Fördelarna med programvara för prediktiv analys
Du har en mängd försäljningsdata i dina system. Vad gör du nu? Programvara för prediktiv försäljningsanalys kan hjälpa dig att utnyttja dessa data för att få fram bättre insikter om kundbeteenden och operativa behov, så att du kan effektivisera resursfördelning, beslutsfattande och produktprissättning.
Nu ska vi gå lite djupare in på vad prediktiv analys är, hur den fungerar och hur den kan gynna ditt företag.
Vad är prediktiv analys?
Generellt använder prediktiv analys data, maskininlärning och statistiska algoritmer för att visa sannolikheten för framtida scenarier baserat på historiska data från försäljningsanalys.
Continue Reading for Free
Create a free account to finish this article, plus get ongoing access to timely insights and practical resources.
Have an account? Log In
Målet med att använda prediktiv analys är att upptäcka vad som kommer att hända i framtiden baserat på marknadstrender, dina egna beslut och så många andra faktorer och mätvärden som du kan tillhandahålla.
Det finns flera modeller och metoder för prediktiv analys, däribland beslutsträd, regression och neurala nätverk. Dessa klassificeras vidare under några typer av prediktiv analys, bland annat prediktiva modeller för klustring, klassificering och tidsserier — var och en med sina egna användningsområden, fördelar och nackdelar.
Hur fungerar prediktiv analys?
Prediktiv och statistisk modellering använder kända framtida utfall för att träna eller utveckla en modell som du kan använda för att förutsäga värden för unika, annorlunda eller nya data. Denna avancerade analys är utformad för att ge förutsägelser och handlingsbara insikter som representerar sannolikheten för din målvariabel, till exempel intäkter, för att skapa en konkurrensfördel i din bransch.
Typer av tekniker för prediktiv modellering
Det finns många typer av analysmodeller, bland annat bayesiansk analys, ensemblemodeller, partiella minsta kvadratmetoden, datautvinning ur tidsserier och K-närmaste grannar. De tre vanligaste är dock beslutsträd, neurala nätverk och regression.
Beslutsträd
Denna klassificeringsmodell är utformad för att dela upp data i delmängder baserat på olika kategorier av indatavariabler. Du kan använda dem för att förstå en persons beslutsväg, där varje gren i trädet representerar val och alternativ och varje löv anger klassificering eller beslut. Din modell försöker hitta den enda variabel som delar upp dina data i logiska grupper.
Beslutsträdet är populärt eftersom det är ett av de enklaste att förstå. Det kan också hantera saknade värden, så det är en bra utgångspunkt för variabelurval.
Neurala nätverk
En av de mer sofistikerade teknikerna som du kan använda inom prediktiv analys och verksamhetsanalys är det neurala nätverket, som kan modellera mycket komplexa samband. Dessa är så populära eftersom de är flexibla och kraftfulla. De kan hantera icke-linjära samband i datamängder och bekräfta resultat från enklare tekniker.
Neurala nätverk fungerar utifrån mönsterigenkänning tillsammans med processer för artificiell intelligens som analyserar parametrar grafiskt. De fungerar bra utan matematiska formler som kan relatera till indata och utdata eller när det finns stora mängder träningsdata.
Regression
Det finns två typer av regression, linjär och logistisk, och de kan uppskatta samband mellan en mängd olika variabler. Denna typ av modell är byggd för att hantera ett kontinuerligt dataflöde som följer normalfördelningen. Regression identifierar också viktiga mönster i stora datamängder och kan användas för att fastställa hur pris och andra mätvärden påverkar kundupplevelsen.
De främsta fördelarna med prediktiv analys
Och nu till den viktigaste delen: varför ditt företag kan behöva prediktiv analys. Det finns många användningsområden och fördelar med programvara för prediktiv analys, bland annat bättre kundlojalitet, datadrivet beslutsfattande, förbättring av försäljningsprocessen genom data och förbättrade marknadsföringsstrategier. Här är ytterligare några som kan uppmuntra dig att lägga till dataanalys i ditt arbetsflöde.
Konverteringsprognoser
Du vill fatta välgrundade beslut när det gäller marknadsföringskampanjer och kundkontakter, så använd prediktiv analys för att upptäcka vad som ökar sannolikheten för en konvertering och köpintentionen.
Bedrägeribekämpning
Om du vill använda automatisering för att skydda ditt företag kan du använda prediktiv analys för att i realtid identifiera avvikande handlingar som tyder på bedrägeri eller andra sårbarheter i företagets nätverk.
Öka den operativa effektiviteten
Oavsett om du behöver ta reda på hur mycket lager du ska ha för en viss säsong, hitta ett bättre sätt att hantera resurser eller helt enkelt arbeta mer effektivt i allmänhet, är datainsamling och analys nyckeln till att förutsäga framtida händelser för behov inom leveranskedjan och e-handel.
Riskminskning
Försäkringsanspråk, skuldindrivning och kreditvärden är alla verkliga exempel på hur prediktiv analys används för att bedöma risk och minska sannolikheten för att en ny kund inte ska kunna betala.
Prognoser för prediktivt underhåll
Om du arbetar med utrustning som behöver regelbundet underhåll vill du inte vänta på ett haveri innan du tar hand om dina maskiner. Med prediktiv analys får du en regelbunden tidsplan som kan förutsäga och förhindra funktionsfel.
Kundsegmentering
Att dela in din kundbas i specifika grupper kan hjälpa marknadsförare att anpassa sitt innehåll efter varje typ av köpare. Du kan optimera dina tjänster utifrån kunddata, såsom demografi och beteende, för att öka lönsamheten.
Vad du behöver för att komma igång
För att börja använda verktyg för prediktiv analys direkt behöver du följa fyra enkla steg:
- Ta reda på vilket problem du försöker lösa.
- Börja samla in data och hitta fler datakällor.
- Bygg den rätta prediktiva modellen för ditt problem.
- Verifiera svaren du får med hjälp av verktyg för neurala nätverk.
Många programvarualternativ för prediktiv analys har idag en självbetjäningsmodell som gör det möjligt för lekmän att använda dessa avancerade verktyg utan hjälp av en erfaren dataanalytiker. Leta efter verktyg som erbjuder handledningar, har en aktiv användargemenskap och säkerställer att det finns ett lättillgängligt kundserviceteam för att garantera framgång.
Det är bättre att leda än att hamna efter
Överlag ger programvara för prediktiv analys dig verktyg för datavetenskap som hjälper dig att automatisera analyser och snabba upp beslutsprocessen – det vill säga att upptäcka ledande framgångsindikatorer.
Dessa insikter, tillsammans med ett beprövat ramverk för försäljningsprognoser, hjälper dig att bygga din strategi och nå dina mål under de kommande kvartalen.
