Voorspellende analyses voor bedrijven Een voorspellende analyse benadering is noodzakelijk om de natuurlijke wereld te begrijpen en er nauwkeurige voorspellingen over te doen. De aanpak richt zich op de manier waarop de omgeving van het bedrijf ermee interageert. Heeft het enige invloed op zijn omgeving die kan helpen zijn doelen te bereiken?
Het verzamelen, beheren, analyseren en modelleren van gegevens lopen allemaal parallel met de manier waarop de wetenschap een geheel van kennis opbouwt en de basis legt voor steeds complexere observaties en voorspellingen.
Laten we aan de hand van enkele voorbeelden uit de branche voorspellende analyses verkennen en zien hoe deze werken.
Voorspellende analyses voor bedrijven
Wat is voorspellende analyse?. Bij voorspellende analyses worden toekomstige gebeurtenissen wetenschappelijk voorspeld [of; de waarschijnlijkheid dat deze zich voordoen wordt beoordeeld]. De meeste voorspellende analysemodellen bevatten variabelen en gegevens die in de loop van de tijd zijn verzameld. Het is bij deze aanpak van cruciaal belang om over historische gegevens te beschikken om trends en patronen te kunnen identificeren.
Er zijn veel soorten voorspellende analysemodellen beschikbaar, waaronder classificatiemodellen, clustermodellen, voorspellingsmodellen en tijdreeksmodellen. Door vooraf verzamelde gegevens te combineren met krachtige computermodellen, data-analyse en machinaal leren, kunnen ze toekomstige trends voorspellen op basis van correlaties tussen variabelen. Een analist begint doorgaans met grote hoeveelheden relevante gegevens en zoekt naar patronen die kunnen worden gebruikt om betrouwbare voorspellende modellen te creëren op basis van de beschikbare gegevens.
Voorspellende analyses kunnen door bedrijven worden gebruikt om nieuwe benaderingen te testen voor het converteren van klanten en het verhogen van de omzet, terwijl het risico van het experimenteren met nieuwe benaderingen wordt verlaagd. Vanwege de enorme hoeveelheid klantgegevens die binnenkomen via websitegebruik, productbestellingen en andere bronnen, worden voorspellingen steeds nauwkeuriger naarmate de Big Data-technologie vordert.
Bedrijven kunnen anticiperen op de mogelijke uitkomsten van strategiewijzigingen met behulp van voorspellende analyses, waarbij gebruik wordt gemaakt van datagestuurde prognoses. Ze zijn allemaal gebaseerd op historische gegevens die op verschillende manieren zijn gerangschikt om toekomstige waarden te voorspellen.
Voorspellende analyse voor bedrijven
Als bedrijven betere producten willen bouwen, nieuwe manieren willen vinden om de markt te bedienen en de operationele kosten willen verlagen, hebben ze voorspellingen nodig. Een voorspellende analysebenadering combineert machine learning en business intelligence om toekomstige resultaten te voorspellen.
Analyse van “wat als?” Scenario’s die van invloed zijn op het behoud van klanten zijn bijzonder nuttig bij deze methode. U kunt zich voorstellen dat streamingdiensten zoals Netflix productaanbevelingen aan hun klanten aanbieden op basis van de voorkeuren van hun vergelijkbare cohort en hun eerdere aankopen, waardoor zowel hun gebruikerservaring als hun omzet worden verbeterd.
Investeren in voorspellende analyses neemt toe naarmate een organisatie een basis voor gegevens en prognoses opbouwt, vooral wanneer dit gepaard gaat met inspanningen om workflows te automatiseren die door het analyseteam zijn gebouwd. Als resultaat van de automatisering worden de voorspellingskosten verlaagd en kunnen er vaker nieuwe voorspellingen worden gedaan, waardoor analyseteams nieuwe aanknopingspunten voor voortdurende innovatie kunnen nastreven.
Door gebruik te maken van data kunnen voorspellende analyses bedrijven helpen bij het beter plannen, anticiperen en bereiken van gewenste resultaten. Hieronder volgen enkele voorbeelden van hoe voorspellende analyses door organisaties kunnen worden gebruikt:
- Analyseer het vroegere en huidige gedrag van de klant om er een 360 graden beeld van te krijgen.
- Analyseer welke klanten het meest winstgevend zijn.
- Maak marketing campagnes persoonlijker voor elke klant door ze te optimaliseren.
- Analyseer de vraag naar een verscheidenheid aan producten en diensten in de toekomst
- Kies voor een proactieve benadering van risicobeheer.
- Maximaliseer het rendement door middelen strategisch toe te wijzen.
Ten eerste moet een bedrijf een bedrijfsdoel definiëren, zoals het verhogen van de omzet, het optimaliseren van de activiteiten of het verbeteren van de klantbetrokkenheid, voordat voorspellende analyses kunnen worden gebruikt. Met behulp van de juiste software oplossing kan de organisatie enorme hoeveelheden heterogene gegevens doorzoeken, voorspellende analysemodellen ontwikkelen en bruikbare inzichten genereren.
Zowel nieuwe als gevestigde bedrijven hebben geprofiteerd van voorspellende modellen, die niet alleen onbetwistbaar zijn, maar ook baanbrekend. Bedrijven kunnen nu voor het eerst voorspellende analyses in hun activiteiten integreren, ondanks de exponentiële wetenschappelijke vooruitgang van de afgelopen decennia. Volgens Markets and Markets zal de markt voor voorspellende analyses in 2026 naar verwachting een waarde van 28 miljard dollar bereiken.
Een branch especifiek voorbeeld is de beste manier om de impact van voorspellende analyses te begrijpen. Door historische gegevens te analyseren is het mogelijk de toekomstige cashflow en, bij uitbreiding, het toekomstige potentieel ervan te voorspellen. Deloitte en MHI, de logistieke en supply chain vereniging, hebben een onderzoek uitgevoerd waaruit bleek dat 48% van de ondervraagde bedrijven van plan was om voorspellende analyses binnen vijf jaar te integreren in supply chain management.
Met behulp van voorspellende analyses analyseert de entertainment- en horecasector de personeelsbehoeften en verhoogt de omzet. Om marketing strategieën succesvol te laten zijn en voorspellende analyses effectief te laten zijn, is gedragsgerichte targeting essentieel. Bovendien versnelt het de beweging van een lead door de trechter, van bewustwording tot aankoop. Voorspellende analyses zijn met name nuttig voor het opsporen van fraude, waardoor de gezondheidszorg zeer geschikt is om de algoritmische voordelen van voorspellende modellen te benutten.
Bedrijfs analyse in andere vormen
Voorspellende analyses zijn slechts één onderdeel van analyses die bedrijven gebruiken om de besluitvorming te stimuleren en de omzet te vergroten. Er wordt ook gebruik gemaakt van zowel beschrijvende analyses als prescriptieve analyses. In het eerste geval worden historische gegevens geanalyseerd met behulp van twee essentiële technieken, namelijk datamining en aggregatie. Bij beschrijvende analyses worden gebeurtenissen uit het verleden weergegeven in plaats van dat er voorspellingen worden gedaan, en worden grafieken en cirkeldiagrammen gebruikt om inzichten weer te geven.
Predictive analytics is daarentegen een vorm van geavanceerde data-analyse die voorspellingen doet op basis van waarschijnlijkheid. Machine learning-algoritmen zoals beschrijvende analyses worden gebruikt in combinatie met dataminingtechnieken, statistische modellering en statistische modelleringsalgoritmen. Deze formulering is essentieel om groeimogelijkheden te identificeren en lacunes in de gegevens op te vullen.
Laatste gedachten: voorspellende analyses voor bedrijfs strategie
In het bedrijfsleven worden voorspellende analyse technieken steeds populairder, waardoor organisaties risico’s en kansen kunnen identificeren op basis van big data. Op basis van historische gegevens en computer berekeningen kunnen bedrijven modellen bouwen op basis van voorspellende analyse software in plaats van op giswerk.
Het gebruik van voorspellende analyses zal naar verwachting de komende jaren toenemen, waardoor organisaties het risico lopen achterop te raken bij concurrenten die hun eigen gegevens gebruiken. In de zakenwereld leidt dit tot gelukkigere, meer betrokken klanten en een aantrekkelijker bedrijfsresultaat; voordelen waar early adopters nu al de vruchten van plukken.
Er zijn directe voordelen verbonden aan het integreren van voorspellende analyses in bestaande activiteiten, maar er zijn ook voordelen op de lange termijn. Als u de operationele efficiëntie wilt verbeteren, uw bedrijf wilt laten groeien en geld wilt besparen, moet u voorspellende analyses in uw bedrijfsstrategie integreren om te profiteren van de aanzienlijke kracht van voorspellingen. Dit is het moment om te handelen en te stoppen met denken.
Lees ook: Innovatieve marketing voor airlines; Descriptive Analytics Betekenis Voorbeelden
Externe bron: Wikipedia
This post is also available in:
English (Engels) 
Français (Frans) 
Deutsch (Duits) 
Español (Spaans) 
Dansk (Deens) 
Nederlands 
Svenska (Zweeds)
