Wat Is Voorspellende Analyse & Waarom Is Het Belangrijk?

Soorten voorspellende analyses

Er zijn verschillende soorten voorspellende data-analyses die u kunt gebruiken om gegevens te beoordelen, patronen bloot te leggen en trends te observeren om toekomstige gebeurtenissen te voorspellen. Enkele populaire modellen voor deze analyses zijn clusterings-, classificatie- en tijdreeksmodellen.

Clustermodellen

Dit type data-analytisch model valt onder de categorie ongesuperviseerd leren, waarbij gegevens worden gegroepeerd op basis van vergelijkbare kenmerken. U kunt dit type voorspellende analyse gebruiken om klanten te segmenteren op basis van gemeenschappelijke kenmerken en unieke strategieën voor elke groep te ontwikkelen.

Classificatiemodellen

Met dit voorspellende model werkt u met gesuperviseerd machinaal leren. Met classificatiemodellen kunt u gegevens categoriseren op basis van historische informatie om relaties binnen een bepaalde dataset te beschrijven. Deel uw potentiële klanten of klanten in groepen in of beantwoord vragen met binaire uitkomsten, zoals waar of onwaar.

Enkele veelvoorkomende classificatiemodellen zijn beslisbomen, logistische regressie, neurale netwerken en random forests.

Psst! U kunt dit soort modellen gebruiken om toekomstige inkomsten te berekenen.

Tijdreeksmodellen

Wanneer u tijdreeksmodellen gebruikt, maakt u gebruik van verschillende gegevensinvoer met een vastgestelde tijdsfrequentie — maandelijks, wekelijks of dagelijks. U kunt afhankelijke variabelen in de tijd uitzetten om uw gegevens te beoordelen op trends, seizoensinvloeden en cyclisch gedrag, zoals het voorspellen van hoeveel telefoontjes uw callcenter gedurende de dag per uur kan ontvangen.

Het belang van voorspellende analyses

Organisaties wenden zich tot voorspellende analyses om verschillende problemen op te lossen en unieke kansen te ontdekken. Enkele van de meest voorkomende toepassingen die voorspellende analyses essentieel maken, zijn:

Fraudedetectie: Combineer verschillende analysemethoden voor patroonherkenning die acties op elk netwerk in realtime onderzoekt om afwijkingen op te merken en crimineel gedrag te identificeren.

Campagnes optimaliseren: Bepaal hoe een klant mogelijk reageert op benadering of wanneer deze een aankoop doet om nieuwe klanten aan te trekken en mogelijkheden voor aanvullende verkoop te benutten.

Activiteiten verbeteren: Gebruik voorspellende modellen om voorraad- en middelenbehoeften te voorspellen en activiteiten te stroomlijnen. U bestelt essentiële zaken op tijd opnieuw en zorgt voor een efficiënte werking. Deze modellen zijn ook essentieel voor het opstellen van een verkoopprognoseformule die consequent nauwkeurig is.

Risico verminderen: Beoordeel de waarschijnlijkheid dat een koper in gebreke blijft met kredietscores en andere maatstaven. Een kredietscoresysteem is in feite een voorspellend model dat alle informatie bevat die relevant is voor het risico van een persoon en u een gemakkelijk te begrijpen maatstaf biedt.

Wie heeft voorspellende analyses nodig?

Voorspellende analyses bieden een antwoord voor verschillende sectoren en toepassingen, waaronder:

Bankwezen: Financiële dienstverleners hebben machinaal leren en kwantitatieve hulpmiddelen nodig om kredietrisico's te voorspellen en fraude op te sporen. Met analyses kunnen deze instellingen dynamische marktveranderingen in realtime ondersteunen voor betere toekomstige resultaten.

Personeelszaken: HR vertrouwt op hulpmiddelen voor voorspellende analyses om potentiële sollicitanten met behulp van verschillende enquêtemaatstaven aan de juiste organisatie te koppelen. Met zowel kwalitatieve als kwantitatieve gegevens kunnen ze personeelsverloop verminderen en de tevredenheid van medewerkers verhogen.

Gezondheidszorg: Ziekenhuizen en klinieken kunnen voorspellende analyses gebruiken om zorg te beheren, uitbraken te volgen en de juiste personeelsbezetting te plannen. Door medische dossiers te dataminen, kunnen ze meer te weten komen over de reacties van patiënten op medicijnen en over het aantal ziekten per seizoen. Een van de voordelen van CRM-software voor de gezondheidszorg is dat veel van deze tools deze mogelijkheid bieden.

Toeleveringsketen: Logistieke sectoren moeten kunnen voorspellen wanneer ze hun voorraad opnieuw moeten bestellen en hoe ze passende prijsstrategieën voor de markt kunnen bepalen. Voorspellende analyses zijn de sleutel tot het voldoen aan de klantvraag zonder te grote voorraden aan te houden en tot het inschatten van de veranderende kosten van producten in de loop der tijd.

Verkoop & marketing: Marketing- en verkoopteams gebruiken al kunstmatige intelligentie voor hun besluitvorming met BI en geautomatiseerde rapportage. Historische en statistische analyses bieden simpelweg meer hulpmiddelen om de klantlevenscyclus te volgen en te begrijpen.

Hoe werken voorspellende analyses?

Er zijn verschillende werkstromen voor het opbouwen van een raamwerk voor voorspellende analyses dat bruikbare inzichten oplevert, maar hier is één voorbeeld met vijf basisstappen:

1. Definieer je probleem: Je hebt een hypothese en een reeks vereisten nodig. Wil je modelleringstechnieken gebruiken om fraude te detecteren? Probeer je de voorraadniveaus voor het winkelen tijdens de feestdagen te bepalen? Als je je probleem kent, kun je het type voorspellend model kiezen dat je vraag beantwoordt.

2. Verzamel & organiseer je gegevens: Misschien beschik je over tientallen jaren aan gegevens, of alleen over de actuele gegevens van het afgelopen jaar. Ongeacht hoeveel informatie je momenteel hebt, moet je gegevensstromen identificeren en gegevenssets in een datawarehouse organiseren.

3. Bereid je gegevens voor & verwerk ze: Met onbewerkte gegevens kun je een bedrijfsprobleem maar tot op zekere hoogte oplossen. Je moet je gegevens opschonen om afwijkingen te verwijderen, ontbrekende gegevenspunten aan te vullen en extreme uitschieters te verwijderen die je resultaten kunnen vertekenen voordat je een model voor voorspellende analyses gebruikt.

4. Ontwikkel je voorspellende model: Datawetenschappers gebruiken verschillende tools en statistische technieken om een model te ontwikkelen dat een antwoord kan vinden om je probleem op te lossen. Heb je lineaire regressie nodig? Een beslisboom? Algoritmen voor machinaal leren?

5. Valideer je resultaten: Vertrouw er niet op dat cloudcomputing elke keer het perfecte antwoord oplevert. Controleer de nauwkeurigheid van je model en pas het zo nodig aan om de resultaten te verkrijgen die het meest logisch zijn.

Voorbeelden van technieken voor voorspellende analyses

Hier volgen enkele voorbeelden van technieken voor voorspellende analyses en van de manier waarop deze gegevensanalyse in de praktijk kan werken.

Regressieanalyse

Met deze techniek wordt de relatie tussen variabelen geschat om patronen in grote gegevenssets en de correlatie tussen invoergegevens te bepalen. Regressiemodellen zijn vooral geschikt om te bepalen hoe onafhankelijke variabelen elkaar kunnen beïnvloeden, bijvoorbeeld hoe een prijsstijging de verkoop beïnvloedt.

Beslisboom

Dit type classificatiemodel uit de datawetenschap deelt gegevens in verschillende categorieën in op basis van onderscheidende variabelen. Je gebruikt deze statistische modelleringsmethode om individuele beslissingen te begrijpen, bijvoorbeeld hoe klantervaringen aankoopbeslissingen beïnvloeden.

Neurale netwerken

Bij dit type modellering wordt machinaal leren gebruikt om voorspellende analyses te automatiseren bij complexe relaties. Het zijn in wezen patroonherkenningsmachines die ideaal zijn voor het vinden van niet-lineaire relaties in je gegevenssets. Gebruik neurale netwerken om de resultaten van andere modellen te valideren.

Verhoog je operationele efficiëntie

Als prescriptieve analyses klinken als een oplossing voor je bedrijfsproblemen, is het tijd om over te stappen op geavanceerde software die grote gegevenssets en complexe situaties aankan. Bekijk enkele van de beste apps voor analyses om de beste tools voor jouw behoeften te vinden.

Blijf op de hoogte van de trends wanneer je je abonneert op de RevOps-nieuwsbrief voor inzichten rechtstreeks in je inbox.