Du har en mengde salgsdata liggende i systemene dine. Hva nå? Programvare for prediktiv salgsanalyse kan hjelpe deg med å utnytte disse dataene til å avdekke bedre innsikt i kundeatferd og operasjonelle behov, slik at du kan effektivisere ressursallokering, beslutningstaking og produktprising.
La oss se nærmere på hva prediktiv analyse er, hvordan det fungerer, og hvordan det kan være til nytte for virksomheten din.
Hva er prediktiv analyse?
Generelt bruker prediktiv analyse data, maskinlæring og statistiske algoritmer til å avdekke sannsynligheten for fremtidige scenarier basert på historiske data fra salgsanalyse.
Målet ditt med å bruke prediktiv analyse er å finne ut hva som vil skje i fremtiden, basert på markedstrender, dine egne beslutninger og så mange andre faktorer og måleverdier som du kan oppgi.
Det finnes flere modeller og metoder for prediktiv analyse, blant annet beslutningstrær, regresjon og nevrale nettverk. Disse klassifiseres videre i noen typer prediktiv analyse, inkludert prediktive modeller for klyngedannelse, klassifisering og tidsserier – hver med sine egne bruksområder, fordeler og ulemper.
Hvordan fungerer prediktiv analyse?
Prediktiv og statistisk modellering bruker kjente fremtidige utfall til å trene eller utvikle en modell som du kan bruke til å forutsi verdier for unike, forskjellige eller nye data. Denne avanserte analysen er utviklet for å gi prediksjoner og handlingsrettet innsikt som representerer sannsynligheten for målvariabelen din, for eksempel inntekter, noe som gir et konkurransefortrinn i bransjen din.
Typer teknikker for prediktiv modellering
Det finnes mange typer analysemodeller, blant annet bayesiansk analyse, ensemblemodeller, minste kvadraters metode, datautvinning fra tidsserier og k-nærmeste naboer. De tre mest brukte er imidlertid beslutningstrær, nevrale nettverk og regresjon.
Have an account? Log In
Beslutningstrær
Denne klassifiseringsmodellen er utviklet for å dele data inn i delmengder basert på ulike kategorier av inndatavariabler. Du kan bruke dem til å forstå beslutningsprosessen til en person, der hver gren i treet representerer valg og alternativer, og hvert blad angir en klassifisering eller beslutning. Modellen vil forsøke å finne den ene variabelen som deler dataene dine inn i logiske grupper.
Beslutningstreet er populært fordi det er en av de enkleste modellene å forstå. Det kan også håndtere manglende verdier, så det er et godt sted å begynne med variabelutvelgelse.
Nevrale nettverk
En av de mer avanserte teknikkene du kan bruke innen prediktiv analyse og forretningsanalyse, er nevrale nettverk, som kan modellere svært komplekse sammenhenger. De er så populære fordi de er fleksible og kraftige. De kan håndtere ikke-lineære sammenhenger i datasett, og de kan bekrefte funn fra enklere teknikker.
Nevrale nettverk fungerer basert på mønstergjenkjenning, sammen med kunstig intelligens-prosesser som analyserer parametere grafisk. De fungerer godt uten matematiske formler som kan knytte inndata og utdata sammen, eller når det finnes store mengder treningsdata.
Regresjon
Det finnes to typer regresjon, lineær og logistisk, og de kan estimere sammenhenger mellom en rekke variabler. Denne typen modell er utviklet for å håndtere kontinuerlig datastrøm som følger normalfordelingen. Regresjon finner også viktige mønstre i store datasett og kan brukes til å fastslå hvordan pris og andre måleverdier påvirker kundeopplevelsen.
De viktigste fordelene med prediktiv analyse
Og nå til den viktigste delen: hvorfor virksomheten din kan ha behov for prediktiv analyse. Det finnes mange bruksområder og fordeler ved programvare for prediktiv analyse, blant annet bedre kundebevaring, datadrevet beslutningstaking, forbedring av salgsprosessen gjennom data og forbedring av markedsføringsstrategier. Her er noen flere som kan oppmuntre deg til å legge til dataanalyse i arbeidsflyten din.
Konverteringsprediksjon
Du ønsker å ta informerte beslutninger når det gjelder markedsføringskampanjer og kontakt med kunder, så bruk prediktiv analyse til å finne ut hva som vil øke sannsynligheten for en konvertering og øke kjøpsintensjonen.
Avdekking av svindel
Hvis du ønsker å bruke automatisering for å beskytte virksomheten din, kan du bruke prediktiv analyse til å finne unormale handlinger som indikerer svindel eller andre sårbarheter i virksomhetens nettverk i sanntid.
Øk driftseffektiviteten
Enten du trenger å finne ut hvor mye lagerbeholdning du bør ha for en bestemt sesong, finne en bedre måte å administrere ressurser på eller bare drive mer effektivt generelt, er datainnsamling og analyse nøkkelen til å forutsi fremtidige hendelser for behov innen forsyningskjeden og netthandel.
Risikoreduksjon
Forsikringskrav, innkreving av gjeld og kredittpoeng er alle eksempler fra den virkelige verden på hvordan prediktiv analyse brukes til å fastslå risiko og redusere sannsynligheten for at en ny kunde misligholder betalingene sine.
Prognoser for prediktivt vedlikehold
Hvis du arbeider med utstyr som trenger regelmessig vedlikehold, ønsker du ikke å vente på et sammenbrudd før du tar hånd om maskinene dine. Med prediktiv analyse får du en regelmessig tidsplan som kan forutsi og forhindre funksjonsfeil.
More Articles
Kundesegmentering
Ved å dele kundegrunnlaget ditt inn i bestemte grupper kan markedsførere tilpasse innholdet sitt til hver type kjøper. Du kan optimalisere tjenestene dine basert på kundedata, for eksempel demografi og atferd, for å øke lønnsomheten.
Dette trenger du for å komme i gang
For å begynne å bruke prediktive analyseverktøy med en gang må du følge fire enkle trinn:
- Finn ut hvilket problem du prøver å løse.
- Begynn å samle inn data og finne flere datakilder.
- Bygg den riktige prediktive modellen for problemet ditt.
- Bekreft svarene du får ved hjelp av verktøy for nevrale nettverk.
Mange alternativer for programvare for prediktiv analyse har i dag en selvbetjeningsmodell som gjør det mulig for personer uten spesialkunnskap å bruke disse avanserte verktøyene uten behov for en erfaren dataforsker. Finn verktøy som tilbyr veiledninger, har et aktivt brukerfellesskap og sørger for et tilgjengelig kundeserviceteam for å sikre suksess.
Det er bedre å lede enn å sakke akterut
Alt i alt gir programvare for prediktiv analyse deg datavitenskapelige verktøy som hjelper deg med å automatisere analyser og fremskynde beslutningsprosessen – det vil si avdekke ledende indikatorer på suksess.
Disse innsiktene, kombinert med et dokumentert rammeverk for salgsprognoser, hjelper deg med å utarbeide strategien din og nå målene dine i de kommende kvartalene.
