Beschrijvende analyse versus voorspellende analyse In de huidige marketing wereld hebben marketeers toegang tot een enorme hoeveelheid gegevens. Ondanks de overvloed aan gegevens is de informatie niet zo effectief als deze zou kunnen zijn zonder systemen om deze te organiseren en te interpreteren. Terwijl marketeers inzichtgestuurde campagnes ontwerpen en implementeren die zich op nieuwe klanten richten en de klantenbinding verbeteren, kunnen voorspellende analyses en beschrijvende analyses duidelijkheid bieden.
We zullen de verschillen tussen voorspellende analyses en beschrijvende analyses in dit bericht uitleggen. De soorten analyses die we behandelen en wat ze ons vertellen, zullen worden besproken. We zullen kijken naar echte marketingvoorbeelden van voorspellende en beschrijvende analyses. We zullen ook mogelijkheden delen om meer te leren over voorspellende en beschrijvende analyses die zich vertalen in marktsucces.
Er zijn verschillende strategische toepassingen voor zowel voorspellende als beschrijvende analyses. Er zijn overlappingen tussen deze toepassingen als het gaat om marketing, maar hun rollen zijn uniek.
Beschrijvende analyse
Analyse van beschrijvende gegevens richt zich op consumentengedrag uit het verleden, zoals:
- Geschiedenis van klantaankopen
- Effectiviteit van e-mail- of sociale-media campagnes
- De klikfrequentie, de tijd op de pagina en het conversie percentage van een website
Door beschrijvende analyses te gebruiken, kunnen bedrijven ontdekken wat werkt, wat niet werkt en wat hun klanten motiveert. Marketeers kunnen patronen en trends identificeren met behulp van beschrijvende analyses door cijfers en gegevens uit het verleden te gebruiken.
Voorspellende analyse
Voorspellende analyses bepalen daarentegen wat er waarschijnlijk in de toekomst zal gebeuren, terwijl beschrijvende analyses verklaren wat er is gebeurd. Bij voorspellende analyses worden huidige en/of historische gegevens gebruikt in combinatie met statistische technieken – zoals (maar niet beperkt tot) datamining, voorspellende modellen en machine learning – om te bepalen of een bepaalde gebeurtenis zich in de toekomst zal voordoen.
Naast deze vijf voorbeelden geven we ook een uitgebreid overzicht van voorspellende analytics in marketing. Voorbeelden zijn onder meer:
- Cluster modellering voor het segmenteren van klanten en doelgroepen
- Acquisitie van nieuwe klanten (met behulp van identificatie modellering)
- Propensity-modellering en voorspellende scores voor leadscores
- Aanbevelingen voor inhoud en advertenties (met behulp van samenwerkingsfilters)
- Geautomatiseerde segmentatie voor het personaliseren van klantervaringen
Een samenhangend organisatie systeem en duidelijke vragen die beantwoord moeten worden, maken het verschil in beschrijvende en voorspellende analyses. De juiste vragen en antwoorden voor marketeers kunnen worden bepaald door na te denken over de informatie die is ontdekt via beschrijvende analyses. Deze antwoorden kunnen vervolgens worden gevonden met behulp van voorspellende analyses.
Belangrijkste verschil
Gedetailleerde uitleg van Predictive Analytics en Descriptive Analytics vindt u hieronder:
De beschrijvende analyses geven u een visie op het verleden en vertellen u: wat is er gebeurd? Predictive Analytics vertelt u wat er waarschijnlijk in de toekomst zal gebeuren door de toekomst te herkennen.
Voorspellende analyse maakt gebruik van statistische analyse- en voorspellingstechnieken om de toekomst te bepalen. Descriptive Analytics maakt gebruik van dataaggregatie- en dataminingtechnieken om kennis over het verleden te verschaffen.
Een beschrijvende analyse wordt gebruikt als u uw organisatie wilt beschrijven en analyseren, terwijl een voorspellende analyse wordt gebruikt als u wilt weten wat er in de toekomst gaat gebeuren en de lege plekken moet invullen.
In een beschrijvend model kunt u de informatie uit het verleden die in databases is opgeslagen benutten en een accuraat rapport krijgen. Om risico’s en toekomstige uitkomsten te identificeren, identificeren voorspellende modellen patronen in historische en transactiegegevens.
Een organisatie kan beschrijvende analytics gebruiken om te bepalen waar zij in de markt staat, feiten en cijfers te presenteren en te bepalen waar zij haar inspanningen op moet richten. In tegenstelling tot voorspellende analyses, waarmee een organisatie de feiten en cijfers over het bedrijf in de toekomst kan voorspellen, en ook hoe dit de markt in de toekomst zal beïnvloeden.
Beschrijvende analyses leveren nauwkeurige rapporten op, maar voorspellende analyses leveren niet altijd nauwkeurige resultaten op.
Vergelijkings tabel
| Basis voor vergelijking | Beschrijvende analyse | Voorspellende analyse |
| Beschrijft | Wat is er in het verleden gebeurd. Gebruik van opgeslagen gegevens. | Wat zou er in de toekomst kunnen gebeuren? Gegevens uit het verleden analyseren. |
| Proces betrokken | Data-aggregatie en datamining zijn erbij betrokken. | Er zijn statistische en voorspellingstechnieken bij betrokken. |
| Definitie | Het analyseren van grote hoeveelheden gegevens om nuttige en belangrijke informatie te vinden. | Het voorspellen van de toekomst van het bedrijf is een zeer nuttig onderdeel van dit proces. |
| Gegevens volume | Een datawarehouse wordt gebruikt om grote hoeveelheden gegevens op te slaan en te verwerken. Gegevens uit het verleden zijn beperkt. | Een grote hoeveelheid gegevens uit het verleden wordt geanalyseerd en vervolgens worden geavanceerde technieken gebruikt om de toekomst te voorspellen. |
| Voorbeelden | Een analyse van de prestaties van een bedrijf, het verkooprapport, de omzet, enz. | Analyses van sentiment, kredietscores, prognoses voor bedrijven, enz. |
| Nauwkeurigheid | Het gebruik van gegevens uit het verleden levert nauwkeurige gegevens op in de rapporten. | Er is een probleem met de resultaten. Hoewel het u niet vertelt wat er precies gaat gebeuren, geeft het u wel een idee van wat er in de toekomst zou kunnen gebeuren. |
| Benadering | Er kan een reactieve aanpak worden gevolgd. | Deze proactieve aanpak is een goede zaak. |
Conclusie: beschrijvende analyse versus voorspellende analyse
Het resultaat van deze blog laat zien dat er een substantieel en belangrijk verschil bestaat tussen Predictive Analytics en Descriptive Analytics, ook al hebben we van elk slechts een paar kenmerken besproken.
De markt ervaart een toenemende vraag naar analytics. In de wereld van vandaag heeft elke organisatie het over Big Data, maar het is slechts een startpunt voor het creëren van bruikbare en bruikbare inzichten uit de gegevens van een organisatie. Bijgevolg zullen analytische processen zoals Predictive Analytics en Descriptive Analytics organisaties helpen bij het identificeren van hun prestaties, waar ze in de markt staan als er gebreken zijn, of er problemen zijn, enz. Door deze analytische processen toe te passen, kunt u inzicht en een vooruitziende blik in uw bedrijf verkrijgen.
Hier zijn enkele belangrijke punten waarmee u rekening moet houden:
- De beschrijvende analyse richt zich op het presenteren van gegevens en het weergeven ervan op de beheersite. Een voorspellend model helpt de toekomst te voorspellen, terwijl een statistisch model de focus is van prescriptieve analyse.
- Bij voorspellende analyse analyseren we wat er in de toekomst zal gebeuren op basis van gebeurtenissen uit het verleden, maar het kan zijn dat die toestand om dezelfde reden niet precies in de toekomst zal plaatsvinden.
Overzicht
Beschrijvende analyses en voorspellende analyses zijn twee soorten gegevensanalyses die vaak worden gebruikt in het bedrijfsleven en op andere gebieden.
Beschrijvende analyse is een vorm van data-analyse die zich richt op het beschrijven van historische gegevens en het begrijpen van wat er in het verleden is gebeurd. Dit type analyse omvat het onderzoeken van prestaties uit het verleden en het identificeren van patronen, trends en correlaties in gegevens. Beschrijvende analyses worden doorgaans gebruikt om gegevens samen te vatten en te visualiseren, en om gebieden te identificeren waar verdere analyse nodig is.
Voorspellende analyses zijn daarentegen een soort gegevensanalyse die gebruikmaakt van statistische en machine learning-algoritmen om voorspellingen te doen over toekomstige gebeurtenissen. Dit type analyse omvat het analyseren van historische gegevens om patronen en relaties te identificeren, en deze informatie vervolgens te gebruiken om voorspellingen te doen over wat er waarschijnlijk in de toekomst zal gebeuren. Voorspellende analyses worden gebruikt om trends te voorspellen, risico’s te identificeren en weloverwogen beslissingen te nemen op basis van datagestuurde inzichten.
Samenvattend is beschrijvende analyse gericht op het begrijpen van wat er in het verleden is gebeurd, terwijl voorspellende analyse zich richt op het doen van voorspellingen over wat waarschijnlijk in de toekomst zal gebeuren op basis van gegevens uit het verleden. Beide soorten analyses zijn belangrijk voor het nemen van weloverwogen beslissingen en het stimuleren van zakelijk succes.
Lees ook: Voorspellende analyses Betekenis Voorbeelden; Voorspellende analyses voor bedrijven; PEST-analyse van een restaurant
Externe hulpbron: Coursera
This post is also available in:
English (Engels) 
Français (Frans) 
Deutsch (Duits) 
Español (Spaans) 
Dansk (Deens) 
Nederlands 
Svenska (Zweeds)
