Predictive analytics is een populair concept geworden, waarbij de interesse de afgelopen vijf jaar gestaag is toegenomen volgens Google Trends.
steeds vaker is het idee van predictive analytics (ook bekend als advanced analytics) gekoppeld aan business intelligence. Maar zijn de twee echt met elkaar verbonden—en zo ja, welke voordelen zien bedrijven als ze hun business intelligence-initiatieven combineren met predictive analytics?, Hoe verhoudt business intelligence zich tot predictive analytics?
Wat is Predictive Analytics?
Predictive analytics verwijst naar het gebruik van historische gegevens, machine learning en kunstmatige intelligentie om te voorspellen wat er in de toekomst zal gebeuren. Deze historische gegevens worden ingevoerd in een wiskundig model dat rekening houdt met de belangrijkste trends en patronen in de gegevens. Het model wordt vervolgens toegepast op de huidige gegevens om te voorspellen wat er zal gebeuren.,
het gebruik van de informatie uit predictive analytics kan bedrijven—en bedrijfsapplicaties—helpen acties voor te stellen die positieve operationele veranderingen kunnen beïnvloeden. Analisten kunnen predictive analytics gebruiken om te voorspellen of een verandering hen zal helpen risico ‘ s te verminderen, de bedrijfsvoering te verbeteren en/of de omzet te verhogen. In de kern beantwoordt predictive analytics de vraag: “wat zal er het meest waarschijnlijk gebeuren op basis van mijn huidige gegevens, en wat kan ik doen om dat resultaat te veranderen?,”
real World Examples of Predictive Analytics in Business Intelligence
voor veel bedrijven is predictive analytics niets nieuws. Maar het wordt steeds vaker gebruikt door verschillende industrieën om de dagelijkse bedrijfsvoering te verbeteren en een concurrentiedifferentiatie te bereiken.
in de praktijk kan voorspellende analyse een aantal verschillende vormen aannemen. Neem deze scenario ‘ s bijvoorbeeld.
Identificeer klanten die waarschijnlijk een dienst of product zullen verlaten. Overweeg een yogastudio die een voorspellend analytics-model heeft geïmplementeerd., Het systeem kan vaststellen dat ‘Jane’ haar lidmaatschap hoogstwaarschijnlijk niet zal verlengen en een stimulans voorstellen die haar waarschijnlijk zal doen vernieuwen op basis van historische gegevens. De volgende keer dat Jane in de studio komt, zal het systeem een waarschuwing aan de ledenrelaties personeel vragen om haar een stimulans aan te bieden of met haar te praten over het voortzetten van haar lidmaatschap. In dit voorbeeld kan predictive analytics in realtime worden gebruikt om de klant churn te verhelpen voordat deze plaatsvindt.
stuur marketingcampagnes naar klanten die het meest waarschijnlijk kopen., Als uw bedrijf heeft slechts een $ 5.000 budget voor een upsell marketing campagne en je hebt drie miljoen klanten, U kunt natuurlijk niet uitbreiden van een 10 procent korting op elke klant. Predictive analytics en business intelligence kan helpen voorspellen van de klanten die de hoogste kans op het kopen van uw product, dan stuur de coupon naar alleen die mensen om de inkomsten te optimaliseren.
Verbeter de klantenservice door adequaat te plannen. Bedrijven kunnen de vraag beter voorspellen met behulp van geavanceerde analytics en business intelligence., Denk bijvoorbeeld aan een hotelketen die wil voorspellen hoeveel klanten dit weekend op een bepaalde locatie zullen verblijven, zodat ze er zeker van kunnen zijn dat ze voldoende personeel en middelen hebben om de vraag aan te kunnen.
Hoe werkt Predictive Analytics?
een nauwkeurige en effectieve voorspellende analyse vergt wat vooraf werk om op te zetten. Goed gedaan, predictive analytics vereist mensen die begrijpen dat er een bedrijfsprobleem moet worden opgelost, gegevens die moeten worden voorbereid voor analyse, modellen die moeten worden gebouwd en verfijnd, en leiderschap om de voorspellingen in actie te zetten voor positieve resultaten.,
elk succesvol project voor voorspellende analyse zal deze stappen omvatten.
identificeer eerst wat u wilt weten op basis van gegevens uit het verleden. Welke vragen wil je beantwoorden? Wat zijn enkele van de belangrijke zakelijke beslissingen die u zult maken met het inzicht? Dit weten is een cruciale eerste stap om voorspellende analyse toe te passen.
overweeg vervolgens of u de gegevens hebt om deze vragen te beantwoorden. Legt uw operationele systeem de benodigde gegevens vast? Hoe schoon is het?, Hoe ver in het verleden heb je deze gegevens, en is dat genoeg om voorspellende patronen te leren?
Train het systeem om te leren van uw gegevens en kan uitkomsten voorspellen. Bij het bouwen van uw predictive analytics model, moet u beginnen met het trainen van het systeem om te leren van gegevens. Bijvoorbeeld, uw model kan kijken naar historische gegevens zoals klik actie. Door het instellen van de juiste controles en algoritmen, kunt u uw systeem te trainen om te kijken naar hoeveel mensen die op een bepaalde link een bepaald product gekocht en correleren die gegevens in voorspellingen over toekomstige acties van de klant.,
uw predictive analytics model moet uiteindelijk in staat zijn om patronen en/of trends over uw klanten en hun gedrag te identificeren. U kunt ook een of meer algoritmen uitvoeren en degene kiezen die het beste werkt voor uw gegevens, of u kunt ervoor kiezen om een ensemble van deze algoritmen te kiezen.
een ander belangrijk onderdeel is het regelmatig omscholen van De leermodule. Trends en patronen zullen onvermijdelijk fluctueren op basis van de tijd van het jaar, welke activiteiten uw bedrijf aan de gang is, en andere factoren., Stel een tijdlijn in—misschien een keer per maand of een keer per kwartaal-om uw leermodule predictive analytics regelmatig om te scholen om de informatie bij te werken.
Plan uw modules. Modules voor voorspellende analyse kunnen zo vaak werken als u nodig hebt. Als u bijvoorbeeld elke dinsdag nieuwe klantgegevens krijgt, kunt u het systeem automatisch instellen om die gegevens te uploaden wanneer deze binnenkomen.
gebruik de inzichten en voorspellingen om op deze beslissingen te reageren. Predictive analytics is alleen nuttig als je het gebruikt. Je hebt leiderschapskampioenen nodig om activiteiten mogelijk te maken om verandering te realiseren., Deze voorspellende inzichten kunnen worden ingebed in uw branche applicaties voor iedereen in uw organisatie te gebruiken.
Predictive analytics heeft zijn uitdagingen, maar kan leiden tot onbetaalbare bedrijfsresultaten—waaronder het vangen van klanten voordat ze karnen, het optimaliseren van het businessbudget en het voldoen aan de vraag van de klant. Het is geen magie, maar het kan de kristallen bol van je bedrijf zijn.,
alles bij elkaar brengen: Predictive Analytics gebruiken om bedrijfsresultaten te beïnvloeden
alle bedrijven kunnen profiteren van het gebruik van predictive analytics om gegevens over klanten te verzamelen en volgende acties te voorspellen op basis van Historisch gedrag. Deze informatie kan worden gebruikt om beslissingen te nemen die van invloed zijn op de bedrijfsresultaten en de resultaten beïnvloeden. Als u meer wilt weten over predictive analytics en hoe u deze kunt insluiten in uw toepassing, vraag dan een demo aan van Logi Predict.