analityka predykcyjna stała się popularnym pojęciem, a zainteresowanie stale rośnie w ciągu ostatnich pięciu lat zgodnie z trendami Google.
coraz częściej idea analityki predykcyjnej (znanej również jako analityka zaawansowana) związana jest z business intelligence. Ale czy te dwie rzeczy naprawdę są ze sobą powiązane—a jeśli tak, jakie korzyści dostrzegają firmy łącząc swoje inicjatywy business intelligence z analizą predykcyjną?, Jak business intelligence porównuje się z analizą predykcyjną?
czym jest analiza predykcyjna?
analiza predykcyjna odnosi się do wykorzystania danych historycznych, uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji do przewidywania, co stanie się w przyszłości. Te dane historyczne są wprowadzane do modelu matematycznego, który uwzględnia kluczowe trendy i wzorce w danych. Model jest następnie stosowany do bieżących danych, aby przewidzieć, co będzie dalej.,
wykorzystanie informacji z analizy predykcyjnej może pomóc firmom—i aplikacjom biznesowym—sugerować działania, które mogą wpłynąć na pozytywne zmiany operacyjne. Analitycy mogą korzystać z analizy predykcyjnej, aby przewidzieć, czy zmiana pomoże im zmniejszyć ryzyko, usprawnić operacje i / lub zwiększyć przychody. W swoim sercu analityka predykcyjna odpowiada na pytanie: „co może się wydarzyć najbardziej na podstawie moich aktualnych danych i co mogę zrobić, aby zmienić ten wynik?,”
rzeczywiste przykłady analizy predykcyjnej w Business Intelligence
dla wielu firm analiza predykcyjna nie jest niczym nowym. Jednak coraz częściej jest on wykorzystywany przez różne branże do poprawy codziennej działalności biznesowej i osiągnięcia konkurencyjnego zróżnicowania.
w praktyce analityka predykcyjna może przybierać wiele różnych form. Weźmy na przykład te scenariusze.
Zidentyfikuj klientów, którzy mogą zrezygnować z usługi lub produktu. Rozważ studio jogi, które wdrożyło model analizy predykcyjnej., System może określić, że „Jane” najprawdopodobniej nie odnowi członkostwa i zasugeruje zachętę, która prawdopodobnie zmusi ją do odnowienia na podstawie danych historycznych. Następnym razem, gdy Jane wejdzie do studia, system wyśle alert do personelu relacji członkowskich, aby zaoferować jej zachętę lub porozmawiać z nią o kontynuowaniu członkostwa. W tym przykładzie analityka predykcyjna może być używana w czasie rzeczywistym, aby zaradzić utracie klientów przed jej wystąpieniem.
wysyłaj kampanie marketingowe do klientów, którzy najczęściej kupują., Jeśli Twoja firma ma tylko budżet 5,000 na kampanię marketingową upsell i masz trzy miliony klientów, oczywiście nie możesz rozszerzyć rabatu 10 procent na każdego klienta. Analizy predykcyjne i analizy biznesowe mogą pomóc prognozować klientów, którzy mają największe prawdopodobieństwo zakupu produktu, a następnie wysłać kupon tylko do tych osób, aby zoptymalizować przychody.
popraw obsługę klienta poprzez odpowiednie planowanie. Firmy mogą lepiej przewidywać popyt za pomocą zaawansowanej analizy i analizy biznesowej., Na przykład rozważ sieć hoteli, która chce przewidzieć, ilu klientów zatrzyma się w danym miejscu w ten weekend, aby mieć pewność, że mają wystarczającą liczbę pracowników i zasobów, aby obsłużyć popyt.
Jak działa Analiza predykcyjna?
dokładna i skuteczna analiza predykcyjna wymaga trochę pracy z góry, aby ją skonfigurować. Dobrze wykonana analiza predykcyjna wymaga ludzi, którzy rozumieją, że istnieje problem biznesowy do rozwiązania, danych, które należy przygotować do analizy, modeli, które należy zbudować i udoskonalić, oraz przywództwa, aby wprowadzić prognozy w życie w celu uzyskania pozytywnych wyników.,
każdy udany projekt analizy predykcyjnej obejmuje te kroki.
najpierw określ, co chcesz wiedzieć na podstawie danych z przeszłości. Na jakie pytania chcesz odpowiedzieć? Jakie są niektóre z ważnych decyzji biznesowych, które podejmiesz dzięki insight? Wiedza o tym jest kluczowym pierwszym krokiem do zastosowania analizy predykcyjnej.
następnie zastanów się, czy masz dane, aby odpowiedzieć na te pytania. Czy Twój system operacyjny przechwytuje potrzebne dane? Jak czyste jest?, Jak daleko w przeszłości posiadasz te dane i czy to wystarczy, aby poznać jakieś wzorce predykcyjne?
trenuj system, aby uczyć się na podstawie danych i przewidywać wyniki. Budując model analizy predykcyjnej, musisz zacząć od przeszkolenia systemu, aby uczyć się na podstawie danych. Na przykład model może wyświetlać dane historyczne, takie jak akcja kliknięcia. Ustanawiając odpowiednie mechanizmy kontrolne i algorytmy, możesz szkolić swój system, aby sprawdzał, ile osób kliknęło dany link, kupiło dany produkt i korelował te dane z prognozami dotyczącymi przyszłych działań klientów.,
Twój model analizy predykcyjnej powinien być w stanie zidentyfikować wzorce i / lub trendy dotyczące klientów i ich zachowań. Można również uruchomić jeden lub więcej algorytmów i wybrać ten, który działa najlepiej dla danych, lub można wybrać Zespół tych algorytmów.
kolejnym kluczowym elementem jest regularne przekwalifikowanie modułu szkoleniowego. Trendy i wzorce nieuchronnie będą się wahać w zależności od pory roku, prowadzonych działań i innych czynników., Ustaw oś czasu-może raz w miesiącu lub raz na kwartał—aby regularnie przekwalifikowywać moduł nauczania analizy predykcyjnej, aby aktualizować informacje.
Zaplanuj swoje moduły. Moduły analizy predykcyjnej mogą pracować tak często, jak potrzebujesz. Na przykład, jeśli otrzymasz nowe dane Klienta w każdy wtorek, możesz automatycznie ustawić system, aby przesyłał te dane, gdy pojawią się.
wykorzystaj spostrzeżenia i prognozy, aby podjąć te decyzje. Analiza predykcyjna jest przydatna tylko wtedy, gdy z niej korzystasz. Będziesz potrzebować Mistrzów przywództwa, aby umożliwić działania, aby zmiany stały się rzeczywistością., Te analizy predykcyjne mogą być wbudowane w aplikacje biznesowe, z których mogą korzystać wszyscy w Twojej organizacji.
analiza predykcyjna ma swoje wyzwania, ale może prowadzić do bezcennych wyników biznesowych—w tym do przechwytywania klientów przed ich odejściem, optymalizacji budżetu biznesowego i zaspokajania potrzeb klientów. To nie magia, ale może to być Kryształowa kula Twojej firmy.,
łączenie wszystkiego: Korzystanie z analizy predykcyjnej w celu wpływania na wyniki biznesowe
wszystkie firmy mogą czerpać korzyści z korzystania z analizy predykcyjnej w celu gromadzenia danych o klientach i przewidywania kolejnych działań w oparciu o zachowania historyczne. Informacje te mogą być wykorzystane do podejmowania decyzji, które mają wpływ na wyniki biznesowe i wpływ na wyniki. Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej na temat analizy predykcyjnej i sposobu osadzania jej w aplikacji, poproś o wersję demonstracyjną Logi Predict.