Theo Google Xu hướng, sự quan tâm đến phân tích dự đoán đã liên tục tăng trong XNUMX năm qua.
Phân tích dự đoán (còn được gọi là phân tích nâng cao) ngày càng được liên kết với thông tin kinh doanh. Nhưng liệu cả hai có thực sự liên quan với nhau không, và nếu có, thì doanh nghiệp đạt được lợi thế gì khi hợp nhất các hoạt động tình báo kinh doanh của họ với phân tích này? Sự khác biệt giữa kinh doanh thông minh và phân tích dự đoán là gì? Hãy cùng trả lời các câu hỏi và xem ví dụ thực tế về phân tích dự đoán trong bài viết này.
Phân tích dự đoán là gì?
Việc sử dụng dữ liệu lịch sử, máy học và trí tuệ nhân tạo để dự đoán những gì sẽ xảy ra trong tương lai được gọi là phân tích dự đoán. Dữ liệu lịch sử này được tải vào một mô hình toán học, có tính đến các xu hướng và mẫu chính trong dữ liệu. Sau đó, mô hình được áp dụng cho dữ liệu hiện tại để dự đoán điều gì sẽ xảy ra tiếp theo.
Sử dụng dữ liệu phân tích dự đoán có thể hỗ trợ các doanh nghiệp — và các ứng dụng kinh doanh — đề xuất các hành động có thể dẫn đến những thay đổi hoạt động có lợi. Phân tích dự đoán có thể giúp các nhà phân tích ước tính liệu một thay đổi có giúp họ giảm thiểu rủi ro, cải thiện hoạt động và / hoặc tăng doanh thu hay không. Phân tích dự đoán, cốt lõi của nó, tìm cách trả lời câu hỏi, "Điều gì có khả năng xảy ra nhất dựa trên dữ liệu hiện tại của tôi và tôi có thể làm gì để sửa đổi kết quả đó?"
Ví dụ về phân tích dự đoán trong thế giới thực trong Business Intelligence
Phân tích dự đoán không phải là điều gì mới mẻ đối với nhiều doanh nghiệp. Tuy nhiên, nó ngày càng được nhiều ngành sử dụng để cải thiện các quy trình hàng ngày của công ty và tạo ra sự khác biệt trong cạnh tranh.
Trong thực tế, phân tích dự đoán có thể có nhiều dạng khác nhau. Hãy xem xét các khả năng sau đây.
- Xác định khách hàng nào có khả năng từ bỏ dịch vụ hoặc sản phẩm. Hãy xem xét một phòng tập yoga đã triển khai mô hình phân tích dự đoán. Dựa trên dữ liệu trước đó, thuật toán có thể dự đoán rằng 'Jane' sẽ không gia hạn tư cách thành viên của mình và đề xuất một khuyến khích sẽ lôi kéo cô ấy làm như vậy. Khi Jane quay lại trường quay, hệ thống sẽ gửi cảnh báo đến nhóm quan hệ thành viên, họ sẽ khuyến khích cô ấy hoặc nói chuyện với cô ấy về việc gia hạn tư cách thành viên. Trong ví dụ này, phân tích dự đoán có thể được sử dụng trong thời gian thực để ngăn chặn tình trạng khách hàng bỏ chạy.
- Gửi thông điệp tiếp thị đến những khách hàng có nhiều khả năng mua hàng nhất. Nếu công ty của bạn chỉ có 5,000 đô la để chi cho một chiến dịch tiếp thị bán thêm và có ba triệu người tiêu dùng, bạn không thể giảm giá 10% cho mỗi người. Phân tích dự đoán và thông tin kinh doanh có thể giúp dự đoán những khách hàng có nhiều khả năng mua hàng của bạn nhất và sau đó phân phối phiếu giảm giá chỉ cho những người đó để tối đa hóa thu nhập.
- Cải thiện dịch vụ khách hàng bằng cách lập kế hoạch phù hợp. Các doanh nghiệp có thể ước tính nhu cầu tốt hơn bằng cách sử dụng phân tích nâng cao và thông tin kinh doanh. Hãy xem xét một công ty khách sạn muốn dự báo có bao nhiêu người sẽ ở lại một địa điểm cụ thể vào cuối tuần này để họ có thể đảm bảo có đủ nhân viên và nguồn lực để đáp ứng nhu cầu.
Các ứng dụng của Phân tích dự đoán
Phân tích dự đoán là một công cụ ra quyết định được sử dụng trong một loạt các doanh nghiệp.
# 1. Dự báo
Dự báo là rất quan trọng trong sản xuất vì nó đảm bảo rằng họ sử dụng các nguồn lực trong chuỗi cung ứng một cách tối ưu. Ví dụ, quản lý hàng tồn kho và tầng cửa hàng là những mấu chốt quan trọng của bánh xe chuỗi cung ứng, đòi hỏi các dự báo chính xác để hoạt động.
Mô hình dự đoán thường được sử dụng để làm sạch và tối ưu hóa chất lượng dữ liệu được sử dụng cho các dự báo như vậy. Việc lập mô hình đảm bảo rằng hệ thống có thể sử dụng dữ liệu bổ sung, bao gồm dữ liệu từ các hoạt động tiếp xúc với khách hàng, dẫn đến dự báo chính xác hơn.
# 2. Tín dụng
Xếp hạng tín dụng sử dụng phân tích dự đoán. Khi người tiêu dùng hoặc doanh nghiệp đăng ký tín dụng, thông tin từ lịch sử tín dụng của người nộp đơn và hồ sơ tín dụng của những người đi vay có các đặc điểm tương tự sẽ được sử dụng để dự đoán rủi ro người nộp đơn sẽ không trả được bất kỳ khoản tín dụng nào được gia hạn.
# 3. Đánh giá rủi ro
Bảo lãnh phát hành phụ thuộc nhiều vào dữ liệu và phân tích dự đoán. Các công ty bảo hiểm điều tra người nộp đơn hợp đồng để xác định khả năng phải thanh toán cho yêu cầu bồi thường trong tương lai dựa trên nhóm rủi ro hiện tại của các chủ hợp đồng tương tự, cũng như các sự kiện trước đó dẫn đến khoản thanh toán. Chuyên gia tính toán thường sử dụng các mô hình dự đoán so sánh các thuộc tính với dữ liệu liên quan đến các chủ hợp đồng và yêu cầu bồi thường trước đó.
# 4. Tiếp thị
Khi lập kế hoạch cho một chiến dịch mới, những người trong lĩnh vực này xem xét phản ứng của người tiêu dùng đối với nền kinh tế tổng thể. Họ có thể sử dụng sự thay đổi nhân khẩu học để xác định xem liệu sự kết hợp sản phẩm hiện tại có thu hút người tiêu dùng mua hàng hay không.
Trong khi đó, các nhà giao dịch tích cực xem xét nhiều số liệu dựa trên các sự kiện trong quá khứ khi quyết định mua hay bán chứng khoán. Đường trung bình động, dải và điểm ngắt dựa trên dữ liệu trước đó và được sử dụng để ước tính biến động giá trong tương lai.
Các mô hình dự đoán phổ biến nhất là cây quyết định, hồi quy (tuyến tính và logistic) và mạng nơ-ron, là một phần của lĩnh vực mới nổi của các phương pháp và công nghệ học sâu.
Các loại mô hình phân tích dự đoán
Phân tích dự đoán sử dụng ba kỹ thuật: cây quyết định, mạng nơron và hồi quy. Đọc tiếp để tìm hiểu thêm về từng điều này.
# 1. Cây quyết định
Nếu bạn muốn hiểu điều gì thúc đẩy quyết định của ai đó, cây quyết định có thể giúp ích. Mô hình này chia dữ liệu thành các phần tùy thuộc vào các biến nhất định như giá cả hoặc vốn hóa thị trường. Nó giống như một cái cây, như tên đã nói, với các nhánh và lá khác biệt. Các nhánh phản ánh các tùy chọn khác nhau có thể truy cập được và các lá riêng lẻ đại diện cho một lựa chọn cụ thể.
Bởi vì chúng dễ hiểu và phân tích, cây quyết định là mô hình cơ bản nhất. Chúng cũng khá có lợi khi bạn cần đưa ra quyết định nhanh chóng.
# 2. hồi quy
Đây là mô hình phổ biến nhất trong phân tích thống kê. Khi bạn cần tìm các mẫu với lượng lớn dữ liệu và có mối quan hệ tuyến tính giữa các đầu vào, hãy sử dụng nó. Phương pháp này hoạt động bằng cách tính toán một công thức mô tả mối quan hệ giữa tất cả các đầu vào trong tập dữ liệu. Ví dụ: bạn có thể sử dụng hồi quy để xác định giá và các yếu tố quan trọng khác ảnh hưởng như thế nào đến hiệu suất của chứng khoán.
# 3. Mạng lưới thần kinh nhân tạo
Việc tạo ra mạng lưới thần kinh như một loại phân tích dự đoán bằng cách bắt chước cách bộ não con người hoạt động. Sử dụng trí tuệ nhân tạo và nhận dạng mẫu, mô hình này có thể đối phó với các tương tác dữ liệu phức tạp. Sử dụng nó khi bạn có nhiều trở ngại cần vượt qua, chẳng hạn như khi bạn có quá nhiều dữ liệu, không có công thức cần thiết để giúp bạn xác định mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra trong tập dữ liệu của mình hoặc khi bạn cần đưa ra dự đoán hơn là đưa ra những lời giải thích.
Nếu bạn đã sử dụng cây quyết định và hồi quy làm mô hình, bạn có thể sử dụng mạng nơ-ron để chứng thực những phát hiện của mình.
Các Doanh nghiệp Có thể Sử dụng Phân tích Dự đoán như thế nào?
Như đã nói trước đây, phân tích dự đoán có thể được áp dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau. Doanh nghiệp có thể sử dụng các mô hình để nâng cao mục tiêu và cải thiện hoạt động của mình. Các doanh nghiệp thường sử dụng các mô hình dự đoán để hỗ trợ họ nâng cao dịch vụ khách hàng và tiếp cận cộng đồng.
Các giám đốc điều hành và chủ doanh nghiệp sử dụng loại phân tích thống kê này để xác định hành vi của khách hàng. Ví dụ: chủ sở hữu của một doanh nghiệp có thể sử dụng các kỹ thuật dự đoán để xác định và nhắm mục tiêu những người tiêu dùng thường xuyên có thể bỏ trốn và tìm đến đối thủ cạnh tranh.
Nó quan trọng trong quảng cáo và tiếp thị. Các mô hình có thể được doanh nghiệp sử dụng để dự đoán những khách hàng nào có khả năng phản ứng tích cực với các hoạt động tiếp thị và bán hàng. Thay vì thực hiện tiếp thị rộng rãi, chủ doanh nghiệp có thể tiết kiệm tiền bằng cách nhắm mục tiêu những khách hàng sẽ phản hồi tích cực.
Ưu điểm của phân tích dự đoán
Phân tích dự đoán có rất nhiều lợi thế. Như đã nêu trước đây, việc sử dụng loại phân tích này có thể hỗ trợ các thực thể khi đưa ra dự đoán về kết quả khi không có câu trả lời nào khác (và rõ ràng).
Mô hình có thể giúp các nhà đầu tư, chuyên gia tài chính và lãnh đạo doanh nghiệp giảm thiểu rủi ro. Ví dụ: một nhà đầu tư và cố vấn của họ có thể sử dụng các mô hình phân tích dự đoán cụ thể để hỗ trợ thiết kế danh mục đầu tư với ít rủi ro nhất cho nhà đầu tư bằng cách tính đến các khía cạnh như tuổi tác, vốn và tham vọng.
Khi họ sử dụng các mô hình này, sẽ có tác động đáng kể đến việc tiết kiệm chi phí. Các doanh nghiệp có thể dự đoán xem một sản phẩm sẽ thành công hay thất bại trước khi họ phát hành nó. Ngoài ra, họ có thể dành quỹ để cải tiến sản xuất bằng cách sử dụng các kỹ thuật dự đoán trước khi quá trình sản xuất bắt đầu.
Chỉ trích về Phân tích dự đoán
Do sự bất bình đẳng được nhận thức trong các kết quả của nó, việc sử dụng phân tích dự đoán đã bị chỉ trích và trong một số trường hợp, bị hạn chế về mặt pháp lý. Thông thường, điều này liên quan đến các mô hình dự đoán dẫn đến sự phân biệt thống kê đối với các nhóm chủng tộc hoặc dân tộc trong các lĩnh vực như chấm điểm tín dụng, cho vay mua nhà, việc làm hoặc nguy cơ phạm tội.
Một ví dụ nổi tiếng về phân tích dự đoán này là việc các ngân hàng (hiện nay đã không còn bất hợp pháp) thực hiện việc khoanh vùng lại cho vay mua nhà. Bất kể các dự đoán thu được từ việc sử dụng các phân tích như vậy có chính xác hay không, việc sử dụng chúng thường bị coi thường và dữ liệu bao gồm thông tin một cách rõ ràng như chủng tộc của một người hiện thường bị loại khỏi phân tích dự đoán.
Kết luận
Tất cả các doanh nghiệp có thể thu được lợi nhuận từ việc sử dụng phân tích dự đoán để thu thập dữ liệu về khách hàng và dự đoán các bước tiếp theo dựa trên hành vi trong quá khứ. Người ta có thể sử dụng dữ liệu này để đưa ra quyết định ảnh hưởng đến lợi nhuận và ảnh hưởng đến hiệu suất.
Câu hỏi thường gặp về Phân tích dự đoán
Phân tích dự đoán trong phân tích dữ liệu là gì?
Phân tích dự đoán là một loại phân tích dữ liệu sử dụng dữ liệu lịch sử và các kỹ thuật phân tích như mô hình thống kê và học máy để dự báo kết quả trong tương lai.
Phân tích dự đoán trong HR là gì?
Phân tích dự đoán trong nhân sự đề cập đến công nghệ nhân sự sử dụng số liệu thống kê và học hỏi từ dữ liệu hiện có để dự đoán kết quả trong tương lai. Nó là một công cụ ra quyết định.
Tại sao phân tích phân tích dự đoán là bước hợp lý tiếp theo trong bất kỳ quy trình BA phân tích kinh doanh nào?
Phân tích phân tích dự đoán được coi là bước hợp lý tiếp theo trong bất kỳ phân tích kinh doanh nào vì nó tối ưu hóa các chiến dịch tiếp thị bằng cách xác định phản hồi hoặc mua hàng của khách hàng, cũng như thúc đẩy cơ hội bán kèm và do đó cải thiện hoạt động kinh doanh bằng cách dự báo khoảng không quảng cáo và quản lý nguồn lực.
- Phân tích dự đoán so với phân tích dự đoán, được giải thích !!! (+ Hướng dẫn chi tiết)
- Các loại phân tích: Cách áp dụng chúng trong bất kỳ Doanh nghiệp nào
- Công cụ & Kỹ thuật Phân tích Mô tả: Hơn 9 Tùy chọn Tốt nhất năm 2021
- Phân tích mô tả: Định nghĩa, Ví dụ trong thế giới thực, Cách hoạt động
- DỰ BÁO MÔ HÌNH: Các loại và Hướng dẫn Chi tiết về Các Mô hình
