Предиктивная аналитика в использовании: определения и примеры
2 сентября 2021 г.
Прогнозная аналитика — это метод, который организации могут использовать для прогнозирования своей будущей эффективности. Профессионалы во многих отраслях могут использовать данные и статистическое моделирование для создания таких прогнозов, которые могут помочь им подготовиться к рискам и повысить эффективность. Дополнительные сведения о различных способах использования прогнозной аналитики в компаниях могут помочь вам создать эффективную систему для вашей организации.
В этой статье мы объясняем, что такое прогнозная аналитика, перечисляем распространенные области применения и компоненты и приводим примеры использования прогнозной аналитики.
Что такое прогнозная аналитика?
Прогнозная аналитика — это процесс, который организации могут использовать для прогнозирования. Профессионалы используют прошлые и текущие данные, статистику и аналитические рассуждения, чтобы делать прогнозы или модели на будущее. В зависимости от компании и отрасли этот процесс может включать такие технологии, как искусственный интеллект, автоматизированные компьютерные программы, интеллектуальный анализ данных или машинное обучение. Профессионалы используют эти инструменты и данные, чтобы определить, что может произойти в будущем, исходя из того, что уже произошло.
Преимущества использования прогнозной аналитики
Компании могут использовать прогнозную аналитику по разным причинам, включая следующие:
Снижение риска: организации могут использовать прогностический анализ для оценки и прогнозирования риска. Например, банковские или страховые организации могут использовать аналитику для принятия кредитных решений на основе прогнозируемого риска.
Улучшение маркетинговых кампаний: предиктивная аналитика и помощь маркетинговым командам в прогнозировании своих клиентов и целевой аудитории. Это может помочь им разработать более успешные кампании, привлекающие больше клиентов.
Повышение эффективности: организации могут использовать прогностическую аналитику для оценки предыдущих данных и прогнозирования будущей производительности. Это может помочь им найти области для улучшения, повышая эффективность всей компании.
Улучшение процессов принятия решений. Предиктивная аналитика может помочь организациям принимать более уверенные и точные решения, используя данные. Они могут использовать исторические данные для выявления закономерностей, что поможет им принимать более обоснованные решения.
Использование для прогнозной аналитики
Организации во многих отраслях могут использовать прогнозную аналитику для повышения эффективности и достижения своих бизнес-целей. Вот некоторые распространенные способы использования предиктивной аналитики в различных рабочих средах:
Банковские и финансовые учреждения
Банки и другие финансовые учреждения могут использовать прогнозную аналитику для оценки больших наборов данных. Они могут использовать технологии и инструменты, чтобы свести к минимуму вероятность мошенничества, оценить кредитный риск и улучшить маркетинговые стратегии. Например, они могут использовать автоматизированные компьютерные процессы, чтобы быстро оценить транзакцию клиента и проверить наличие необычных действий. Это может помочь уменьшить мошенничество и повысить эффективность.
Страховые агентства
Страховые агентства могут использовать прогнозную аналитику для оценки претензии и оценки риска клиента перед написанием нового полиса. Например, компания по страхованию жилья может использовать данные о доме, включая его размер, возраст и местоположение, для создания уникального полиса для клиента. Это может помочь им принимать более уверенные решения и может повысить эффективность их работы.
Компании цепочки поставок
Организации, участвующие в цепочке поставок, в том числе производственные компании и центры доставки, могут использовать прогностическую аналитику для создания прогнозов. Это может помочь им определить, сколько инвентаря им нужно для повышения эффективности. Это также может помочь им улучшить качество и минимизировать риски в производственном процессе.
Поставщики коммунальных услуг
Коммунальные предприятия, в том числе поставщики нефти, газа и электроэнергии, могут использовать прогнозную аналитику для повышения эффективности своей работы. Они могут использовать исторические данные, чтобы предсказать лучшее время для ремонта или замены оборудования. Кроме того, они могут использовать данные для оценки факторов риска. Они могут использовать этот анализ для внесения изменений и принятия решений, что помогает профессионалам в этой области оставаться в безопасности.
Государственные организации
Государственные организации могут использовать прогнозную аналитику для повышения своей кибербезопасности. Они могут использовать алгоритмы и компьютерные программы для автоматической оценки рисков на своих веб-сайтах. Они также могут использовать модели для принятия решений на основе таких факторов, как рост населения.
Розничный магазин
Розничные компании могут использовать прогнозную аналитику для оценки потребностей своих клиентов. Они могут собирать информацию о том, кто является их целевыми клиентами, какие товары им нужны и сколько товаров они могут купить. Это может помочь компании определить справедливые и эффективные цены. Это также может помочь им создать товарный план, показывающий, сколько товаров они планируют продать за определенный период. Это может помочь им максимизировать свою прибыль и повысить эффективность.
Компоненты прогнозной аналитики
Компании могут использовать различные инструменты и методы для проведения прогнозного анализа. Вот некоторые общие компоненты, которые вы можете увидеть в процессе:
Сбор информации
Предиктивная аналитика в первую очередь включает сбор данных. Организации могут выбирать из множества инструментов и процессов для сбора соответствующих данных. Компании могут использовать методы интеллектуального анализа данных, автоматизированные программы или ручной ввод данных для сбора информации для своих прогнозов.
Статистика
Многие компании используют какой-либо статистический метод для сортировки и оценки данных. Это может включать алгоритмы или расчеты. Многие компании используют программное обеспечение и технические средства для автоматизации этого процесса.
Моделирование
Прогнозная аналитика часто включает в себя некоторый тип моделирования, но это может выглядеть по-разному для каждой компании. Компании могут использовать один из следующих методов для создания моделей или представлений, показывающих их прогнозы:
Деревья решений: деревья решений визуально разбивают данные на разные категории на основе решений. Это часто хорошо работает при выборе между двумя вариантами.
Нейронная сеть: это моделирование часто показывает более сложные модели и пути. Как правило, организации используют ИИ для автоматического создания этих представлений с использованием больших сложных наборов данных.
Регрессия: это часть процесса статистического анализа, которая помогает показать закономерности между данными. Компании могут использовать регрессию, чтобы определить, как определенные факторы, такие как цена или местоположение, влияют на их деятельность.
Анализ
Компании могут использовать статистический анализ и модели для оценки результатов и определения следующего шага для организации. Многие компании используют автоматизированные процессы, чтобы сделать этот процесс более эффективным. Например, производственная компания может создать программу, которая оценивает прогнозы и определяет, сколько запасов нужно купить на основе модели.
Примеры использования прогнозной аналитики
Вот несколько примеров использования прогнозной аналитики:
Пример обслуживания клиентов
Better Software Solutions — технологическая компания, которая продает клиентам отдельные программы. Отдел обслуживания клиентов решает использовать прогнозную аналитику, чтобы повысить уровень удовлетворенности клиентов и повысить общую эффективность команды. Во-первых, внутренний технический отдел создает процесс сбора данных для автоматического хранения информации о продажах клиентов, звонках, степени удовлетворенности и рейтингах. Они используют статистику, чтобы показать, как определенные услуги, такие как быстрый перезвон клиенту, ответ на жалобу и использование имени клиента, имеют тенденцию повышать уровень удовлетворенности клиентов.
Они также разрабатывают автоматизированную программу, которая создает модели на основе этих данных, и показывают, как использование этих конкретных методов может повысить уровень удовлетворенности клиентов и продажи в следующем периоде. Менеджер по обслуживанию клиентов просматривает этот прогноз, чтобы разработать новый протокол для членов своей команды. Команда планирует внедрить эти процедуры, чтобы помочь достичь прогнозируемых результатов.
Пример отдела кадров
Билл — менеджер по персоналу в Tyson Engineering. Цель компании состоит в том, чтобы эффективно построить свою компанию, нанимая новых членов. Билл использует прогнозную аналитику для оценки потребностей компании в найме. Во-первых, он собирает информацию о текущих членах команды. Он использует исторические данные, чтобы оценить, сколько членов команды работает над каждым проектом. Он также собирает информацию о коэффициентах удержания и заработной плате. Билл может использовать программу для систематизации этих данных и прогнозирования будущих потребностей в персонале. Это может помочь ему убедиться, что он нанимает нужное количество профессионалов для будущих проектов.
Маркетинговый пример
Тейлор — специалист по маркетингу в Digital Growth Solutions. Ее команда использует прогнозную аналитику, чтобы повысить эффективность своей кампании. Сначала команда собирает данные о целевой аудитории клиента. Они используют интеллектуальный анализ данных для автоматического сбора информации о клиентах, такой как возраст и местонахождение. Маркетинговая команда может использовать моделирование для прогнозирования успеха определенных изменений. Они используют модели для сравнения различных стратегий кампаний, включая рекламу, электронные письма и социальные сети. Затем они используют результаты, чтобы выбрать наиболее эффективный метод. Тейлор и члены ее команды считают, что социальные сети — наиболее эффективный способ привлечь своих основных клиентов.