IBM придумала фразу «предписывающая аналитика», которую иногда называют «последним рубежом» аналитической стратегии. В этой статье мы подробно рассмотрим определение, примеры, преимущества и недостатки предписывающей аналитики.
Принятие решений на основе данных имеет решающее значение для успеха бизнеса и маркетинга, а предписывающая аналитика использует вычислительные науки и математику, чтобы помочь вам воспользоваться преимуществами описательной и прогнозной аналитики. Это выходит за рамки прогнозов и предлагает, как будут реализованы ваши маркетинговые решения. По сути, он не только предсказывает, что и когда произойдет, но и отвечает на вопрос «почему это произойдет?», который часто задают маркетологи и компании.
Предписывающая аналитика Определение
Давайте сделаем шаг назад, чтобы проанализировать определение описательной и прогнозной аналитики, прежде чем перейти к предписывающей аналитике. Описательная аналитика — это раздел статистики, который изучает исторические данные с целью получения информации для дальнейшего исследования. Вы можете обнаружить причины успехов и неудач описательной аналитики, используя методы интеллектуального анализа данных. Предиктивная аналитика — это процесс объединения исторических данных с алгоритмами для прогнозирования результатов.
Предписывающая аналитика, с другой стороны, представляет собой своего рода аналитику данных, в которой технология используется для помощи предприятиям в принятии более эффективных решений путем анализа необработанных данных. Предписывающая аналитика учитывает информацию о потенциальных ситуациях или сценариях, доступных ресурсах, предыдущей и текущей производительности, чтобы рекомендовать план действий или стратегию. Его можно использовать для вынесения суждений в широком диапазоне временных рамок, от краткосрочных до долгосрочных.
Это полная противоположность описательной аналитике, которая анализирует решения и результаты после того, как они произошли.
Общая картина для маркетологов и бизнеса
Предписывающая аналитика помогает маркетологам оптимизировать кампании в режиме реального времени. Это позволяет маркетологам принимать более обоснованные стратегические решения. Специалисты могут быстрее принимать решения по оптимизации и определять, что лучше всего подходит для вашего бренда, аудитории и целей кампании, поскольку доступны данные в режиме реального времени.
Это поможет вам в принятии наиболее обоснованных бизнес-решений. Это также может помочь вам в достижении бизнес-целей, таких как увеличение продаж или привлечение потенциальных клиентов или оптимизация логистики и доставки продуктов.
Как это работает?
Предписывающая аналитика основана на методах искусственного интеллекта, таких как машинное обучение, которое позволяет обрабатывать огромные объемы современных данных. И когда новые или дополнительные данные становятся доступными, компьютерные программы автоматически изменяются, чтобы использовать их в своих интересах. Это происходит гораздо быстрее и полнее, чем могут справиться человеческие способности.
Это связано с предиктивной аналитикой, которая предполагает использование статистики и моделирование прогнозировать будущие результаты на основе текущих и прошлых данных. Однако он делает еще один шаг вперед; он советует будущий маршрут на основе прогноза прогнозной аналитики того, что может произойти.
Преимущества и недостатки предписывающей аналитики
Предписывающая аналитика прорезает шум текущей неопределенности и меняющихся обстоятельств. Это также помогает в предотвращении мошенничества, снижении риска, повышении эффективности, достижении целей компании и развитии более лояльных клиентов.
С другой стороны, этот тип аналитики не лишен недостатков. Организации могут быть эффективными только в том случае, если они знают, какие вопросы задавать и как отвечать на ответы. Выходные данные не будут точными, если входные предположения неверны.
Однако при правильном применении предписывающая аналитика может помочь организациям выносить суждения, основанные на тщательно изученных данных, а не на поспешных, основанных на интуиции. Он также может моделировать и отображать вероятность различных результатов, позволяя фирмам лучше понимать уровень риска и неопределенности, с которыми они сталкиваются, чем полагаться на средние значения. Кроме того, наихудшие сценарии можно прогнозировать более точно, что позволяет предприятиям планировать соответствующим образом.
Другие преимущества предписывающей аналитики в бизнесе
Если вы руководитель высшего звена, вы постоянно думаете о том, как повысить эффективность и производительность операций вашей компании. Предписывающая аналитика — наиболее очевидный и эффективный метод формирования бизнес-аналитики в любой организации. Ниже приведены некоторые из его преимуществ;
Читайте также: Инструменты PLM: список лучших инструментов управления продуктами в 202 году3
№1. Создает простой путь к успеху
Предписывающие аналитические модели создаются путем объединения данных и операций для создания дорожной карты, которая точно говорит вам, что делать и как сделать это правильно с первого раза. Искусственный интеллект берет на себя бизнес-аналитику, моделируя события в ситуации и генерируя шаги, необходимые для предотвращения неудач или достижения успеха.
№ 2. Предоставляет информацию о текущих и долгосрочных бизнес-операциях
Лица, принимающие решения, могут одновременно видеть как данные в реальном времени, так и прогнозируемые данные, чтобы принимать решения, способствующие долгосрочному успеху и росту. Это упрощает принятие решений, предоставляя конкретные предложения.
№3. Сокращает время, затрачиваемое на размышления, и увеличивает время, затрачиваемое на выполнение
Ваша команда будет тратить меньше времени на поиск проблем и больше времени на создание отличных решений благодаря быстрому анализу данных и прогнозированию результатов. Искусственный интеллект может собирать и обрабатывать данные быстрее и эффективнее, чем ваша команда инженеров данных.
№ 4. Уменьшить вероятность человеческой ошибки или предвзятости
Прогнозная аналитика обеспечивает более обширный и точный сбор и анализ данных, чем описательная аналитика, прогнозная аналитика или даже отдельные лица, благодаря более сложным алгоритмам и методам машинного обучения.
Примеры предписывающей аналитики
Он может помочь различным организациям и государственным органам, интенсивно использующим данные, в том числе в сфере финансовых услуг и здравоохранения, где человеческая ошибка дорого обходится.
Например, когда поблизости полыхает лесной пожар, предписывающая аналитика может использоваться для определения наилучшего призыва к действию. Он мог бы определить, должна ли местная пожарная служба заставлять граждан эвакуироваться из определенного региона. Его также можно использовать, чтобы предвидеть, будет ли статья по определенной теме популярна среди читателей на основе данных из связанных поисков и обмена в социальных сетях. Другим приложением может быть изменение программы обучения рабочих в режиме реального времени в зависимости от того, как воспринимается каждый урок.
№1. Больницы и клиники
Он также может быть использован больницами и клиниками для улучшения результатов лечения пациентов. Он контекстуализирует медицинские данные для оценки экономической эффективности различных операций и методов лечения. Это включает в себя роскошь оценки официальных клинических методологий. Его также можно использовать для определения того, какие больные пациенты подвергаются наибольшему риску повторной госпитализации. Обладая этой информацией, медицинский персонал может сделать больше для предотвращения частых посещений больницы или отделения неотложной помощи посредством обучения пациентов и последующего наблюдения врача.
№ 2. Авиакомпании
Предположим, вы генеральный директор авиакомпании и ваша цель — максимизировать доходы. Предписывающая аналитика может помочь вам в этом, автоматически изменяя цены и доступность билетов на основе различных критериев, таких как; клиентский спрос, погода и цены на бензин. Когда компьютер обнаруживает, что предрождественские продажи билетов из Лос-Анджелеса в Нью-Йорк отстают от прошлогодних, он может автоматически снизить цены, следя за тем, чтобы они не упали слишком низко из-за более высоких цен на нефть в этом году.
В то же время, если алгоритм определит, что спрос на билеты из Сент-Луиса в Чикаго выше обычного из-за гололеда на дорогах, он может автоматически увеличить стоимость билетов. Компьютерное программное обеспечение может выполнять все это и многое другое — и при этом с большей скоростью — вместо того, чтобы генеральный директор целый день пялился в компьютер, следя за тем, что происходит с продажей билетов и рыночными условиями, а затем инструктируя людей войти в систему и вручную изменить тарифы.
Реальные примеры предписывающей аналитики
Предписывающая аналитика — это не просто причуда или крылатая фраза. Это также доступный ресурс для некоммерческих организаций. Изучите несколько примеров компаний, которые используют перцептивную аналитику. Согласно онлайн-опросам, приведенные ниже компании используют данные этой аналитики для улучшения процессов и качества обслуживания клиентов.
№1. CenterLight Healthcare обеспечивает лучший уход за пациентами
Когда дело доходит до ухода за пациентами и планирования, CenterLight использует предписывающую аналитику, чтобы исключить элемент неожиданности. Предписывающая аналитика в основном помогает CenterLight в определении оптимального времени для планирования процедур и сеансов осмотра. Это делается для того, чтобы не перегружать своих пациентов, сохраняя при этом их безопасность и благополучие. Когда случаются неудачи или неожиданности, предписывающая аналитика позволяет CenterLight действовать так же активно, как и их пациенты.
№ 2. SideTrade предвидит платежное поведение
Чтобы лучше узнать о реальных платежных привычках клиента, SideTrade использует предписывающую аналитику. Он может оценивать клиентов на основе их истории платежей, используя предписывающую аналитику. Следовательно, SideTrade и ее клиенты смогут лучше учитывать дорогостоящие задержки платежей в результате повышения прозрачности и точности.
Предписывающая аналитика состоит из научных дисциплин
- Компьютерное обучение
- Обработка естественного языка
- Компьютерные идеи
- Обработка сигналов и изображений
- Статистический и математический анализ
- Исследование операций
Каждая дисциплина существует сама по себе и служит определенной цели, но предписывающая аналитика оживает, когда они объединяются для получения результата (бизнес-решения). Вот как он отвечает на вопрос, как мы можем что-то сделать.
Что такое методы предписывающей аналитики?
Предписывающая аналитика использует различные методы и инструменты, включая бизнес-правила, алгоритмы, машинное обучение (ML) и процедуры вычислительного моделирования. Эти методы используются для данных из различных источников, включая исторические и транзакционные данные, потоки данных в реальном времени и большие данные.
Что является примером предписывающей аналитики?
Например, производственная компания может полагаться не только на данные компании. Он может использовать исторические и клиентские отраслевые тенденции и прогнозы, а также общую экономическую прогнозную аналитику. Каждый день мощь облака продвигает предписывающую аналитику в новых и захватывающих направлениях.
Предписывающая аналитика ИИ?
Предписывающая аналитика основана на искусственном интеллекте, в частности, на машинном обучении, которое состоит из алгоритмов и моделей, позволяющих компьютерам принимать решения на основе взаимосвязей и шаблонов статистических данных.
Что такое предписывающая и предиктивная аналитика?
Прогнозная и предписывающая аналитика на основе собранных вами данных поможет вам спланировать свои бизнес-стратегии. Прогнозная аналитика сообщает вам, что может произойти в будущем, а предписывающая аналитика помогает выдвигать конкретные предложения.
Что такое предписывающая и описательная аналитика?
Предприятия используют три типа аналитики, чтобы помочь им принимать решения: описательная аналитика, которая сообщает нам, что уже произошло, прогнозная аналитика, которая показывает нам, что может произойти, и предписывающая аналитика, которая говорит нам, что должно произойти в будущем.
Как Netflix использует предписывающую аналитику?
Предписывающая аналитика изучает, что произойдет в будущем и как это повлияет на настоящее. Это помогает Netflix выяснить, какие факторы повлияют на решение клиентов о покупке. Затем этот метод используется, чтобы дать рекомендации о том, что делать.
Как Amazon использует предписывающую аналитику?
Amazon планировал сделать это с помощью машинного обучения (ML), чтобы выяснить, что клиент, скорее всего, купит и когда. Затем он отправлял товар покупателю еще до того, как покупатель его купил. Очевидно, что если бы они отправили клиенту что-то, что он не купил или не хотел, клиент просто отказался бы от посылки.
Заключение
После определения, примеров и преимуществ предписывающей аналитики очевидно, что следующий вопрос будет заключаться в том, как вы это реализуете? Как владелец бизнеса, все, что вам нужно сделать, это связаться со своим консультантом и разработать стратегию, как это сделать. С другой стороны, у консультанта или стратега есть множество инструментов, которые помогут вам начать работу в кратчайшие сроки. Впрочем, об этом будет отдельный пост.
А пока вы можете задать любые вопросы в разделе комментариев или связаться с нами из нашего домашняя страница.
- 7 советов по развитию бизнеса на 2023 год [с руководством]
- СТРАТЕГИЧЕСКОЕ СНИЖЕНИЕ РИСКОВ: как это сделать правильно
- СТРАТЕГИЯ ДАННЫХ: 7 компонентов стратегии данных, которые нужны каждому соединению
- БИЗНЕС-АНАЛИТИКА (BI): определение, важность, инструменты и преимущества
- Психографическая сегментация: преимущества, инструменты (+ практические примеры)
