L'analisi prescrittiva è l'ultimo passaggio del processo di analisi per le aziende. Il concetto di ottimizzazione del business è al centro di esso. Quindi, con il nostro post sull'analisi prescrittiva già in atto, esamineremo alcuni dei migliori strumenti e tecniche disponibili a tua disposizione.
Fondamentalmente, queste tecniche e strumenti aiuteranno gli imprenditori e gli strateghi allo stesso modo a prendere decisioni migliori quando si avventurano nell'analisi prescrittiva.
Quindi, entriamo subito, iniziando con alcuni dei migliori strumenti di analisi prescrittiva in base a tonnellate di recensioni in rete.
Strumenti di analisi prescrittiva
I seguenti sono strumenti a cui dovresti prestare un certo livello di attenzione mentre ti sposti nel mondo dell'analisi prescrittiva.
# 1. improvvisato
Improvado è una soluzione di analisi dei dati per i dipartimenti di marketing aziendale. Consente loro di ottenere tutti i propri dati in un unico posto e in tempo reale tramite dashboard e report automatizzati.
Per lo più, i dati vengono estratti da una varietà di sistemi di marketing, inclusi Google Analytics, CRM, piattaforme di posta elettronica, Facebook e altri. Queste informazioni vengono quindi "condotte" in qualsiasi data warehouse e piattaforma di visualizzazione che ti piace.
Chi beneficia di Improvado?
Improvado è ottimo per l'analisi e il marketing, nonché per gli imprenditori che richiedono una soluzione per raccogliere i dati da tutte le loro piattaforme di marketing in un'unica posizione. Questo è uno degli strumenti analitici prescrittivi più popolari. Questo perché, secondo le recensioni, ha fatto risparmiare alle aziende milioni di dollari e centinaia di ore di lavoro di reporting manuale.
Inoltre, le integrazioni della piattaforma scendono fino al livello di annuncio e parola chiave, estraendo dati completi. Puoi persino visualizzare le creatività degli annunci dalla dashboard, offrendoti una panoramica completa delle tue statistiche. Improvado è una soluzione semplice, diretta e facile da usare che elimina la necessità del supporto degli sviluppatori con l'installazione o le regolazioni
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Integrazioni
Improvado offre oltre 150 diverse integrazioni. Creeranno integrazioni personalizzate per qualsiasi origine dati specificata.
#2. Alteryx
Alteryx è uno dei pochi strumenti di analisi prescrittiva che combina la fusione dei dati e l'analisi in un unico strumento. Con pochi clic, la piattaforma produce analisi distribuibili, utilizzando una procedura ripetibile. Quindi condivide l'analisi generata per fornire approfondimenti sui dati.
Per la maggior parte, questa soluzione è ideale sia per gli analisti di dati che per i data scientist poiché consente loro di integrare e ripristinare i dati da app cloud, fogli di calcolo, data warehouse e altre fonti in modo rapido e semplice.
Inoltre, senza dover scrivere alcun codice aggiuntivo, la piattaforma integra i dati e quindi esegue un'analisi statistica prescrittiva. Ciò fornisce analisi scalabili, che alla fine contribuiranno al successo della tua azienda.
#3. Rapid Miner
RapidMiner fornisce alle aziende intelligenza artificiale e analisi predittiva tramite tecniche di analisi dei dati aperte e complete. Fondamentalmente, gli utenti generano, mantengono e forniscono analisi predittive utilizzando questo strumento centralizzato, che ha un'interfaccia grafica sofisticata e robusta. La soluzione supporta anche lo scripting in una varietà di linguaggi di programmazione.
Inoltre, RapidMiner è una piattaforma di scienza dei dati per i team di analisi che unifica l'intero ciclo di vita della scienza dei dati, dalla preparazione dei dati utilizzando tecniche di apprendimento automatico e modelli dall'analisi prescrittiva.
Nel frattempo, la connettività dati pre-costruita, i componenti del flusso di lavoro e l'apprendimento automatico sono tutti inclusi nell'interfaccia visiva della piattaforma.
Prezzi per RapidMiner
RapidMiner Studio ha un prezzo annuale e richiede un impegno di tre anni. L'azienda offre anche una versione gratuita con funzionalità limitate.
#4. Sisense
Sisense rende semplice per i clienti trasformare i propri dati in report interattivi visivamente accattivanti. Le funzionalità di visualizzazione dello strumento includono un'interfaccia utente di base drag-and-drop che semplifica la creazione di grafici e immagini più complicate, nonché visualizzazioni interattive.
Chi trae vantaggio da Sisense?
Sisense è una soluzione fantastica per i team di analisi che cercano una visione completa dei propri dati con un supporto IT minimo. Lo strumento di analisi prescrittiva fornisce informazioni utili che portano a decisioni basate sui dati. Inoltre, gli utenti possono anche connettersi direttamente alle app o ai database pertinenti, combinare numerose origini dati e visualizzare i dati.
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Prezzi e integrazioni Sisense
Sisense addebita caso per caso. Quindi, per un preventivo, dovrai contattare l'azienda.
Inoltre, in Sisense sono disponibili oltre 100 porte dati. Potresti esaminare un elenco completo di questi connettori sul loro sito ufficiale.
#5. Nascita
Birst è una soluzione di business intelligence e analisi predittiva basata sul Web che combina le informazioni di diversi team, aiutando le aziende a prendere decisioni più informate e automatizzando l'intero processo di BI.
Fondamentalmente, ogni utente è connesso a una rete analitica condivisa a cui è possibile accedere ed estendere facilmente, grazie all'architettura unica della piattaforma.
Chi trae vantaggio da Birst?
La rete condivisa di analisi dello strumento consente agli utenti aziendali di essere più agili pur preservando il controllo IT. Per lo più, Birst si concentra su uno dei problemi più difficili nell'analisi dei dati. Ciò include la creazione di fiducia nei dati provenienti da diverse origini all'interno di un'organizzazione.
Prezzi e integrazioni
Lo strumento di Birst è disponibile per una prova gratuita. Tuttavia, sarà necessario contattare l'azienda per informazioni sui prezzi.
Nel frattempo, sul proprio sito web, Birst non pubblica un elenco di integrazioni di dati. Quindi, per ottenere tali informazioni, potrebbe essere necessario parlare con un rappresentante dell'assistenza clienti.
#6. KNIME
Knime è un'applicazione di business intelligence (BI) per l'integrazione dei dati, il reporting e l'analisi. Ha un'interfaccia visiva con nodi per una varietà di attività. Questo varia dall'estrazione dei dati alla presentazione dei dati. I modelli statistici sono l'obiettivo principale della piattaforma.
Inoltre, la piattaforma di analisi è destinata principalmente ai data scientist e include funzioni statistiche, apprendimento automatico complesso e algoritmi predittivi, controllo del flusso di lavoro e altre funzionalità.
Inoltre, Knime può essere utilizzato con una varietà di strumenti di data science, tra cui Python, R, Hadoop e H2O, solo per citarne alcuni.
Prezzi e integrazione
Knime è una piattaforma software gratuita e open source. In altre parole, non è necessario pagare alcun canone per accedere allo strumento.
Nel frattempo, la piattaforma di Knime ha una vasta gamma di integrazioni. Puoi visualizzare tutte queste integrazioni sul loro Sito ufficiale.
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#7. Talend
Talend è una piattaforma di dati e marketing nota per la sua versatilità. Per la maggior parte, può comunicare con alcuni dei più noti provider di servizi cloud, tra cui Amazon Web Services, Microsoft Azure e Google Cloud.
Talend collabora con i leader del settore in un'ampia gamma di settori per sviluppare software all'avanguardia per l'accesso ai big data, l'integrazione dei dati e l'arricchimento dei dati. Il software include anche alcuni dei migliori strumenti di integrazione e gestione dei dati sul mercato in base alle recensioni di Reddit.
Prezzi e integrazioni
Talend offre una varietà di opzioni di prezzo, incluso un modello open source gratuito disponibile per i clienti di tutto il mondo. Il servizio può essere ospitato localmente o nel cloud.
Nel frattempo, Talend ha oltre un centinaio di connessioni dati. Tutti di Talend le integrazioni possono essere trovate qui.
#8. OBIETTIVI
La piattaforma AIMMS Prescriptive Analytics utilizza tecniche di ottimizzazione matematica e modellazione dei dati per fornire risultati quantificabili. Di conseguenza, questo fornisce un vantaggio competitivo per le imprese. La versatilità e la robustezza del software gli consentono di operare con un'ampia gamma di strateghi aziendali per aiutare a risolvere praticamente qualsiasi problema.
Inoltre, AIMMS fornisce una risposta sicura, adattabile e rapida a quasi tutti i problemi aziendali. I dashboard interattivi forniscono quindi statistiche e supporto decisionale all'intera organizzazione, consentendo risultati migliori.
Inoltre, la semplicità del trascinamento della selezione e le scelte di visualizzazione in questa soluzione di analisi prescrittiva semplificano la progettazione di modelli analitici. E poi il linguaggio proprietario semplifica la creazione di soluzioni senza doversi preoccupare della programmazione.
Prezzi e integrazioni
I Sito AIMMS non fornisce informazioni sui prezzi. Non pubblica anche un elenco di integrazioni sul suo sito web.
#9. Looker
Looker è una piattaforma basata sul Web con un linguaggio di modellazione proprietario. L'applicazione viene eseguita interamente nel database e utilizza i database analitici più recenti e veloci per fornire verdetti in tempo reale. In parole povere, questo rende molto semplice per gli utenti selezionare, creare e configurare un'ampia gamma di visualizzazioni interattive offrendo un gran numero di grafici, grafici e grafici.
Inoltre, per i team di quasi tutti i dipartimenti aziendali, la piattaforma fornisce un utile strumento di BI e analisi prescrittiva. Looker è particolarmente utile per le aziende che desiderano un'applicazione semplice che fornisca comunque molte informazioni in un formato visivo.
Prezzi e integrazioni
Il prezzo è determinato dalle tue esigenze aziendali specifiche. Quindi, dovrai metterti in contatto con l'azienda per un preventivo.
Nel frattempo, Looker lavora con oltre 50 diverse origini dati.
#10. Quadro
Tableau è una piattaforma di business intelligence che aiuta le aziende a trasformare i dati in informazioni fruibili. La piattaforma intuitiva semplifica la connessione ai dati archiviati praticamente ovunque e in quasi tutti i formati. Fondamentalmente, gli utenti possono creare dashboard interattivi con analisi visive avanzate utilizzando la funzionalità di trascinamento della selezione di Tableau.
Inoltre, Tableau può essere utilizzato dagli analisti di dati, o da chiunque altro, per ottenere informazioni preziose. La piattaforma è un modo molto utile per le aziende con molti clienti di tenere traccia dei propri progressi. E, cosa più importante, non richiede alcuna conoscenza di codifica per l'utilizzo.
Andando avanti, hai la possibilità di installare il software in loco o di ospitare nel cloud lo strumento di analisi dei dati sul server di Tableau.
Nel frattempo, quest'ultimo potrebbe essere una scelta eccellente per le aziende che non desiderano installare più software in loco.
Prezzi
Tableau ha due opzioni di prezzo per il suo prodotto; uno per l'installazione in loco e l'altro per l'hosting di Tableau.
Integrazioni
Tableau consente agli utenti di connettersi a un'ampia gamma di origini dati.
Tecniche di analisi prescrittive
Prima di esaminare le varie tecniche di analisi prescrittiva, è importante cogliere l'importanza di un modello decisionale analitico. Le componenti coinvolte nel prendere una decisione sono rappresentate dal modello:
- Le decisioni finali: Fondamentalmente dovresti porre alcune domande come; Quale decisione dobbiamo prendere e quali opzioni abbiamo? Quali altre opzioni hai se non vuoi prendere la decisione?
- Informazioni importanti per prendere le decisioni: Domande come: Siamo in possesso di conoscenze che ci aiuteranno a prendere le migliori decisioni possibili? Il rappresentante del call center, ad esempio, che è un decisore, ha accesso al profilo del cliente? — ha bisogno di risposte precise.
- L'obiettivo della decisione: Alla fine avresti bisogno di risposte a domande come: cosa vogliamo che accada come risultato di questa decisione? La decisione, ad esempio, può aiutarci a migliorare le vendite nel trimestre in corso? — a questo punto.
Andando avanti, le tecniche di analisi prescrittiva variano. Per cominciare, ottimizzazione, teoria dei giochi, simulazione, approcci di analisi decisionale e sistemi di controllo sono solo alcuni esempi. Tuttavia, è stato scoperto che la maggior parte delle organizzazioni adotta i due tipi seguenti:
#1. Regole di analisi predittiva Plus
Un modello decisionale analitico è comune a tutte le tecniche di analisi prescrittiva. Per dirla in altro modo, contengono tutti e tre gli elementi che concorrono a prendere una decisione.
La metodologia "Predictive Analytics Plus Rules", invece, è più semplice. Senza esaminare tutti i possibili risultati, mescola le proiezioni con regole e ipotesi definite dal business. Di conseguenza, potrebbe non raccomandare sempre la linea d'azione ottimale. Questa tecnica è spesso utile quando si prendono decisioni operative.
Consideriamo questo scenario; (Fare un'offerta al cliente è il punto d'azione🙂
Per ogni offerta può essere progettato un modello predittivo per determinare l'offerta ottimale che può essere presentata al cliente. Questo determinerà la probabilità che ciascun cliente risponda all'offerta. Quindi, in linea con una regola, a ogni consumatore potrebbe essere offerta la proposta con la più alta reazione del cliente.
Questa tecnica è prescrittiva a causa di regole definite dall'azienda. Tuttavia, a causa dell'uso di dati e analisi, si tratta di analisi prescrittive. Le regole diventano più intelligenti e l'analisi diventa perseguibile come risultato di questa combinazione.
#2. Ottimizzazione
L'approccio di "ottimizzazione" è la seconda tecnica di analisi prescrittiva. Questo è generalmente usato per prendere decisioni strategiche e tattiche. Tuttavia, potrebbe anche essere uno strumento per prendere decisioni operative.
Utilizza un modello decisionale analitico per calcolare tutti i possibili risultati per ciascuna opzione. Valuta ulteriormente la portata del compromesso tra diversi obiettivi. In altre parole, in scenari con diversi livelli di incertezza, valuta il miglior utilizzo di tempo e risorse limitate.
C'è, tuttavia, un problema con l'approccio di ottimizzazione ed è diviso in tre componenti principali:
- Obiettivo: La metrica che deve essere ottimizzata è chiamata obiettivo. Ad esempio, un obiettivo potrebbe essere la massimizzazione dei guadagni per l'anno fiscale in corso.
- Decisioni: Queste sono scelte che devono essere prese per raggiungere l'obiettivo/obiettivo. Ad esempio, potrebbe essere presa una decisione sulla quantità di investimento finanziario.
- vincoli: si tratta di limitazioni o restrizioni che possono influire su una decisione. L'importo di un budget, ad esempio, può limitare l'area di copertura di una decisione.
Considera l'illustrazione che è stata usata per dimostrare la prima tecnica. Contro il punto di azione (fare un'offerta al consumatore), il modello decisionale analitico presenterebbe tutte le potenziali opzioni (ad esempio, inviare l'offerta A al cliente via e-mail oggi) e i risultati (ad esempio, la probabilità di risposta). Quindi, per trovare il miglior punto di azione, l'utente può confrontare una combinazione (punto di azione, opzione e risultati previsti) con tutte le altre combinazioni.
Di conseguenza, con l'aumentare della complessità (più punti di azione e risultati), la richiesta di algoritmi avanzati in grado di calcolare in modo efficiente segue l'esempio. Nel frattempo, questa esigenza è stata soddisfatta grazie ai significativi progressi nel campo degli algoritmi di ottimizzazione.
Esempi reali di ottimizzazione nel settore della vendita al dettaglio:
- Ottimizza i programmi promozionali: le aziende possono scegliere quali campagne eseguire e per quali prodotti, tenendo conto di fattori quali budget, canali, inventario e risorse.
- Ottimizza la selezione dei prodotti: per generare il massimo valore, le aziende possono determinare la proporzione ottimale di prodotti premium, medi e bassi. Fondamentalmente, il costo del prodotto, la domanda e gli impatti di sostituzione sono tutti presi in considerazione nel modello.
- Ottimizza layout: per aumentare le vendite, alcuni rivenditori utilizzano il metodo prescrittivo per determinare il layout ideale del negozio.
- Ottimizza il prezzo: poiché il metodo prescrittivo aiuta le organizzazioni a identificare e comprendere modelli e approfondimenti, le decisioni sui prezzi possono essere prese con sicurezza.
Che cos'è lo strumento di analisi prescrittiva?
L'analisi prescrittiva è un metodo statistico che utilizza i dati per trovare il modo migliore per andare avanti o l'azione migliore da intraprendere in una determinata situazione. Sia l'analisi descrittiva che quella predittiva sono utilizzate nell'analisi prescrittiva, ma l'attenzione si concentra su informazioni utili piuttosto che sul monitoraggio dei dati.
Quali sono le tecniche di analisi prescrittiva?
L'analisi prescrittiva utilizza una combinazione di metodi e strumenti, come regole di business, algoritmi, machine learning (ML) e procedure di modellazione computazionale. Questi metodi vengono utilizzati su molti tipi diversi di dati, come dati storici e transazionali, feed di dati in tempo reale e "big data".
Qual è un esempio di strumento analitico prescrittivo?
L'automazione della posta elettronica è un chiaro esempio dell'uso dell'analisi prescrittiva. Gli esperti di marketing utilizzano l'automazione della posta elettronica per ordinare i lead in gruppi in base ai loro obiettivi, mentalità e piani, quindi inviano loro e-mail in base a tali gruppi.
In che modo Netflix utilizza l'analisi prescrittiva?
Prescriptive Analytics si concentra sul presente tenendo conto delle diverse variabili che influenzeranno il futuro. Aiuta Netflix a comprendere gli aspetti che influenzano le decisioni di acquisto dei clienti. Questa strategia viene quindi utilizzata per prendere decisioni tempestive.
