Forudsigende analyse til virksomheder Strategi En forudsigelig analytisk tilgang er nødvendig for at forstå den naturlige verden og lave præcise forudsigelser om den. Tilgangen fokuserer på, hvordan virksomhedens omgivelser interagerer med den. Har den nogen indflydelse på sine omgivelser, der kan hjælpe den med at nå sine mål?
Dataindsamling, kuration, analyse og modellering er alle parallelle med, hvordan videnskaben konstruerer en viden og lægger grundlaget for stadig mere komplekse observationer og forudsigelser.
Lad os med nogle eksempler fra branchen udforske prædiktiv analyse, og hvordan det fungerer.
Forudsigende analyse til virksomheder Strategi
Hvad er prædiktiv analyse?. I prædiktiv analyse forudsiges fremtidige begivenheder videnskabeligt [eller; sandsynligheden for at de opstår vurderes]. De fleste prædiktive analyse modeller inkorporerer variabler og data indsamlet over tid. Det er afgørende i denne tilgang at have historiske data til at identificere tendenser og mønstre.
Mange typer prædiktive analyse modeller er tilgængelige, herunder klassifikations modeller, klynge modeller, prognose modeller og tids serie modeller. Ved at kombinere forudindsamlede data med stærk computer modellering, dataanalyse og maskinlæring kan de forudsige fremtidige tendenser baseret på korrelationer mellem variabler. En analytiker begynder typisk med store mængder relevant data og søger efter mønstre, der kan bruges til at skabe pålidelige prædiktive modeller baseret på de tilgængelige data.
Forudsigende analyser kan bruges af virksomheder til at teste nye tilgange til at konvertere kunder og øge salget og samtidig mindske risikoen for at eksperimentere med nye tilgange. På grund af den store mængde kundedata, der strømmer ind fra webstedsbrug, produkt bestilling og andre kilder, bliver prognoser mere nøjagtige, efterhånden som Big Data-teknologien udvikler sig.
Virksomheder kan forudse potentielle resultater af strategiæn dringer ved hjælp af prædiktiv analyse, som bruger datadrevne prognoser. Alle er baseret på historiske data, der er arrangeret på en række forskellige måder for at forudsige fremtidige værdier.
Forudsigende analyse for erhvervslivet
For at virksomheder kan bygge bedre produkter, identificere nye måder at betjene markedet på og reducere driftsomkostningerne, har de brug for forudsigelser. En forudsigelig analytisk tilgang kombinerer maskinlæring og business intelligence til at forudsige fremtidige resultater.
Analyse af “hvad nu hvis?” scenarier, der påvirker kundefast holdelse, er særligt nyttige med denne metode. Du kan forestille dig streamingtjenester som Netflix, der tilbyder produktan befalinger til deres kunder baseret på præferencerne for deres lignende kohorte og deres tidligere køb, og dermed forbedre både deres brugeroplevelse og salg.
Investering i prædiktiv analyse multipliceres, efterhånden som en organisation opbygger et data- og prognose grundlag, især når det parres med en indsats for at automatisere arbejdsgange, der er bygget af dets analyseteam. Som et resultat af automatisering reduceres forudsigelsesomkostningerne, og nye forudsigelser kan laves hyppigere, hvilket giver analyseteams mulighed for at forfølge nye leads til kontinuerlig innovation.
Ved at udnytte data kan forudsigende analyser hjælpe virksomheder med bedre at planlægge, forudse og opnå ønskede resultater. Følgende er et par eksempler på, hvordan prædiktiv analyse kan bruges af organisationer:
- Analyser kundens tidligere og nuværende adfærd for at få et 360-graders overblik over dem.
- Analyser hvilke kunder der er mest rentable.
- Gør marketing kampagner mere personlige for hver enkelt kunde ved at optimere dem.
- Analyser efterspørgslen efter en række produkter og tjenester i fremtiden
- Tag en proaktiv tilgang til risikostyring.
- Maksimer afkastet ved at allokere ressourcer strategisk.
For det første skal en virksomhed definere et forretnings mål, såsom at øge omsætningen, optimere driften eller forbedre kunde engagementet, før de anvender forudsigende analyser. Ved at bruge den passende software løsning kan organisationen sortere gennem enorme mængder af heterogene data, udvikle forudsigelige analysemodeller og generere handlings orienteret indsigt.
Både nye og etablerede virksomheder har nydt godt af prædiktiv modellering, som ikke kun er indiskutabel, men også banebrydende. Virksomheder kan nu integrere prædiktiv analyse i deres drift for første gang på trods af eksponentielle videnskabelige fremskridt i de sidste par årtier. Ifølge Markets and Markets forventes markedet for prædiktiv analyse at nå $28 milliarder i 2026.
Et branche specifikt eksempel er den bedste måde at forstå virkningen af prædiktiv analyse. Ved at analysere historiske data er det muligt at forudsige fremtidige pengestrømme og i forlængelse heraf dets fremtidige potentiale. Deloitte og MHI, logistik- og forsynings kædeforeningen, gennemførte en undersøgelse, der viste, at 48 % af de adspurgte virksomheder planlagde at integrere prædiktiv analyse i forsyningskædestyring inden for fem år.
Ved hjælp af forudsigende analyser analyserer underholdnings- og hotel branchen personale behov og øger omsætningen. For at marketing strategier skal være succesfulde og forudsigende analyser for at være effektive, er adfærdsmålretning afgørende. Derudover fremskynder det en leads bevægelse ned gennem tragten, fra kendskab til køb. Forudsigende analyser er særligt nyttige til at opdage svindel, hvilket gør sundheds industrien velegnet til at udnytte de algoritmiske fordele ved forudsigende modeller.
Forretning Analytics i andre former
Forudsigende analyse er kun én komponent i analyser, som virksomheder bruger til at drive beslutningstagning og øge omsætningen. Både deskriptiv analyse og præskriptiv analyse bruges også. I førstnævnte analyseres historiske data ved hjælp af to væsentlige teknikker, nemlig data mining og aggregering. I beskrivende analyser er tidligere begivenheder repræsenteret i stedet for forudsigelser, og grafer og cirkeldiagrammer bruges til at vise indsigt.
Derimod er prædiktiv analyse en form for avanceret data analyse, der foretager forudsigelser baseret på sandsynlighed. Maskinlærings algoritmer som beskrivende analyse bruges sammen med data mining-teknikker, statistisk modellering og statistiske modellerings algoritmer. Denne formulering er essentiel for at identificere vækstmuligheder og udfylde datahuller.
Afsluttende tanker: Prædiktiv analyse til forretnings strategi
I erhvervslivet bliver prædiktive analyse teknikker stadig mere populære, hvilket giver organisationer mulighed for at identificere risici og muligheder baseret på big data. Baseret på historiske data og computer beregninger kan virksomheder bygge modeller baseret på prædiktiv analyse software i stedet for gætværk.
Anvendelsen af forudsigelig analyse forventes at stige i de kommende år, hvilket vil sætte organisationer i fare for at komme bagud med konkurrenter, der udnytter deres egne data. I erhvervslivet fører det til gladere, mere engagerede kunder og en mere tiltalende bundlinje – fordele, som tidlige brugere allerede høster.
Der er umiddelbare fordele ved at inkorporere prædiktiv analyse i eksisterende operationer, men der er også langsigtede fordele. Hvis du ønsker at forbedre den operationelle effektivitet, vækste din virksomhed og spare penge, bør du integrere prædiktiv analyse i din forretnings strategi for at drage fordel af forudsigelsens betydelige kraft – nu er det tid til at handle og stoppe med at tænke.
Læs også: Deskriptiv analyse betyder eksempler; PEST analyse af en restaurant; Historien om gæstfriheds industrien: hotellernes oprindelse og udvikling
Ekstern ressource: Wikipedia
This post is also available in:
English 
Français (French) 
Deutsch (German) 
Español (Spanish) 
Dansk 
Nederlands (Dutch) 
Svenska (Swedish)
