По данным Google Trends, интерес к предиктивной аналитике неуклонно растет в течение последних пяти лет.
Прогнозная аналитика (также известная как расширенная аналитика) все больше связывается с бизнес-аналитикой. Но действительно ли они связаны, и если да, то какие преимущества получают компании, объединяя свою деятельность по бизнес-аналитике с этой аналитикой? В чем разница между бизнес-аналитикой и прогнозной аналитикой? Давайте ответим на вопросы, а также посмотрим на реальный пример прогнозной аналитики в этой статье.
Что такое прогнозная аналитика?
Использование исторических данных, машинного обучения и искусственного интеллекта для прогнозирования того, что произойдет в будущем, называется прогнозной аналитикой. Эти исторические данные загружаются в математическую модель, которая учитывает основные тенденции и закономерности в данных. После этого модель применяется к текущим данным, чтобы предсказать, что будет дальше.
Использование данных прогнозной аналитики может помочь предприятиям и бизнес-приложениям предлагать действия, которые могут привести к полезным изменениям в работе. Прогнозная аналитика может помочь аналитикам оценить, поможет ли изменение снизить риски, улучшить операции и/или увеличить доход. Прогнозная аналитика по своей сути стремится ответить на вопрос: «Что, скорее всего, произойдет на основе моих текущих данных, и что я могу сделать, чтобы изменить этот результат?»
Пример реальной прогнозной аналитики в бизнес-аналитике
Прогнозная аналитика не является чем-то новым для многих компаний. Тем не менее, он все чаще используется в различных отраслях для улучшения повседневных корпоративных процессов и создания конкурентной дифференциации.
На практике прогнозная аналитика может принимать различные формы. Рассмотрим следующие возможности.
- Определите, какие клиенты могут отказаться от услуги или продукта. Рассмотрим студию йоги, в которой реализована модель предиктивной аналитики. Основываясь на предыдущих данных, алгоритм может предсказать, что «Джейн» не будет продлевать свое членство, и порекомендовать стимул, который побудит ее сделать это. Когда Джейн вернется в студию, система отправит предупреждение команде по связям с членами, которая предложит ей поощрение или поговорит с ней о продлении ее членства. В этом примере прогнозная аналитика может использоваться в режиме реального времени для предотвращения оттока клиентов.
- Отправляйте маркетинговые сообщения клиентам, которые с наибольшей вероятностью совершат покупку. Если у вашей компании есть только 5,000 долларов, которые можно потратить на маркетинговую кампанию по увеличению продаж, и у нее три миллиона потребителей, вы не можете позволить себе предоставить каждому 10-процентную скидку. Предиктивная аналитика и бизнес-аналитика могут помочь предугадать клиентов, которые с наибольшей вероятностью купят ваши товары, а затем распространить купон только среди этих людей, чтобы максимизировать доход.
- Улучшите обслуживание клиентов за счет правильного планирования. Предприятия могут лучше оценивать спрос, используя расширенную аналитику и бизнес-аналитику. Рассмотрим гостиничную компанию, которая хочет спрогнозировать, сколько людей остановится в определенном месте в эти выходные, чтобы убедиться, что у них достаточно сотрудников и ресурсов для удовлетворения спроса.
Приложения прогнозной аналитики
Предиктивная аналитика — это инструмент принятия решений, используемый в ряде предприятий.
№1. Прогнозирование
Прогнозирование имеет решающее значение в производстве, поскольку оно гарантирует оптимальное использование ресурсов в цепочке поставок. Например, управление запасами и производственные цеха являются важными звеньями цепочки поставок, для работы которых требуются точные прогнозы.
Прогнозное моделирование часто используется для очистки и оптимизации качества данных, используемых для таких прогнозов. Моделирование гарантирует, что дополнительные данные, в том числе данные о действиях, связанных с клиентами, могут быть использованы системой, что приведет к более точному прогнозу.
№2. Кредит
Кредитный рейтинг использует прогнозную аналитику. Когда потребитель или бизнес подает заявку на получение кредита, информация из кредитной истории заявителя и кредитных историй заемщиков с аналогичными характеристиками используется для прогнозирования риска того, что заявитель не сможет погасить любой предоставленный кредит.
№3. Андеррайтинг
андеррайтинг сильно зависит от данных и прогнозной аналитики. Страховые компании исследуют заявителей на получение полиса, чтобы определить вероятность того, что им придется платить по будущему иску, исходя из текущего пула рисков аналогичных страхователей, а также предыдущих событий, которые привели к выплатам. актуарии обычно используют прогностические модели, которые сравнивают атрибуты с данными о предыдущих страхователях и претензиях.
№4. Маркетинг
При планировании новой кампании люди в этой области учитывают, как потребители отреагировали на общую экономическую ситуацию. Они могут использовать демографические сдвиги, чтобы определить, будет ли текущий ассортимент товаров побуждать потребителей совершить покупку.
Между тем, активные трейдеры рассматривают различные показатели, основанные на прошлых событиях, при принятии решения о покупке или продаже ценной бумаги. Скользящие средние, полосы и контрольные точки основаны на предыдущих данных и используются для оценки колебаний цен в будущем.
Наиболее распространенными моделями прогнозирования являются деревья решений, регрессии (линейные и логистические) и нейронные сети, которые являются частью новой области методов и технологий глубокого обучения.
Типы моделей прогнозной аналитики
Прогнозная аналитика использует три метода: деревья решений, нейронные сети и регрессию. Читайте дальше, чтобы узнать больше о каждом из них.
№1. Деревья решений
Если вы хотите понять, что движет чьими-то решениями, вам могут помочь деревья решений. Эта модель делит данные на части в зависимости от определенных переменных, таких как цена или рыночная капитализация. Он напоминает дерево, как следует из названия, с отчетливыми ветвями и листьями. Ветки отображают различные варианты в доступной форме, а отдельные листы представляют конкретный выбор.
Поскольку деревья решений просты для понимания и анализа, они являются самыми основными моделями. Они также весьма полезны, когда вам нужно быстро принять решение.
№ 2. Регрессия
Это наиболее распространенная модель статистического анализа. Когда вам нужно найти закономерности в больших объемах данных и между входными данными существует линейная зависимость, используйте его. Этот метод работает путем вычисления формулы, которая описывает взаимосвязь между всеми входными данными в наборе данных. Например, вы можете использовать регрессию, чтобы определить, как цена и другие важные факторы влияют на производительность ценной бумаги.
№3. Искусственные нейронные сети
Создание нейронных сетей как типа предиктивной аналитики происходило путем имитации того, как работает человеческий мозг. Используя искусственный интеллект и распознавание образов, эта модель может иметь дело со сложными взаимодействиями данных. Используйте его, когда вам нужно преодолеть несколько препятствий, например, когда у вас слишком много данных, нет формулы, которая вам нужна, чтобы помочь вам определить взаимосвязь между входными и выходными данными в вашем наборе данных, или когда вам нужно делать прогнозы, а не чем придумывать объяснения.
Если вы уже использовали деревья решений и регрессию в качестве моделей, вы можете использовать нейронные сети для подтверждения своих выводов.
Как компании могут использовать прогнозную аналитику?
Как было сказано ранее, прогностический анализ может применяться в самых разных приложениях. Предприятия могут использовать модели для достижения своих целей и улучшения своей деятельности. Предприятия обычно используют прогностические модели, чтобы помочь им улучшить обслуживание клиентов и охват.
Руководители и владельцы бизнеса используют этот тип статистического анализа для определения поведения клиентов. Например, владелец бизнеса может использовать методы прогнозирования для выявления и таргетинга на постоянных потребителей, которые могут отказаться и перейти к конкуренту.
Это важно в рекламе и маркетинге. Модели могут использоваться предприятиями, чтобы предсказать, какие клиенты, скорее всего, положительно отреагируют на маркетинговую деятельность и продажи. Вместо того, чтобы проводить широкий маркетинг, владельцы бизнеса могут сэкономить деньги, ориентируясь на клиентов, которые ответят положительно.
Преимущества прогнозной аналитики
Предиктивный анализ имеет множество преимуществ. Как указывалось ранее, использование этого типа анализа может помочь организациям прогнозировать результаты, когда другие (и очевидные) ответы недоступны.
Модели могут помочь инвесторам, финансовым специалистам и бизнес-лидерам снизить риск. Например, инвестор и его консультант могут использовать определенные модели прогнозной аналитики, чтобы помочь разработать инвестиционный портфель с наименьшим риском для инвестора, принимая во внимание такие аспекты, как возраст, капитал и амбиции.
Когда они используют эти модели, это значительно снижает затраты. Предприятия могут предсказать, будет ли продукт успешным или неудачным, еще до того, как они его выпустят. В качестве альтернативы они могут выделить средства на усовершенствование производства, применяя методы прогнозирования до начала производственного процесса.
Критика прогнозной аналитики
Из-за предполагаемого неравенства результатов использование прогнозной аналитики подвергалось критике и, в некоторых случаях, ограничивалось законом. Чаще всего это включает прогностические модели, которые приводят к статистической дискриминации расовых или этнических групп в таких областях, как оценка кредитоспособности, жилищное кредитование, занятость или риск преступного поведения.
Хорошо известным примером этой предиктивной аналитики является (теперь незаконная) практика красной черты в жилищном кредитовании банками. Независимо от того, точны ли прогнозы, полученные в результате использования такой аналитики, их использование, как правило, не одобряется, и данные, которые явно включают информацию, такую как расовая принадлежность человека, теперь часто исключаются из прогнозной аналитики.
Заключение
Все предприятия могут извлечь выгоду из использования прогнозной аналитики для сбора данных о клиентах и прогнозирования следующих шагов на основе прошлого поведения. Эти данные можно использовать для принятия решений, влияющих на итоговый результат и производительность.
Часто задаваемые вопросы по прогнозной аналитике
Что такое прогнозная аналитика в анализе данных?
Прогнозная аналитика — это тип анализа данных, который использует исторические данные и методы аналитики, такие как статистическое моделирование и машинное обучение, для прогнозирования будущих результатов.
Что такое прогнозная аналитика в HR?
Предиктивная аналитика в HR относится к технологии HR, которая использует статистику и учится на существующих данных, чтобы предвидеть будущие результаты. Это инструмент принятия решений.
Почему анализ прогнозной аналитики является следующим логическим шагом в любом процессе бизнес-аналитики BA?
Анализ прогнозной аналитики считается следующим логическим шагом в любой бизнес-аналитике, поскольку он оптимизирует маркетинговые кампании, определяя ответы или покупки клиентов, а также продвигает возможности перекрестных продаж и, таким образом, улучшает бизнес-операции за счет прогнозирования запасов и управления ресурсами.
- Прогностическая и предписывающая аналитика, объяснение!!! (+ Подробное руководство)
- Виды аналитики: как их применять в любом бизнесе
- Инструменты и методы предписывающей аналитики: 9+ лучших вариантов 2021 года
- Предписывающая аналитика: определение, примеры из реальной жизни, как это работает
- МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ: типы и подробное руководство по моделям
