Artikel

Apa Predictive Analytics, lan ngapa iku penting ing bisnis

Analitik prediktif dibutuhake kanggo ngerti jagad alam lan nggawe ramalan sing akurat babagan iki. Iku pendekatan data-driven sing nyinaoni carane perusahaan lan lingkungan interaksi minangka sistem. Lan carane bisa mengaruhi lingkungan sekitar kanggo nggayuh tujuan sing wis ditemtokake. 

Ana paralel sing jelas ing antarane cara data dikumpulake, dikurasi, dianalisis, lan pungkasane dimodelake kanggo analytics prediktif, lan kepiye ilmu apa wae sing mbangun kawruh lan nyetel panggung kanggo pengamatan lan ramalan sing saya rumit. 

Ayo goleki analytics prediktif lan cara kerjane, bebarengan karo sawetara conto.

Analisis prediktif: apa iku?

Analitik prediktif minangka cara prakiraan ilmiah sing nyoba ngenali acara ing mangsa ngarep [utawa mung; ngevaluasi kemungkinan asil ]. Umume model analytics prediktif adhedhasar data sing diklumpukake saka wektu lan kalebu variabel. Pancen, data historis penting kanggo ngenali pola lan tren ing pendekatan iki.

Model analytics prediktif kalebu model klasifikasi, model clustering, model prakiraan, model time series lan akeh liyane. Dheweke nggabungake data sing wis diklumpukake kanthi model komputer sing kuwat, analisis data, lan pembelajaran mesin kanggo ngenali korélasi antarane variabel tartamtu kanggo prédhiksi tren mangsa ngarep. Analis data biasane diwiwiti kanthi jumlah data sing paling gedhe lan paling relevan sing kasedhiya lan nggoleki pola bola-bali sing ngidini model prediktif ngasilake prediksi sing bisa dipercaya.

Pancen, perusahaan bisa nggunakake analytics prediktif kanggo nyoba pendekatan anyar kanggo nambah konversi pelanggan lan statistik dodolan nalika ngurangi risiko nyoba cara lan strategi anyar. Iki bisa uga amarga akeh data pelanggan sing mili saka nggunakake situs web, pesenan produk, lan ramalan saka sumber liyane sing mung bakal dadi luwih akurat nalika jaman Big Data maju.

Kanggo ngringkes bab iki, elinga yen analytics prediktif, sing nggunakake ramalan sing didhukung data, mbantu perusahaan ngantisipasi asil potensial saka owah-owahan strategi. Kabeh mau adhedhasar data sajarah sing wis diatur ing macem-macem cara kanggo prédhiksi nilai mangsa.

Ayo saiki ndeleng sawetara kasus panggunaan

7 aplikasi analitik prediktif ing donya nyata

Kanthi ngolah data konsumen sadurunge nggunakake piranti lunak analytics sing kuat, analytics prediktif wis mbantu akeh perusahaan (umpamane Netflix, Amazon, lan Walmart) kanggo ngrancang strategi lan nggawe keputusan sing cerdas lan efektif kanggo masa depan. Bisa digunakake kanthi macem-macem cara kanggo ngoptimalake operasi kritis bisnis; sawetara aplikasi populer kalebu:

Identifikasi penipuan

Kanggo ngenali ancaman, model prediktif bisa ndeteksi anomali sistem lan prilaku sing ora biasa. Bisa diwenehi data historis babagan serangan cyber lan skenario penipuan kanggo menehi tandha marang staf babagan prilaku sing padha lan nyegah peretas lan kerentanan saka infiltrasi sistem. Uga bisa mbantu ndeteksi kabeh sing ana gegandhengan karo risiko moneter , saka penipuan insurance kanggo prediksi risiko kredit, uga ngenali pola ing wilayah dhuwur angkara.

Asisten pribadi virtual

Siri, Ok Google lan Alexa nambah pengalaman pelanggan kanthi sinau saka interaksi lan prédhiksi respon pelanggan. Wiwit bot-bot sinau dhewe liwat nggunakake komponen saka deep learning, mbisakake perusahaan kanggo ngatur pelanggan sing luwih apik tanpa nyewa staf dhukungan gedhe.

Assessment resiko

Analitik prediktif mbantu ngenali lan ngatur risiko kanthi nggunakake algoritma pembelajaran mesin menyang set data sing dikumpulake kanggo nemokake pola, korélasi lan kerentanan, uga owah-owahan peta ing industri tartamtu. Kanthi informasi kasebut, pimpinan bisnis bisa njupuk langkah-langkah pencegahan kanggo ngindhari risiko operasional sing potensial.

Diagnosis medis

Model analitik prediktif mbantu ngerteni penyakit kanthi menehi diagnosis akurat adhedhasar data sejarah. Contone, profesional kesehatan bisa nggunakake aplikasi kasebut kanggo ngenali pasien sing duwe risiko ngalami kahanan tartamtu, kayata arthritis, diabetes lan asma. Mula, para profesional kesehatan bakal bisa menehi perawatan sing luwih pribadi.

newsletter inovasi
Aja kantun warta paling penting babagan inovasi. Mlebu kanggo nampa wong-wong mau liwat email.
Prediksi prilaku tuku

Analitik prediktif mbisakake personalisasi sing luwih gedhe lan kampanye pemasaran sing luwih ditargetake kanthi nganalisa aktivitas konsumen ing pirang-pirang saluran lan mriksa riwayat tuku lan preferensi pelanggan (saiki, nyaranake konten sing luwih pribadi). Iku mbantu ngembangake pemahaman sing luwih rinci lan pribadi babagan pelanggan.

pangopènan peralatan

Gagal peralatan bisa mbebayani nyawa lan nyebabake kerugian finansial sing signifikan kanggo perusahaan. Kanthi nggabungake mesin lan komponen IoT, bisa menehi tandha marang staf luwih dhisik lan ngindhari kerusakan sing larang.

dandan dodolan

Bisnis bisa nggunakake algoritma learning machine ing data tuku kanggo prédhiksi carane pelanggan bakal nanggapi macem-macem tawaran upsell utawa cross-sell.

Analitik prediktif kanggo bisnis

Bisnis saiki nuntut ramalan kanggo nggawe produk sing luwih apik, ngenali cara anyar kanggo ngladeni pasar, lan nyuda biaya operasi. Analitik prediktif nyukupi syarat kasebut kanthi nggabungake pembelajaran mesin lan intelijen bisnis kanggo prédhiksi asil ing mangsa ngarep.

Cara kasebut utamané migunani kanggo nglakokaké "apa yen?" skenario sing mengaruhi kasetyan customer lan ndhukung pancasan multi-faktor. Pikirake layanan streaming kaya Netflix, sing menehi rekomendasi produk kanggo para pelanggan adhedhasar kombinasi tumbas sadurunge lan pilihan kohort sing padha, saéngga nambah pengalaman konsumen lan nomer dodolan.

Lan, minangka organisasi mbangun database data lan ramalan, bali saka investasi ing analytics prediktif multiply, utamané nalika digabungake karo gaweyan sing cocog kanggo ngotomatisasi workflows dikembangaké dening tim analytics sawijining. Otomasi nyuda biaya prakiraan lan uga nambah frekuensi prakiraan anyar sing bisa digawe, ngidini tim analitik ngupayakake petunjuk anyar kanggo inovasi sing terus-terusan.

Mulane, elinga yen analytics prediktif ngidini perusahaan ngrancang, ngantisipasi lan entuk asil sing dikarepake kanthi nggunakake data. Kanthi nyebutake sawetara, organisasi bisa nggunakake analytics prediktif kanggo:

  • Entuk tampilan 360 derajat saka pelanggan adhedhasar prilaku sadurunge lan saiki.
  • Nemtokake pelanggan sing paling nguntungake.
  • Ngoptimalake kampanye marketing supaya luwih dipersonalisasi kanggo saben pelanggan.
  • Ngira panjaluk ing mangsa ngarep kanggo macem-macem produk lan layanan
  • Tambah manajemen risiko proaktif sampeyan.
  • Alokasi sumber daya kanthi strategis kanggo ngasilake maksimal.
  • Terusake tren paling anyar kanggo entuk keunggulan kompetitif.

Kanggo nggunakake analytics prediktif, bisnis kudu luwih dhisik defingrampungake tujuan bisnis, kayata nambah revenue, nyepetake operasi, utawa ningkatake keterlibatan pelanggan. Organisasi kasebut banjur bisa nggunakake solusi piranti lunak sing cocog kanggo ngurutake jumlah data sing heterogen, ngembangake model analitik prediktif, lan ngasilake wawasan sing bisa ditindakake kanggo ndhukung tujuan kasebut.

Pikiran pungkasan babagan teknik pemodelan prediktif

Teknik analitik prediktif majeng saiki digunakake akeh ing bisnis, ngidini organisasi nggunakake data gedhe kanggo ngantisipasi risiko lan kesempatan. Perusahaan bisa nggunakake piranti lunak analytics prediktif tinimbang guesswork kanggo mbangun model sing ngarepake kahanan sing bisa didhasarake data historis lan didhukung dening petungan komputer. 

Kanthi nggunakake analytics prediktif, organisasi sing ora nggunakake risiko data bakal mundur saka pesaing adhedhasar ramalan. Lan yen digunakake ing tingkat perusahaan, bisa nyebabake pelanggan sing luwih seneng, luwih seneng lan asil sing luwih menarik - keuntungan sing diadopsi awal wis entuk.

newsletter inovasi
Aja kantun warta paling penting babagan inovasi. Mlebu kanggo nampa wong-wong mau liwat email.

Artikel anyar

Pasar Kunci Smart: laporan riset pasar diterbitake

Istilah Pasar Kunci Smart nuduhake industri lan ekosistem ing sekitar produksi, distribusi lan panggunaan…

27 Marzo 2024

Apa pola desain: kenapa digunakake, klasifikasi, pro lan kontra

Ing rekayasa piranti lunak, pola desain minangka solusi optimal kanggo masalah sing umume kedadeyan ing desain piranti lunak. Aku kaya…

26 Marzo 2024

Evolusi teknologi tandha industri

Tandha industri minangka istilah umum sing nyakup sawetara teknik sing digunakake kanggo nggawe tandha permanen ing permukaan…

25 Marzo 2024

Conto Excel Macro sing ditulis nganggo VBA

Conto makro Excel sing prasaja ing ngisor iki ditulis nggunakake VBA Estimasi wektu maca: 3 menit Conto…

25 Marzo 2024