Все, что вам нужно знать о прогнозной аналитике
30 декабря 2021 г.
Прогнозная аналитика помогает организациям принимать более эффективные решения для своего бизнеса. Руководящий принцип предиктивной аналитики заключается в использовании прошлых тенденций для прогнозирования будущих бизнес-событий. В этой статье мы объясним, что такое прогнозная аналитика и как ее используют компании.
Что такое прогнозная аналитика?
Предиктивная аналитика использует методы аналитики для оценки прошлых и текущих данных для прогнозирования тенденций и поведения, выявления возможностей и прогнозирования рисков. Сложные методы прогнозной аналитики включают машинное обучение, интеллектуальный анализ данных, статистическое моделирование и искусственный интеллект.
Подробнее: Аналитические навыки: определения и примеры
Как работает предиктивная аналитика?
Как только аналитики организации обнаруживают закономерность в данных, они могут разрабатывать модели для выявления взаимосвязей между различными факторами. Эти модели позволяют аналитикам оценить, может ли совокупность условий привести к выгоде или риску. Именно так прогностический анализ может направлять принятие обоснованных решений в различных категориях цепочки поставок и закупок. Прогнозная аналитика — это задача, которую может выполнить любой бизнес, если он по-прежнему привержен инвестированию необходимого времени и средств в проект. После того, как модель создана, ваша организация должна поддерживать ее с постоянным анализом.
Как применить процесс предиктивной аналитики
Вы можете выполнить следующие шаги, чтобы внедрить процесс прогнозной аналитики:
1. Определите цель
Определите, чего вы хотите достичь с помощью процесса предиктивной аналитики. Определите результат проекта и доступные источники данных. Убедитесь, что все источники данных, которые вы планируете использовать, обновлены. Например, вы можете лучше спланировать свои продажи. В настоящее время ваши затраты на найм продавцов высоки, и слишком большая часть вашего продукта остается непроданной. Вам нужно знать, когда заказывать товары, в каком количестве и необходимо ли нанимать дополнительных продавцов.
2. Соберите данные
Сбор большого количества исторических данных является важной фазой процесса. Поскольку собранная вами информация будет поступать из нескольких источников и может быть в разных форматах, вам потребуется единый подход к ней. Например, вы можете извлекать данные из комментариев в социальных сетях в формате XML и данные о продажах в виде структурированной электронной таблицы.
3. Проанализируйте данные
Проверяйте и очищайте данные, чтобы обнаружить полезную информацию. Для подготовки данных к анализу можно использовать метод интеллектуального анализа данных. Интеллектуальный анализ данных — это процесс наблюдения за данными и выявления закономерностей. Например, вы можете посмотреть на свои показатели продаж и потенциально увидеть пик в праздничный сезон.
4. Используйте статистические инструменты
Статистические инструменты позволяют проверить и подтвердить только что сформулированную вами гипотезу. Статистические инструменты включают многомерную статистику, регрессионный анализ и прогнозирование. Например, вы можете проверить, повторяется ли этот пик продаж, чтобы подтвердить, что клиенты покупают ваш продукт во время праздников.
5. Создайте модель
Прогнозное моделирование направлено на автоматизацию вашего повседневного процесса принятия решений. Многие организации используют язык программирования с открытым исходным кодом, такой как Python. Важно ознакомиться с доступными инструментами и выбрать тот, который лучше всего соответствует вашим потребностям. Когда у вас есть инструмент, вы можете создавать отчеты. Например, вы можете создать отчет, показывающий, какое количество нужно купить для ваших запасов.
6. Разместите свои результаты
После того, как вы проверили свои цифры со статистикой и откалибровали их с помощью моделирования, вы можете интерпретировать результаты и создавать действенные шаги. Например, вы знаете, что клиенты покупают ваш товар во время праздников. Вы обеспечиваете достаточный запас на этот период и нанимаете дополнительный отдел продаж в ноябре, декабре и январе.
7. Следите за своим прогрессом
Регулярно пересматривайте модель. Если он действителен в течение определенного периода, он может меняться в зависимости от внешних условий. Поэтому вам необходимо повторно протестировать вашу модель, чтобы убедиться, что она все еще работает. Например, если предпочтения клиентов изменятся, это может повлиять на вашу модель.
Почему прогностический анализ важен?
Прогнозный анализ позволяет организациям делать более надежные и точные прогнозы. Следовательно, это позволит им сэкономить деньги или получить больше прибыли.
Вот некоторые другие преимущества прогнозного анализа:
Это помогает профессионалам прогнозировать свои будущие потребности: например, розничные продавцы используют его для прогнозирования своих запасов, а отели используют его для прогнозирования количества номеров, которые клиенты будут бронировать в определенный сезон. Таким образом, они могут подготовиться и максимизировать свои продажи, контролируя свои расходы. После применения предиктивного анализа они не будут покупать слишком много товаров или нанимать слишком много персонала.
Это улучшает качество обслуживания клиентов: благодаря прогнозной аналитике организации могут оптимизировать свои маркетинговые кампании. Предлагая продукт, к которому клиент проявил интерес, они увеличивают скорость покупки, удерживают существующих клиентов и привлекают новых.
Это помогает в обнаружении преступного поведения: выявление непривычного поведения может раскрыть обнаружение мошенничества, кибератак или корпоративного шпионажа.
Как организации используют прогнозную аналитику?
Вот несколько примеров того, как различные отрасли используют прогнозную аналитику.
Автомобильная промышленность: эта отрасль включает записи о прочности и отказе компонентов в предстоящие планы производства автомобилей. Они также изучают поведение водителей, чтобы разработать более эффективные технологии помощи водителю и, в конечном итоге, автономные транспортные средства.
Производство: в этой области необходимо прогнозировать местонахождение и частоту отказов оборудования. Профессионалы в этой отрасли используют прогнозы будущих потребностей для оптимизации поставок сырья.
Финансовые услуги: Специалисты по финансовым услугам разрабатывают модели кредитного риска с помощью аналитики. Аналитики прогнозируют тенденции экономического рынка. Они могут прогнозировать влияние новых законов и правил на бизнес и рынки.
Аэрокосмическая промышленность: в аэрокосмической отрасли прогнозная аналитика может прогнозировать расход топлива и надежность самолетов для конкретных операций технического обслуживания.
Погода. Прогнозирование погоды значительно улучшилось за последние несколько десятилетий благодаря моделям прогнозной аналитики. Например, синоптики могут предоставить точные прогнозы движения ураганов на 72 часа.
Энергетика: специалисты в области энергетики прогнозируют долгосрочное соотношение цены и спроса. Они также используют прогнозную аналитику для определения влияния погодных явлений, отказа оборудования, правил и других переменных на стоимость обслуживания.
Розничная торговля: Розничная торговля использует прогнозный анализ для улучшения своих продаж и улучшения отношений с клиентами.
Правоохранительные органы: эта отрасль может использовать данные о тенденциях преступности для определения районов, которые могут нуждаться в дополнительной защите в определенные периоды года.
Каковы приложения предиктивной аналитики?
Вот некоторые из приложений предиктивной аналитики:
Оптимизация маркетинговых кампаний и управление взаимоотношениями с клиентами
Маркетологи применяют прогнозную аналитику к данным о клиентах и достигают целей управления взаимоотношениями с клиентами. Они могут анализировать жизненный цикл клиента и управлять отношениями на каждом этапе — приобретение продукта или услуги, отношения, удержание или отыгрыш. Имея результаты, они могут создавать эффективные маркетинговые кампании. Это также помогает в прямом маркетинге — определить, какая версия продукта и какой коммерческий и коммуникационный канал достигнет определенного типа клиентов.
Поддержка принятия решений в сфере здравоохранения
Прогнозный анализ позволяет специалистам в области здравоохранения прогнозировать риски развития у пациента определенного состояния. Он определяет медицинское решение. Платформы медицинской аналитики используют генетику, клиническую информацию, изображения из нескольких источников и демографические данные для создания системы поддержки принятия решений для практикующих врачей.
Управление рисками
Финансовый сектор использует прогнозный анализ для управления рисками на финансовых рынках. Профессионалы в этой отрасли изучают тенденции, чтобы выбрать лучшие инвестиционные продукты на основе прошлых результатов и подходящего времени для покупки или продажи своих финансовых продуктов.
Управление проектом
Руководители проектов прогнозируют возможные сценарии и принимают решения на основе результатов отчетов аналитики.
Сокращение рисков
Медицинские страховые компании используют прогностическую аналитику для изучения прошлых данных о медицинских заявлениях, а также записей лабораторий или аптек. Результаты их анализов позволяют им прогнозировать вероятность заболевания и вероятную будущую стоимость клиента. Продавцы или финансовые компании также используют прогнозную аналитику перед выдачей кредитов. Они будут использовать прогнозный анализ для оценки потенциала заемщика и его способности вернуть долг. Они могут предсказать банкротство и снизить риск не возмещения.
В каких профессиях используется предиктивная аналитика?
Вот некоторые позиции, которые используют предиктивную аналитику:
Руководитель проекта: Руководители проектов используют инструменты аналитики для отслеживания своей эффективности, управлять и следить за прогрессом команды и повышать производительность путем изменения процессов.
Аналитик медицинских данных: Аналитики медицинских данных помогают врачам и ученым находить ответы и поддерживают их диагностику или гипотезу.
Аналитик ИТ-систем: Системные аналитики разрабатывают системы решения проблем в области информационных технологий с использованием прогнозной аналитики.
Операционный аналитик: Операционные аналитики концентрируются на внутренних процессах бизнеса. Они могут включать внутренние системы отчетности, общую реструктуризацию бизнес-операций, производство и распространение продукции.