Du har en masse salgsdata liggende i dine systemer. Hvad nu? Prædiktiv software til salgsanalyse kan hjælpe dig med at udnytte disse data til at få bedre indsigt i kundeadfærd og driftsmæssige behov for at effektivisere ressourceallokering, beslutningstagning og produktprissætning.
Lad os gå lidt mere i dybden med, hvad prædiktiv analyse er, hvordan det fungerer, og hvordan det kan gavne din virksomhed.
Hvad er prædiktiv analyse?
Generelt bruger prædiktiv analyse data, maskinlæring og statistiske algoritmer til at afdække sandsynligheden for fremtidige scenarier baseret på historiske data fra salgsanalyse.
Dit mål med at bruge prædiktiv analyse er at finde ud af, hvad der vil ske i fremtiden, baseret på markedstendenser, dine egne beslutninger og så mange andre faktorer og målepunkter, som du kan levere.
Der findes flere modeller og metoder til prædiktiv analyse, herunder beslutningstræer, regression og neurale netværk. Disse klassificeres yderligere under nogle få typer af prædiktiv analyse, herunder prædiktive klynge-, klassifikations- og tidsseriemodeller — hver med sine egne anvendelser, fordele og ulemper.
Hvordan fungerer prædiktiv analyse?
Prædiktiv og statistisk modellering bruger kendte fremtidige resultater til at træne eller udvikle en model, som du kan bruge til at forudsige værdier for unikke, anderledes eller nye data. Denne avancerede analyse er designet til at levere forudsigelser og handlingsrettet indsigt, der repræsenterer sandsynligheden for din målvariabel, såsom omsætning, for at give dig en konkurrencemæssig fordel i din branche.
Typer af prædiktive modelleringsteknikker
Der findes mange typer analysemodeller, herunder bayesiansk analyse, ensemblemodeller, partielle mindste kvadraters metode, tidsseriedatamining og K-nærmeste naboer. De tre mest anvendte er dog beslutningstræer, neurale netværk og regression.
Have an account? Log In
Beslutningstræer
Denne klassifikationsmodel er designet til at opdele data i undergrupper baseret på forskellige kategorier af inputvariabler. Du kan bruge dem til at forstå en persons beslutningsproces, hvor hver gren i træet repræsenterer valg og alternativer, og hvert blad angiver en klassifikation eller beslutning. Din model vil forsøge at finde den enkelte variabel, der opdeler dine data i logiske grupper.
Beslutningstræet er populært, fordi det er et af de letteste at forstå. Det kan også håndtere manglende værdier, så det er et godt sted at begynde med variabeludvælgelse.
Neurale netværk
En af de mere avancerede teknikker, du kan bruge inden for prædiktiv analyse og forretningsanalyse, er det neurale netværk, som er i stand til at modellere meget komplekse sammenhænge. De er så populære, fordi de er fleksible og effektive. De kan håndtere ikke-lineære sammenhænge i datasæt, og de kan bekræfte resultater fra mere simple teknikker.
Neurale netværk fungerer baseret på mønstergenkendelse sammen med kunstig intelligens-processer, der analyserer parametre grafisk. De fungerer godt uden matematiske formler, der kan forbinde input og output, eller når der er store mængder træningsdata.
Regression
Der findes to typer regression, lineær og logistisk, og de kan estimere sammenhænge mellem en række variabler. Denne type model er udviklet til at håndtere et kontinuerligt dataflow, der følger en normalfordeling. Regression finder også vigtige mønstre i store datasæt og kan bruges til at afgøre, hvordan pris og andre målepunkter påvirker kundeoplevelsen.
De største fordele ved prædiktiv analyse
Og nu til den vigtigste del: hvorfor din virksomhed kan have brug for prædiktiv analyse. Der findes mange anvendelsesområder og fordele ved software til prædiktiv analyse, herunder bedre kundefastholdelse, datadrevet beslutningstagning, forbedring af salgsprocessen gennem data og optimering af marketingstrategier. Her er nogle flere, som måske kan få dig til at tilføje dataanalyse til din arbejdsgang.
Forudsigelse af konverteringer
Du ønsker at træffe velinformerede beslutninger, når det gælder marketingkampagner og kundehenvendelser, så brug prædiktiv analyse til at finde ud af, hvad der vil øge sandsynligheden for en konvertering og øge købsintentionen.
Opdagelse af svindel
Hvis du vil bruge automatisering til at beskytte din virksomhed, kan du bruge prædiktiv analyse til at identificere unormale handlinger, der indikerer svindel eller andre sårbarheder i din virksomheds netværk i realtid.
Øg den operationelle effektivitet
Uanset om du har brug for at finde ud af, hvor meget lager du skal have på lager til en bestemt sæson, finde en bedre måde at administrere ressourcer på eller bare drive din virksomhed mere effektivt generelt, er dataindsamling og analyse nøglen til at forudsige fremtidige begivenheder i forbindelse med behov inden for forsyningskæden og e-handel.
Risikoreduktion
Forsikringskrav, gældsinddrivelse og kreditscorer er alle eksempler fra den virkelige verden på, hvordan prædiktiv analyse bruges til at vurdere risiko og reducere sandsynligheden for, at en ny kunde misligholder sine betalinger.
Prognoser for prædiktiv vedligeholdelse
Hvis du arbejder med udstyr, der kræver regelmæssig vedligeholdelse, ønsker du ikke at vente på et sammenbrud, før du tager dig af dine maskiner. Med prædiktiv analyse får du en regelmæssig tidsplan, der kan forudsige og forhindre funktionsfejl.
More Articles
Kundesegmentering
Ved at opdele din kundebase i specifikke grupper kan marketingmedarbejdere tilpasse deres indhold til hver type køber. Du kan optimere dine tjenester baseret på kundedata såsom demografi og adfærd for at øge rentabiliteten.
Det skal du bruge for at komme i gang
Hvis du vil begynde at bruge værktøjer til prædiktiv analyse med det samme, skal du følge fire enkle trin:
- Find ud af, hvilket problem du forsøger at løse.
- Begynd at indsamle data, og find flere datakilder.
- Opbyg den rigtige prædiktive model, der passer til dit problem.
- Bekræft de svar, du får, ved hjælp af værktøjer baseret på neurale netværk.
Mange softwareløsninger til prædiktiv analyse har i dag en selvbetjeningsmodel, der gør det muligt for almindelige brugere at anvende disse avancerede værktøjer uden behov for en erfaren dataforsker. Find værktøjer, der tilbyder vejledninger, har et stærkt brugerfællesskab og sikrer adgang til et kundeserviceteam, så du får succes.
Det er bedre at være foran end at sakke bagud
Samlet set giver software til prædiktiv analyse dig datavidenskabelige værktøjer, der hjælper dig med at automatisere analyser og fremskynde din beslutningsproces – også kendt som at afdække førende indikatorer for succes.
Disse indsigter kombineret med en afprøvet ramme for salgsprognoser hjælper dig med at opbygge din strategi og nå dine mål i de kommende kvartaler.
