За даними Google Trends, протягом останніх п’яти років інтерес до прогнозної аналітики постійно зростає.
Прогнозна аналітика (також відома як розширена аналітика) все більше пов’язується з бізнес-аналітикою. Але чи вони насправді пов’язані між собою, і якщо так, то які переваги отримують підприємства, об’єднуючи свою діяльність з бізнес-аналітики з цією аналітикою? Яка різниця між бізнес-аналітикою та прогнозною аналітикою? Давайте відповімо на запитання, а також розглянемо реальний приклад прогнозної аналітики в цій статті.
Що таке прогнозна аналітика?
Використання історичних даних, машинного навчання та штучного інтелекту для передбачення того, що станеться в майбутньому, називається прогнозною аналітикою. Ці історичні дані завантажуються в математичну модель, яка враховує основні тенденції та закономірності в даних. Після цього модель застосовується до поточних даних, щоб передбачити, що станеться далі.
Використання прогнозних аналітичних даних може допомогти підприємствам — і бізнес-додаткам — запропонувати дії, які можуть призвести до корисних операційних змін. Прогнозна аналітика може допомогти аналітикам оцінити, чи допоможе зміна зменшити ризики, покращити роботу та/або збільшити дохід. Прогнозна аналітика, по суті, прагне відповісти на питання: «Що найімовірніше станеться на основі моїх поточних даних, і що я можу зробити, щоб змінити цей результат?»
Приклад прогнозної аналітики в реальному світі в Business Intelligence
Прогнозна аналітика не є чимось новим для багатьох компаній. Однак він все частіше використовується в різних галузях для покращення повсякденних корпоративних процесів і створення конкурентної диференціації.
На практиці прогнозна аналітика може приймати різноманітні форми. Розглянемо наступні можливості.
- Визначте, які клієнти, ймовірно, відмовляться від послуги чи продукту. Розглянемо студію йоги, яка реалізувала модель прогнозної аналітики. На основі попередніх даних алгоритм може передбачити, що «Джейн» не поновить своє членство, і рекомендувати стимул, який спонукатиме її зробити це. Коли Джейн повернеться до студії, система надішле сповіщення команді зі зв’язків із членством, яка запропонує їй заохочення або поговорить з нею про поновлення членства. У цьому прикладі можна використовувати прогнозну аналітику в режимі реального часу, щоб запобігти відтоку клієнтів.
- Надсилайте маркетингові повідомлення клієнтам, які найімовірніше зроблять покупку. Якщо у вашої компанії є лише 5,000 доларів, які можна витратити на маркетингову кампанію збільшення продажів, і має три мільйони споживачів, ви не можете дозволити собі надати кожному знижку 10%. Прогнозна аналітика та бізнес-аналітика можуть допомогти передбачити клієнтів, які найімовірніше куплять ваші товари, а потім розповсюдити купон саме цим людям, щоб максимізувати дохід.
- Покращуйте обслуговування клієнтів шляхом правильного планування. Підприємства можуть краще оцінювати попит, використовуючи передову аналітику та бізнес-аналітику. Уявімо готельну компанію, яка хоче спрогнозувати, скільки людей залишиться в певному місці в ці вихідні, щоб вони могли забезпечити достатньо працівників і ресурсів для задоволення попиту.
Застосування прогнозної аналітики
Прогнозна аналітика – це інструмент прийняття рішень, який використовується в ряді компаній.
№1. Прогнозування
Прогнозування має вирішальне значення для виробництва, оскільки воно гарантує оптимальне використання ресурсів у ланцюжку поставок. Наприклад, управління запасами та цех є критичними спицями колеса ланцюга поставок, які вимагають точних прогнозів для функціонування.
Прогнозне моделювання часто використовується для очищення та оптимізації якості даних, що використовуються для таких прогнозів. Моделювання гарантує, що система може використовувати додаткові дані, включаючи дані, пов’язані з діяльністю клієнта, що призводить до більш точного прогнозу.
№2. Кредит
Кредитний рейтинг використовує прогнозну аналітику. Коли споживач або підприємство звертається за кредитом, інформація з кредитної історії заявника та кредитних даних позичальників із подібними характеристиками використовується для прогнозування ризику того, що заявник не зможе погасити наданий кредит.
№ 3. Андеррайтинг
андеррайтинг сильно залежить від даних і прогнозної аналітики. Страхові компанії досліджують заявників полісів, щоб визначити ймовірність виплати майбутньої претензії на основі поточного пулу ризиків подібних страхувальників, а також попередніх подій, які призвели до виплат. Актуарії зазвичай використовують прогнозні моделі, які порівнюють атрибути з даними про попередніх страхувальників і претензій.
#4. Маркетинг
Плануючи нову кампанію, люди в цій сфері враховують, як споживачі відреагували на загальну економіку. Вони можуть використовувати демографічні зрушення, щоб визначити, чи спонукає поточний асортимент товарів споживачів зробити покупку.
Тим часом активні трейдери враховують різноманітні показники, засновані на минулих подіях, коли вирішують, купувати чи продавати цінний папір. Ковзні середні, смуги та точки розриву базуються на попередніх даних і використовуються для оцінки коливань цін у майбутньому.
Найпоширенішими моделями прогнозування є дерева рішень, регресії (лінійні та логістичні) та нейронні мережі, які є частиною нової галузі методів і технологій глибокого навчання.
Типи моделей прогнозної аналітики
Прогнозна аналітика використовує три методи: дерева рішень, нейронні мережі та регресію. Читайте далі, щоб дізнатися більше про кожен із них.
№1. Дерева рішень
Якщо ви хочете зрозуміти, що керує чиїмись рішеннями, дерева рішень можуть допомогти. Ця модель поділяє дані на частини залежно від певних змінних, таких як ціна або ринкова капіталізація. Він нагадує дерево, як говорить назва, з чіткими гілками і листям. Гілки доступно відображають різні варіанти, а окремі листки представляють певний вибір.
Оскільки дерева рішень прості для розуміння та аналізу, вони є найпростішими моделями. Вони також дуже корисні, коли потрібно швидко прийняти рішення.
№2. Регресія
Це найпоширеніша модель у статистичному аналізі. Якщо вам потрібно знайти закономірності у великих обсягах даних і існує лінійна залежність між входами, використовуйте це. Цей метод працює шляхом обчислення формули, яка описує зв’язок між усіма вхідними параметрами в наборі даних. Наприклад, ви можете використовувати регресію, щоб визначити, як ціна та інші важливі фактори впливають на ефективність цінного паперу.
№3. Штучні нейронні мережі
Створення нейронних мереж як різновиду прогнозної аналітики було імітацією того, як працює людський мозок. Використовуючи штучний інтелект і розпізнавання образів, ця модель може працювати зі складною взаємодією даних. Використовуйте його, коли у вас є багато перешкод, які потрібно подолати, наприклад, коли у вас занадто багато даних, якщо у вас немає формули, яка вам потрібна, щоб допомогти вам визначити зв’язок між входами та виходами у вашому наборі даних, або коли вам потрібно робити прогнози. ніж придумати пояснення.
Якщо ви вже використовували дерева рішень і регресію як моделі, ви можете використовувати нейронні мережі, щоб підтвердити свої висновки.
Як підприємства можуть використовувати прогнозну аналітику?
Як було сказано раніше, прогнозний аналіз можна застосувати в різних програмах. Підприємства можуть використовувати моделі для досягнення своїх цілей і покращення своєї діяльності. Підприємства зазвичай використовують прогнозні моделі, щоб допомогти їм покращити обслуговування клієнтів та охоплення.
Керівники та власники бізнесу використовують цей тип статистичного аналізу для визначення поведінки клієнтів. Наприклад, власник бізнесу може використовувати методи прогнозування, щоб виявити та націлити на постійних споживачів, які можуть відмовитися і перейти до конкурента.
Це важливо в рекламі та маркетингу. Підприємства можуть використовувати моделі, щоб передбачити, які клієнти, імовірно, позитивно відреагують на маркетингову та торгову діяльність. Замість того, щоб займатися широким маркетингом, власники бізнесу можуть заощадити гроші, орієнтуючись на клієнтів, які відреагують позитивно.
Переваги прогнозної аналітики
Прогнозний аналіз має численні переваги. Як зазначалося раніше, використання цього типу аналізу може допомогти суб’єктам робити прогнози щодо результатів, коли немає інших (і очевидних) відповідей.
Моделі можуть допомогти інвесторам, фінансовим фахівцям і керівникам бізнесу зменшити ризик. Наприклад, інвестор та його радник можуть використовувати конкретні моделі прогнозної аналітики, щоб допомогти розробити інвестиційний портфель з найменшим ризиком для інвестора, беручи до уваги такі аспекти, як вік, капітал та амбіції.
Коли вони використовують ці моделі, це значно впливає на економію коштів. Компанії можуть передбачити, чи буде продукт успішним чи невдалим, перш ніж вони випустять його. Крім того, вони можуть відкладати кошти на вдосконалення виробництва, використовуючи методи прогнозування до початку виробничого процесу.
Критика прогнозної аналітики
Через відчутну несправедливість у результатах використання прогнозної аналітики критикувалося, а в деяких випадках — юридично обмежено. Найчастіше це передбачає прогнозні моделі, які призводять до статистичної дискримінації расових чи етнічних груп у таких сферах, як кредитний рейтинг, кредитування житла, працевлаштування або ризик злочинної поведінки.
Добре відомим прикладом такої прогнозної аналітики є (зараз незаконна) практика банківського кредитування житла. Незалежно від того, чи є прогнози, отримані від використання такої аналітики, точними, їх використання зазвичай не сприймається, а дані, які явно містять інформацію, таку як раса людини, тепер часто виключаються з прогнозної аналітики.
Висновок
Усі підприємства можуть отримати вигоду від використання прогнозної аналітики для збору даних про клієнтів і прогнозування наступних кроків на основі минулої поведінки. Ці дані можна використовувати для прийняття рішень, які впливають на прибуток і результативність.
Поширені запитання про прогнозну аналітику
Що таке прогнозна аналітика в аналітиці даних?
Прогнозна аналітика – це тип аналізу даних, який використовує історичні дані та методи аналітики, такі як статистичне моделювання та машинне навчання, для прогнозування майбутніх результатів.
Що таке прогнозна аналітика в HR?
Прогнозна аналітика в HR — це HR-технологія, яка використовує статистичні дані та вивчає наявні дані, щоб передбачити майбутні результати. Це інструмент прийняття рішень.
Чому аналіз прогнозної аналітики є наступним логічним кроком у будь-якому процесі бізнес-аналітики?
Прогнозний аналітичний аналіз вважається наступним логічним кроком у будь-якій бізнес-аналітиці, оскільки він оптимізує маркетингові кампанії, визначаючи реакції клієнтів або покупки, а також сприяє перехресним продажам і таким чином покращує бізнес-операції шляхом прогнозування запасів і управління ресурсами.
- Прогнозна та директивна аналітика, пояснення!!! (+ Детальний посібник)
- Типи аналітики: як їх застосувати в будь-якому бізнесі
- Інструменти та методи директивної аналітики: 9+ найкращих варіантів 2021 року
- Рекомендаційна аналітика: визначення, реальні приклади, як це працює
- МОДЕЛІ ПРОГНОЗУВАННЯ: Типи та детальний посібник з моделей
