IBM đã tạo ra cụm từ “phân tích mô tả”, đôi khi được gọi là “biên giới cuối cùng” của chiến lược phân tích. Bài viết này sẽ đi sâu vào định nghĩa, ví dụ, ưu điểm và nhược điểm của phân tích mô tả.
Việc đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu là rất quan trọng đối với thành công trong kinh doanh và tiếp thị, đồng thời phân tích theo quy định sử dụng khoa học máy tính và toán học để giúp bạn tận dụng lợi thế của phân tích mô tả và dự đoán. Nó vượt xa các dự đoán và gợi ý cách các quyết định tiếp thị của bạn sẽ được thực hiện. Về cơ bản, Nó không chỉ dự đoán điều gì sẽ xảy ra và khi nào nó xảy ra mà còn trả lời câu hỏi “tại sao nó lại xảy ra?”—điều mà các nhà tiếp thị và doanh nghiệp thường đặt ra.
Định nghĩa phân tích mô tả
Hãy lùi lại một bước để phân tích định nghĩa của phân tích mô tả và dự đoán trước khi chuyển sang phân tích mô tả. Phân tích mô tả là một nhánh của thống kê kiểm tra dữ liệu lịch sử nhằm tạo ra thông tin để điều tra thêm. Bạn có thể khám phá lý do đằng sau sự thành công và thất bại của phân tích mô tả bằng cách sử dụng các kỹ thuật khai thác dữ liệu. Phân tích dự đoán là quá trình kết hợp dữ liệu lịch sử với các thuật toán để dự báo kết quả.
Mặt khác, phân tích mô tả là một loại phân tích dữ liệu, trong đó công nghệ được sử dụng để hỗ trợ các doanh nghiệp đưa ra quyết định tốt hơn bằng cách phân tích dữ liệu thô. Phân tích mô tả xem xét thông tin về các tình huống hoặc kịch bản tiềm năng, các nguồn lực sẵn có, hiệu suất trước đây và hiệu suất hiện tại để đề xuất một quá trình hành động hoặc chiến lược. Nó có thể được sử dụng để đưa ra phán đoán trong nhiều khung thời gian, từ trước mắt đến dài hạn.
Nó trái ngược hoàn toàn với phân tích mô tả, phân tích các quyết định và kết quả sau khi chúng xảy ra.
Bức tranh lớn hơn cho các nhà tiếp thị và doanh nghiệp
Phân tích mô tả hỗ trợ các nhà tiếp thị trong việc tối ưu hóa chiến dịch theo thời gian thực. Nó cho phép các nhà tiếp thị đưa ra các quyết định chiến lược sáng suốt hơn. Các chuyên gia có thể đưa ra quyết định tối ưu hóa nhanh hơn và xác định điều gì sẽ hoạt động tốt nhất cho thương hiệu, đối tượng và mục tiêu chiến dịch của bạn vì có sẵn dữ liệu thời gian thực.
Nó hỗ trợ bạn đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt nhất. Nó cũng có thể giúp bạn đạt được các mục tiêu kinh doanh, chẳng hạn như tăng doanh số bán hàng hoặc tạo khách hàng tiềm năng hoặc tối ưu hóa dịch vụ hậu cần và phân phối sản phẩm.
Nó hoạt động như thế nào?
Phân tích mô tả dựa trên các phương pháp trí tuệ nhân tạo như máy học, cho phép xử lý lượng dữ liệu khổng lồ ngày nay. Và khi có thêm dữ liệu mới hoặc dữ liệu bổ sung, các chương trình máy tính sẽ tự động thay đổi để tận dụng lợi thế của nó. Điều này diễn ra nhanh hơn và đầy đủ hơn nhiều so với khả năng của con người.
Nó liên quan đến phân tích dự đoán, bao gồm việc sử dụng số liệu thống kê và người mẫu để dự báo hiệu suất trong tương lai dựa trên dữ liệu hiện tại và quá khứ. Tuy nhiên, nó đi xa hơn một bước; nó tư vấn một lộ trình tương lai dựa trên dự báo của phân tích dự đoán về những gì có thể xảy ra.
Ưu điểm và nhược điểm của phân tích mô tả
Phân tích mô tả cắt giảm nhiễu của sự không chắc chắn hiện tại và các trường hợp thay đổi. Nó cũng hỗ trợ trong việc ngăn ngừa gian lận, giảm thiểu rủi ro, tăng hiệu quả, đạt được các mục tiêu của công ty và phát triển thêm nhiều khách hàng trung thành.
Mặt khác, loại phân tích này không phải là không có sai sót. Các tổ chức chỉ có thể hiệu quả nếu họ biết những câu hỏi cần đặt ra và cách trả lời câu trả lời. Kết quả đầu ra sẽ không chính xác nếu các giả định đầu vào không chính xác.
Tuy nhiên, khi được áp dụng đúng cách, phân tích theo quy định có thể hỗ trợ các tổ chức đưa ra phán đoán dựa trên dữ liệu được nghiên cứu kỹ lưỡng thay vì dựa trên trực giác. Nó cũng có thể mô phỏng và hiển thị xác suất của các kết quả khác nhau, cho phép các công ty nắm bắt tốt hơn mức độ rủi ro và sự không chắc chắn mà họ gặp phải so với việc dựa vào mức trung bình. Hơn nữa, các tình huống xấu nhất có thể được dự đoán chính xác hơn, cho phép doanh nghiệp lập kế hoạch phù hợp.
Các lợi ích khác của phân tích mô tả trong kinh doanh
Nếu bạn là một giám đốc điều hành cấp cao, bạn đang liên tục suy nghĩ về cách cải thiện hiệu quả và hiệu suất hoạt động của công ty bạn. Phân tích mô tả là kỹ thuật rõ ràng và hiệu quả nhất để xây dựng trí thông minh kinh doanh trong bất kỳ tổ chức nào. Sau đây là một số lợi ích của nó;
Đọc thêm: Công cụ PLM: Danh sách các công cụ quản lý sản phẩm hàng đầu năm 2023
# 1. Tạo ra một con đường dễ dàng theo dõi để thành công
Mô hình phân tích mô tả được tạo ra bằng cách kết hợp dữ liệu và hoạt động để tạo ra một lộ trình cho bạn biết chính xác những gì cần làm và cách thực hiện chính xác ngay lần đầu tiên. Trí tuệ nhân tạo tiếp quản trí tuệ kinh doanh bằng cách mô phỏng các sự kiện trong một tình huống và tạo ra các bước cần thiết để tránh thất bại hoặc đạt được thành công.
# 2. Cung cấp thông tin về hoạt động kinh doanh theo thời gian thực và dài hạn
Những người ra quyết định có thể xem cả dữ liệu dự báo và thời gian thực cùng một lúc để đưa ra các quyết định hỗ trợ sự thành công và tăng trưởng trong dài hạn. Điều này giúp đơn giản hóa việc ra quyết định bằng cách đưa ra các đề xuất cụ thể.
# 3. Giảm thời gian của bạn để suy nghĩ và tăng thời gian của bạn để hoàn thành
Nhóm của bạn sẽ dành ít thời gian hơn để tìm ra vấn đề và nhiều thời gian hơn để xây dựng các giải pháp tuyệt vời nhờ vào việc phân tích dữ liệu và dự đoán kết quả quay vòng nhanh chóng. Trí tuệ nhân tạo có thể thu thập và xử lý dữ liệu nhanh hơn và hiệu quả hơn so với đội ngũ kỹ sư dữ liệu của bạn.
#4. Giảm khả năng xảy ra sai sót hoặc thành kiến của con người
Phân tích dự đoán cung cấp một loại thu thập và phân tích dữ liệu rộng rãi và chính xác hơn so với phân tích mô tả, phân tích dự đoán hoặc thậm chí là từng cá nhân, nhờ vào các thuật toán và kỹ thuật máy học phức tạp hơn.
Ví dụ về Phân tích mô tả
Nó có thể hỗ trợ nhiều tổ chức sử dụng nhiều dữ liệu và các cơ quan chính phủ, bao gồm cả những tổ chức trong ngành dịch vụ tài chính và chăm sóc sức khỏe, nơi mà lỗi của con người rất tốn kém.
Ví dụ: khi một đám cháy rừng bùng lên gần đó, phân tích mô tả có thể được sử dụng để xác định lời kêu gọi hành động tốt nhất. Nó có thể xác định xem sở cứu hỏa địa phương có nên buộc công dân sơ tán khỏi một khu vực cụ thể hay không. Nó cũng có thể được sử dụng để dự đoán liệu một bài báo về một chủ đề cụ thể có phổ biến với người đọc hay không trên cơ sở dữ liệu từ các tìm kiếm có liên quan và chia sẻ trên mạng xã hội. Một ứng dụng khác có thể là thay đổi chương trình đào tạo công nhân trong thời gian thực dựa trên cách nhận từng bài học.
# 1. Bệnh viện và Phòng khám
Nó cũng có thể được sử dụng bởi các bệnh viện và phòng khám để cải thiện kết quả của bệnh nhân. Nó bối cảnh hóa dữ liệu chăm sóc sức khỏe để đánh giá hiệu quả chi phí của các hoạt động và liệu pháp khác nhau. Điều này bao gồm sự sang trọng của việc đánh giá các phương pháp lâm sàng chính thức. Nó cũng có thể được sử dụng để xác định bệnh nhân nào có nguy cơ tái nhập viện cao nhất. Với thông tin này, nhân viên y tế có thể làm nhiều hơn để ngăn chặn việc phải thường xuyên đến bệnh viện hoặc phòng cấp cứu thông qua giáo dục bệnh nhân và theo dõi bác sĩ.
# 2. Các hãng hàng không
Giả sử bạn là Giám đốc điều hành của một hãng hàng không và mục tiêu của bạn là tối đa hóa doanh thu. Phân tích mô tả có thể hỗ trợ bạn hoàn thành việc này bằng cách tự động thay đổi giá vé và tình trạng còn hàng dựa trên nhiều tiêu chí như; nhu cầu của khách hàng, thời tiết và giá xăng dầu. Khi máy tính phát hiện doanh số bán vé trước Giáng sinh từ Los Angeles đến New York bị tụt lại so với năm ngoái, nó có thể tự động giảm giá trong khi đảm bảo rằng chúng không giảm quá thấp do giá dầu năm nay cao hơn.
Đồng thời, nếu thuật toán xác định rằng nhu cầu mua vé từ St. Louis đến Chicago cao hơn bình thường do điều kiện đường băng, nó có thể tự động tăng chi phí vé. Một phần mềm máy tính có thể thực hiện tất cả những điều này và hơn thế nữa — và với tốc độ nhanh hơn — thay vì Giám đốc điều hành dán mắt vào máy tính cả ngày để xem những gì đang diễn ra với doanh số bán vé và tình hình thị trường, sau đó hướng dẫn mọi người đăng nhập vào hệ thống và sửa đổi thủ công các tỷ lệ.
Ví dụ trong thế giới thực về phân tích mô tả
Phân tích mô tả không chỉ đơn thuần là một mốt hay một câu cửa miệng. Nó cũng không phải là một nguồn tài nguyên không thể tiếp cận được đối với các tổ chức phi doanh nghiệp. Tìm hiểu một số ví dụ về các công ty sử dụng phân tích cảm thụ. Theo các cuộc khảo sát trực tuyến, các công ty dưới đây sử dụng thông tin chi tiết từ số liệu phân tích này để cải thiện quy trình và trải nghiệm của khách hàng.
# 1. Dịch vụ chăm sóc bệnh nhân tốt hơn được cung cấp bởi CenterLight Healthcare
Khi nói đến việc lên lịch và chăm sóc bệnh nhân, CenterLight tận dụng các phân tích theo chỉ định để loại bỏ yếu tố bất ngờ. Phân tích theo chỉ định về cơ bản hỗ trợ CenterLight xác định thời gian tối ưu để lập kế hoạch điều trị và các buổi kiểm tra. Điều này nhằm tránh gây quá tải cho bệnh nhân trong khi vẫn đảm bảo an toàn và sức khỏe cho họ. Khi thất bại hoặc bất ngờ xảy ra, phân tích theo quy định cho phép CenterLight chủ động như bệnh nhân của họ.
# 2. SideTrade dự đoán hành vi thanh toán
Để có kiến thức tốt hơn về thói quen thanh toán thực sự của khách hàng, SideTrade sử dụng phân tích mô tả. Nó có thể xếp hạng khách hàng dựa trên lịch sử thanh toán của họ bằng cách sử dụng phân tích theo quy định. Do đó, SideTrade và các khách hàng của mình sẽ có thể giải quyết tốt hơn các trường hợp chậm trễ thanh toán tốn kém nhờ việc tăng cường tính minh bạch và chính xác.
Phân tích mô tả được tạo thành từ các bộ môn khoa học
- Học tập với sự hỗ trợ của máy tính
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
- Thông tin chi tiết về Máy tính
- Xử lý tín hiệu và hình ảnh
- Phân tích thống kê và toán học
- Nghiên cứu hoạt động
Mỗi ngành học tồn tại riêng lẻ và phục vụ một mục đích cụ thể, nhưng các phép phân tích mang tính quy định sẽ đi vào cuộc sống khi chúng được tích hợp để tạo ra đầu ra (một quyết định kinh doanh). Đây là cách nó trả lời câu hỏi làm thế nào chúng ta có thể biến điều gì đó xảy ra.
Kỹ thuật phân tích theo quy định là gì?
Phân tích mô tả sử dụng nhiều kỹ thuật và công cụ khác nhau, bao gồm các quy tắc nghiệp vụ, thuật toán, máy học (ML) và các quy trình lập mô hình tính toán. Các kỹ thuật này được sử dụng trên dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm dữ liệu lịch sử và giao dịch, nguồn cấp dữ liệu thời gian thực và dữ liệu lớn.
Ví dụ về phân tích theo quy định là gì?
Ví dụ, một công ty sản xuất có thể dựa vào nhiều hơn dữ liệu công ty. Nó có thể sử dụng các dự đoán và xu hướng của ngành khách hàng và lịch sử, cũng như các phân tích dự đoán kinh tế chung. Mỗi ngày, sức mạnh của đám mây thúc đẩy các phân tích có tính quy luật thành những hướng mới và thú vị.
Phân tích theo quy định AI?
Phân tích mô tả dựa trên trí tuệ nhân tạo, cụ thể là học máy, bao gồm các thuật toán và mô hình cho phép máy tính đưa ra quyết định dựa trên các mối quan hệ và mẫu dữ liệu thống kê.
Prescriptive vs Predictive Analytics là gì?
Dựa trên dữ liệu bạn thu thập, phân tích dự đoán và theo quy định giúp bạn hoạch định chiến lược kinh doanh của mình. Phân tích dự đoán cho bạn biết điều gì có thể xảy ra trong tương lai và phân tích theo quy định giúp bạn đưa ra các đề xuất cụ thể.
Phân tích mô tả và mô tả là gì?
Các doanh nghiệp sử dụng ba loại phân tích để giúp họ đưa ra quyết định: phân tích mô tả, cho chúng tôi biết điều gì đã xảy ra, phân tích dự đoán, cho chúng tôi biết điều gì có thể xảy ra và phân tích đề xuất, cho chúng tôi biết điều gì sẽ xảy ra trong tương lai.
Netflix sử dụng phân tích theo quy định như thế nào?
Phân tích đề xuất xem xét những gì sẽ xảy ra trong tương lai và nó sẽ ảnh hưởng đến hiện tại như thế nào. Nó giúp Netflix tìm ra những yếu tố nào sẽ ảnh hưởng đến quyết định mua hàng của khách hàng. Sau đó, phương pháp này được sử dụng để đưa ra gợi ý về những việc cần làm.
Amazon sử dụng phân tích theo quy định như thế nào?
Amazon đã lên kế hoạch thực hiện điều này bằng cách sử dụng máy học (ML) để tìm ra những gì khách hàng có nhiều khả năng mua nhất và khi nào. Sau đó, nó sẽ chuyển hàng cho khách hàng trước cả khi khách hàng mua nó. Rõ ràng, nếu họ gửi cho khách hàng thứ gì đó mà họ chưa mua hoặc không muốn, khách hàng sẽ từ chối gói hàng.
Kết luận
Với định nghĩa, ví dụ và lợi ích của phân tích mô tả, câu hỏi tiếp theo rõ ràng sẽ là, bạn thực hiện điều này như thế nào? Là chủ sở hữu doanh nghiệp, tất cả những gì bạn cần làm là liên hệ với nhà tư vấn của mình và lập chiến lược làm thế nào để biến điều này thành hiện thực. Mặt khác, với tư cách là một nhà tư vấn hoặc chiến lược gia, có rất nhiều công cụ giúp bạn bắt đầu ngay lập tức. Tuy nhiên, điều này sẽ được đề cập trong một bài viết khác.
Nhưng trong thời gian chờ đợi, bạn có thể liên hệ trong phần nhận xét nếu có bất kỳ câu hỏi nào hoặc liên hệ với chúng tôi từ trang chủ.
- 7 thủ thuật tăng trưởng kinh doanh cho năm 2023 [có hướng dẫn]
- GIẢM THIỂU RỦI RO CHIẾN LƯỢC: Cách thực hiện đúng
- CHIẾN LƯỢC DỮ LIỆU: 7 Thành phần của Chiến lược Dữ liệu mà mọi Tổ hợp cần
- TRÍ TUỆ KINH DOANH (BI): Định nghĩa, Tầm quan trọng, Công cụ & Lợi ích
- Phân đoạn tâm lý: Ưu điểm, công cụ (+ ví dụ thực tế)
