Что такое прогнозирующая аналитика?

2023 Автор: Susan Creighton | [email protected]. Последнее изменение: 2023-08-25 03:48

Каждое предприятие имеет огромное количество данных: от информации о клиентах и транзакциях до статистики производства и доставки. Ключ в том, чтобы выяснить, как использовать прошлые данные, чтобы улучшить будущее бизнеса.

Одна из стратегий заключается в том, чтобы компании использовали прогнозную аналитику. Это включает в себя просмотр прошлой информации для получения моделей и анализов, которые помогают прогнозировать будущие результаты. Цель состоит в том, чтобы учиться на прошлых ошибках и успехах, чтобы знать, что изменить и что повторить.

Прогнозная аналитика может применяться ко всем аспектам организации. Это может помочь выяснить, что клиенты хотят и не хотят, а также быть примененным к операциям бизнеса, чтобы максимизировать эффективность. Это может помочь бизнесу справиться с проблемами еще до того, как они станут проблемой в будущем.

Эрик Сигел, бывший профессор Колумбийского университета и основатель Predictive Analytics World, определяет метод анализа данных как способность предсказать, кто будет щелкать, покупать, лгать или умирать.

«Прогнозная аналитика - это технология, которая учится на основе данных, чтобы делать прогнозы о том, что будет делать каждый человек - от процветания и пожертвований до кражи и поломки вашего автомобиля», - сказал Сигел в интервью в начале этого года. «Для бизнеса это снижает риск, снижает затраты, улучшает обслуживание клиентов и уменьшает нежелательную почтовую почту и спам».

Чтобы использовать эти данные, предприятия имеют в своем распоряжении ряд инструментов и программного обеспечения для прогнозной аналитики.

Инструменты и программное обеспечение для прогнозной аналитики

Чтобы на самом деле применить прогнозную аналитику к бизнесу или организации, необходимо специализированное программное обеспечение. Программное обеспечение для прогнозной аналитики, предлагаемое различными поставщиками, в том числе IBM, SAP и SAS, позволяет собирать данные, чтобы определить конкретные ответы, которые ищет бизнес.

В то время как каждое предложение программного обеспечения имеет разные возможности и пользовательские интерфейсы, исходные условия одинаковы. Программное обеспечение работает, сначала анализируя всю информацию, которую собирает компания. Это включает в себя все от продаж и информации о клиентах до производительности сотрудников и данных социальных сетей.

Затем программное обеспечение включает эти данные в прогнозные модели. Используя специально созданные алгоритмы, модели могут прогнозировать будущие тенденции и проблемы, основываясь на этом прошлом поведении.

Для предприятий модели могут помочь в прогнозировании различных потребительских тенденций, чтобы помочь в принятии решений о поставках и маркетинге, а также в тенденциях производительности труда сотрудников для повышения эффективности.

В то время как прогностическое аналитическое программное обеспечение использовалось только для крупных организаций, последние разработки программного обеспечения сделали его более доступным для малых предприятий. Эти программные опции, которые доступны от поставщиков, таких как Emanio и Angoss, продаются по более доступной цене и могут запускаться с любого персонального компьютера или ноутбука, вместо того, чтобы устанавливать их непосредственно на сервер компании.

Примеры прогнозной аналитики

Первоначально использовавшаяся крупными ритейлерами и финансовыми институтами, сегодня прогностическая аналитика используется предприятиями в любой отрасли и любого масштаба, с тем чтобы ускорить конкуренцию.

По данным IBM, компании могут использовать прогнозную аналитику различными способами, в том числе:

Раскройте скрытые закономерности и ассоциации
Повышение удержания клиентов
Улучшение возможностей перекрестных продаж с помощью персонализированных предложений и опыта
Максимизируйте производительность и прибыльность, объединяя людей, процессы и активы
Уменьшите риск, чтобы минимизировать воздействие и потерю
Продлить срок службы оборудования
Уменьшить количество отказов оборудования и затрат на обслуживание
Сосредоточить деятельность по обслуживанию на проблемах с высокой стоимостью
Увеличение удовлетворенности клиентов

Изучая, как компании используют прогнозирующую аналитику для улучшения своей организации, консалтинговая фирма Accenture раскрыла несколько конкретных примеров, в том числе то, как Best Buy выяснила, что менее чем 10 процентов ее клиентов отвечают за почти 45 процентов ее продаж. Это привело к изменению дизайна их магазинов, чтобы они лучше подходили покупателям.

Accenture также обнаружил, что итальянская сеть ресторанов Olive Garden использовала прогнозирующие аналитические модели для прогнозирования потребностей в еде и персонале, что привело к повышению эффективности бизнеса.

Популярность прогностической аналитики в бизнесе привела к тому, что другие типы организаций используют программное обеспечение. Например, медицинские фирмы используют прогнозную аналитику для прогнозирования того, как пациенты будут получать определенные лекарства и методы лечения, и помогают врачам лучше выявлять ранние предупреждающие знаки для опасных для жизни заболеваний и болезней.

Другие организации, использующие прогнозную аналитику, являются государственными органами. Они используют программное обеспечение для предотвращения преступлений, предоставления социальных услуг и в целом для более полного удовлетворения потребностей своих жителей. Например, город Чикаго использовал прогнозную аналитику, чтобы помочь обуздать проблему с потерянным мусорным баком. Город обнаружил, что потерянные и украденные банки напрямую связаны с отсутствием уличных фонарей.

Двигаясь вперед, компании и организации, не использующие прогностическое аналитическое программное обеспечение для принятия решений, окажутся в подавляющем меньшинстве.