Förutsägande analys för företag strategi En prediktiv analys metod är nödvändig för att förstå den naturliga världen och göra korrekta förutsägelser om den. Tillvägagångssättet fokuserar på hur företagets miljö interagerar med det. Har den något inflytande över sin omgivning som kan hjälpa den att nå sina mål?
Datain samling, kuration, analys och modellering är alla parallella med hur vetenskapen konstruerar en mängd kunskap och lägger grunden för allt mer komplexa observationer och förutsägelser.
Med några exempel från branschen, låt oss utforska prediktiv analys och hur det fungerar.
Vad är prediktiv analys?
I prediktiv analys förutsägs framtida händelser vetenskapligt [eller; sannolikheten för att de inträffar bedöms]. De flesta prediktiva analysmodeller innehåller variabler och data som samlats in över tid. Det är avgörande i detta tillvägagångssätt att ha historiska data för att identifiera trender och mönster.
Många typer av prediktiva analysmodeller finns tillgängliga, inklusive klassificerings modeller, klustrings modeller, prognos modeller och tids serie modeller. Genom att kombinera förinsamlad data med stark dator modellering, dataanalys och maskininlärning kan de förutsäga framtida trender baserat på korrelationer mellan variabler. En analytiker börjar vanligtvis med stora mängder relevant data och söker efter mönster som kan användas för att skapa tillförlitliga prediktiva modeller baserat på tillgänglig data.
Predictive analytics kan användas av företag för att testa nya tillvägagångssätt för att konvertera kunder och öka försäljningen samtidigt som man minskar risken för att experimentera med nya tillvägagångssätt. På grund av den stora mängden kunddata som strömmar in från webbplatsanvändning, produktbeställning och andra källor, blir prognoser mer exakta i takt med att Big Data-tekniken utvecklas.
Företag kan förutse potentiella resultat av strategi förändringar med hjälp av prediktiv analys, som använder datadrivna prognoser. Alla är baserade på historiska data som är ordnade på en mängd olika sätt för att prognostisera framtida värden.
Prediktiv analys för företag
För att företag ska kunna bygga bättre produkter, identifiera nya sätt att betjäna marknaden och minska driftskostnaderna behöver de förutsägelser. En prediktiv analys metod kombinerar maskininlärning och affärsintelligens för att förutsäga framtida resultat.
Analys av ”tänk om?” Scenarier som påverkar kundbehållning är särskilt användbara med den här metoden. Du kan föreställa dig streamingtjänster som Netflix erbjuder produkt rekommendationer till sina kunder baserat på preferenser för deras liknande kohort och deras tidigare köp, vilket förbättrar både deras användarupplevelse och försäljning.
Investeringar i prediktiv analys multipliceras i takt med att en organisation bygger en data- och prognosbas, särskilt när det paras ihop med ett försök att automatisera arbetsflöden som byggts av dess analysteam. Som ett resultat av automatisering minskar förutsägelsekostnaderna och nya förutsägelser kan göras oftare, vilket gör det möjligt för analysteam att söka nya leads för kontinuerlig innovation.
Genom att utnyttja data kan prediktiv analys hjälpa företag att bättre planera, förutse och uppnå önskade resultat. Följande är några exempel på hur prediktiv analys kan användas av organisationer:
- Analysera kundens tidigare och nuvarande beteende för att få en 360-graders bild av dem.
- Analysera vilka kunder som är mest lönsamma.
- Gör marknads förings kampanjer mer personliga för varje kund genom att optimera dem.
- Analysera efterfrågan på en mängd olika produkter och tjänster i framtiden
- Ta ett proaktivt förhållningssätt till riskhantering.
- Maximera avkastningen genom att strategiskt allokera resurser.
Först måste ett företag definiera ett affärsmål, som att öka intäkterna, optimera verksamheten eller förbättra kundengagemang, innan de använder prediktiv analys. Med hjälp av lämplig mjukvarulösning kan organisationen sortera igenom enorma mängder heterogen data, utveckla prediktiva analysmodeller och generera handlingsbara insikter.
Både nya och etablerade företag har dragit nytta av prediktiv modellering, som inte bara är obestridlig utan också banbrytande. Företag kan nu integrera prediktiv analys i sin verksamhet för första gången trots exponentiella vetenskapliga framsteg under de senaste decennierna. Enligt Markets and Markets förväntas marknaden för predictive analytics uppgå till 28 miljarder dollar år 2026.
Ett bransch specifikt exempel är det bästa sättet att förstå effekten av prediktiv analys. Genom att analysera historiska data är det möjligt att förutsäga framtida kassaflöde och i förlängningen dess framtida potential. Deloitte och MHI, föreningen för logistik och försörjningskedjor, genomförde en studie som fann att 48 % av de tillfrågade företagen planerade att integrera prediktiv analys i försörjningskedjan inom fem år.
Med hjälp av prediktiv analys analyserar underhållnings- och besöksnäringen personalbehov och ökar intäkterna. För att marknadsförings strategier ska vara framgångsrika och prediktiv analys ska vara effektiva är beteendeinriktning väsentlig. Dessutom snabbar det upp en leads rörelse ner i tratten, från medvetenhet till köp. Prediktiv analys är särskilt användbar för att upptäcka bedrägerier, vilket gör sjukvårdsindustrin väl lämpad för att utnyttja de algoritmiska fördelarna med prediktiva modeller.
Business Analytics i andra former
Prediktiv analys är bara en komponent i analys som företag använder för att driva beslutsfattande och öka intäkterna. Både deskriptiv analys och preskriptiv analys används också. I den förra analyseras historiska data med hjälp av två väsentliga tekniker, nämligen datautvinning och aggregering. I deskriptiv analys representeras tidigare händelser snarare än att förutsägelser görs, och grafer och cirkeldiagram används för att visa insikter.
Däremot är prediktiv analys en form av avancerad data analys som gör förutsägelser baserade på sannolikhet. Maskininlärnings algoritmer som beskrivande analys används tillsammans med datautvinnings tekniker, statistisk modellering och statistiska modelleringsalgoritmer. Denna formulering är väsentlig för att identifiera tillväxtmöjligheter och fylla i dataluckor.
Slutliga tankar: Förutsägande analys för företag strategi
I näringslivet blir tekniker för prediktiv analys allt mer populära, vilket gör det möjligt för organisationer att identifiera risker och möjligheter baserat på big data. Baserat på historiska data och datorberäkningar kan företag bygga modeller baserade på programvara för prediktiv analys istället för gissningar.
Användningen av prediktiv analys förväntas öka under de kommande åren, vilket innebär att organisationer riskerar att hamna efter konkurrenter som utnyttjar sin egen data. I företagsvärlden leder det till gladare, mer engagerade kunder och en mer tilltalande slutresultat – fördelar som tidiga användare redan drar nytta av.
Det finns omedelbara fördelar med att införliva prediktiv analys i befintlig verksamhet, men det finns också långsiktiga fördelar. Om du vill förbättra den operativa effektiviteten, växa ditt företag och spara pengar bör du integrera prediktiv analys i din affärs strategi för att dra fördel av den betydande kraften i förutsägelse – nu är det dags att agera och sluta tänka.
Läs också: PEST-analys av en restaurang; Marknadsföringsstrategi för sökmotorer
Extern resurs: Wikipedia
This post is also available in:
English (Engelska) 
Français (Franska) 
Deutsch (Tyska) 
Español (Spanska) 
Dansk (Danska) 
Nederlands (Nederländska) 
Svenska
