A prediktív elemzés népszerű koncepcióvá vált, az érdeklődés az elmúlt öt évben folyamatosan nőtt a Google Trends szerint.
egyre gyakrabban a prediktív elemzés (más néven advanced analytics) ötlete az üzleti intelligenciához kapcsolódik. De vajon a kettő valóban kapcsolatban áll-e—és ha igen, milyen előnyöket látnak a vállalatok azáltal, hogy üzleti intelligencia kezdeményezéseiket a prediktív elemzésekkel kombinálják?, Hogyan viszonyul az üzleti intelligencia a prediktív elemzésekhez?
mi a prediktív elemzés?
A prediktív analitika a történelmi adatok, a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia felhasználására utal, hogy megjósolja, mi fog történni a jövőben. Ezeket a történelmi adatokat egy olyan matematikai modellbe tápláljuk, amely figyelembe veszi az adatok kulcsfontosságú trendjeit és mintáit. A modellt ezután az aktuális adatokra alkalmazzák, hogy megjósolják, mi fog történni.,
a prediktív elemzésekből származó információk segítségével a vállalatok—és az üzleti alkalmazások—olyan tevékenységeket javasolhatnak, amelyek befolyásolhatják a pozitív működési változásokat. Az elemzők prediktív elemzéseket használhatnak annak előrejelzésére, hogy a változás segít-e nekik a kockázatok csökkentésében, a műveletek javításában és/vagy a bevételek növelésében. A prediktív elemzés középpontjában a következő kérdés áll: “mi a legvalószínűbb a jelenlegi adataim alapján, és mit tehetek, hogy megváltoztassam ezt az eredményt?,”
valós világ példák a prediktív elemzésre az üzleti intelligenciában
sok vállalat számára a prediktív elemzés semmi új. De egyre inkább használják a különböző iparágak, hogy javítsa a mindennapi üzleti műveletek elérése versenyképes differenciálás.
a gyakorlatban a prediktív elemzés számos különböző formát ölthet. Vegyük például ezeket a forgatókönyveket.
azonosítsa azokat az ügyfeleket, akik valószínűleg elhagyják a szolgáltatást vagy a terméket. Vegyünk egy jóga stúdiót, amely prediktív elemzési modellt hajtott végre., A rendszer azonosíthatja, hogy a “Jane” valószínűleg nem újítja meg tagságát, és olyan ösztönzőt javasol, amely valószínűleg a történelmi adatok alapján megújítja őt. A következő alkalommal, amikor Jane bejön a stúdióba, a rendszer figyelmezteti a tagsági kapcsolatok személyzetét, hogy ösztönzést nyújtson neki, vagy beszéljen vele a tagság folytatásáról. Ebben a példában a prediktív elemzéseket valós időben lehet felhasználni az ügyfelek lemorzsolódásának orvoslására, mielőtt az megtörténne.
marketing kampányok küldése azoknak az ügyfeleknek, akik valószínűleg vásárolnak., Ha vállalkozásának csak 5000 dolláros költségvetése van egy upsell marketing kampányra, és hárommillió ügyfele van, akkor nyilvánvalóan nem terjeszthet ki 10 százalékos kedvezményt minden ügyfél számára. Prediktív analitika, üzleti intelligencia segíthet előrejelezni az ügyfelek, akik a legnagyobb valószínűséggel vásárol a terméket, majd küldje el a kupont, hogy csak azok az emberek, hogy optimalizálja a bevétel.
javítani ügyfélszolgálat tervezésével megfelelően. A vállalkozások előre jelezhetik a keresletet fejlett elemzésekkel és üzleti intelligenciával., Fontolja meg például egy szállodaláncot, amely meg akarja jósolni, hogy hány ügyfél marad egy bizonyos helyen ezen a hétvégén, így biztosítani tudják, hogy elegendő személyzetük és erőforrásuk legyen a kereslet kezeléséhez.
hogyan működik a prediktív elemzés?
a pontos és hatékony prediktív elemzés némi előzetes munkát igényel a beállításhoz. Kész jobb, prediktív elemzés megköveteli az emberek, akik megértik, hogy van egy üzleti probléma kell megoldani, adatokat, amelyeket fel kell készíteni az elemzésre, modelleket kell építeni és finomítani, és a vezetés, hogy a jóslatok akcióba pozitív eredményeket.,
minden sikeres prediktív elemzési projekt magában foglalja ezeket a lépéseket.
először határozza meg, hogy mit szeretne tudni a múltbeli adatok alapján. Milyen kérdésekre akarsz válaszolni? Melyek azok a fontos üzleti döntések, amelyeket a betekintéssel hoz? Ennek ismerete elengedhetetlen első lépés a prediktív elemzés alkalmazásához.
ezután fontolja meg, hogy rendelkezik-e adatokkal a kérdések megválaszolásához. Az operációs rendszer rögzíti a szükséges adatokat? Mennyire tiszta?, Milyen messze vannak a múltban ezek az adatok, és ez elég ahhoz, hogy bármilyen prediktív mintát megtanuljunk?
A vonat a rendszer tanulni az adatokat, és megjósolni eredmények. A prediktív elemzési modell elkészítésekor el kell kezdenie a rendszer képzésével, hogy tanuljon az adatokból. Például a modell megnézheti a történelmi adatokat, például a kattintási műveletet. Azáltal, hogy a megfelelő ellenőrzések, valamint algoritmusok, akkor a vonat a rendszer, hogy nézd meg hány ember kattintott egy bizonyos link vettem egy adott termék korrelál, hogy az adatok a jóslatok jövőbeli ügyfél intézkedéseket.,
a prediktív elemzési modellnek végül képesnek kell lennie arra, hogy azonosítsa az ügyfeleivel és azok viselkedésével kapcsolatos mintákat és/vagy trendeket. Futtathat egy vagy több algoritmust is, kiválaszthatja azt, amelyik a legjobban működik az adataihoz, vagy dönthet úgy, hogy kiválaszt egy ilyen algoritmust.
egy másik kulcsfontosságú összetevő a tanulási modul rendszeres átképzése. A trendek és minták elkerülhetetlenül ingadozni fognak az évszaktól, az üzleti tevékenységeidtől és egyéb tényezőktől függően., Állítson be egy idővonalat-talán havonta egyszer vagy negyedévente egyszer—, hogy rendszeresen átképezze a prediktív elemzési tanulási modult az információk frissítéséhez.
ütemezze a modulokat. A prediktív elemzési modulok olyan gyakran működhetnek, amennyire szüksége van. Például, ha minden kedden új Ügyféladatokat kap, automatikusan beállíthatja a rendszert, hogy feltöltse ezeket az adatokat, amikor bejön.
használja az insights and predictions cselekedni ezeket a döntéseket. A prediktív elemzés csak akkor hasznos, ha használja. Szüksége lesz vezetői bajnokokra, hogy lehetővé tegye a tevékenységeket a valóság megváltoztatásához., Ezek prediktív betekintést lehet ágyazni a sorban az üzleti alkalmazások mindenki számára a szervezet használni.
A prediktív elemzésnek megvannak a maga kihívásai, de felbecsülhetetlen üzleti eredményekhez vezethet—beleértve az ügyfelek elkapását a lemorzsolódás előtt, az üzleti költségvetés optimalizálása, valamint az ügyfelek igényeinek kielégítése. Ez nem varázslat, de lehet, hogy a céged kristálygömbje.,
mindent összevetve: a prediktív analitika használata az üzleti eredmények befolyásolására
minden vállalat számára előnyös lehet A prediktív analitika használata az ügyfelekre vonatkozó adatok gyűjtésére és a következő műveletek előrejelzésére a történelmi viselkedés alapján. Ez az információ felhasználható olyan döntések meghozatalára, amelyek befolyásolják az üzlet lényegét, és befolyásolják az eredményeket. Ha készen áll arra, hogy többet megtudjon a prediktív elemzésekről, valamint arról, hogyan kell beágyazni az alkalmazásba, kérjen egy demót a Logi Predict-ből.