a análise preditiva tornou-se um conceito popular, com o interesse crescente ao longo dos últimos cinco anos de acordo com as tendências do Google.
cada vez mais frequentemente, a ideia de análise preditiva (também conhecida como análise avançada) tem sido ligada à inteligência de negócios. Mas os dois estão realmente relacionados—e, em caso afirmativo, que benefícios estão as empresas vendo combinando suas iniciativas de inteligência de negócios com análises preditivas?, Como a inteligência de negócios se compara com a análise preditiva?
o que é a análise preditiva?
análise preditiva refere-se ao uso de dados históricos, aprendizagem de máquinas e inteligência artificial para prever o que vai acontecer no futuro. Estes dados históricos são alimentados em um modelo matemático que considera as principais tendências e padrões nos dados. O modelo é então aplicado aos dados atuais para prever o que acontecerá a seguir.,
Usando a informação da análise preditiva pode ajudar as empresas—e as aplicações empresariais—a sugerir ações que podem afetar mudanças operacionais positivas. Os analistas podem usar análises preditivas para prever se uma mudança irá ajudá-los a reduzir os riscos, melhorar as operações e/ou aumentar a receita. Em seu coração, a análise preditiva responde à pergunta: “O que é mais provável acontecer com base em meus dados atuais, e o que posso fazer para mudar esse resultado?,”
real World Examples of Predictive Analytics in Business Intelligence
For many companies, predictive analytics is nothing new. Mas é cada vez mais utilizado por várias indústrias para melhorar as operações comerciais diárias e alcançar uma diferenciação competitiva.
na prática, a análise preditiva pode assumir várias formas diferentes. Veja estes cenários, por exemplo.identificar os clientes susceptíveis de abandonar um serviço ou produto. Considere um estúdio de yoga que implementou um modelo de análise preditiva., O sistema pode identificar que ‘Jane’ provavelmente não vai renovar sua adesão e sugerir um incentivo que é provável que ela para renovar com base em dados históricos. Da próxima vez que Jane entrar no estúdio, o sistema irá alertar a equipe de relações de membros para oferecer-lhe um incentivo ou falar com ela sobre continuar a sua filiação. Neste exemplo, a análise preditiva pode ser usada em tempo real para remediar o churn do cliente antes que ele ocorra.
enviar campanhas de marketing para os clientes que são mais propensos a comprar., Se o seu negócio só tem um orçamento de $ 5,000 para uma campanha de marketing da upsell e você tem três milhões de clientes, você obviamente não pode estender um desconto de 10% para cada cliente. Análises preditivas e inteligência de negócios podem ajudar a prever os clientes que têm a maior probabilidade de comprar o seu produto, em seguida, enviar o cupom para apenas aquelas pessoas para otimizar a receita.melhorar o serviço ao cliente através de um planeamento adequado. As empresas podem prever melhor a demanda usando análises avançadas e inteligência de negócios., Por exemplo, considere uma cadeia de hotéis que quer prever quantos clientes vão ficar em um determinado local este fim de semana para que eles possam garantir que eles têm pessoal e recursos suficientes para lidar com a demanda.
como funciona a análise preditiva?
uma análise preditiva precisa e eficaz requer algum trabalho inicial para configurar. Feito corretamente, a análise preditiva requer pessoas que entendem que há um problema de negócios a ser resolvido, dados que precisam ser preparados para análise, modelos que precisam ser construídos e refinados, e liderança para colocar as previsões em ação para resultados positivos.,
qualquer projeto de análise preditiva bem sucedido envolverá estas etapas.em primeiro lugar, identifique o que deseja saber com base nos dados do passado. Que perguntas queres responder? Quais são algumas das decisões de negócios importantes que você vai tomar com o insight? Saber isso é um primeiro passo crucial para a aplicação da análise preditiva.
em seguida, considere se você tem os dados para responder a essas perguntas. O seu sistema operacional está a captar os dados necessários? Está muito limpo?, Até onde no passado você tem esses dados, e isso é suficiente para aprender algum padrão preditivo?
treina o sistema para aprender com os seus dados e pode prever resultados. Ao construir o seu modelo de análise preditiva, você terá que começar treinando o sistema para aprender com os dados. Por exemplo, seu modelo pode olhar para os dados históricos como clicar em ação. Ao estabelecer os controles e algoritmos certos, você pode treinar o seu sistema para olhar para quantas pessoas que clicaram em um determinado link compraram um determinado produto e correlacionar esses dados em previsões sobre futuras ações do cliente.,
Seu Modelo de análise preditiva deve eventualmente ser capaz de identificar padrões e/ou tendências sobre seus clientes e seus comportamentos. Você também pode executar um ou mais algoritmos e escolher o que funciona melhor para seus dados, ou você pode optar por escolher um conjunto desses algoritmos.outro componente fundamental é a reeducação regular do módulo de aprendizagem. Tendências e padrões inevitavelmente flutuarão com base na época do ano, que Atividades seu negócio tem em andamento, e outros fatores., Defina uma linha do tempo-talvez uma vez por mês ou uma vez por trimestre—para regularmente treinar seu módulo de aprendizagem de análise preditiva para atualizar a informação.Programe os seus módulos. Os módulos de análise preditiva podem funcionar sempre que você precisar. Por exemplo, se você obter novos dados do cliente Todas as terças-feiras, você pode definir automaticamente o sistema para carregar esses dados quando ele entra.
Use os insights e predições para agir sobre estas decisões. A análise preditiva só é útil se você a usar. Você vai precisar de líderes Campeões para permitir atividades para tornar a mudança uma realidade., Estes insights preditivos podem ser incorporados em sua linha de aplicações de negócios para todos em sua organização para usar.
a análise preditiva tem seus desafios, mas pode levar a resultados de negócios inestimáveis—incluindo a captura de clientes antes que eles churn, otimizando o orçamento de negócios, e atender a demanda do cliente. Não é magia, mas pode ser a bola de cristal da tua empresa.,
reunindo tudo: usando análises preditivas para influenciar os resultados de negócios
Todas as empresas podem se beneficiar com o uso de análises preditivas para coletar dados sobre os clientes e prever as próximas ações baseadas no comportamento histórico. Esta informação pode ser usada para tomar decisões que impactam a linha de fundo do negócio e influenciam os resultados. Se você estiver pronto para aprender mais sobre análise preditiva e como incorporá-lo em sua aplicação, solicite uma demonstração de Logi Predict.