Beskrivande analys vs prediktiv analys I dagens marknadsförings värld har marknadsförare tillgång till en enorm mängd data. Trots överflöd av data är informationen inte så effektiv som den skulle kunna vara utan system för att organisera och tolka den. När marknadsförare designar och implementerar insiktsdrivna kampanjer som riktar sig till nya kunder och förbättrar kundbehållningen, kan prediktiv analys och beskrivande analys ge klarhet.
Vi kommer att förklara skillnaderna mellan prediktiv analys och beskrivande analys i det här inlägget. Vilka typer av analyser vi kommer att täcka och vad de berättar för oss kommer att diskuteras. Vi ska titta på verkliga marknadsförings exempel på prediktiv och beskrivande analys. Vi kommer också att dela möjligheter att lära oss om prediktiv och beskrivande analys som leder till marknadsframgång.
Det finns flera strategiska tillämpningar för både prediktiv och beskrivande analys. Det finns överlappningar mellan dessa applikationer när det kommer till marknadsföring, men deras roller är unika.
Beskrivande analys
Analys av beskrivande data fokuserar på tidigare konsumentbeteende, såsom:
- Historik om kundköp
- Effektivitet i kampanjer via e-post eller sociala medier
- En webbplatss klickfrekvens, tid på sida och omvandlings frekvens
Genom att använda beskrivande analyser kan företag ta reda på vad som fungerar, vad som inte fungerar och vad som motiverar deras kunder. Marknadsförare kan identifiera mönster och trender med hjälp av beskrivande analyser genom att ta siffror och data från det förflutna.
Prediktiv analys
Predictive analytics, å andra sidan, avgör vad som sannolikt kommer att hända i framtiden, medan descriptive analytics förklarar vad som har hänt. I prediktiv analys används aktuella och/eller historiska data i kombination med statistiska tekniker – såsom (men inte begränsat till) datautvinning, prediktiv modellering och maskininlärning – för att avgöra om en viss händelse kommer att inträffa i framtiden.
Utöver dessa fem exempel ger vi också en omfattande översikt över prediktiv analys inom marknadsföring. Exempel inkluderar:
- Kluster modellering för segmentering av kunder och målgrupper
- Förvärv av nya kunder (med hjälp av identifierings modellering)
- Benägenhets modellering och prediktiv poängsättning för leadscoring
- Rekommendationer för innehåll och annonser (med hjälp av kollaborativ filtrering)
- Automatiserad segmentering för att anpassa kundupplevelser
Ett sammanhållet organisations system och tydliga frågor som behöver svar gör hela skillnaden i beskrivande och prediktiv analys. Rätt frågor och svar för marknadsförare kan avgöras genom att reflektera över informationen som upptäckts genom beskrivande analyser. Dessa svar kan sedan hittas med hjälp av prediktiv analys.
Nyckel skillnad
Detaljerade förklaringar av Prediktiv analys och Descriptive Analytics finns nedan:
Den beskrivande analysen kommer att ge dig en vision av det förflutna och berätta: vad har hänt? Predictive Analytics berättar vad som sannolikt kommer att hända i framtiden genom att känna igen framtiden.
Predictive Analytics använder statistisk analys och prognostekniker för att avgöra framtiden. Descriptive Analytics använder dataa ggregering och datautvinnings tekniker för att ge kunskap om det förflutna.
En deskriptiv analys används om du vill beskriva och analysera din organisation, medan en prediktiv analys används om du behöver veta vad som kommer att hända i framtiden och fylla i tomrummen.
I en beskrivande modell kommer du att kunna utnyttja den tidigare informationen som finns lagrad i databaser och få en korrekt rapport. För att identifiera risker och framtida utfall identifierar prediktiva modeller mönster i tidigare och transaktionsdata.
En organisation kan använda beskrivande analyser för att avgöra var de står på marknaden, presentera fakta och siffror och bestämma var den ska fokusera sina ansträngningar. I motsats till prediktiv analys, som gör det möjligt för en organisation att förutsäga fakta och siffror om företaget i framtiden, dessutom hur det kommer att påverka marknaden i framtiden.
Beskrivande analyser genererar korrekta rapporter, men prediktiva analyser ger inte alltid korrekta resultat.
Jämförelse tabell
| Grund för jämförelse | Beskrivande analys | Prediktiv analys |
| Beskriver | Förr i tiden, vad hände. Använda lagrad data. | Vad kan hända i framtiden? Analysera tidigare data. |
| Processen involverad | Data aggregation och datautvinning är inblandat. | Statistik och prognos tekniker är inblandade. |
| Definition | Analysera stora mängder data för att hitta användbar och viktig information. | Att förutse företagets framtid är en mycket användbar del av denna process. |
| Data volym | Ett data lager används för att lagra och bearbeta stora mängder data. Data från det förflutna är begränsade. | En stor mängd tidigare data analyseras och sedan används avancerade tekniker för att förutsäga framtiden. |
| Exempel | En analys av ett företags prestation, försäljnings rapport, intäkter m.m. | Analyser av sentiment, kreditpoäng, prognoser för företag m.m. |
| Noggrannhet | Att använda tidigare data ger korrekta data i rapporterna. | Det finns ett problem med resultaten. Även om det inte kommer att berätta vad som kommer att hända exakt, kommer det att ge dig en uppfattning om vad som kan hända i framtiden. |
| Närma sig | Ett reaktivt tillvägagångssätt kan användas. | Att ta detta proaktiva tillvägagångssätt är bra. |
Slutsats: Beskrivande analys vs prediktiv analys
Resultatet av den här bloggen visar att det finns en väsentlig och viktig skillnad mellan Predictive Analytics och Descriptive Analytics, även om vi bara har diskuterat ett fåtal egenskaper hos var och en.
Marknaden upplever en ökad efterfrågan på analyser. I dagens värld talar varje organisation om Big Data, men det är bara en utgångspunkt för att skapa användbara och handlingsbara insikter från en organisations data. Följaktligen kommer analytiska processer som Predictive Analytics och Descriptive Analytics att hjälpa organisationer att identifiera sina prestationer, var de står på marknaden om de har några brister, om det finns några problem, etc. Du kan få insikt och framsyn i din verksamhet genom att tillämpa dessa analytiska processer.
Här är några viktiga punkter att tänka på:
- Den beskrivande analysen fokuserar på att presentera data och visa den på förvaltningssidan. En prediktiv modell hjälper till att förutsäga framtiden, medan en statistisk modell är i fokus för preskriptiv analys.
- I prediktiv analys analyserar vi vad som kommer att hända i framtiden baserat på tidigare händelser, men det tillståndet kanske inte inträffar exakt i framtiden av samma anledning.
Sammanfattning
Beskrivande analys och prediktiv analys är två typer av dataanalys som ofta används inom företag och andra områden.
Beskrivande analys är en typ av dataanalys som fokuserar på att beskriva historisk data och förstå vad som hände i det förflutna. Denna typ av analys innefattar att undersöka tidigare resultat och identifiera mönster, trender och korrelationer i data. Beskrivande analys används vanligtvis för att sammanfatta och visualisera data och för att identifiera områden där ytterligare analys behövs.
Predictive analytics, å andra sidan, är en typ av dataanalys som använder statistiska och maskininlärnings algoritmer för att göra förutsägelser om framtida händelser. Denna typ av analys innebär att man analyserar historiska data för att identifiera mönster och samband, och sedan använder denna information för att göra förutsägelser om vad som sannolikt kommer att hända i framtiden. Predictive analytics används för att prognostisera trender, identifiera risker och fatta välgrundade beslut baserat på datadrivna insikter.
Sammanfattningsvis är deskriptiv analys fokuserad på att förstå vad som hände i det förflutna, medan prediktiv analys fokuserar på att göra förutsägelser om vad som sannolikt kommer att hända i framtiden baserat på tidigare data. Båda typerna av analyser är viktiga för att fatta välgrundade beslut och driva affärsframgång.
Läs också: Förutsägande analys betydelse exempel; Förutsägande analys för företag strategi; PEST-analys av en restaurang
Extern resurs: Coursera
This post is also available in:
English (Engelska) 
Français (Franska) 
Deutsch (Tyska) 
Español (Spanska) 
Dansk (Danska) 
Nederlands (Nederländska) 
Svenska
