Что означает прогнозная аналитика для бизнеса сегодня

• В распоряжении предприятий больше данных из различных источников, чем они могут подумать.
• С помощью предиктивной аналитики вы можете использовать прошлую информацию для прогнозирования будущих результатов для вашего бизнеса.
• Аналитика помогает определить будущие возможности, лучше обслуживать клиентов и со временем принимать более обоснованные бизнес-решения.
• Эта статья предназначена для владельцев бизнеса и менеджеров, которые хотят использовать данные и прогнозную аналитику для внесения продуманных изменений в свою организацию.
  

У каждого бизнеса есть сокровищница данных, от информации о клиентах и ​​транзакциях до статистики производства и отгрузки. Ключ в том, чтобы выяснить, как использовать это, чтобы улучшить будущее бизнеса.

Одна из стратегий заключается в том, чтобы компании использовали прогнозную аналитику. Это включает в себя прочесывание прошлой информации для получения моделей и анализа, которые помогают спрогнозировать будущие результаты. Цель состоит в том, чтобы извлечь уроки из прошлых ошибок и успехов, чтобы знать, что нужно изменить и что повторить.

Предиктивная аналитика может применяться ко всем аспектам деятельности организации. Он может определить, чего хотят и не хотят клиенты, и помочь бизнесу максимизировать эффективность. Это может помочь компании выявлять и решать проблемы, когда они возникают.

Что такое прогнозная аналитика?

Предиктивная аналитика использует искусственный интеллект (ИИ) для создания точных прогнозов на основе цифровой информации. Усовершенствованные алгоритмы устанавливают связи между точками данных гораздо быстрее и точнее, чем это может сделать человек, что приводит к надежным и действенным выводам.

Эрик Сигел, бывший профессор Колумбийского университета и основатель серии конференций Predictive Analytics World, определяет метод анализа данных как способность предсказывать, кто нажмет, купит, солжет или умрет.

«Прогнозная аналитика — это технология, которая учится на данных, чтобы делать прогнозы о том, что будет делать каждый человек — от процветания и пожертвований до кражи и аварии вашей машины», — сказал Сигел. «Для бизнеса это снижает риск, снижает затраты, улучшает обслуживание клиентов и уменьшает нежелательную почтовую почту и спам».

Предиктивная аналитика использует цифровые данные, чтобы предлагать действенные прогнозы, помогающие компаниям оптимизировать свою деятельность с минимальными затратами времени, денег и риска.

Применение прогнозной аналитики в бизнесе или организации требует специализированного программного обеспечения. Его предлагают несколько поставщиков, включая IBM, SAP и SAS. Он обрабатывает собранные данные, чтобы определить конкретные ответы, которые ищет бизнес.

Хотя каждое предложение программного обеспечения имеет разные возможности и пользовательские интерфейсы, предпосылка одна и та же. Все они работают, сначала анализируя всю информацию, которую собирает компания. Это включает в себя статистику продаж и клиентов, производительность сотрудников и данные социальных сетей.

Затем они подключают эти данные к прогностическим моделям. Они могут прогнозировать будущие тенденции и проблемы на основе прошлого поведения, используя специально созданные алгоритмы.

Обязательно используйте релевантные, точные данные со значительным размером выборки. В противном случае прогнозная аналитика может не дать надежной информации.

Эти модели могут помочь компаниям прогнозировать различные потребительские тенденции, а также изменения производительности труда сотрудников, чтобы помочь принимать решения о поставках и маркетинге и повышать эффективность.

Хотя программное обеспечение для прогнозной аналитики раньше было доступно только для крупных организаций, последние разработки сделали его более доступным для малого бизнеса. Этот тип программного обеспечения, который доступен от таких поставщиков, как Emanio и Angoss, теперь продается по более доступным ценам. Его можно запускать с любого персонального компьютера вместо того, чтобы устанавливать его непосредственно на сервер компании.

Примеры предиктивной аналитики

Предиктивная аналитика изначально использовалась крупными ритейлерами и финансовыми учреждениями. Сегодня предприятия в каждой отрасли и любого размера используют его, чтобы опередить конкурентов.

По данным IBM, предприятия могут использовать прогностическую аналитику разными способами, например:

• Выявление скрытых паттернов и ассоциаций
• Повышение удержания клиентов
• Улучшение возможностей перекрестных продаж с помощью персонализированных предложений и опыта
• Максимизация производительности и прибыльности за счет согласования людей, процессов и активов
• Снижение риска для минимизации воздействия и потерь
• Продление срока службы оборудования
• Снижение количества отказов оборудования и затрат на техническое обслуживание
• Сосредоточение деятельности по техническому обслуживанию на важных проблемах
• Повышение удовлетворенности клиентов

Например, Sephora анализирует истории покупок клиентов и предпочтения, чтобы предсказать, какие продукты им больше всего понравятся. Эти индивидуальные рекомендации привели к тому, что 80% клиентов полностью лояльны к компании. Точно так же Harley-Davidson использует прогнозную аналитику, чтобы выявить потенциальных клиентов с высокой ценностью, на которых могут ориентироваться маркетинговые агенты и продавцы.

Популярность прогнозной аналитики среди предприятий привела к тому, что другие типы организаций используют это программное обеспечение. Например, медицинские фирмы используют его для прогнозирования того, как пациенты будут получать определенные лекарства и методы лечения, и помогают врачам лучше выявлять ранние предупреждающие признаки опасных для жизни заболеваний и болезней.

Государственные органы используют программное обеспечение для прогнозной аналитики, чтобы предотвращать преступления, предоставлять социальные услуги и повышать качество обслуживания жителей. Например, более два десятка городов США используют предиктивную аналитику определить, где наиболее вероятны различные преступления. Затем они используют эти данные для надлежащего распределения ресурсов, борьбы с преступностью и снижения затрат.

В будущем компании, которые не используют программное обеспечение для прогнозной аналитики для принятия решений, окажутся в подавляющем меньшинстве.

Плюсы и минусы прогнозной аналитики

Несмотря на то, что прогнозная аналитика обладает огромным потенциалом, по данным BDO Digital, только 19% компаний среднего размера активное планирование аналитических инициатив. Частично это связано с тем, что технология имеет некоторые потенциальные недостатки. Вот взгляд на преимущества и недостатки прогнозной аналитики сегодня.

Плюсы

• Он предоставляет полезную информацию, которая поможет вам опередить конкурентов.
• Это экономит время, которое в противном случае было бы использовано для ручного исследования и тестирования.
• Это может снизить текущие расходы за счет оптимизации рабочего процесса.
• Это может сократить потраченный впустую капитал на неэффективные маркетинговые кампании.
• Со временем он становится более надежным.

Минусы

• Для получения значимых результатов требуется время.
• Это требует значительных усилий по сбору данных и предварительной подготовке.
• Это может сопровождаться высокими первоначальными затратами и первоначальными сбоями.

Максимальное использование предиктивной аналитики

Учитывая потенциальные недостатки, вам необходимо правильно применять предиктивную аналитику, чтобы ощутить ее преимущества. Одним из наиболее важных соображений является использование надежных и чистых данных.

Если у этих алгоритмов нет качественных данных, они не дадут точных результатов. Следовательно, организации считают, что недостоверная информация дорого обходится им. 15 миллионов долларов в год убытков, согласно исследованию Gartner. Этого можно избежать, собирая данные из надежных источников и очищая их перед вводом в прогностические модели. Это включает в себя проверку его по другим источникам, удаление избыточности и стандартизацию его формата.

Как и в случае с любой новой технологией, лучше всего начинать с малого. Вы можете свести к минимуму первоначальные расходы и сбои, применяя прогнозную аналитику сначала к одной области, а затем постепенно расширяя ее по мере того, как ваша компания учится управлять ею. Это также поможет вашим сотрудникам понять, как более эффективно работать с этими технологиями.

Наконец, вам следует регулярно проверять данные прогнозной аналитики, чтобы убедиться, что они остаются надежными. По мере изменения ситуации алгоритмы, скорее всего, потребуют доработок и корректировок. Мониторинг их эффективности может помочь вашему бизнесу получить преимущества, не принимая на себя слишком большого риска.

Предиктивная аналитика революционизирует бизнес

Прогнозная аналитика изменила методы работы многих предприятий. Компании практически во всех отраслях добились значительных улучшений после внедрения этой технологии. Это может стать нормой, поскольку все больше людей осознают эти преимущества.

Как и любая технология, прогнозная аналитика не является панацеей. Он не решит всех проблем, с которыми сталкивается компания, особенно без тщательного планирования и реализации, но может оказать существенную помощь. Это, несомненно, изменит то, как работает бизнес.

Чад Брукс участвовал в написании и исследовании этой статьи.