Sistemlerinizde yığınla satış verisi bulunuyor. Peki şimdi ne olacak? Tahmine dayalı satış analitiği yazılımı, müşteri davranışları ve operasyonel ihtiyaçlar hakkında daha iyi içgörüler elde etmenize yardımcı olarak kaynak tahsisini, karar alma süreçlerini ve ürün fiyatlandırmasını daha verimli hâle getirebilir.
Tahmine dayalı analitiğin ne olduğunu, nasıl çalıştığını ve işletmenize nasıl fayda sağlayabileceğini biraz daha yakından inceleyelim.
Tahmine Dayalı Analitik Nedir?
Genel olarak tahmine dayalı analitik, geçmiş satış analitiği verilerine dayanarak gelecekteki senaryoların gerçekleşme olasılığını ortaya çıkarmak için verileri, makine öğrenimini ve istatistiksel algoritmaları kullanır.
Tahmine dayalı analitiği kullanmaktaki amacınız; pazar eğilimlerine, kendi karar alma süreçlerinize ve sağlayabileceğiniz mümkün olduğunca çok sayıda diğer faktör ile metriğe dayanarak gelecekte ne olacağını keşfetmektir.
Tahmine dayalı analitik için karar ağaçları, regresyon ve sinir ağları da dâhil olmak üzere çeşitli modeller ve yöntemler vardır. Bunlar ayrıca kümeleme, sınıflandırma ve zaman serisi tahmin modelleri de dâhil olmak üzere birkaç tahmine dayalı analiz türü altında sınıflandırılır; her birinin kendine özgü kullanım alanları, avantajları ve dezavantajları bulunur.
Tahmine Dayalı Analitik Nasıl Çalışır?
Tahmine dayalı ve istatistiksel modelleme, benzersiz, farklı veya yeni veriler için değerleri tahmin etmek üzere kullanabileceğiniz bir modeli eğitmek ya da geliştirmek amacıyla bilinen gelecek sonuçlarını kullanır. Bu gelişmiş analitik yöntemleri, sektörünüzde rekabet avantajı sağlamak üzere gelir gibi hedef değişkeninizin olasılığını temsil eden tahminler ve eyleme geçirilebilir içgörüler sunmak için tasarlanmıştır.
Tahmine Dayalı Modelleme Teknikleri Türleri
Bayesçi analiz, topluluk modelleri, kısmi en küçük kareler, zaman serisi veri madenciliği ve K-en yakın komşu yöntemi de dâhil olmak üzere pek çok analitik model türü vardır. Ancak en yaygın kullanılan üç model karar ağaçları, sinir ağları ve regresyondur.
Have an account? Log In
Karar Ağaçları
Bu sınıflandırma modeli, çeşitli girdi değişkeni kategorilerine dayanarak verileri alt kümelere ayırmak için tasarlanmıştır. Bunları, bir kişinin kararlarının izlediği yolu anlamak için kullanabilirsiniz; ağacın her dalı seçimleri ve alternatifleri, her yaprağı ise sınıflandırmayı veya kararları temsil eder. Modeliniz, verilerinizi mantıksal gruplara ayıran tek bir değişken bulmaya çalışır.
Karar ağacı popülerdir; çünkü anlaşılması en kolay yöntemlerden biridir. Ayrıca eksik değerleri işleyebilir, bu nedenle değişken seçimine başlamak için iyi bir noktadır.
Sinir Ağları
Tahmine dayalı analitik ve iş zekâsı alanlarında kullanabileceğiniz daha gelişmiş tekniklerden biri, çok karmaşık ilişkileri modelleyebilen sinir ağıdır. Bunlar esnek ve güçlü oldukları için çok popülerdir. Veri kümelerindeki doğrusal olmayan ilişkileri işleyebilir ve daha basit tekniklerden elde edilen bulguları doğrulayabilirler.
Sinir ağları, örüntü tanımanın yanı sıra parametreleri grafiksel olarak analiz eden yapay zekâ süreçlerine dayanarak çalışır. Girdi ve çıktı arasındaki ilişkiyi açıklayabilecek matematiksel formüller olmadığında veya çok miktarda eğitim verisi bulunduğunda iyi sonuç verirler.
Regresyon
Doğrusal ve lojistik olmak üzere iki tür regresyon vardır ve bunlar çeşitli değişkenler arasındaki ilişkileri tahmin edebilir. Bu model türü, normal dağılımı izleyen sürekli veri akışını işlemek üzere oluşturulmuştur. Regresyon ayrıca büyük veri kümelerindeki temel örüntüleri bulur ve fiyatın ve diğer metriklerin müşteri deneyimini nasıl etkilediğini belirlemek için kullanılabilir.
Tahmine Dayalı Analitiğin Başlıca Faydaları
Şimdi en önemli kısma geçelim: işletmenizin neden tahmine dayalı analitiğe ihtiyaç duyabileceği. Tahmine dayalı analitik yazılımının daha iyi müşteri elde tutma, veriye dayalı karar alma, veriler aracılığıyla satış sürecini iyileştirme ve pazarlama stratejilerini geliştirme gibi pek çok kullanım alanı ve faydası vardır. Veri analizini iş akışınıza eklemeniz için sizi teşvik edebilecek birkaç ek faydayı burada bulabilirsiniz.
Dönüşüm Tahmini
Pazarlama kampanyaları ve müşteri iletişimi söz konusu olduğunda bilinçli kararlar almak istersiniz; bu nedenle dönüşüm olasılığını ve satın alma niyetini neyin artıracağını keşfetmek için tahmine dayalı analitiği kullanın.
Dolandırıcılık Tespiti
Şirketinizi korumak için otomasyondan yararlanmak istiyorsanız, şirketinizin ağındaki dolandırıcılığa veya diğer güvenlik açıklarına işaret eden anormal eylemleri gerçek zamanlı olarak belirlemek için tahmine dayalı analitiği kullanabilirsiniz.
Operasyonel Verimliliği Artırma
Belirli bir sezon için ne kadar envanter stoklamanız gerektiğini hesaplamanız, kaynakları yönetmenin daha iyi bir yolunu bulmanız veya genel olarak yalnızca daha verimli çalışmanız gerekiyorsa, veri toplama ve analiz, tedarik zinciri ve e-ticaret ihtiyaçları için gelecekteki olayları öngörmenin anahtarıdır.
Risk Azaltma
Sigorta talepleri, borç tahsilatı ve kredi puanları, öngörücü analitiğin riski belirlemek ve yeni bir müşterinin borcunu ödememe olasılığını azaltmak için nasıl kullanıldığına dair gerçek dünyadan örneklerdir.
Öngörücü Bakım Tahmini
Düzenli bakıma ihtiyaç duyan ekipmanlarla çalışıyorsanız makinelerinizle ilgilenmek için arıza meydana gelmesini beklemek istemezsiniz. Öngörücü analitik sayesinde arızaları öngörüp önleyebileceğiniz düzenli bir zaman çizelgesine sahip olursunuz.
More Articles
Müşteri Segmentasyonu
Müşteri tabanınızı belirli gruplara ayırmak, pazarlamacıların içeriklerini her alıcı türüne göre uyarlamasına yardımcı olabilir. Kârlılığı artırmak için demografik bilgiler ve davranışlar gibi müşteri verilerine dayanarak hizmetlerinizi optimize edebilirsiniz.
Başlamak İçin İhtiyacınız Olanlar
Öngörücü analitik araçlarını hemen kullanmaya başlamak için dört basit adımı uygulamanız gerekir:
- Çözmeye çalıştığınız sorunu belirleyin.
- Veri toplamaya ve daha fazla veri kaynağı bulmaya başlayın.
- Sorununuza uygun doğru öngörücü modeli oluşturun.
- Elde ettiğiniz yanıtları sinir ağı araçlarını kullanarak doğrulayın.
Günümüzde birçok öngörücü analitik yazılımı seçeneği, deneyimli bir veri bilimcisine ihtiyaç duymadan sıradan kullanıcıların bu gelişmiş araçlardan yararlanmasına olanak tanıyan bir self servis modeline sahiptir. Başarılı olmanızı sağlamak için eğitimler sunan, güçlü bir kullanıcı topluluğuna sahip ve erişilebilir bir müşteri hizmetleri ekibi bulunan araçları tercih edin.
Geride Kalmaktansa Önde Olmak Daha İyidir
Genel olarak öngörücü analitik yazılımı, analizleri otomatikleştirmenize ve karar alma sürecinizi hızlandırmanıza, yani başarıya öncülük eden göstergeleri ortaya çıkarmanıza yardımcı olacak veri bilimi araçları sağlar.
Bu içgörüler, kanıtlanmış bir satış tahmini çerçevesiyle birlikte stratejinizi oluşturmanıza ve gelecek çeyreklerde hedeflerinize ulaşmanıza yardımcı olacaktır.
