ennakoiva analytiikka on noussut suosituksi konseptiksi, ja kiinnostus on kasvanut tasaisesti viimeisen viiden vuoden aikana Google Trendsin mukaan.
Yhä useammin, ajatus ennakoivan analytiikan (tunnetaan myös nimellä advanced analytics) on ollut sidottu business intelligence. Mutta ovatko nämä kaksi todella toisiinsa liittyviä—ja jos ovat, mitä hyötyä yritykset näkevät yhdistämällä liiketoimintatietoaloitteensa ennakoivaan analytiikkaan?, Miten business intelligence vertautuu ennakoivaan analytiikkaan?
mitä ennakoiva analytiikka on?
ennakoiva analytiikka tarkoittaa historiatietojen, koneoppimisen ja tekoälyn käyttämistä ennustamaan, mitä tulevaisuudessa tapahtuu. Tätä historiatietoa syötetään matemaattiseen malliin, jossa huomioidaan datan keskeiset suuntaukset ja kuviot. Tämän jälkeen mallia sovelletaan nykytietoihin, jotta voidaan ennustaa, mitä seuraavaksi tapahtuu.,
tietojen Avulla ennustava analytiikka voi auttaa yrityksiä—ja liiketoiminnan sovelluksia—ehdottaa toimia, jotka voivat vaikuttaa positiivisia toiminnallisia muutoksia. Analyytikot voivat ennakoivan analytiikan avulla ennakoida, auttaako muutos vähentämään riskejä, parantamaan toimintaa ja/tai kasvattamaan liikevaihtoa. Sen ytimessä ennakoiva analytiikka vastaa kysymykseen: ”mitä todennäköisimmin tapahtuu tämänhetkisten tietojeni perusteella, ja mitä voin tehdä muuttaakseni tätä lopputulosta?,”
reaalimaailman Esimerkkejä Ennakoivaa Analytics Business Intelligence
monille yrityksille, ennakoiva analytiikka ei ole mitään uutta. Eri toimialat käyttävät sitä kuitenkin yhä enemmän päivittäisten liiketoimintojen parantamiseen ja kilpailukyvyn eriyttämiseen.
käytännössä ennakoiva analytiikka voi ottaa useita eri muotoja. Otetaan esimerkiksi nämä skenaariot.
tunnistaa asiakkaat, jotka todennäköisesti luopuvat palvelusta tai tuotteesta. Ajatellaanpa joogastudiota, joka on toteuttanut ennakoivan analytiikkamallin., Järjestelmä voi tunnistaa, että ’Jane’ todennäköisesti ei uudistaa hänen jäsenyys ja ehdottaa kannustin, joka on todennäköisesti saada hänen uusia historiatietojen perusteella. Seuraavan kerran, kun Jane tulee studioon, järjestelmä kehottaa jäsensuhteiden henkilökuntaa tarjoamaan hänelle kannustimen tai puhumaan hänen kanssaan jäsenyyden jatkamisesta. Tässä esimerkissä ennakoivaa analytiikkaa voidaan käyttää reaaliaikaisesti asiakkaiden Kirnun korjaamiseen ennen kuin se tapahtuu.
lähetä markkinointikampanjoita asiakkaille, jotka todennäköisimmin ostavat., Jos yrityksesi on vain 5000 dollarin budjetti upsell markkinointikampanja ja sinulla on kolme miljoonaa asiakasta, et ilmeisesti voi pidentää 10 prosentin alennuksen jokaiselle asiakkaalle. Ennustava analytiikka ja business intelligence voi auttaa tulee asiakkaita, joilla on suurin todennäköisyys ostaa tuote, niin lähetä kuponki vain ne ihmiset, optimoida tuloja.
parantaa asiakaspalvelua suunnittelemalla asiallisesti. Yritykset voivat ennakoida kysyntää paremmin kehittyneen analytiikan ja liiketoimintatiedon avulla., Ajatellaan esimerkiksi hotelliketju, joka haluaa ennustaa, kuinka monet asiakkaat pysyvät tietyssä paikassa viikonloppuna, jotta he voivat varmistaa, että ne ovat riittävästi henkilöstöä ja resursseja käsitellä kysyntää.
miten ennakoiva analytiikka vaikuttaa?
tarkka ja tehokas ennakoiva analytiikka vaatii jonkin verran etukäteistyötä perustamiseen. Tehdään oikein, ennustava analytiikka edellyttää ihmisiä, jotka ymmärtävät, on yrityksen ongelma voidaan ratkaista, tietoa, joka on valmiina analysoitavaksi, malleja, jotka on rakennettava ja hienostunut, ja johto laittaa ennusteita teoiksi myönteisiä tuloksia.,
jokaisen menestyvän ennakoivan analytiikan hanke käsittää nämä vaiheet.
ensin, tunnista mitä haluat tietää aiempien tietojen perusteella. Mihin kysymyksiin haluat vastata? Mitkä ovat tärkeitä liiketoimintapäätöksiä, joita teet oivalluksella? Tämän tietäminen on ratkaiseva ensimmäinen askel ennakoivan analyysin soveltamisessa.
mieti seuraavaksi, onko sinulla tietoja, joilla voit vastata näihin kysymyksiin. Tallentaako operatiivinen järjestelmäsi tarvittavat tiedot? Kuinka puhdas se on?, Kuinka pitkällä sinulla on tämä data, ja onko se tarpeeksi oppia mitään ennustavia malleja?
harjoittele järjestelmää oppiaksesi tiedoistasi ja voit ennustaa tuloksia. Kun rakennat ennakoivaa analytiikkamalliasi, sinun täytyy aloittaa kouluttamalla järjestelmä oppimaan datasta. Mallisi saattaa esimerkiksi tarkastella historiallisia tietoja kuten click action-toimintoa. Luomalla oikeus valvontaa ja algoritmeja, voit kouluttaa järjestelmän katsokaa kuinka monet ihmiset, jotka klikannut tiettyä linkkiä ostaa tietyn tuotteen ja korreloida että tiedot ennusteita tulevaisuuden asiakkaan toimia.,
ennustavan analytiikkamallisi pitäisi lopulta pystyä tunnistamaan malleja ja / tai trendejä asiakkaistasi ja heidän käyttäytymisestään. Voit myös ajaa yksi tai useampi algoritmeja ja valita yksi, joka toimii parhaiten tietosi, tai voit valita joukon näistä algoritmeista.
Toinen keskeinen komponentti on säännöllisesti kouluttautua oppimisen moduuli. Trendit ja kuviot vaihtelevat väistämättä vuodenajan, minkä toiminnan yrityksesi on käynnissä, ja muiden tekijöiden perusteella., Määritä aikajana—ehkä kerran kuukaudessa tai kerran neljäsosa—säännöllisesti kouluttautua ennakoivaa analytics-oppimisen moduuli päivittää tietoja.
ajoittaa moduulit. Ennakoivat analytiikkamoduulit voivat toimia niin usein kuin tarvitset. Esimerkiksi, jos saat uusia asiakastietoja joka tiistai, voit automaattisesti asettaa järjestelmän ladata tiedot, Kun se tulee.
käytä oivalluksia ja ennusteita toimiakseen näissä päätöksissä. Ennakoiva analytiikka on hyödyllistä vain, jos käytät sitä. Tarvitaan johtajamestareita, jotta toiminta voi toteuttaa muutoksen., Nämä ennakoivat oivallukset voidaan sisällyttää liiketoimintasovelluksiin, joita jokainen organisaatiossasi käyttää.
Ennustava analytiikka on sen haasteita, mutta voi aiheuttaa korvaamatonta liiketoiminnan tuloksia—myös napata asiakkaita ennen kuin he vaihtuvuus, optimoimalla yrityksen budjetti, ja vastata asiakkaiden kysyntään. Se ei ole taikuutta, mutta se voi olla yrityksesi kristallipallo.,
kaiken yhdistäminen: ennakoivan analytiikan käyttäminen vaikuttaakseen liiketoiminnan tuloksiin
kaikki yritykset voivat hyötyä ennakoivan analytiikan käytöstä asiakkaiden tietojen keräämiseksi ja seuraavien historialliseen käyttäytymiseen perustuvien toimien ennustamiseksi. Näillä tiedoilla voidaan tehdä päätöksiä, jotka vaikuttavat liiketoiminnan pohjalukemiin ja tuloksiin. Jos olet valmis oppimaan lisää siitä, ennakoivan analytiikan ja miten upottaa sen oman sovelluksen, pyydä demo Logi Ennustaa.