prediktivní analytika se stala populární koncepcí, přičemž zájem v posledních pěti letech podle trendů Google neustále roste.
myšlenka prediktivní analytiky (také známá jako pokročilá analytika) je stále častěji vázána na business intelligence. Jsou však tyto dvě skutečně příbuzné—a pokud ano, jaké výhody vidí společnosti tím, že kombinují své iniciativy v oblasti business intelligence s prediktivní analytikou?, Jak se business intelligence porovnává s prediktivní analytikou?
co je prediktivní analytika?
Predictive analytics odkazuje na použití historických dat, strojového učení a umělé inteligence předvídat, co se stane v budoucnosti. Tato historická data jsou přiváděna do matematického modelu, který zohledňuje klíčové trendy a vzorce v datech. Model je pak aplikován na aktuální data, aby předpověděl, co se bude dít dál.,
Pomocí informací z predictive analytics může pomoci společnostem—business aplikací—navrhnout opatření, která mohou mít vliv na pozitivní funkční změny. Analytici mohou pomocí prediktivní analýzy předvídat, zda jim změna pomůže snížit rizika, zlepšit operace a/nebo zvýšit příjmy. Ve svém srdci prediktivní analytika odpovídá na otázku: „co se s největší pravděpodobností stane na základě mých současných údajů a co mohu udělat pro změnu tohoto výsledku?,“
příklady prediktivní analytiky v Business Intelligence
pro mnoho společností není prediktivní analytika ničím novým. Různá průmyslová odvětví však stále více využívají ke zlepšení každodenních obchodních operací a dosažení konkurenční diferenciace.
v praxi může prediktivní analytika mít řadu různých forem. Vezměte si například tyto scénáře.
Identifikujte zákazníky, kteří pravděpodobně opustí službu nebo produkt. Zvažte jógové studio, které implementovalo prediktivní analytický model., Systém může určit, že „Jane“ s největší pravděpodobností neobnoví své členství a navrhne pobídku, která ji pravděpodobně přiměje k obnově na základě historických údajů. Příště Jane přijde do studia, systém vám okamžité upozornění členství vztahy zaměstnanců, aby jí nabídnout motivační nebo si s ní promluvit o pokračování členství. V tomto příkladu lze prediktivní analytiku použít v reálném čase k nápravě zákazníků před tím, než k ní dojde.
zasílejte marketingové kampaně zákazníkům, kteří si s největší pravděpodobností koupí., Pokud vaše firma má pouze $ 5,000 rozpočet na upsell marketingové kampaně a máte tři miliony zákazníků, samozřejmě nelze rozšířit 10 procent slevu pro každého zákazníka. Predictive analytics a business intelligence může pomoci předpověď zákazníky, kteří mají nejvyšší pravděpodobnost nákupu vašeho produktu, a pak poslat kupón pouze na ty lidi, jak optimalizovat příjmy.
Zlepšete zákaznický servis vhodným plánováním. Podniky mohou lépe předvídat poptávku pomocí pokročilé analytiky a business intelligence., Zvažte například hotelový řetězec, který chce předvídat, kolik zákazníků zůstane v určité lokalitě víkendu tak mohou zajistit, že mají dostatek personálu a zdrojů zvládnout poptávku.
jak funguje prediktivní analytika?
přesná a efektivní prediktivní analytika vyžaduje určitou počáteční práci. Dobře, predictive analytics vyžaduje lidi, kteří chápou, že je problém třeba řešit, data, která musí být připravena pro analýzu, modely, které musí být postaveno a rafinovaný, a vedení, aby dal předpovědi do akci pro pozitivní výsledky.,
jakýkoli úspěšný projekt prediktivní analýzy bude zahrnovat tyto kroky.
nejprve zjistěte, co chcete vědět na základě minulých dat. Na jaké otázky chcete odpovědět? Jaké jsou některé z důležitých obchodních rozhodnutí budete dělat s vhledem? Vědět, že je to zásadní první krok k použití prediktivní analýzy.
dále zvažte, zda máte data k zodpovězení těchto otázek. Zachycuje váš operační systém potřebná data? Jak čisté to je?, Jak daleko v minulosti máte tato data a je to dost, abyste se naučili nějaké prediktivní vzorce?
trénujte systém, aby se poučil z vašich dat a mohl předvídat výsledky. Při vytváření prediktivního analytického modelu budete muset začít školením systému, abyste se mohli poučit z dat. Váš model se například může podívat na Historická data, jako je akce kliknutí. Tím, že stanoví právo kontroly a algoritmy, můžete trénovat svůj systém, aby se podívat na to, jak mnoho lidí, kteří klikli na určitý odkaz koupili určitý produkt a korelaci dat do předpovědi o budoucích zákazníků akcí.,
váš prediktivní analytický model by měl být nakonec schopen identifikovat vzory a/nebo trendy o vašich zákaznících a jejich chování. Můžete také spustit jeden nebo více algoritmů a vybrat ten, který funguje nejlépe pro vaše data, nebo se můžete rozhodnout vybrat soubor těchto algoritmů.
další klíčovou složkou je pravidelná rekvalifikace vzdělávacího modulu. Trendy a vzory budou nevyhnutelně kolísat v závislosti na ročním období, jaké činnosti vaše podnikání probíhá, a další faktory., Nastavte časovou osu-možná jednou za měsíc nebo jednou za čtvrtletí—, abyste pravidelně rekvalifikovali výukový modul prediktivní analytiky a aktualizovali informace.
Naplánujte si moduly. Prediktivní analytické moduly mohou fungovat tak často, jak potřebujete. Pokud například každé úterý získáte nová zákaznická data, můžete systém automaticky nastavit tak, aby tato data nahrál, když přijde.
použijte postřehy a předpovědi k jednání o těchto rozhodnutích. Prediktivní analytika je užitečná pouze tehdy, pokud ji používáte. Budete potřebovat vedoucí šampiony, abyste umožnili aktivitám, aby se změna stala skutečností., Tyto prediktivní poznatky mohou být vloženy do vaší řady obchodních aplikací pro všechny ve vaší organizaci k použití.
Predictive analytics má své problémy, ale může vést k nezaplacení obchodní výsledky—včetně chytání zákazníkům, než se máselnice, optimalizaci podnikových rozpočtu, a splnění poptávky zákazníků. Není to magie, ale může to být křišťálová koule vaší společnosti.,
Přináší To Všechno Dohromady: Pomocí Prediktivní Analytiky Ovlivnit Obchodní Výsledky
Všechny společnosti mohou mít prospěch z používání prediktivní analytics shromažďovat údaje o zákaznících, a předvídat další kroky na základě historického chování. Tyto informace mohou být použity k rozhodování, které mají vliv na konečný výsledek podnikání a ovlivnit výsledky. Pokud jste připraveni se dozvědět více o prediktivní analytice a jak ji vložit do aplikace, požádejte o demo Logi Predict.