Hvad er forudsigelig analyse?

forudsigelig analyse er blevet et populært koncept, hvor interessen støt stiger i løbet af de sidste fem år ifølge Google Trends.

i stigende grad er ideen om predictive analytics (også kendt som advanced analytics) blevet bundet til business intelligence. Men er de to virkelig relaterede-og i bekræftende fald, hvilke fordele ser virksomheder ved at kombinere deres business intelligence-initiativer med forudsigelig analyse?, Hvordan sammenligner business intelligence med forudsigelig analyse?

Hvad er forudsigelig analyse?

forudsigelig analyse refererer til at bruge Historiske data, maskinindlæring og kunstig intelligens til at forudsige, hvad der vil ske i fremtiden. Disse Historiske data føres ind i en matematisk model, der overvejer centrale tendenser og mønstre i dataene. Modellen anvendes derefter på aktuelle data for at forudsige, hvad der vil ske næste gang.,

brug af oplysningerne fra predictive analytics kan hjælpe virksomheder—og forretningsapplikationer—med at foreslå handlinger, der kan påvirke positive operationelle ændringer. Analytikere kan bruge predictive analytics til at forudse, om en ændring vil hjælpe dem med at reducere risici, forbedre operationer og/eller øge indtægterne. I hjertet, predictive analytics besvarer spørgsmålet, “hvad der mest sandsynligt vil ske baseret på mine nuværende data, og hvad kan jeg gøre for at ændre dette resultat?,”

eksempler på Predictive Analytics i Business Intelligence

for mange virksomheder er predictive analytics ikke noget nyt. Men det bruges i stigende grad af forskellige brancher til at forbedre hverdagens forretningsdrift og opnå en konkurrencedygtig differentiering.

i praksis kan forudsigelig analyse tage en række forskellige former. Tag disse scenarier for eksempel.

Identificer kunder, der sandsynligvis vil opgive en tjeneste eller et produkt. Overvej et yogastudio, der har implementeret en forudsigelig analysemodel., Systemet kan identificere ,at ‘Jane’ sandsynligvis ikke vil forny sit medlemskab og foreslå et incitament, der sandsynligvis får hende til at fornye baseret på Historiske data. Næste gang Jane kommer ind i studiet, systemet vil bede en advarsel til medlemskabsrelationerne om at tilbyde hende et incitament eller tale med hende om at fortsætte sit medlemskab. I dette eksempel kan forudsigelig analyse bruges i realtid til at afhjælpe kundeafgang, før den finder sted.

Send marketingkampagner til kunder, der mest sandsynligt vil købe., Hvis din virksomhed kun har en $ 5,000 budget for en opsalg marketing kampagne, og du har tre millioner kunder, kan du naturligvis ikke udvide en 10 procent rabat til hver kunde. Predictive analytics og business intelligence kan hjælpe med at forudsige de kunder, der har størst sandsynlighed for at købe dit produkt, og send derefter kuponen til kun de mennesker for at optimere indtægterne.

forbedre kundeservice ved at planlægge korrekt. Virksomheder kan bedre forudsige efterspørgslen ved hjælp af avanceret analyse og business intelligence., Overvej for eksempel en hotelkæde, der ønsker at forudsige, hvor mange kunder der vil bo på et bestemt sted i weekendeekenden, så de kan sikre, at de har nok Personale og ressourcer til at håndtere efterspørgslen.

Hvordan fungerer forudsigelig analyse?

en nøjagtig og effektiv forudsigelig analyse tager noget forudgående arbejde at konfigurere. Udført rigtigt, predictive analytics kræver, at folk, der forstår, at der er et forretningsproblem, der skal løses, data, der skal forberedes til analyse, modeller, der skal bygges og raffineres, og lederskab for at sætte forudsigelserne i aktion for positive resultater.,

ethvert vellykket forudsigeligt analyseprojekt vil involvere disse trin.Identificer først, hvad du vil vide, baseret på tidligere data. Hvilke spørgsmål vil du svare på? Hvad er nogle af de vigtige forretningsmæssige beslutninger, du vil gøre med indsigt? At vide dette er et afgørende første skridt til at anvende forudsigelig analyse.

overvej derefter, om du har dataene til at besvare disse spørgsmål. Er dit operationelle system opfange de nødvendige data? Hvor rent er det?, Hvor langt i fortiden har du disse data, og er det nok til at lære nogen forudsigelige mønstre?

træn systemet for at lære af dine data og kan forudsige resultater. Når du bygger din predictive analytics-model, skal du starte med at træne systemet for at lære af data. For eksempel kan din model se på Historiske data som klikhandling. Ved at etablere de rigtige kontroller og algoritmer kan du træne dit system til at se på, hvor mange mennesker, der klikkede på et bestemt link, købte et bestemt produkt og korrelere disse data til forudsigelser om fremtidige kundehandlinger.,

din forudsigelige analysemodel skal i sidste ende være i stand til at identificere mønstre og / eller tendenser om dine kunder og deres adfærd. Du kan også køre en eller flere algoritmer og vælge den, der fungerer bedst for dine data, eller du kan vælge at vælge et ensemble af disse algoritmer.

en anden vigtig komponent er at regelmæssigt omskole læringsmodulet. Tendenser og mønstre vil uundgåeligt svinge baseret på årstiden, hvilke aktiviteter din virksomhed har i gang, og andre faktorer., Indstil en tidslinje-måske en gang om måneden eller en gang om kvartalet—for regelmæssigt at omskole dit predictive analytics-læringsmodul for at opdatere oplysningerne.

Planlæg dine moduler. Predictive analytics moduler kan arbejde så ofte som du har brug for. For eksempel, hvis du får nye kundedata hver tirsdag, kan du automatisk indstille systemet til at uploade disse data, når det kommer ind.

brug indsigter og forudsigelser til at handle på disse beslutninger. Predictive analytics er kun nyttigt, hvis du bruger det. Du har brug for lederskabsmestre for at aktivere aktiviteter for at gøre forandring til virkelighed., Disse forudsigelige indsigter kan integreres i din række forretningsapplikationer, som alle i din organisation kan bruge.Predictive analytics har sine udfordringer, men kan føre til uvurderlige forretningsresultater—herunder at fange kunder, før de churn, optimere forretningsbudget og imødekomme kundernes efterspørgsel. Det er ikke magi, men det kunne være din virksomheds krystalkugle.,

bringe det hele sammen: brug af Predictive Analytics til at påvirke forretningsresultater

alle virksomheder kan drage fordel af at bruge predictive analytics til at indsamle data om kunder og forudsige næste handlinger baseret på historisk adfærd. Disse oplysninger kan bruges til at træffe beslutninger, der påvirker virksomhedens bundlinje og påvirker resultaterne. Hvis du er klar til at lære mere om predictive analytics, og hvordan du integrerer det i din ansøgning, kan du anmode om en demo af Logi Predict.