Selv om prediktiv analyse har eksistert i mer enn et tiår, er det først nå organisasjoner har begynt å løfte det frem som en viktig del av virksomheten. I dag kan prediktiv analyse brukes til å øke bunnlinjen og gi deg et konkurransefortrinn – særlig hvis du bruker den tilgjengelige interaktive analyseprogramvaren.
Hvis du er nysgjerrig på prediktiv analyse og hvordan det kan hjelpe virksomheten din med å blomstre, kan du utforske denne oversikten for å finne svar.
Definering av prediktiv analyse
Prediktiv analyse innebærer at du bruker data, maskinlæring og statistiske algoritmer til å identifisere og forutsi fremtidige trender basert på historiske data. Ved hjelp av prediktiv analyse kan du forhåpentligvis ta mer presise, datadrevne beslutninger om markedet og forbrukerne.
Typer prediktiv analyse
Det finnes flere typer prediktiv dataanalyse som du kan bruke til å vurdere data, avdekke mønstre og observere trender for å forutsi fremtidige hendelser. Noen populære modeller for denne typen analyse omfatter klyngedannelse, klassifisering og tidsseriemodeller.
Klyngemodeller
Denne typen dataanalysemodell faller inn under kategorien ikke-veiledet læring, som grupperer data basert på lignende egenskaper. Du kan bruke denne typen prediktiv analyse til å segmentere kunder basert på felles kjennetegn og utvikle unike strategier for hver gruppe.
Have an account? Log In
Klassifiseringsmodeller
Med denne prediktive modellen bruker du veiledet maskinlæring. Ved hjelp av klassifiseringsmodeller kan du kategorisere data basert på historisk informasjon for å beskrive relasjoner i et gitt datasett. Klassifiser potensielle kunder eller kunder i grupper, eller besvar spørsmål med binære utdata, for eksempel sant eller usant.
Noen vanlige klassifiseringsmodeller omfatter beslutningstrær, logistisk regresjon, nevrale nettverk og tilfeldig skog.
Psst! Du kan bruke disse modelltypene til å beregne fremtidige inntekter.
Tidsseriemodeller
Når du bruker tidsseriemodeller, benytter du ulike datainndata med en definert tidsfrekvens – enten det er månedlig, ukentlig eller daglig. Du kan plotte avhengige variabler over tid for å vurdere dataene dine med tanke på trender, sesongvariasjoner og syklisk atferd, for eksempel ved å forutsi hvor mange samtaler kundesenteret ditt kan motta per time gjennom dagen.
Betydningen av prediktiv analyse
Organisasjoner tar i bruk prediktiv analyse for å hjelpe dem med å løse en rekke problemer og avdekke unike muligheter. Noen av de vanligste bruksområdene som gjør prediktiv analyse avgjørende, omfatter:
Avdekking av svindel: Kombiner ulike analysemetoder for mønstergjenkjenning som undersøker handlinger i ethvert nettverk i sanntid, slik at avvik kan oppdages og kriminell atferd identifiseres.
Optimaliser kampanjer: Finn ut hvordan en kunde kan reagere på henvendelser, eller når de vil foreta et kjøp, for å tiltrekke deg nye kunder og fremme muligheter for kryssalg.
Forbedre driften: Bruk prediktive modeller til å forutsi behov for lagerbeholdning og ressurser for å effektivisere driften. Du bestiller nødvendige varer på nytt i tide og sikrer effektiv funksjonalitet. Disse modellene er også avgjørende for å utarbeide en salgsprognoseformel som er konsekvent presis.
Reduser risiko: Vurder en kjøpers sannsynlighet for mislighold ved hjelp av kredittscore og andre måltall. En kredittscore er faktisk en prediktiv modell som innlemmer all informasjon som er relevant for en persons risiko, og gir deg et lettforståelig måltall.
Hvem trenger prediktiv analyse
Prediktiv analyse gir svar for en rekke bransjer og bruksområder, blant annet:
Bankvirksomhet: Finansielle tjenester trenger maskinlæring og kvantitative verktøy for å kunne forutsi kredittrisiko og oppdage svindel. Analyse gjør det mulig for disse institusjonene å håndtere dynamiske markedsendringer i sanntid for å oppnå bedre resultater i fremtiden.
Personalforvaltning: HR er avhengig av verktøy for prediktiv analyse for å matche potensielle søkere med riktig organisasjon ved hjelp av en rekke undersøkelsesmålinger. Med både kvalitative og kvantitative data kan de redusere utskifting av ansatte og øke medarbeidertilfredsheten.
Helsevesen: Sykehus og klinikker kan bruke prediktiv analyse til å administrere behandling, følge med på utbrudd og planlegge riktig bemanning. Utvinning av data fra helsejournaler hjelper dem med å lære mer om pasienters reaksjoner på medisiner og sykdomsvolumet etter sesong. En av fordelene med CRM-programvare for helsevesenet er at mange av disse verktøyene tilbyr denne funksjonaliteten.
Forsyningskjede: Logistikkbransjen må kunne forutsi når den skal bestille nytt lager, og hvordan den skal fastsette passende prisstrategier for markedet. Prediktiv analyse er nøkkelen til å møte kundenes etterspørsel uten å overfylle lageret, samt til å vurdere hvordan kostnadene for produkter endrer seg over tid.
Salg & markedsføring: Markedsføring og salg bruker allerede kunstig intelligens i beslutningsprosessen, med BI og automatisert rapportering. Historisk og statistisk analyse gir ganske enkelt flere verktøy for å følge og forstå kundens livssyklus.
Hvordan fungerer prediktiv analyse?
Det finnes flere arbeidsflyter for å bygge et rammeverk for prediktiv analyse som gir handlingsrettet innsikt, men her er ett eksempel som omfatter fem grunnleggende trinn:
- Definer problemet ditt: Du trenger en hypotese og et sett med krav. Håper du å bruke modelleringsteknikker til å oppdage svindel? Prøver du å fastslå lagernivåer for julehandelen? Når du kjenner problemet ditt, kan du velge typen prediktiv modell som vil besvare spørsmålet ditt.
- Innhent og organiser dataene dine: Du kan ha flere tiår med data å trekke på, eller bare inneværende års data. Uansett hvor mye informasjon du har akkurat nå, bør du identifisere dataflyter og organisere datasett i et datavarehus.
- Forbered og behandle dataene dine: Rådata kan bare gjøre så mye for å løse et forretningsproblem. Du må rydde opp i dataene for å fjerne avvik, fylle inn manglende datapunkter og bli kvitt ekstreme uteliggere som kan påvirke resultatene dine, før du bruker en modell for prediktiv analyse.
- Utvikle den prediktive modellen din: Dataforskere bruker ulike verktøy og statistiske teknikker til å utvikle en modell som kan finne et svar for å løse problemet ditt. Trenger du lineær regresjon? Beslutningstre? Maskinlæringsalgoritmer?
- Valider resultatene dine: Ikke stol på at nettskybasert databehandling finner det perfekte svaret hver gang. Kontroller nøyaktigheten til modellen din og juster den etter behov for å få resultater som gir mest mening.
Eksempler på teknikker for prediktiv analyse
Her er noen eksempler på teknikker for prediktiv analyse og hvordan denne dataanalysen kan fungere i den virkelige verden.
Regresjonsanalyse
Denne teknikken anslår forholdet mellom variabler for å fastslå mønstre i store datasett og korrelasjonen mellom inndata. Det beste bruksområdet for regresjonsmodeller er å undersøke hvordan uavhengige variabler kan påvirke hverandre, for eksempel hvordan en prisøkning vil påvirke salget.
More Articles
Beslutningstre
Denne typen klassifiseringsmodell innen datavitenskap plasserer data i ulike kategorier basert på særtrekk ved variablene. Du bruker denne statistiske modelleringsmetoden til å forstå individuelle beslutninger, for eksempel hvordan kundeopplevelser påvirker kjøpsbeslutninger.
Nevrale nettverk
Denne modelltypen bruker maskinlæring til å automatisere prediktiv analyse ved arbeid med komplekse sammenhenger. De er i hovedsak motorer for mønstergjenkjenning som egner seg godt til å finne ikke-lineære sammenhenger i datasettene dine. Bruk nevrale nettverk til å validere resultatene fra andre modeller.
Øk driftseffektiviteten
Hvis preskriptiv analyse høres ut som en løsning på forretningsproblemene dine, er det på tide å ta i bruk banebrytende programvare som kan håndtere store datasett og komplekse situasjoner. Ta en titt på noen av de beste appene for analyse for å finne de beste verktøyene for behovene dine.
Hold deg oppdatert på trendene når du abonnerer på RevOps-nyhetsbrevet for innsikt direkte i innboksen din.
