IBMは、「処方分析」というフレーズを作成しました。これは、分析戦略の「最後のフロンティア」と呼ばれることもあります。 この記事では、処方分析の定義、例、長所、および短所について詳しく説明します。
ビジネスとマーケティングの成功には、データ主導の意思決定が不可欠です。処方的分析では、計算科学と数学を使用して、記述的分析と予測分析を活用できます。 予測を超えて、マーケティングの決定がどのように実施されるかを示唆します。 基本的に、何がいつ起こるかを予測するだけでなく、マーケティング担当者や企業がよく尋ねる「なぜそれが起こるのか?」という質問にも答えます。
処方分析の定義
処方分析に移る前に、記述的および予測的分析の定義を分析するために一歩後退しましょう。 記述分析は、さらなる調査のための情報を生成するために履歴データを調べる統計のブランチです。 データマイニング技術を採用することで、記述的分析の成功と失敗の背後にある理由を発見できます。 予測分析は、履歴データとアルゴリズムを組み合わせて結果を予測するプロセスです。
一方、処方分析は一種のデータ分析であり、テクノロジーを使用して、生データを分析することで企業がより良い意思決定を行うのを支援します。 処方分析では、潜在的な状況またはシナリオ、利用可能なリソース、以前のパフォーマンス、および現在のパフォーマンスに関する情報を考慮して、一連のアクションまたは戦略を推奨します。 短期から長期まで、幅広い時間枠で判断を下すために使用できます。
これは、決定と結果が発生した後に分析する記述的分析とは正反対です。
マーケターと企業の全体像
処方分析は、リアルタイムのキャンペーン最適化においてマーケターを支援します。 これにより、マーケターは十分な情報に基づいた戦略的意思決定を行うことができます。 リアルタイムのデータが利用できるため、スペシャリストはより迅速な最適化の決定を下し、ブランド、オーディエンス、キャンペーンの目標に最適なものを決定できます。
これは、最も情報に基づいたビジネス上の意思決定を行うのに役立ちます。 また、売上の増加やリードの生成、ロジスティクスや製品の配送の最適化など、ビジネス目標の達成にも役立ちます。
それはどのように動作しますか？
処方分析は、今日の大量のデータの処理を可能にする機械学習などの人工知能手法に基づいています。 また、新しいデータや追加のデータが利用可能になると、コンピュータープログラムはそれを利用するように自動的に変更されます。 これは、人間の能力が処理できるよりもはるかに高速で完全な方法で発生します。
これは、統計の使用を含む予測分析に関連しています。 モデリング 現在および過去のデータに基づいて将来のパフォーマンスを予測します。 ただし、それはさらに一歩進んでいます。 何が起こりそうかについての予測分析の予測に基づいて、将来のルートをアドバイスします。
処方分析の長所と短所
処方分析は、現在の不確実性と変化する状況のノイズをカットします。 また、不正の防止、リスクの軽減、効率の向上、会社の目標の達成、およびより忠実な顧客の開拓にも役立ちます。
一方、このタイプの分析には欠陥がないわけではありません。 組織は、どのような質問をし、どのように回答に答えるかを知っている場合にのみ効果的です。 入力の仮定が正しくない場合、出力の結果は正確ではありません。
ただし、正しく適用された場合、処方的分析は、組織が直感に基づく無作為なデータではなく、徹底的に調査されたデータに基づいて判断を下すのに役立ちます。 また、さまざまな結果の確率をシミュレートして表示することもできるため、企業は平均に頼るよりも、直面するリスクと不確実性のレベルをよりよく把握できます。 さらに、最悪のシナリオをより正確に予測できるため、企業はそれに応じて計画を立てることができます。
ビジネスにおける処方分析のその他の利点
あなたが上級管理職である場合、あなたは会社の業務の効率とパフォーマンスを改善する方法について絶えず考えています。 処方分析は、あらゆる組織でビジネスインテリジェンスの足場を作るための最も明白で効率的な手法です。 以下はその利点の一部です。
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＃1。 成功へのわかりやすいパスを作成します
処方分析モデルは、データと操作を組み合わせて、最初に何をすべきか、どのように正しく行うかを正確に示すロードマップを作成することによって作成されます。 人工知能は、ある状況でのイベントをシミュレートし、失敗を回避したり成功を収めたりするために必要な手順を生成することで、ビジネスインテリジェンスを引き継ぎます。
＃2。 リアルタイムおよび長期の事業運営に関する情報を提供します
意思決定者は、リアルタイムデータと予測データの両方を同時に確認して、長期的な成功と成長をサポートする意思決定を行うことができます。 これにより、具体的な提案が提供され、意思決定が簡素化されます。
＃3。 思考に費やす時間を減らし、達成に費やす時間を増やします
データ分析と結果予測の迅速なターンアラウンドのおかげで、チームは問題を見つけるために費やす時間を減らし、優れたソリューションを構築するためにより多くの時間を費やすことができます。 人工知能は、データエンジニアのチームよりも高速かつ効率的にデータを収集して処理できます。
＃4。 ヒューマンエラーや偏見の可能性を減らす
予測分析は、より複雑なアルゴリズムと機械学習技術のおかげで、記述分析、予測分析、さらには個人よりも広範囲で正確な種類のデータ収集と分析を提供します。
処方分析の例
ヒューマン エラーがコストのかかる金融サービスやヘルスケア業界など、さまざまなデータ集約型の組織や政府機関を支援できます。
たとえば、山火事が近くで燃えているとき、処方分析を使用して、最善の行動を決定することができます。 地元の消防署が市民に特定の地域からの避難を強制するべきかどうかを決定することができます。 また、関連する検索やソーシャル共有のデータに基づいて、特定のトピックに関する記事が読者に人気があるかどうかを予測するためにも使用できます。 別のアプリケーションは、各レッスンの受け方に基づいて、リアルタイムで労働者トレーニングプログラムを変更することです。
＃1。 病院とクリニック
また、病院や診療所が患者の転帰を改善するために利用することもできます。 医療データをコンテキスト化して、さまざまな操作と治療の費用対効果を評価します。 これには、公式の臨床方法論を評価する贅沢が含まれます。 また、再入院のリスクが最も高い入院患者を特定するためにも使用できます。 この情報を使用して、医療スタッフは、患者教育と医師のフォローアップを通じて、病院や緊急治療室への頻繁な訪問を防ぐために、より多くのことを行うことができます。
＃2。 航空会社
あなたが航空会社のCEOであり、あなたの目標が収益を最大化することであると仮定します。 処方分析は、次のようなさまざまな基準に基づいてチケットの価格と可用性を自動的に変更することにより、これを達成するのに役立ちます。 クライアントの需要、天気、ガソリンの価格。 ロサンゼルスからニューヨークへのクリスマス前のチケット販売が昨年より遅れていることをコンピューターが検出すると、今年の石油価格の高騰によって値下がりしすぎないようにしながら、自動的に値下げを行うことができます。
同時に、セントルイスからシカゴへのチケットの需要が凍った道路状況のために通常よりも高いとアルゴリズムが判断した場合、チケットのコストを自動的に引き上げることができます。 コンピューターソフトウェアは、CEOが一日中コンピューターをじっと見つめ、チケットの販売や市場の状況を調べて、システムにログインするように指示する代わりに、これらすべてをより高速に実行できます。手動でレートを変更します。
処方分析の実際の例
処方分析は単なる流行やキャッチフレーズではありません。 また、企業以外の組織にとってアクセスできないリソースでもありません。 知覚分析を使用している企業の例をいくつか学びましょう。 オンライン調査によると、以下の企業は、この分析から得られた洞察を使用して、プロセスと顧客体験を改善しています。
＃1。 CenterLightHealthcareによってより良い患者ケアが提供されます
患者のケアとスケジューリングに関しては、CenterLightは処方分析を活用して驚きの要素を排除します。 処方分析は基本的に、CenterLightが治療と検査セッションを計画するのに最適な時間を決定するのに役立ちます。 これは、患者の安全と健康を維持しながら、患者に過度の負担をかけないようにするためです。 挫折や驚きが発生した場合、処方分析により、CenterLightは患者と同じように積極的に行動することができます。
＃2。 SideTradeは支払い行動を予測します
クライアントの本物の支払い習慣についてのより良い知識を得るために、SideTradeは処方分析を使用します。 処方分析を使用して、支払い履歴に基づいてクライアントを評価できます。 したがって、SideTradeとそのクライアントは、この透明性と正確性の向上の結果として、コストのかかる支払い遅延をより適切に説明できるようになります。
処方分析は科学分野で構成されています
- コンピューター支援学習
- 自然言語の処理
- コンピューターインサイト
- 信号および画像処理
- 統計的および数学的分析
- 運用に関する調査
各分野は単独で存在し、特定の目的を果たしますが、処方分析は、それらが統合されて成果（ビジネス上の意思決定）を生み出すときに実現します。 これは、私たちが何かを実現する方法の質問にどのように答えるかです。
処方的分析手法とは?
処方分析では、ビジネスルール、アルゴリズム、機械学習（ML）、計算モデリング手順など、さまざまな手法とツールを採用しています。 これらの手法は、履歴データやトランザクションデータ、リアルタイムデータフィード、ビッグデータなど、さまざまなソースからのデータに使用されます。
処方的分析の例は何ですか?
たとえば、製造会社は、会社のデータ以上のものに依存する可能性があります。 過去および顧客の業界の傾向と予測、および一般的な経済予測分析を使用できます。 毎日、クラウドの力は、処方分析を新しいエキサイティングな方向へと推進します。
AI処方分析？
処方分析は、人工知能、特に機械学習に基づいています。機械学習は、コンピューターが統計データの関係とパターンに基づいて決定を下せるようにするアルゴリズムとモデルで構成されています。
処方的分析と予測的分析とは?
収集したデータに基づいて、予測的で規範的な分析がビジネス戦略の計画に役立ちます。 予測分析は、将来何が起こるかを教えてくれます。規範的分析は、具体的な提案を思いつくのに役立ちます。
規範的および記述的分析とは
企業は、意思決定を支援するために XNUMX 種類の分析を使用します。記述的分析は、すでに起こったことを示し、予測分析は、何が起こる可能性があるかを示します。処方的分析は、将来何が起こるべきかを示します。
Netflix は処方的分析をどのように使用していますか?
処方的分析は、将来何が起こるか、そしてそれが現在にどのように影響するかを調べます。 これは、顧客の購入決定に影響を与える要因を Netflix が把握するのに役立ちます。 次に、このメソッドを使用して、何をすべきかについて提案します。
Amazon はどのように規範的分析を使用していますか?
Amazon は、機械学習 (ML) を使用して、顧客が購入する可能性が最も高いものと時期を把握することで、これを行うことを計画しました。 その後、顧客が商品を購入する前に、商品を顧客に発送します。 明らかに、顧客が購入していないものや欲しくないものを送った場合、顧客はパッケージを拒否するだけです.
まとめ
処方分析の定義、例、および利点が邪魔にならないので、次の質問は明らかに、これをどのように実装するかということです。 ビジネスオーナーとして、あなたがする必要があるのはあなたのコンサルタントに連絡し、これを実現する方法を戦略化することだけです。 一方、コンサルタントまたはストラテジストとして、すぐに始めるためのツールはたくさんあります。 ただし、これについては別の投稿で取り上げます。
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