IBM створила фразу «рекомендаційна аналітика», яку іноді називають «останнім кордоном» стратегії аналітики. У цій статті детально розглянемо визначення, приклади, переваги та недоліки приписної аналітики.
Прийняття рішень на основі даних має вирішальне значення для успіху бізнесу та маркетингу, і рецептивна аналітика використовує обчислювальні науки та математику, щоб допомогти вам скористатися перевагами описової та прогнозної аналітики. Він виходить за рамки прогнозів і пропонує, як будуть реалізовані ваші маркетингові рішення. По суті, він не тільки передбачає, що станеться і коли це станеться, але й відповідає на запитання «чому це станеться?» — те, що часто задають маркетологи та бізнесмени.
Визначення наказової аналітики
Давайте зробимо крок назад, щоб проаналізувати визначення описової та прогнозної аналітики, перш ніж переходити до директивної аналітики. Описова аналітика — це галузь статистики, яка вивчає історичні дані з метою створення інформації для подальшого дослідження. Ви можете виявити причини успіхів і невдач описової аналітики, використовуючи методи аналізу даних. Прогнозна аналітика – це процес поєднання історичних даних з алгоритмами для прогнозування результатів.
З іншого боку, директивна аналітика — це свого роду аналіз даних, у якому технологія використовується, щоб допомогти підприємствам приймати кращі рішення шляхом аналізу вихідних даних. Рекомендаційна аналітика враховує інформацію про потенційні ситуації або сценарії, доступні ресурси, попередню продуктивність і поточну ефективність, щоб рекомендувати курс дій або стратегію. Його можна використовувати для прийняття суджень протягом широкого діапазону часових рамок, від найближчих до довгострокових.
Це полярна протилежність описовій аналітиці, яка аналізує рішення та результати після їх прийняття.
Велика картина для маркетологів і компаній
Рекомендаційна аналітика допомагає маркетологам оптимізувати кампанії в реальному часі. Це дає змогу маркетологам приймати більш обґрунтовані стратегічні рішення. Фахівці можуть швидше приймати рішення щодо оптимізації та визначати, що буде найкращим для вашого бренду, аудиторії та цілей кампанії, оскільки дані в реальному часі доступні.
Це допомагає приймати найбільш обґрунтовані бізнес-рішення. Це також може допомогти вам досягти бізнес-цілей, таких як збільшення продажів або генерування потенційних клієнтів або оптимізація логістики та поставок продукції.
Як це працює?
Приписна аналітика заснована на методах штучного інтелекту, таких як машинне навчання, яке дозволяє обробляти сьогоднішні величезні обсяги даних. І коли нові або додаткові дані стають доступними, комп’ютерні програми автоматично змінюються, щоб скористатися ними. Це відбувається набагато швидше і повніше, ніж людські можливості.
Це пов’язано з прогнозною аналітикою, яка передбачає використання статистичних даних і моделювання для прогнозування майбутньої ефективності на основі поточних і минулих даних. Однак це йде на крок далі; він радить майбутній маршрут на основі прогнозу прогностичної аналітики щодо того, що може статися.
Переваги та недоліки директивної аналітики
Рекомендаційна аналітика прорізає шум поточної невизначеності та мінливих обставин. Це також допомагає запобігти шахрайству, зменшити ризики, підвищити ефективність, досягти цілей компанії та створити більш лояльних клієнтів.
З іншого боку, цей тип аналітики не позбавлений недоліків. Організації можуть бути ефективними лише в тому випадку, якщо вони знають, які запитання ставити і як відповідати на відповіді. Вихідні дані не будуть точними, якщо вхідні припущення неправильні.
Однак при правильному застосуванні приписна аналітика може допомогти організаціям робити судження на основі ретельно досліджених даних, а не необдуманих суджень на основі інтуїції. Він також може симулювати та відображати ймовірність різних результатів, дозволяючи компаніям краще зрозуміти рівень ризику та невизначеності, з якими вони стикаються, ніж покладатися на середні значення. Крім того, найгірші сценарії можна передбачити точніше, дозволяючи підприємствам відповідно планувати.
Інші переваги попередньої аналітики в бізнесі
Якщо ви є керівником вищого рівня, ви постійно думаєте про те, як підвищити ефективність і результативність операцій вашої компанії. Рекомендаційна аналітика є найбільш очевидною та ефективною технікою для формування бізнес-аналітики в будь-якій організації. Нижче наведено деякі з його переваг;
Читайте також: Інструменти PLM: список найкращих інструментів управління продуктом у 202 році3
№1. Створює легкий шлях до успіху
Наказові аналітичні моделі створюються шляхом поєднання даних і операцій для створення дорожньої карти, яка точно вказує, що і як робити правильно з першого разу. Штучний інтелект переймає бізнес-інтелект, моделюючи події в ситуації та генеруючи кроки, необхідні для уникнення невдач або досягнення успіху.
№2. Надає інформацію про оперативні та довгострокові бізнес-операції
Особи, які приймають рішення, можуть бачити як дані в реальному часі, так і прогнозовані дані одночасно, щоб приймати рішення, які підтримують довгостроковий успіх і зростання. Це спрощує прийняття рішень, надаючи конкретні пропозиції.
№3. Зменшує ваш час на роздуми і збільшує час, витрачений на досягнення
Ваша команда витрачатиме менше часу на пошук проблем і більше часу на створення чудових рішень завдяки швидкому аналізу даних і прогнозу результатів. Штучний інтелект може збирати й обробляти дані швидше та ефективніше, ніж ваша команда інженерів з обробки даних.
№ 4. Зменшити ймовірність людської помилки або упередженості
Прогнозна аналітика забезпечує більш широкий і точний вид збору та аналізу даних, ніж описова аналітика, прогнозна аналітика або навіть окремих людей, завдяки більш складним алгоритмам і методам машинного навчання.
Приклади директивної аналітики
Він може допомогти різноманітним організаціям і державним органам, які інтенсивно обробляють дані, включно з тими, хто працює у сфері фінансових послуг і охорони здоров’я, де людська помилка коштує дорого.
Наприклад, коли поблизу спалахує лісова пожежа, для визначення найкращого заклику до дії можна використовувати директивну аналітику. Це може визначити, чи повинна місцева пожежна служба змушувати громадян евакуюватися з певного регіону. Його також можна використовувати, щоб передбачити, чи буде стаття на певну тему популярною серед читачів на основі даних пов’язаних пошуків і поширення в соціальних мережах. Іншою програмою може бути зміна програми навчання працівників у режимі реального часу залежно від того, як отримано кожен урок.
№1. Лікарні та клініки
Його також можуть використовувати лікарні та клініки для покращення результатів лікування пацієнтів. Він контекстуалізує дані охорони здоров’я, щоб оцінити економічну ефективність різних операцій і терапії. Це включає в себе розкіш оцінки офіційних клінічних методологій. Його також можна використовувати, щоб визначити, які пацієнти мають найвищий ризик повторної госпіталізації. Маючи цю інформацію, медичний персонал може зробити більше, щоб запобігти частим відвідуванням лікарні чи відділення невідкладної допомоги шляхом навчання пацієнтів і спостереження лікаря.
№2. Авіакомпанії
Припустимо, що ви генеральний директор авіакомпанії і ваша мета — максимізувати прибуток. Рекомендаційна аналітика може допомогти вам досягти цього, автоматично змінюючи ціни та доступність квитків на основі низки критеріїв, таких як; попит клієнтів, погода та ціни на бензин. Коли комп’ютер виявляє, що продажі передріздвяних квитків з Лос-Анджелеса до Нью-Йорка відстають від минулорічних, він може автоматично знизити ціни, гарантуючи, що вони не впадуть занадто низько через цьогорічні високі ціни на нафту.
У той же час, якщо алгоритм визначить, що попит на квитки з Сент-Луїса в Чикаго вищий, ніж зазвичай, через ожеледицю, він може автоматично підвищити вартість квитків. Комп’ютерне програмне забезпечення може виконати все це та багато іншого — і з більшою швидкістю — замість того, щоб генеральний директор цілий день дивився на комп’ютер, дивлячись на те, що відбувається з продажами квитків та ринковими обставинами, а потім інструктував людям увійти в систему та змінювати тарифи вручну.
Реальні приклади директивної аналітики
Рекомендаційна аналітика — це не просто примха чи крилата фраза. Це також не є недоступним ресурсом для непідприємницьких організацій. Дізнайтеся кілька прикладів компаній, які використовують перцептивну аналітику. Згідно з онлайн-опитуваннями, компанії, наведені нижче, використовують дані цієї аналітики, щоб покращити процеси та покращити досвід клієнтів.
№1. Кращий догляд за пацієнтами забезпечує CenterLight Healthcare
Коли справа доходить до догляду за пацієнтами та планування, CenterLight використовує директивну аналітику, щоб усунути елемент несподіванки. Рецептивна аналітика в основному допомагає CenterLight визначати оптимальний час для планування лікування та контрольних сеансів. Це робиться для того, щоб уникнути надмірного навантаження на пацієнтів, зберігаючи при цьому їх безпеку та здоров’я. Коли трапляються невдачі або несподіванки, директивна аналітика дозволяє CenterLight бути настільки ж активним, як і їхні пацієнти.
№2. SideTrade передбачає платіжну поведінку
Щоб краще дізнатися про справжні платіжні звички клієнта, SideTrade використовує директивну аналітику. Він може оцінювати клієнтів на основі їх історії платежів за допомогою наказової аналітики. Таким чином, SideTrade та його клієнти зможуть краще врахувати дорогі затримки платежів завдяки підвищеній прозорості та точності.
Рекомендаційна аналітика складається з наукових дисциплін
- Комп’ютерне навчання
- Обробка природної мови
- Комп’ютерні інсайти
- Обробка сигналів та зображень
- Статистичний і математичний аналіз
- Дослідження операцій
Кожна дисципліна існує окремо і служить певній меті, але директивна аналітика оживає, коли вона інтегрована для отримання результату (бізнес-рішення). Ось як він відповідає на питання, як ми можемо щось зробити.
Що таке прескриптивні методи аналітики?
Приписна аналітика використовує різноманітні методи та інструменти, включаючи бізнес-правила, алгоритми, машинне навчання (ML) та процедури обчислювального моделювання. Ці методи використовуються для даних із різних джерел, включаючи історичні та транзакційні дані, канали даних у реальному часі та великі дані.
Що є прикладом прескриптивної аналітики?
Виробнича компанія, наприклад, може покладатися не тільки на дані компанії. Він може використовувати історичні тенденції та прогнози в галузі споживачів, а також загальну економічну прогнозну аналітику. Щодня потужність хмари просуває директивну аналітику в нові та захоплюючі напрямки.
AI Prescriptive Analytics?
Приписна аналітика заснована на штучному інтелекті, зокрема на машинному навчанні, яке складається з алгоритмів і моделей, які дозволяють комп’ютерам приймати рішення на основі статистичних зв’язків і шаблонів даних.
Що таке прескриптивна та прогнозна аналітика?
На основі даних, які ви збираєте, прогнозна та приписувальна аналітика допоможе вам спланувати бізнес-стратегії. Прогностична аналітика повідомляє вам, що може статися в майбутньому, а наказова аналітика допомагає вам сформулювати конкретні пропозиції.
Що таке прескриптивна та описова аналітика?
Підприємства використовують три типи аналітики, щоб допомогти їм приймати рішення: описову аналітику, яка повідомляє нам, що вже сталося, прогнозну аналітику, яка показує нам, що може статися, і наказову аналітику, яка говорить нам, що має статися в майбутньому.
Як Netflix використовує прескриптивну аналітику?
Наказова аналітика дивиться на те, що станеться в майбутньому і як це вплине на сьогодення. Це допомагає Netflix визначити, які фактори вплинуть на рішення клієнтів про покупку. Потім цей метод використовується для внесення пропозицій щодо того, що робити.
Як Amazon використовує Prescriptive Analytics?
Amazon планувала зробити це за допомогою машинного навчання (ML), щоб визначити, що клієнт, найімовірніше, купить і коли. Тоді він відправив би товар клієнту ще до того, як клієнт його купив. Очевидно, що якби вони відправили клієнту те, що вони не купували або не хотіли, клієнт просто відмовився б від посилки.
Висновок
Якщо не брати до уваги визначення, приклади та переваги приписної аналітики, наступне запитання, очевидно, буде: як це реалізувати? Як власнику бізнесу, все, що вам потрібно зробити, це зв’язатися зі своїм консультантом і визначити стратегію, як це зробити. З іншого боку, як консультант або стратег, у вас є безліч інструментів, які допоможуть вам почати роботу в найкоротші терміни. Однак це буде розглянуто в іншій публікації.
Але тим часом ви можете зв’язатися з нами в розділі коментарів, якщо у вас виникнуть будь-які запитання, або зв’язатися з нами домашня сторінка.
- 7 інструментів для зростання бізнесу на 2023 рік [з посібником]
- СТРАТЕГІЧНЕ ЗМІНЮВАННЯ РИЗИКІВ: як це зробити правильно
- СТРАТЕГІЯ ДАНИХ: 7 компонентів стратегії даних, яких потребує кожна сполука
- BUSINESS INTELIGENCE (BI): визначення, важливість, інструменти та переваги
- Психографічна сегментація: переваги, інструменти (+ практичні приклади)
