Vad är prediktiv analys?

prediktiv analys har blivit ett populärt koncept, med intresse stadigt stigande under de senaste fem åren enligt Google Trender.

allt oftare har tanken på prediktiv analys (även känd som advanced analytics) varit knuten till business intelligence. Men är de två verkligen relaterade—och i så fall, vilka fördelar ser företag genom att kombinera sina Business intelligence-initiativ med prediktiv analys?, Hur jämför business intelligence med predictive analytics?

Vad är prediktiv analys?

prediktiv analys avser att använda historiska data, maskininlärning och artificiell intelligens för att förutsäga vad som kommer att hända i framtiden. Denna historiska data matas in i en matematisk modell som beaktar viktiga trender och mönster i data. Modellen tillämpas sedan på aktuella data för att förutsäga vad som kommer att hända härnäst.,

med hjälp av informationen från predictive analytics kan företag—och affärsapplikationer—föreslå åtgärder som kan påverka positiva operativa förändringar. Analytiker kan använda prediktiv analys för att förutse om en förändring kommer att hjälpa dem att minska riskerna, förbättra verksamheten och / eller öka intäkterna. I sitt hjärta svarar predictive analytics frågan: ”Vad är mest sannolikt att hända baserat på mina nuvarande data, och vad kan jag göra för att ändra det resultatet?,”

verkliga exempel på prediktiv analys i Business Intelligence

För många företag är predictive analytics inget nytt. Men det används alltmer av olika branscher för att förbättra den dagliga verksamheten och uppnå en konkurrenskraftig differentiering.

i praktiken kan prediktiv analys ta ett antal olika former. Ta dessa scenarier till exempel.

identifiera kunder som sannolikt kommer att överge en tjänst eller produkt. Tänk på en yoga studio som har implementerat en prediktiv analysmodell., Systemet kan identifiera att ”Jane” sannolikt inte kommer att förnya sitt medlemskap och föreslå ett incitament som sannolikt kommer att få henne att förnya baserat på historiska data. Nästa gång Jane kommer in i studion, kommer systemet att uppmana en varning till medlemskapet relationer personal att erbjuda henne ett incitament eller prata med henne om att fortsätta sitt medlemskap. I det här exemplet kan predictive analytics användas i realtid för att åtgärda kundkurn innan det äger rum.

skicka marknadsföringskampanjer till kunder som sannolikt kommer att köpa., Om ditt företag bara har en $ 5,000 budget för en upsell marknadsföringskampanj och du har tre miljoner kunder, du uppenbarligen inte kan förlänga en 10 procent rabatt till varje kund. Predictive analytics och Business intelligence kan hjälpa prognostisera de kunder som har störst sannolikhet att köpa din produkt, sedan skicka kupongen till endast de personer för att optimera intäkterna.

förbättra kundservice genom att planera på lämpligt sätt. Företag kan bättre förutsäga efterfrågan med hjälp av avancerad analys och Business intelligence., Till exempel, överväga en hotellkedja som vill förutsäga hur många kunder kommer att bo på en viss plats i helgen så att de kan se till att de har tillräckligt med personal och resurser för att hantera efterfrågan.

Hur fungerar Predictive Analytics?

en korrekt och effektiv prediktiv analys tar lite inledande arbete att ställa in. Gjort rätt, prediktiv analys kräver människor som förstår att det finns ett affärsproblem som ska lösas, data som måste förberedas för analys, modeller som behöver byggas och förfinas och ledarskap för att sätta förutsägelserna i handling för positiva resultat.,

alla framgångsrika prediktiva analysprojekt kommer att innebära dessa steg.

identifiera först vad du vill veta baserat på tidigare data. Vilka frågor Vill du svara på? Vilka är några av de viktiga affärsbeslut du ska göra med insikten? Att veta detta är ett viktigt första steg för att tillämpa prediktiv analys.

nästa, överväga om du har data för att svara på dessa frågor. Är ditt operativsystem fånga de nödvändiga uppgifterna? Hur rent är det?, Hur långt i det förflutna har du dessa data, och är det tillräckligt för att lära dig några prediktiva mönster?

träna systemet för att lära av dina data och kan förutsäga resultat. När du bygger din prediktiva analysmodell måste du börja med att träna systemet för att lära av data. Din modell kan till exempel titta på historiska data som klickåtgärd. Genom att upprätta rätt kontroller och algoritmer, du kan träna ditt system för att titta på hur många människor som klickade på en viss länk köpte en viss produkt och korrelera dessa data i förutsägelser om framtida kundåtgärder.,

din prediktiva analysmodell ska så småningom kunna identifiera mönster och/eller trender om dina kunder och deras beteenden. Du kan också köra en eller flera algoritmer och välja den som fungerar bäst för dina data, eller du kan välja att välja en ensemble av dessa algoritmer.

en annan nyckelkomponent är att regelbundet omskola inlärningsmodulen. Trender och mönster kommer oundvikligen att fluktuera baserat på årstid, vilka aktiviteter ditt företag har på gång och andra faktorer., Ange en tidslinje-kanske en gång i månaden eller en gång i kvartalet—för att regelbundet omskola din predictive analytics learning modul för att uppdatera informationen.

schemalägga dina moduler. Predictive analytics-moduler kan fungera så ofta du behöver. Till exempel, om du får nya kunddata varje tisdag, du kan automatiskt ställa in systemet för att ladda upp dessa data när det kommer in.

använd insikter och förutsägelser för att agera på dessa beslut. Prediktiv analys är endast användbar om du använder den. Du behöver ledarskapsmästare för att göra det möjligt för aktiviteter att göra förändring till verklighet., Dessa prediktiva insikter kan bäddas in i din rad av affärsapplikationer för alla i din organisation att använda.

Predictive analytics har sina utmaningar men kan leda till ovärderliga affärsresultat—inklusive att fånga kunder innan de churn, optimera affärsbudgeten och möta kundernas efterfrågan. Det är inte magiskt, men det kan vara ditt företags kristallkula.,

sammanföra allt: använda prediktiv analys för att påverka affärsresultat

alla företag kan dra nytta av att använda prediktiv analys för att samla in data om kunder och förutsäga nästa åtgärder baserat på historiskt beteende. Denna information kan användas för att fatta beslut som påverkar företagets bottenlinje och påverka resultaten. Om du är redo att lära dig mer om predictive analytics och hur du bädda in den i din ansökan, begära en demo av logi Predict.