Vad är prediktiv analys & varför är det viktigt?
Även om prediktiv analys har funnits i mer än ett decennium är det först nu som organisationer har börjat se den som en viktig del av sin affärsverksamhet. I dag kan prediktiv analys användas för att öka ditt resultat och ge dig en konkurrensfördel – särskilt om du använder den interaktiva analysprogramvara som finns tillgänglig.
Om du är nyfiken på prediktiv analys och hur den kan hjälpa ditt företag att blomstra kan du läsa den här översikten för att hitta svar.
Definition av prediktiv analys
Prediktiv analys innebär att du använder data, maskininlärning och statistiska algoritmer för att identifiera och förutsäga framtida trender baserat på historiska data. Med prediktiv analys kan du förhoppningsvis fatta mer exakta, databaserade beslut om marknaden och konsumenterna.
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
Typer av prediktiv analys
Det finns flera typer av prediktiv dataanalys som du kan använda för att bedöma data, upptäcka mönster och observera trender för att förutsäga framtida händelser. Några populära modeller för denna typ av analys är klustringsmodeller, klassificeringsmodeller och tidsseriemodeller.
Klustringsmodeller
Den här typen av dataanalysmodell hör till kategorin oövervakad inlärning, där data grupperas baserat på liknande egenskaper. Du kan använda den här typen av prediktiv analys för att segmentera kunder utifrån gemensamma egenskaper och utveckla unika strategier för varje grupp.
Klassificeringsmodeller
Med den här prediktiva modellen använder du övervakad maskininlärning. Med klassificeringsmodeller kan du kategorisera data baserat på historisk information för att beskriva relationer inom en given datauppsättning. Klassificera dina potentiella kunder eller kunder i grupper, eller besvara frågor med binära resultat, som sant eller falskt.
Några vanliga klassificeringsmodeller är beslutsträd, logistisk regression, neurala nätverk och slumpmässiga skogar.
Psst! Du kan använda dessa typer av modeller för att beräkna framtida intäkter.
Tidsseriemodeller
När du använder tidsseriemodeller utnyttjar du olika dataindata med en bestämd tidsfrekvens – oavsett om den är månadsvis, veckovis eller daglig. Du kan plotta beroende variabler över tid för att analysera dina data med avseende på trender, säsongsvariationer och cykliskt beteende, som att förutsäga hur många samtal ditt callcenter kan ta emot per timme under dagen.
Vikten av prediktiv analys
Organisationer vänder sig till prediktiv analys för att få hjälp med att lösa en mängd olika problem och upptäcka unika möjligheter. Några av de vanligaste användningsområdena som gör prediktiv analys viktig är:
Upptäckt av bedrägerier: Kombinera olika analysmetoder för mönsteridentifiering som granskar aktiviteter i alla nätverk i realtid för att upptäcka avvikelser och identifiera kriminellt beteende.
Optimera kampanjer: Fastställ hur en kund kan tänkas reagera på kontakt eller när kunden kommer att göra ett köp för att attrahera nya affärer och främja möjligheter till korsförsäljning.
Förbättra verksamheten: Använd prediktiva modeller för att förutsäga behov av lager och resurser för att effektivisera verksamheten. Du beställer om nödvändiga varor i tid och säkerställer en effektiv funktion. Dessa modeller är också viktiga när du skapar en formel för försäljningsprognoser som konsekvent är korrekt.
Minska riskerna: Bedöm sannolikheten för att en köpare inte ska kunna betala med hjälp av kreditvärden och andra mätvärden. Faktum är att ett kreditvärde är en prediktiv modell som innehåller all information som är relevant för en persons risk, vilket ger dig ett lättförståeligt mätvärde.
Vem behöver prediktiv analys?
Prediktiv analys kan ge svar inom en mängd olika branscher och användningsområden, bland annat:
Bankverksamhet: Finansiella tjänster behöver maskininlärning och kvantitativa verktyg för att kunna förutsäga kreditrisker och upptäcka bedrägerier. Analys gör det möjligt för dessa institutioner att stödja dynamiska marknadsförändringar i realtid för bättre framtida resultat.
Personalresurser: HR förlitar sig på verktyg för prediktiv analys för att matcha potentiella sökande med rätt organisation med hjälp av olika undersökningsmätvärden. Med både kvalitativa och kvantitativa data kan de minska personalomsättningen och öka medarbetarnas nöjdhet.
Hälso- och sjukvård: Sjukhus och kliniker kan använda prediktiv analys för att hantera vården, följa smittspridning och planera lämplig bemanning. Datautvinning ur patientjournaler hjälper dem att lära sig mer om patienters reaktioner på läkemedel och mängden sjukdomsfall beroende på säsong. En av fördelarna med CRM-programvara för hälso- och sjukvården är att många av dessa verktyg erbjuder denna funktion.
Försörjningskedja: Logistikbranschen måste kunna förutse när lagret ska fyllas på och hur lämpliga prissättningsstrategier för marknaden ska fastställas. Prediktiv analys är nyckeln till att möta kundernas efterfrågan utan att överlagra och till att bedöma hur kostnaden för produkter förändras över tid.
Försäljning & marknadsföring: Marknadsföring och försäljning använder redan artificiell intelligens för sitt beslutsfattande med BI och automatiserad rapportering. Historisk och statistisk analys ger helt enkelt fler verktyg för att följa och förstå kundens livscykel.
Vill du ta ditt teams analysarbete till nästa nivå? Dessa kommande analyskonferenser är ett måste att delta i.
Hur fungerar prediktiv analys?
Det finns flera arbetsflöden för att bygga ett ramverk för prediktiv analys som ger användbara insikter, men här är ett exempel som omfattar fem grundläggande steg:
- Definiera ditt problem: Du behöver en tes och en uppsättning krav. Hoppas du kunna använda modelleringstekniker för att upptäcka bedrägerier? Försöker du fastställa lagernivåer inför julhandeln? Om du känner till ditt problem blir det lättare att välja den typ av prediktiv modell som besvarar din fråga.
- Samla in och organisera dina data: Du kanske har flera årtionden av data att utgå från eller bara aktuella data från det senaste året. Oavsett hur mycket information du har just nu bör du identifiera dataflöden och organisera datamängder i ett datalager.
- Förbered och bearbeta dina data: Rådata kan bara göra så mycket för att lösa ett affärsproblem. Du behöver rensa dina data för att ta bort avvikelser, fylla i saknade datapunkter och eliminera extrema avvikande värden som kan snedvrida resultaten innan du använder någon prediktiv analysmodell.
- Utveckla din prediktiva modell: Dataforskare använder olika verktyg och statistiska tekniker för att utveckla en modell som kan hitta ett svar för att lösa ditt problem. Behöver du linjär regression? Ett beslutsträd? Maskininlärningsalgoritmer?
- Validera dina resultat: Lita inte på att molnbaserad databehandling alltid kommer fram till det perfekta svaret. Kontrollera modellens noggrannhet och justera den efter behov för att få de resultat som är mest rimliga.
Exempel på tekniker för prediktiv analys
Här är några exempel på tekniker för prediktiv analys och hur denna dataanalys kan fungera i verkligheten.
Regressionsanalys
Denna teknik uppskattar relationen mellan variabler för att fastställa mönster i stora datamängder och korrelationen mellan indata. Det bästa användningsområdet för regressionsmodeller är att analysera hur oberoende variabler kan påverka varandra, till exempel hur en prisökning påverkar försäljningen.
Beslutsträd
Denna typ av klassificeringsmodell inom datavetenskap placerar data i olika kategorier baserat på särskiljande variabler. Du använder denna statistiska modelleringsmetod för att förstå individuella beslut, till exempel hur kundupplevelser påverkar köpbeslut.
Neurala nätverk
Denna typ av modellering använder maskininlärning för att automatisera prediktiv analys vid arbete med komplexa samband. De är i grunden motorer för mönsterigenkänning som är idealiska för att hitta icke-linjära samband i dina datamängder. Använd neurala nätverk för att validera resultaten från andra modeller.
Öka din operativa effektivitet
Om föreskrivande analys låter som en lösning på dina affärsproblem är det dags att vända dig till banbrytande programvara som kan hantera stora datamängder och komplexa situationer. Ta en titt på några av de bästa apparna för analys för att hitta de bästa verktygen för dina behov.
Håll dig uppdaterad om trenderna när du prenumererar på RevOps-nyhetsbrevet för insikter direkt i din inkorg.
