Beskrivende analyse vs prædiktiv analyse I dagens marketing verden har marketing folk adgang til en enorm mængde data. På trods af overfloden af data er informationen ikke så effektiv, som den kunne være uden systemer til at organisere og fortolke dem. Mens marketingfolk designer og implementerer indsigtsdrevne kampagner, der målretter mod nye kunder og forbedrer kundefastholdelse, kan forudsigende analyser og beskrivende analyser give klarhed.
Vi vil forklare forskellene mellem prædiktiv analyse og beskrivende analyse i dette indlæg. De typer analyser, vi vil dække, og hvad de fortæller os, vil blive diskuteret. Vi vil se på markedsførings eksempler fra den virkelige verden på forudsigende og beskrivende analyser. Vi vil også dele muligheder for at lære om forudsigende og beskrivende analyser, der omsættes til markeds succes.
Der er flere strategiske applikationer til både prædiktiv og beskrivende analyse. Der er overlap mellem disse applikationer, når det kommer til markedsføring, men deres roller er unikke.
Beskrivende analyse
Analyse af beskrivende data fokuserer på tidligere forbrugeradfærd, såsom:
- Historie om kundekøb
- Effektivitet af e-mail- eller sociale medier-kampagner
- Et websteds klikrate, tid på side og konverterings rate
Ved at bruge beskrivende analyser kan virksomheder finde ud af, hvad der virker, hvad der ikke virker, og hvad der motiverer deres kunder. Marketing folk kan identificere mønstre og tendenser ved hjælp af beskrivende analyser ved at tage tal og data fra fortiden.
Forudsigende analyse
Predictive analytics bestemmer på den anden side, hvad der sandsynligvis vil ske i fremtiden, mens descriptive analytics forklarer, hvad der er sket. I prædiktiv analyse bruges aktuelle og/eller historiske data i forbindelse med statistiske teknikker – såsom (men ikke begrænset til) data mining, forudsigelig modellering og maskinlæring – for at bestemme, om en bestemt hændelse vil finde sted i fremtiden.
Ud over disse fem eksempler giver vi også et omfattende overblik over prædiktive analyser i markedsføring. Eksempler omfatter:
- Klynge modellering til segmentering af kunder og målgrupper
- Anskaffelse af nye kunder (ved hjælp af identifikations modellering)
- Tilbøjeligheds modellering og prædiktiv scoring til leadscoring
- Anbefalinger til indhold og annoncer (ved hjælp af kollaborativ filtrering)
- Automatiseret segmentering til personalisering af kundeoplevelser
Et sammenhængende organisations system og klare spørgsmål, der kræver svar, gør hele forskellen i beskrivende og prædiktiv analyse. De rigtige spørgsmål og svar til marketingfolk kan bestemmes ved at reflektere over den information, der er opdaget gennem beskrivende analyser. Disse svar kan derefter findes ved hjælp af prædiktiv analyse.
Nøgle forskel
Detaljerede forklaringer af Forudsigende Analytics og Descriptive Analytics kan findes nedenfor:
Den beskrivende analyse vil give dig en vision om fortiden og fortælle dig: hvad er der sket? Forudsigende analyse fortæller dig, hvad der sandsynligvis vil ske i fremtiden ved at genkende fremtiden.
Forudsigende analyse bruger statistisk analyse og prognose teknikker til at bestemme fremtiden. Beskrivende analyse bruger Data Aggregation og Data Mining-teknikker til at give viden om fortiden.
En deskriptiv analyse bruges, hvis du vil beskrive og analysere din organisation, hvorimod en prædiktiv analyse bruges, hvis du skal vide, hvad der vil ske i fremtiden og udfylde de tomme felter.
I en beskrivende model vil du være i stand til at udnytte den tidligere information, der er gemt i databaser, og få en præcis rapport. For at identificere risici og fremtidige resultater identificerer prædiktive modeller mønstre i tidligere og transaktionsdata.
En organisation kan bruge beskrivende analyser til at bestemme, hvor de står på markedet, præsentere fakta og tal og bestemme, hvor den skal fokusere sin indsats. I modsætning til prædiktiv analyse, som vil give en organisation mulighed for at forudsige fakta og tal om virksomheden i fremtiden, desuden hvordan det vil påvirke markedet i fremtiden.
Beskrivende analyser genererer nøjagtige rapporter, men forudsigende analyser giver ikke altid nøjagtige resultater.
Sammenlignings tabel
| Grundlag for sammenligning | Beskrivende analyse | Forudsigende analyse |
| Beskriver | I fortiden, hvad der skete. Brug af lagrede data. | Hvad kan der ske i fremtiden? Analyse af tidligere data. |
| Proces involveret | Data aggregation og Data Mining er involveret. | Statistik og prognose teknikker er involveret. |
| Definition | Analyse af store mængder data for at finde nyttig og vigtig information. | At forudsige virksomhedens fremtid er en meget nyttig del af denne proces. |
| Data volumen | Et data varehus bruges til at opbevare og behandle store mængder data. Data fra fortiden er begrænset. | En stor mængde tidligere data analyseres, og derefter bruges avancerede teknikker til at forudsige fremtiden. |
| Eksempler | En analyse af en virksomheds præstation, salgsrapport, omsætning mv. | Analyser af følelser, kreditscore, prognoser for virksomheder mv. |
| Nøjagtighed | Brug af tidligere data giver nøjagtige data i rapporterne. | Der er et problem med resultaterne. Selvom det ikke fortæller dig, hvad der præcist vil ske, vil det give dig en idé om, hvad der kan ske i fremtiden. |
| Nærme sig | En reaktiv tilgang kan tages. | At tage denne proaktive tilgang er en god ting. |
Konklusion: Beskrivende analyse vs prædiktiv analyse
Resultatet af denne blog viser, at der er en væsentlig og vigtig forskel mellem Predictive Analytics og Descriptive Analytics, selvom vi kun har diskuteret nogle få karakteristika af hver.
Markedet oplever en stigning i efterspørgslen efter analyser. I dagens verden taler enhver organisation om Big Data, men det er blot et udgangspunkt for at skabe nyttige og handlingsrettede indsigter fra en organisations data. Derfor vil analytiske processer som Predictive Analytics og Descriptive Analytics hjælpe organisationer med at identificere deres præstationer, hvor de står på markedet, hvis de har fejl, hvis der er problemer osv. Du kan få indsigt og fremsyn i din virksomhed ved at anvende disse analytiske processer.
Her er nogle vigtige punkter at huske på:
- Den beskrivende analyse fokuserer på at præsentere data og vise dem på ledelsessiden. En prædiktiv model hjælper med at forudsige fremtiden, mens en statistisk model er fokus for præskriptiv analyse.
- I prædiktiv analyse analyserer vi, hvad der vil ske i fremtiden baseret på tidligere begivenheder, men den tilstand opstår muligvis ikke nøjagtigt i fremtiden af samme grund.
Resumé
Beskrivende analyse og prædiktiv analyse er to typer dataanalyse, der almindeligvis bruges i erhvervslivet og andre områder.
Deskriptiv analyse er en type dataanalyse, der fokuserer på at beskrive historiske data og forstå, hvad der skete i fortiden. Denne type analyse involverer at undersøge tidligere præstationer og identificere mønstre, tendenser og sammenhænge i data. Deskriptiv analyse bruges typisk til at opsummere og visualisere data og til at identificere områder, hvor der er behov for yderligere analyse.
Prediktiv analyse er på den anden side en type data analyse, der bruger statistiske og maskinlærings algoritmer til at lave forudsigelser om fremtidige begivenheder. Denne type analyse involverer at analysere historiske data for at identificere mønstre og relationer og derefter bruge disse oplysninger til at lave forudsigelser om, hvad der sandsynligvis vil ske i fremtiden. Prediktiv analyse bruges til at forudsige tendenser, identificere risici og træffe informerede beslutninger baseret på datadrevet indsigt.
Sammenfattende er deskriptiv analyse fokuseret på at forstå, hvad der skete i fortiden, mens prædiktiv analyse er fokuseret på at lave forudsigelser om, hvad der sandsynligvis vil ske i fremtiden baseret på tidligere data. Begge typer analyser er vigtige for at træffe informerede beslutninger og drive virksomhedens succes.
Læs også: Forudsigende analyse betyder eksempler; Forudsigende analyse til virksomheder Strategi; Deskriptiv analyse betyder eksempler
Ekstern ressource: Coursera
This post is also available in:
English 
Français (French) 
Deutsch (German) 
Español (Spanish) 
Dansk 
Nederlands (Dutch) 
Svenska (Swedish)
