L’analisi predittiva è diventata un concetto popolare, con un interesse in costante aumento negli ultimi cinque anni secondo Google Trends.
Sempre più spesso, l’idea di analisi predittiva (nota anche come analisi avanzata) è stata legata alla business intelligence. Ma i due sono davvero correlati—e in tal caso, quali benefici vedono le aziende combinando le loro iniziative di business intelligence con l’analisi predittiva?, Come si confronta la business intelligence con l’analisi predittiva?
Che cos’è l’analisi predittiva?
L’analisi predittiva si riferisce all’utilizzo di dati storici, apprendimento automatico e intelligenza artificiale per prevedere cosa accadrà in futuro. Questi dati storici vengono inseriti in un modello matematico che considera le tendenze e i modelli chiave nei dati. Il modello viene quindi applicato ai dati correnti per prevedere cosa accadrà dopo.,
L’utilizzo delle informazioni dell’analisi predittiva può aiutare le aziende e le applicazioni aziendali a suggerire azioni che possono influire su cambiamenti operativi positivi. Gli analisti possono utilizzare l’analisi predittiva per prevedere se una modifica li aiuterà a ridurre i rischi, migliorare le operazioni e/o aumentare le entrate. Nel suo cuore, l’analisi predittiva risponde alla domanda: “Cosa è più probabile che accada in base ai miei dati attuali e cosa posso fare per modificare tale risultato?,”
Esempi reali di analisi predittiva in Business Intelligence
Per molte aziende, l’analisi predittiva non è una novità. Ma è sempre più utilizzato da varie industrie per migliorare le operazioni aziendali quotidiane e ottenere una differenziazione competitiva.
In pratica, l’analisi predittiva può assumere diverse forme. Prendi questi scenari per esempio.
Identifica i clienti che potrebbero abbandonare un servizio o un prodotto. Considera uno studio di yoga che ha implementato un modello di analisi predittiva., Il sistema potrebbe identificare che ‘Jane ‘ molto probabilmente non rinnoverà la sua appartenenza e suggerire un incentivo che probabilmente la porterà a rinnovare in base ai dati storici. La prossima volta che Jane entra in studio, il sistema chiederà un avviso al personale delle relazioni di appartenenza per offrirle un incentivo o parlare con lei di continuare la sua appartenenza. In questo esempio, l’analisi predittiva può essere utilizzata in tempo reale per rimediare al churn dei clienti prima che avvenga.
Invia campagne di marketing ai clienti che hanno maggiori probabilità di acquistare., Se la tua azienda ha solo un budget di $5,000 per una campagna di marketing upsell e hai tre milioni di clienti, ovviamente non puoi estendere uno sconto del 10% a ciascun cliente. L’analisi predittiva e la business intelligence possono aiutare a prevedere i clienti che hanno la più alta probabilità di acquistare il prodotto, quindi inviare il coupon solo a quelle persone per ottimizzare le entrate.
Migliora il servizio clienti pianificando in modo appropriato. Le aziende possono prevedere meglio la domanda utilizzando analisi avanzate e business intelligence., Ad esempio, si consideri una catena alberghiera che vuole prevedere quanti clienti rimarranno in una determinata posizione questo fine settimana in modo che possano assicurarsi di avere abbastanza personale e risorse per gestire la domanda.
Come funziona l’analisi predittiva?
Un’analisi predittiva accurata ed efficace richiede un po ‘ di lavoro iniziale per la configurazione. Fatto bene, l’analisi predittiva richiede persone che capiscono che c’è un problema aziendale da risolvere, dati che devono essere preparati per l’analisi, modelli che devono essere costruiti e perfezionati e leadership per mettere in atto le previsioni per risultati positivi.,
Qualsiasi progetto di analisi predittiva di successo comporterà questi passaggi.
Innanzitutto, identifica ciò che vuoi sapere in base ai dati passati. A quali domande vuoi rispondere? Quali sono alcune delle decisioni aziendali importanti che farai con l’intuizione? Sapere questo è un primo passo fondamentale per applicare l’analisi predittiva.
Quindi, considera se hai i dati per rispondere a queste domande. Il tuo sistema operativo sta acquisendo i dati necessari? Quanto è pulito?, Fino a che punto in passato hai questi dati, ed è sufficiente per apprendere schemi predittivi?
Addestrare il sistema per imparare dai dati e in grado di prevedere i risultati. Quando costruisci il tuo modello di analisi predittiva, dovrai iniziare addestrando il sistema a imparare dai dati. Ad esempio, il modello potrebbe esaminare i dati storici come l’azione di clic. Stabilendo i giusti controlli e algoritmi, puoi addestrare il tuo sistema a esaminare quante persone che hanno fatto clic su un determinato link hanno acquistato un particolare prodotto e correlare tali dati in previsioni sulle future azioni dei clienti.,
Il tuo modello di analisi predittiva dovrebbe essere in grado di identificare modelli e/o tendenze sui tuoi clienti e sui loro comportamenti. Puoi anche eseguire uno o più algoritmi e scegliere quello che funziona meglio per i tuoi dati, oppure puoi scegliere di scegliere un insieme di questi algoritmi.
Un altro componente chiave è quello di riqualificare regolarmente il modulo di apprendimento. Tendenze e modelli saranno inevitabilmente fluttuare in base al periodo dell’anno, quali attività il vostro business ha in corso, e di altri fattori., Impostare una timeline-forse una volta al mese o una volta al trimestre—per riqualificare regolarmente il modulo di apprendimento di analisi predittiva per aggiornare le informazioni.
Programma i tuoi moduli. I moduli di analisi predittiva possono funzionare tutte le volte di cui hai bisogno. Ad esempio, se ricevi nuovi dati dei clienti ogni martedì, puoi impostare automaticamente il sistema per caricare tali dati quando arriva.
Utilizzare le intuizioni e le previsioni per agire su queste decisioni. L’analisi predittiva è utile solo se la usi. Avrai bisogno di campioni di leadership per abilitare le attività per rendere il cambiamento una realtà., Questi insight predittivi possono essere incorporati nelle applicazioni della tua linea di business per essere utilizzati da tutti i membri dell’organizzazione.
L’analisi predittiva ha le sue sfide, ma può portare a risultati di business inestimabili, tra cui catturare i clienti prima che si agitano, ottimizzare il budget aziendale e soddisfare la domanda dei clienti. Non è magia, ma potrebbe essere la sfera di cristallo della tua azienda.,
Mettere tutto insieme: utilizzare l’analisi predittiva per influenzare i risultati di business
Tutte le aziende possono trarre vantaggio dall’utilizzo dell’analisi predittiva per raccogliere dati sui clienti e prevedere le azioni successive in base al comportamento storico. Queste informazioni possono essere utilizzate per prendere decisioni che influiscono sulla linea di fondo dell’azienda e influenzano i risultati. Se sei pronto a saperne di più sull’analisi predittiva e su come incorporarla nell’applicazione, richiedi una demo di Logi Predict.