Hva er Predictive Analytics, og hvorfor det er viktig i virksomheten

Prediktiv analyse er nødvendig for å forstå den naturlige verden og gjøre nøyaktige spådommer om den. Det er en datadrevet tilnærming som studerer hvordan en bedrift og dens miljø samhandler som et system. Og hvordan det kan påvirke omgivelsene til å nå de fastsatte målene. 

Det er klare paralleller mellom hvordan data samles inn, kurateres, analyseres og til slutt modelleres for prediktiv analyse, og hvordan enhver vitenskap bygger en mengde kunnskap og setter scenen for stadig mer komplekse observasjoner og spådommer. 

La oss ta en titt på prediktiv analyse og hvordan det fungerer, sammen med noen eksempler.

Prediktiv analyse: hva er det?

Predictive analytics er en vitenskapelig prognosemetode som forsøker å identifisere fremtidige hendelser [eller ganske enkelt; vurdere sannsynligheten for resultater ]. De fleste prediktive analysemodeller er basert på data samlet over tid og inkluderer variabler. Faktisk er historiske data avgjørende for å identifisere mønstre og trender i denne tilnærmingen.

Prediktive analysemodeller inkluderer klassifikasjonsmodeller, klyngemodeller, prognosemodeller, tidsseriemodeller og mange andre. De kombinerer forhåndsinnsamlede data med sterk datamodellering, dataanalyse og maskinlæring for å identifisere korrelasjoner mellom spesifikke variabler for å forutsi fremtidige trender. Dataanalytikeren starter vanligvis med den største og mest relevante mengden data som er tilgjengelig og ser etter repeterende mønstre som lar prediktive modeller produsere pålitelige spådommer.

Faktisk kan bedrifter bruke prediktiv analyse for å teste nye tilnærminger for å øke kundekonverteringer og salgsstatistikk samtidig som de reduserer risikoen for å prøve nye metoder og strategier. Dette er mulig på grunn av den enorme mengden kundedata som strømmer fra bruk av nettsiden, bestilling av produkter og prognoser fra andre kilder som bare vil bli mer nøyaktige ettersom æraen med Big Data skrider frem.

For å oppsummere dette kapittelet, husk at prediktiv analyse, som bruker datadrevne prognoser, hjelper bedrifter å forutse de potensielle resultatene av strategiendringer. De er alle basert på historiske data som er organisert på ulike måter for å forutsi fremtidige verdier.

La oss nå se på noen brukstilfeller

7 applikasjoner for prediktiv analyse i den virkelige verden

Ved å behandle tidligere forbrukerdata ved hjelp av kraftig analyseprogramvare, har prediktiv analyse hjulpet mange selskaper (f.eks. Netflix, Amazon og Walmart) med å utforme strategier og ta smarte og kostnadseffektive beslutninger for fremtiden. Den kan brukes på ulike måter for å optimalisere forretningskritiske operasjoner; noen populære applikasjoner inkluderer:

Identifikasjon av svindel

For å identifisere trusler kan prediktive modeller oppdage systemavvik og uvanlig atferd. Den kan mates med historiske data om cyberangrep og svindel-scenarier for å varsle ansatte om lignende oppførsel og forhindre hackere og sårbarheter fra å infiltrere systemet. Det kan også bidra til å oppdage alt som er knyttet til monetær risiko , fra forsikringssvindel til prediksjon av kredittrisiko, samt å identifisere mønstre i områder med høy kriminalitet.

Virtuelle personlige assistenter

Siri, Ok Google og Alexa forbedrer kundeopplevelsen ved å lære av interaksjoner og forutsi kunderespons. Siden robotene er selvlærende gjennom bruk av komponenten til deep learning, gjør det mulig for bedrifter å bedre administrere kunder uten å ansette store støttepersonell.

Risikovurdering

Prediktiv analyse hjelper til med å identifisere og håndtere risiko ved å bruke maskinlæringsalgoritmer på aggregerte datasett for å avdekke mønstre, korrelasjoner og sårbarheter, samt kartlegge endringer innenfor en gitt bransje. Med denne informasjonen kan bedriftsledere ta forholdsregler for å unngå potensielle operasjonelle risikoer.

Medisinsk diagnose

Prediktive analysemodeller hjelper til med å forstå sykdommer ved å gi en nøyaktig diagnose basert på historiske data. For eksempel kan helsepersonell bruke den til å identifisere hvilke pasienter som er i faresonen for å utvikle visse tilstander, som leddgikt, diabetes og astma. Derfor vil helsepersonell kunne gi enda mer personlig omsorg.

Forutsi kjøpsatferd

Prediktiv analyse muliggjør større personalisering og mer målrettede markedsføringskampanjer ved å analysere forbrukeraktivitet på tvers av flere kanaler og gjennomgå kjøpshistorikk og kundepreferanser (og dermed foreslå enda mer personlig innhold). Det hjelper med å utvikle en mer detaljert og personlig forståelse av kundene.

Vedlikehold av utstyr

Utstyrssvikt kan sette liv i fare og føre til betydelige økonomiske tap for selskapet. Ved å kombinere IoT-maskineri og komponenter vil det være mulig å varsle personalet på forhånd og unngå kostbare havarier.

Salgsforbedring

Bedrifter kan bruke maskinlæringsalgoritmer på kjøpsdata for å forutsi hvordan kunder vil reagere på ulike oppsalgs- eller krysssalgstilbud.

Prediktiv analyse for bedrifter

Bedrifter i dag krever prognoser for å skape bedre produkter, identifisere nye måter å betjene markedet på og redusere driftskostnadene. Prediktiv analyse oppfyller disse kravene ved å kombinere maskinlæring og forretningsintelligens for å forutsi fremtidige utfall.

Metoden er spesielt nyttig for å utføre "hva hvis?" scenarier som påvirker kundelojalitet og støtter multifaktorbeslutninger. Tenk strømmetjenester som Netflix, som tilbyr produktanbefalinger til sine kunder basert på en kombinasjon av tidligere kjøp og preferansene til en sammenlignbar gruppe, og dermed forbedre både forbrukeropplevelsen og salgstallene.

Og når en organisasjon bygger en database med data og prognoser, multipliseres avkastningen på investeringen i prediktiv analyse, spesielt når den kombineres med en tilsvarende innsats for å automatisere arbeidsflytene utviklet av analyseteamet. Automatisering reduserer kostnadene for prognoser og øker også frekvensen som nye prognoser kan genereres med, slik at analyseteam kan forfølge nye potensielle kunder for kontinuerlig innovasjon.

Husk derfor at prediktiv analyse lar bedrifter planlegge, forutse og bedre oppnå ønskede resultater ved å utnytte data. Ved å nevne noen få kan organisasjoner bruke prediktiv analyse til å:

• Få en 360-graders oversikt over kunden basert på tidligere og nåværende atferd.
• Finn ut hvilke kunder som er mest lønnsomme.
• Optimaliser markedsføringskampanjene dine slik at de blir mer personlig tilpasset hver enkelt kunde.
• Estimer fremtidig etterspørsel etter ulike produkter og tjenester
• Øk din proaktive risikostyring.
• Tildel ressurser strategisk for å maksimere avkastningen.
• Hold deg oppdatert på de siste trendene for å få et konkurransefortrinn.

For å bruke prediktiv analyse, må en bedrift først definå et forretningsmål, for eksempel å øke inntektene, effektivisere driften eller forbedre kundeengasjementet. Organisasjonen kan deretter bruke den passende programvareløsningen til å sortere enorme mengder heterogene data, utvikle prediktive analysemodeller og generere handlingskraftig innsikt for å støtte dette målet.

Siste tanker om prediktive modelleringsteknikker

Avanserte prediktive analyseteknikker er nå mye brukt i virksomheten, og gjør det mulig for organisasjoner å bruke store data for å forutse risikoer og muligheter. Bedrifter kan bruke programvare for prediktiv analyse i stedet for gjetting for å bygge en modell som forutser en sannsynlig situasjon basert på historiske data og drevet av datamaskinberegninger. 

Ved å bruke prediktiv analyse, risikerer organisasjoner som ikke utnytter dataene sine å falle bak sine prognosebaserte konkurrenter. Og når det brukes på bedriftsnivå, kan det føre til gladere, mer engasjerte kunder og mer overbevisende resultater – fordeler som tidlige brukere allerede høster.