Phân tích dự đoán là gì và tại sao nó lại quan trọng trong kinh doanh

Phân tích dự đoán là cần thiết để hiểu thế giới tự nhiên và đưa ra dự đoán chính xác về nó. Đây là một phương pháp tiếp cận theo hướng dữ liệu nghiên cứu cách một công ty và môi trường của nó tương tác như một hệ thống. Và nó có thể tác động đến môi trường xung quanh như thế nào để đạt được mục tiêu đã đề ra. 

Có những điểm tương đồng rõ ràng giữa cách dữ liệu được thu thập, quản lý, phân tích và cuối cùng được lập mô hình cho phân tích dự đoán và cách bất kỳ ngành khoa học nào xây dựng khối kiến ​​thức và tạo tiền đề cho những quan sát và dự đoán ngày càng phức tạp. 

Chúng ta hãy xem xét phân tích dự đoán và cách nó hoạt động, cùng với một số ví dụ.

Phân tích dự đoán: nó là gì?

Phân tích dự báo là một phương pháp dự báo khoa học nhằm cố gắng xác định các sự kiện trong tương lai [hoặc đơn giản là; đánh giá khả năng kết quả ]. Hầu hết các mô hình phân tích dự đoán đều dựa trên dữ liệu được thu thập theo thời gian và bao gồm các biến. Thật vậy, dữ liệu lịch sử là điều cần thiết để xác định các mẫu và xu hướng trong cách tiếp cận này.

Các mô hình phân tích dự đoán bao gồm mô hình phân loại, mô hình phân cụm, mô hình dự báo, mô hình chuỗi thời gian và nhiều người khác. Chúng kết hợp dữ liệu được thu thập trước với mô hình máy tính mạnh mẽ, phân tích dữ liệu và học máy để xác định mối tương quan giữa các biến cụ thể nhằm dự đoán xu hướng trong tương lai. Nhà phân tích dữ liệu thường bắt đầu với lượng dữ liệu lớn nhất và phù hợp nhất hiện có và tìm kiếm các mẫu lặp lại cho phép các mô hình dự đoán tạo ra các dự đoán đáng tin cậy.

Thật vậy, các công ty có thể sử dụng phân tích dự đoán để thử nghiệm các phương pháp tiếp cận mới nhằm tăng chuyển đổi khách hàng và thống kê bán hàng đồng thời giảm rủi ro khi thử các phương pháp và chiến lược mới. Điều này có thể xảy ra do lượng dữ liệu khách hàng khổng lồ chảy từ việc sử dụng trang web, đặt hàng sản phẩm và các dự báo từ các nguồn khác sẽ chỉ trở nên chính xác hơn khi kỷ nguyên Dữ liệu lớn tiến triển.

Để tóm tắt chương này, hãy nhớ rằng phân tích dự đoán, sử dụng dự báo theo hướng dữ liệu, giúp các công ty dự đoán kết quả tiềm năng của những thay đổi chiến lược. Tất cả chúng đều dựa trên dữ liệu lịch sử đã được sắp xếp theo nhiều cách khác nhau để dự đoán các giá trị trong tương lai.

Bây giờ chúng ta hãy xem xét một số trường hợp sử dụng

7 ứng dụng phân tích dự đoán trong thế giới thực

Bằng cách xử lý dữ liệu người tiêu dùng trước đây bằng phần mềm phân tích mạnh mẽ, phân tích dự đoán đã giúp nhiều công ty (ví dụ: Netflix, Amazon và Walmart) thiết kế chiến lược và đưa ra quyết định thông minh và hiệu quả về chi phí cho tương lai. Nó có thể được sử dụng theo nhiều cách khác nhau để tối ưu hóa các hoạt động quan trọng của doanh nghiệp; một số ứng dụng phổ biến bao gồm:

Nhận dạng gian lận

Để xác định các mối đe dọa, các mô hình dự báo có thể phát hiện các bất thường của hệ thống và các hành vi bất thường. Nó có thể được cung cấp dữ liệu lịch sử về các cuộc tấn công mạng và các kịch bản gian lận để cảnh báo nhân viên về các hành vi tương tự và ngăn chặn tin tặc và lỗ hổng xâm nhập vào hệ thống. Nó cũng có thể giúp phát hiện mọi thứ liên quan đến rủi ro tiền tệ , từ gian lận bảo hiểm đến dự đoán rủi ro tín dụng, cũng như xác định các mô hình trong các khu vực tội phạm cao.

Trợ lý ảo cá nhân

Siri, Ok Google và Alexa cải thiện trải nghiệm của khách hàng bằng cách học hỏi từ các tương tác và dự đoán phản ứng của khách hàng. Vì các bot tự học thông qua việc sử dụng thành phần của deep learning, cho phép các công ty quản lý khách hàng tốt hơn mà không cần thuê nhân viên hỗ trợ lớn.

Đánh giá rủi ro

Phân tích dự đoán giúp xác định và quản lý rủi ro bằng cách áp dụng các thuật toán học máy vào các tập dữ liệu tổng hợp để phát hiện ra các mẫu, mối tương quan và lỗ hổng, cũng như lập bản đồ các thay đổi trong một ngành nhất định. Với thông tin này, lãnh đạo doanh nghiệp có thể thực hiện các biện pháp phòng ngừa để tránh rủi ro hoạt động tiềm ẩn.

Chẩn đoán y tế

Các mô hình phân tích dự đoán giúp hiểu các bệnh bằng cách đưa ra chẩn đoán chính xác dựa trên dữ liệu lịch sử. Ví dụ, các chuyên gia chăm sóc sức khỏe có thể sử dụng nó để xác định bệnh nhân nào có nguy cơ mắc một số bệnh nhất định, chẳng hạn như viêm khớp, tiểu đường và hen suyễn. Do đó, các chuyên gia chăm sóc sức khỏe sẽ có thể cung cấp dịch vụ chăm sóc cá nhân hóa hơn nữa.

Dự đoán hành vi mua

Phân tích dự đoán cho phép cá nhân hóa tốt hơn và các chiến dịch tiếp thị được nhắm mục tiêu nhiều hơn bằng cách phân tích hoạt động của người tiêu dùng trên nhiều kênh và xem xét lịch sử mua hàng và sở thích của khách hàng (do đó, đề xuất nội dung được cá nhân hóa hơn nữa). Nó giúp phát triển sự hiểu biết chi tiết và cá nhân hóa hơn về khách hàng.

Bảo trì thiết bị

Việc hỏng hóc thiết bị có thể gây nguy hiểm đến tính mạng và dẫn đến thiệt hại tài chính đáng kể cho công ty. Bằng cách kết hợp máy móc và thành phần IoT, có thể cảnh báo trước cho nhân viên và tránh sự cố tốn kém.

Cải thiện doanh số bán hàng

Các doanh nghiệp có thể sử dụng các thuật toán máy học trên dữ liệu mua hàng để dự đoán cách khách hàng sẽ phản hồi với các ưu đãi bán thêm hoặc bán kèm khác nhau.

Phân tích dự đoán cho doanh nghiệp

Các doanh nghiệp ngày nay đang đòi hỏi những dự báo để tạo ra những sản phẩm tốt hơn, xác định những cách thức mới để phục vụ thị trường và giảm chi phí hoạt động. Phân tích dự đoán đáp ứng những yêu cầu này bằng cách kết hợp máy học và trí tuệ kinh doanh để dự đoán kết quả trong tương lai.

Phương thức này đặc biệt hữu ích để thực thi "điều gì xảy ra nếu?" các kịch bản ảnh hưởng đến lòng trung thành của khách hàng và hỗ trợ các quyết định đa yếu tố. Hãy nghĩ đến các dịch vụ phát trực tuyến như Netflix, cung cấp các đề xuất sản phẩm cho khách hàng của họ dựa trên sự kết hợp giữa các giao dịch mua trước đó và sở thích của nhóm thuần tập có thể so sánh, do đó cải thiện cả trải nghiệm người tiêu dùng và số lượng bán hàng.

Và, khi một tổ chức xây dựng cơ sở dữ liệu và dự báo, lợi tức đầu tư vào phân tích dự đoán sẽ nhân lên, đặc biệt khi được kết hợp với nỗ lực tương ứng để tự động hóa quy trình công việc do nhóm phân tích của tổ chức đó phát triển. Tự động hóa làm giảm chi phí dự báo và cũng tăng tần suất tạo dự báo mới, cho phép các nhóm phân tích theo đuổi các khách hàng tiềm năng mới để đổi mới liên tục.

Do đó, hãy nhớ rằng phân tích dự đoán cho phép các công ty lập kế hoạch, dự đoán và đạt được kết quả mong muốn tốt hơn bằng cách tận dụng dữ liệu. Bằng cách đề cập đến một số, các tổ chức có thể sử dụng phân tích dự đoán để:

• Có được cái nhìn 360 độ về khách hàng dựa trên hành vi trước đây và hiện tại.
• Xác định khách hàng nào có lợi nhất.
• Tối ưu hóa các chiến dịch tiếp thị của bạn để chúng được cá nhân hóa hơn cho từng khách hàng.
• Ước tính nhu cầu trong tương lai đối với các sản phẩm và dịch vụ khác nhau
• Tăng khả năng quản lý rủi ro chủ động của bạn.
• Phân bổ các nguồn lực một cách chiến lược để tối đa hóa lợi nhuận.
• Theo kịp các xu hướng mới nhất để đạt được lợi thế cạnh tranh.

Để sử dụng phân tích dự đoán, trước tiên doanh nghiệp phải defihoàn thành mục tiêu kinh doanh, chẳng hạn như tăng doanh thu, hợp lý hóa hoạt động hoặc cải thiện mức độ tương tác của khách hàng. Sau đó, tổ chức có thể sử dụng giải pháp phần mềm phù hợp để sắp xếp lượng lớn dữ liệu không đồng nhất, phát triển các mô hình phân tích dự đoán và tạo thông tin chi tiết hữu ích để hỗ trợ mục tiêu đó.

Suy nghĩ cuối cùng về kỹ thuật lập mô hình dự đoán

Các kỹ thuật phân tích dự đoán tiên tiến hiện đang được sử dụng rộng rãi trong kinh doanh, cho phép các tổ chức sử dụng dữ liệu lớn để dự đoán rủi ro và cơ hội. Các công ty có thể sử dụng phần mềm phân tích dự đoán thay vì phỏng đoán để xây dựng một mô hình dự đoán tình huống có thể xảy ra dựa trên dữ liệu lịch sử và được hỗ trợ bởi tính toán máy tính. 

Bằng cách sử dụng phân tích dự đoán, các tổ chức không tận dụng dữ liệu của họ có nguy cơ tụt hậu so với các đối thủ cạnh tranh dựa trên dự báo của họ. Và khi được sử dụng ở cấp độ doanh nghiệp, nó có thể dẫn đến khách hàng hạnh phúc hơn, gắn bó hơn và kết quả hấp dẫn hơn - những lợi ích mà những người sử dụng sớm đã gặt hái được.