengan menggabungkan mesin dan komponen IoT, dimungkinkan untuk memperingatkan staf terlebih dahulu dan menghindari kerusakan yang mahal.
Bisnis dapat menggunakan algoritme pembelajaran mesin pada data pembelian untuk memprediksi bagaimana pelanggan akan merespons berbagai penawaran upsell atau cross-sell.
Bisnis saat ini menuntut prakiraan untuk menciptakan produk yang lebih baik, mengidentifikasi cara baru untuk melayani pasar, dan mengurangi biaya operasi. Analitik prediktif memenuhi persyaratan ini dengan menggabungkan pembelajaran mesin dan kecerdasan bisnis untuk memprediksi hasil di masa mendatang.
Metode ini sangat berguna untuk mengeksekusi "bagaimana jika?" skenario yang mempengaruhi loyalitas pelanggan dan mendukung keputusan multi-faktor. Pikirkan layanan streaming seperti Netflix, yang menawarkan rekomendasi produk kepada pelanggan mereka berdasarkan kombinasi pembelian sebelumnya dan preferensi kelompok yang sebanding, sehingga meningkatkan pengalaman konsumen dan angka penjualan.
Dan, saat organisasi membangun database data dan perkiraan, pengembalian investasinya dalam analisis prediktif berlipat ganda, terutama bila dikombinasikan dengan upaya yang sesuai untuk mengotomatiskan alur kerja yang dikembangkan oleh tim analisisnya. Otomatisasi mengurangi biaya prakiraan dan juga meningkatkan frekuensi prakiraan baru yang dapat dihasilkan, memungkinkan tim analitik untuk mengejar prospek baru untuk inovasi berkelanjutan.
Oleh karena itu, perlu diingat bahwa analitik prediktif memungkinkan perusahaan untuk merencanakan, mengantisipasi, dan mencapai hasil yang diinginkan dengan lebih baik dengan memanfaatkan data. Dengan menyebutkan beberapa, organisasi dapat menggunakan analitik prediktif untuk:
Untuk menggunakan analitik prediktif, bisnis harus terlebih dahulu defimenyelesaikan tujuan bisnis, seperti meningkatkan pendapatan, merampingkan operasi, atau meningkatkan keterlibatan pelanggan. Organisasi kemudian dapat menggunakan solusi perangkat lunak yang sesuai untuk menyortir data heterogen dalam jumlah besar, mengembangkan model analitik prediktif, dan menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk mendukung tujuan tersebut.
Teknik analitik prediktif canggih sekarang banyak digunakan dalam bisnis, memungkinkan organisasi menggunakan data besar untuk mengantisipasi risiko dan peluang. Perusahaan dapat menggunakan perangkat lunak analitik prediktif alih-alih menebak-nebak untuk membangun model yang mengantisipasi kemungkinan situasi berdasarkan data historis dan didukung oleh perhitungan komputer.
Dengan menggunakan analitik prediktif, organisasi yang tidak memanfaatkan data mereka berisiko tertinggal dari pesaing berbasis perkiraan mereka. Dan ketika digunakan di tingkat perusahaan, ini dapat menghasilkan pelanggan yang lebih bahagia, lebih terlibat, dan hasil yang lebih menarik - manfaat yang sudah dinikmati oleh pengguna awal.
Dalam dunia pembelajaran mesin, algoritma random forest dan pohon keputusan memainkan peran penting dalam kategorisasi dan…
Ada banyak tips dan trik untuk membuat presentasi yang bagus. Tujuan dari peraturan ini adalah untuk meningkatkan efektivitas, kelancaran…
Laporan "Protolabs Product Development Outlook" dirilis. Periksa bagaimana produk baru dibawa ke pasar saat ini.…
Istilah keberlanjutan kini banyak digunakan untuk menunjukkan program, inisiatif, dan tindakan yang bertujuan melestarikan sumber daya tertentu.…
Setiap operasi bisnis menghasilkan banyak data, bahkan dalam bentuk yang berbeda. Masukkan data ini secara manual dari lembar Excel ke…
Penyusupan email perusahaan meningkat lebih dari dua kali lipat dalam tiga bulan pertama tahun 2024 dibandingkan dengan kuartal terakhir…
Prinsip segregasi antarmuka adalah salah satu dari lima prinsip SOLID desain berorientasi objek. Sebuah kelas seharusnya memiliki…
Microsoft Excel adalah alat referensi untuk analisis data, karena menawarkan banyak fitur untuk mengatur kumpulan data,…
