Prediktiv analytics har blitt et populært konsept, med interesse stadig økende over de siste fem år i henhold til Google Trends.
Stadig oftere, ideen om prediktiv analytics (også kjent som advanced analytics) har vært knyttet til business intelligence. Men det er to veldig i slekt—og hvis så, hvilke fordeler bedrifter ser ved å kombinere sin business intelligence tiltak med prediktiv analytics?, Hvordan gjør business intelligence sammenligne med prediktiv analytics?
Hva Er Prediktiv Analytics?
Prediktiv analytics refererer til bruk av historiske data, maskinlæring og kunstig intelligens for å forutsi hva som vil skje i fremtiden. Dette historiske data er matet inn i en matematisk modell som tar for seg viktige trender og mønstre i data. Modellen er deretter anvendt til gjeldende data for å forutsi hva som vil skje neste.,
ved Hjelp av informasjon fra prediktiv analytics kan hjelpe bedrifter—og business—applikasjoner-foreslå tiltak som kan påvirke positive operative endringer. Analytikere kan bruke prediktiv analytics for å forutse om en endring vil hjelpe dem med å redusere risiko, forbedre driften, og/eller øke inntektene. På sitt hjerte, prediktiv analytics svar på spørsmålet, «Hva er mest sannsynlig til å skje, basert på min nåværende data, og hva kan jeg gjøre for å endre utfallet?,»
Virkelige Verden Eksempler på Prediktiv Analytics i Business Intelligence
For mange bedrifter, prediktiv analytics er ikke noe nytt. Men det er i økende grad brukes av ulike bransjer for å forbedre hver dag business driften og oppnå en konkurransedyktig differensiering.
I praksis, prediktiv analytics, kan ta en rekke ulike former. Ta disse scenariene for eksempel.
Identifisere kunder som har større sannsynlighet for å forkaste en tjeneste eller produkt. Vurdere en yoga studio som har implementert en prediktiv analytics-modell., Systemet kan identifisere at «Jane», vil mest sannsynlig ikke fornyer sitt medlemskap og foreslå et insentiv som er sannsynlig å få henne til å fornye basert på historiske data. Neste gang Jane kommer i studio, vil systemet be et varsel til medlemskap relations personale til å tilby henne et incitament eller snakke med henne om å fortsette sitt medlemskap. I dette eksemplet prediktiv analytics kan brukes i sanntid for å bøte på kunden churn før det finner sted.
Send markedsføringskampanjer til kunder som mest sannsynlig til å kjøpe., Hvis virksomheten bare har en $5 000 budsjett for et oppsalg markedsføring kampanje, og du har tre millioner kunder, du kan åpenbart ikke forlenge en 10 prosent rabatt til hver kunde. Prediktiv analytics og business intelligence kan bidra til å forutsi kunder som har høyest sannsynlighet for å kjøpe produktet, så send kupongen til bare de personene for å optimere inntekter.
Forbedre kundeservicen ved å planlegge riktig måte. Bedrifter kan bedre forutse etterspørselen ved hjelp av avansert analyse og business intelligence., Tenk For eksempel på en hotellkjede som ønsker å forutsi hvor mange kunder som vil bo på et bestemt sted denne helgen, slik at de kan sikre at de har nok personell og ressurser for å håndtere etterspørselen.
Hvordan Fungerer Prediktiv Analytics Fungerer?
En nøyaktig og effektiv prediktiv analytics tar noen på forhånd arbeid å sette opp. Gjort riktig, prediktiv analytics krever mennesker som forstår det er en virksomhet problem som skal løses, data som må være prepped for analyse, modeller som må bygges og raffinert, og ledere til å sette deg forslag til handling for positive resultater.,
Enhver vellykket prediktiv analytics prosjektet vil involvere disse trinnene.
Først finne ut hva du ønsker å vite basert på tidligere data. Hvilke spørsmål ønsker du å svare på? Hva er noen av de viktigste beslutninger du vil gjøre med den innsikt? Å vite at dette er et avgjørende første skritt til å bruke prediktiv analyse.
Neste, bør du vurdere hvis du har data til å svare på disse spørsmålene. Er ditt operativ system du tar de nødvendige data? Hvor ryddig er det?, Hvor langt i det siste har du disse dataene, og er det nok å lære noe logisk mønster?
Trene system for å lære av dine data-og kan forutsi resultater. Når du bygger din prediktiv analytics-modell, er du nødt til å starte med trening system for å lære av data. For eksempel, din modell kan se på historiske data som deretter handling. Ved å etablere høyre kontroller og algoritmer, kan du trene systemet til å se på hvor mange brukere som klikket på en bestemt kobling kjøpt et bestemt produkt og relatere data til spådommer om fremtiden kunden handlinger.,
Din prediktiv analytics-modellen bør etter hvert være i stand til å identifisere mønstre og/eller trender om dine kunder og deres atferd. Du kan også kjøre en eller flere algoritmer og velge den som fungerer best for dine data, eller du kan velge å plukke et ensemble av disse algoritmene.
en Annen viktig komponent er å regelmessig omskolere læring modul. Trender og mønstre vil nødvendigvis variere basert på den tiden av året, hvilke aktiviteter virksomheten har igangsatt, og andre faktorer., Angi en tidslinje—kanskje en gang i måneden eller en gang i kvartalet—til regelmessig å omskolere din prediktiv analytics-læringsmodul for å oppdatere informasjonen.
Planlegg din moduler. Prediktiv analytics-moduler kan jobbe så ofte som du trenger. For eksempel, hvis du får nye kundedata hver tirsdag, kan du automatisk stille inn systemet til å laste opp data når det kommer i.
Bruke innsikt og spådommer til å handle på disse beslutningene. Prediktiv analytics er bare nyttige hvis du skal bruke det. Du trenger lederskap champions å aktivere aktiviteter for å endre en realitet., Disse logisk innsikt kan være innebygd i din bransje programmer for alle i organisasjonen til å bruke.
Prediktiv analytics har sine utfordringer, men kan føre til uvurderlig resultater for virksomheten, inkludert fange kunder før de churn, optimalisere virksomheten budsjett, og møte etterspørselen. Det er ikke magi, men det kan være bedriftens crystal ball.,
å Bringe Det Hele Sammen: Bruker Prediktiv Analytics for å Påvirke Resultater for Virksomheten
Alle bedrifter kan dra nytte av å bruke prediktiv analytics for å samle inn data om kunder og forutsi neste handlinger basert på historiske atferd. Denne informasjonen kan brukes til å ta beslutninger som har innvirkning på bedriftens bunnlinje og påvirke resultatene. Hvis du er klar til å lære mer om prediktiv analytics og hvordan du legger det inn i søknaden din, be om en demo av Logi Forutsi.