Vaikka ennakoiva analytiikka on ollut käytössä yli vuosikymmenen ajan, vasta nyt organisaatiot ovat alkaneet pitää sitä olennaisena osana liiketoimintaansa. Nykyään ennakoivaa analytiikkaa voidaan käyttää tuloksen parantamiseen ja kilpailuedun saavuttamiseen — erityisesti, jos käytät saatavilla olevaa interaktiivista analytiikkaohjelmistoa.
Jos ennakoiva analytiikka ja sen liiketoiminnalliset hyödyt kiinnostavat sinua, tutustu tähän katsaukseen löytääksesi vastauksia.
Ennakoivan analytiikan määritelmä
Ennakoivalla analytiikalla tarkoitetaan datan, koneoppimisen ja tilastollisten algoritmien käyttöä tulevien trendien tunnistamiseen ja ennustamiseen aiempien tietojen perusteella. Ennakoivan analytiikan avulla voit tehdä tarkempia ja dataan perustuvia päätöksiä markkinoista ja kuluttajista.
Ennakoivan analytiikan tyypit
Voit käyttää useita ennakoivan data-analytiikan tyyppejä tietojen arviointiin, mallien löytämiseen ja trendien tarkasteluun tulevien tapahtumien ennustamiseksi. Näihin analyyseihin suosittuja malleja ovat muun muassa klusterointi-, luokittelu- ja aikasarjamallit.
Klusterointimallit
Tämä data-analytiikan malli kuuluu ohjaamattoman oppimisen piiriin, jossa data ryhmitellään samankaltaisten ominaisuuksien perusteella. Voit käyttää tällaista ennakoivaa analytiikkaa asiakkaiden segmentoimiseen yhteisten piirteiden perusteella ja kehittää kullekin ryhmälle ainutlaatuisia strategioita.
Have an account? Log In
Luokittelumallit
Tässä ennakoivassa mallissa hyödynnetään ohjattua koneoppimista. Luokittelumallien avulla voit luokitella dataa historiallisten tietojen perusteella ja kuvata tietyn tietojoukon sisältämiä suhteita. Luokittele potentiaaliset asiakkaasi tai asiakkaasi ryhmiin tai vastaa kysymyksiin binäärisillä tuloksilla, kuten tosi tai epätosi.
Yleisiä luokittelumalleja ovat päätöspuut, logistinen regressio, neuroverkot ja satunnaismetsät.
Psst! Voit käyttää tällaisia malleja tulevien tulojen laskemiseen.
Aikasarjamallit
Kun käytät aikasarjamalleja, hyödynnät erilaisia tietosyötteitä määritetyllä aikavälillä — olipa se kuukausittainen, viikoittainen tai päivittäinen. Voit esittää riippuvia muuttujia ajan kuluessa arvioidaksesi datasi trendejä, kausivaihtelua ja syklisiä ilmiöitä, kuten ennustaessasi, kuinka monta puhelua puhelinpalvelusi voi vastaanottaa tunnissa päivän aikana.
Ennakoivan analytiikan merkitys
Organisaatiot hyödyntävät ennakoivaa analytiikkaa ratkaistakseen monenlaisia ongelmia ja löytääkseen ainutlaatuisia mahdollisuuksia. Yleisimpiä käyttötapauksia, jotka tekevät ennakoivasta analytiikasta olennaisen työkalun, ovat:
Petosten havaitseminen: Yhdistä erilaisia analytiikkamenetelmiä mallien havaitsemiseen ja tutki minkä tahansa verkon toimintaa reaaliajassa poikkeamien havaitsemiseksi ja rikollisen toiminnan tunnistamiseksi.
Kampanjoiden optimointi: Selvitä, miten asiakas saattaa reagoida yhteydenottoon tai milloin hän tekee ostoksen uuden liiketoiminnan houkuttelemiseksi ja ristiinmyyntimahdollisuuksien edistämiseksi.
Toiminnan parantaminen: Käytä ennakoivia malleja varastojen ja resurssitarpeiden ennustamiseen toiminnan tehostamiseksi. Tilaat tärkeät tarvikkeet uudelleen ajoissa ja varmistat tehokkaan toiminnan. Nämä mallit ovat olennaisia myös jatkuvasti tarkan myynnin ennustekaavan laatimisessa.
Riskien vähentäminen: Arvioi ostajan maksukyvyttömyyden todennäköisyyttä luottopisteiden ja muiden mittareiden avulla. Itse asiassa luottopisteet ovat ennakoiva malli, joka sisältää kaikki henkilön riskiin liittyvät olennaiset tiedot ja tarjoaa helposti ymmärrettävän mittarin.
Kuka tarvitsee ennakoivaa analytiikkaa
Ennakoiva analytiikka tarjoaa ratkaisuja monille toimialoille ja käyttötapauksille, kuten:
Pankkiala: Rahoituspalvelut tarvitsevat koneoppimista ja kvantitatiivisia työkaluja luottoriskien ennustamiseen ja petosten havaitsemiseen. Analytiikan avulla nämä instituutiot voivat tukea markkinoiden dynaamisia muutoksia reaaliajassa ja saavuttaa parempia tuloksia tulevaisuudessa.
Henkilöstöhallinto: Henkilöstöhallinto hyödyntää ennakoivan analytiikan työkaluja yhdistääkseen potentiaaliset hakijat oikeaan organisaatioon erilaisten kyselymittareiden avulla. Sekä laadullisten että määrällisten tietojen avulla ne voivat vähentää henkilöstön vaihtuvuutta ja parantaa työntekijöiden tyytyväisyyttä.
Terveydenhuolto: Sairaalat ja klinikat voivat käyttää ennakoivaa analytiikkaa hoidon hallintaan, epidemioiden seurantaan ja asianmukaisen henkilöstömäärän suunnitteluun. Potilastietojen louhinta auttaa niitä oppimaan lisää potilaiden reaktioista lääkkeisiin ja sairauksien määristä kausivaihtelun mukaan. Yksi terveydenhuollon CRM-ohjelmiston hyödyistä on se, että monet näistä työkaluista tarjoavat tämän toiminnon.
Toimitusketju: Logistiikka-alan on pystyttävä ennustamaan, milloin varastoa on tilattava lisää ja miten markkinoille sopivat hinnoittelustrategiat määritetään. Ennakoiva analytiikka on avain asiakkaiden kysynnän täyttämiseen ilman ylisuuren varaston hankkimista sekä tuotteiden muuttuvien kustannusten arviointiin ajan mittaan.
Myynti ja markkinointi: Markkinointi ja myynti käyttävät jo tekoälyä päätöksenteossaan hyödyntämällä BI:tä ja automatisoitua raportointia. Historiallinen ja tilastollinen analyysi tarjoaa yksinkertaisesti lisää työkaluja asiakaspolun seuraamiseen ja ymmärtämiseen.
Miten ennakoiva analytiikka toimii?
Ennakoivan analytiikan viitekehyksen rakentamiseen on useita työnkulkuja, jotka tarjoavat hyödynnettäviä oivalluksia, mutta tässä on yksi esimerkki, joka sisältää viisi perusvaihetta:
- Määritä ongelmasi: Tarvitset oletuksen ja joukon vaatimuksia. Haluatko käyttää mallinnustekniikoita petosten havaitsemiseen? Yritätkö määrittää varastotasot joulusesongin ostoksia varten? Ongelmasi tunteminen auttaa sinua valitsemaan ennakoivan mallin tyypin, joka vastaa kysymykseesi.
- Hanki ja järjestä tietosi: Käytettävissäsi voi olla vuosikymmenten ajalta kerättyä dataa tai vain viime vuoden ajantasaiset tiedot. Riippumatta siitä, kuinka paljon tietoa sinulla tällä hetkellä on, sinun tulisi tunnistaa tietovirrat ja järjestää tietoaineistot tietovarastoon.
- Esikäsittele ja käsittele tietosi: Raakadata voi auttaa ratkaisemaan liiketoimintaongelman vain rajallisesti. Sinun on siistittävä tietosi poistaaksesi poikkeamat, täyttääksesi puuttuvat datapisteet ja päästäksesi eroon äärimmäisistä poikkeavista havainnoista, jotka voivat vääristää tuloksiasi, ennen kuin käytät mitään ennakoivan analytiikan mallia.
- Kehitä ennakoiva mallisi: Datatieteilijät käyttävät erilaisia työkaluja ja tilastollisia tekniikoita kehittääkseen mallin, joka voi löytää vastauksen ongelmasi ratkaisemiseksi. Tarvitsetko lineaarista regressiota? Päätöspuun? Koneoppimisalgoritmeja?
- Vahvista tuloksesi: Älä luota siihen, että pilvilaskenta löytää täydellisen vastauksen joka kerta. Tarkista mallisi tarkkuus ja säädä sitä tarvittaessa saadaksesi tulokset, joissa on eniten järkeä.
Esimerkkejä ennakoivan analytiikan tekniikoista
Tässä on muutamia esimerkkejä ennakoivan analytiikan tekniikoista ja siitä, miten tämä tietoanalyysi voi toimia käytännössä.
Regressioanalyysi
Tämä tekniikka arvioi muuttujien välistä suhdetta määrittääkseen suurten tietoaineistojen malleja ja syötteiden välisen korrelaation. Regressiomallien paras käyttötapaus liittyy siihen, miten riippumattomat muuttujat voivat vaikuttaa toisiinsa, esimerkiksi miten hinnankorotus vaikuttaa myyntiin.
More Articles
Päätöspuu
Tämä datatieteen luokittelumalli sijoittaa tiedot eri luokkiin erottuvien muuttujien perusteella. Tätä tilastollista mallinnusmenetelmää käytetään yksittäisten päätösten ymmärtämiseen, esimerkiksi siihen, miten asiakaskokemukset vaikuttavat ostopäätöksiin.
Neuroverkot
Tässä mallinnustyypissä käytetään koneoppimista ennakoivan analytiikan automatisointiin monimutkaisten suhteiden parissa työskenneltäessä. Ne ovat pohjimmiltaan hahmontunnistusmoottoreita, jotka soveltuvat ihanteellisesti tietoaineistojen epälineaaristen suhteiden löytämiseen. Käytä neuroverkkoja muiden mallien tulosten vahvistamiseen.
Tehosta toimintaasi
Jos ennakoiva analytiikka kuulostaa ratkaisulta liiketoimintaongelmiisi, on aika kääntyä huippuluokan ohjelmiston puoleen, joka pystyy käsittelemään suuria tietoaineistoja ja monimutkaisia tilanteita. Tutustu joihinkin parhaisiin analytiikkasovelluksiin löytääksesi tarpeisiisi sopivat työkalut.
Pysy ajan tasalla trendeistä, kun tilaat RevOps-uutiskirjeen ja saat näkemyksiä suoraan sähköpostiisi.
