Использование предиктивной аналитики проектов для устранения пробелов в бизнесе

Каждый владелец бизнеса надеется, что сможет заглянуть в будущее и найти наилучшие способы вложения капитала и ресурсов, настроив свою компанию на долгосрочный успех. Следующим лучшим способом является экстраполяция возможностей, которые открываются впереди, используя глубокое понимание того, что произошло в прошлом. Предиктивная аналитика позволяет компаниям прогнозировать влияние текущих рыночных условий и деловой активности, чтобы владельцы могли делать обоснованный выбор.

Согласно прогнозному анализу корзины рынка Research and Markets, объем мирового рынка прогнозной аналитики вырастет с 7,2 млрд долларов США в 2020 году до 21,5 млрд долларов США к 2025 году при среднегодовом темпе роста 24,5% в течение прогнозируемого периода.

Ведущие фирмы должны понимать, какие проекты с большей вероятностью потерпят неудачу, и как заранее предложить им наилучшие шансы на успех, чтобы избежать повторения подобных ошибок. PPA (предиктивная аналитика проекта) — это новый подход, использующий сложную аналитику для оценки шансов проекта на успех.

В то время как описательная аналитика использует исторические данные компании для изучения прошлой эффективности, прогнозная аналитика идет еще дальше, объединяя те же исторические данные с правилами и алгоритмами для прогнозирования вероятного исхода события.

Чтобы свести к минимуму любые последствия в вашем проекте или выяснить, как использовать эти прогнозы в своих интересах, предписывающая аналитика помогает вам в принятии решений, предоставляя интеллектуальные рекомендации для возможных будущих действий, все из которых основаны на ваших данных.

Почему компании инвестируют в прогнозную аналитику?

Прогнозная аналитика имеет широкий спектр приложений в бизнесе, предоставляя разнообразные возможности для специалистов по данным. Модели прогнозной аналитики используют прошлое человека, чтобы помочь финансовым учреждениям и другим организациям в определении рисков предоставления услуг этому человеку.

Прогнозная аналитика используется различными организациями, поскольку она приносит пользу различным отраслям и предприятиям, расширяя возможности операций. Организация может оставаться на вершине потребностей и более эффективно функционировать в сфере логистики, если у нее есть четкое понимание того, как потребности в ресурсах и запасах будут расти с течением времени. Цепочку поставок можно постоянно оптимизировать, обновляя прогнозы и изменяя способ доставки товаров продавцам или покупателям.

Прогнозная статистика и аналитика также оказались полезными в сфере кибербезопасности. Алгоритмы, которые распознают модели поведения, включая любые подозрительные отклонения от обычного профиля пользователя, обнаруживают лиц, совершающих мошенничество или взламывающих информацию. Поиск уязвимостей и исследование сложных постоянных угроз повышает безопасность конфиденциальных данных потребителей и организации в целом.

Для отделов маркетинга прогнозная аналитика данных меняет действия, используемые компаниями для взаимодействия с клиентами. На основе полученных данных маркетологи определяют лучший следующий шаг в отношениях, отправляя соответствующие сообщения или предложения. С помощью алгоритмических моделей организациям становится все проще определять фазу, которой достиг потенциальный покупатель, а также путь к покупке, и соответствующим образом адаптировать ответы.

Приложение прогнозной аналитики для вашего бизнеса

Операционная эффективность

Существует несколько внутренних точек взаимодействия, в которые можно интегрировать прогнозную аналитику данных для более бесперебойной повседневной работы. Менеджеры могут выделять ресурсы на новые инициативы, основываясь на практически точных оценках того, когда будет завершена текущая работа.

В том же духе фирмы могут потребовать, чтобы отделы кадров наняли больше сотрудников, если они ожидают увеличения рабочей нагрузки в ближайшем будущем. Для составления бюджета, управления спросом и предложением, стимулирования производительности и планирования бизнес-плана точные прогнозы имеют решающее значение в продажах.

Прогноз оттока клиентов

Составление прогноза оттока включает в себя обнаружение сигналов, которые предшествуют запросам на отмену ваших клиентов, и оценку вероятности в каждом случае.

Вы можете использовать прогностические модели для сравнения таких данных, как качество обслуживания клиентов, удовлетворенность клиентов и коэффициент оттока, чтобы увидеть, какие аспекты влияют на отмену.

Идея состоит в том, чтобы выяснить, что вызывает потерю клиента, а затем обратить процесс вспять.

Ведущая сегментация

Методы сегментации потенциальных клиентов также могут извлечь выгоду из прогнозной аналитики.

В конце концов, составление карты профиля этих потенциальных клиентов для предоставления персонализированного контента и продуманных кампаний по питанию — одна из самых сложных задач маркетинга.

Вы можете создавать сегментированные группы на основе обширных исследований с использованием данных и машинного обучения, прогнозирование которых требует мельчайших деталей. Вы можете узнать расчетное время, стоимость и результаты проекта машинного обучения.

Оптимизация кампании

Вся история вашей маркетинговой кампании может быть использована для прогнозирования лучших будущих результатов.

Просто используйте управление проектами прогнозной аналитики, чтобы определить оптимальные каналы для каждой части контента, наиболее эффективный язык для каждой целевой демографической группы и другие факторы, влияющие на приемлемость для потребителей.

В результате, взаимодействуя и завоевывая аудиторию, вы попадаете прямо в цель.

Управление рисками

Еще одна область, которая напрямую выигрывает от прогностического анализа, — это управление рисками.

Разве не намного легче выносить суждения, когда у вас есть четкое представление об опасностях и возможностях впереди?

Следовательно, будь то анализ кредитного риска клиента или потенциальных последствий инвестиций, прогнозирование вероятности прибыли или убытка является основным отличием современного анализа данных.

Обнаружение мошенничества

Компании также могут использовать аналитические методы для выявления моделей мошенничества и предотвращения нарушений безопасности.

В связи с повышенным вниманием к кибербезопасности все больше компаний обеспокоены устранением уязвимостей и своевременным обнаружением аномалий, чтобы избежать ущерба.

Прогностические модели значительно упрощают выявление опасностей и предотвращение мошенничества в режиме реального времени.

Управление взаимоотношениями с клиентами (CRM)

Прогнозные модели можно использовать в стратегиях CRM, чтобы понять клиентов на каждом этапе их жизненного цикла и пути к покупке.

В этом примере имеется множество данных для построения многомерных моделей и оценки широчайшего диапазона возможных связей между поведением, профилями, историями покупок, взаимодействиями и потребительским восприятием.

Вы можете революционизировать свои отношения с потребителями с помощью персонализированного контента, рекламных акций и предложений, если у вас есть эта ключевая информация.

Теперь, когда мы знаем о приложениях прогнозной аналитики и их использовании, давайте перейдем к инструментам, которые можно использовать для выполнения встроенной аналитики.

Популярные инструменты прогнозной аналитики

Статистика IBM SPSS

С инструментом предиктивной аналитики IBM вы не ошибетесь. Он существует уже давно и имеет исчерпывающий список функций. Еще одним преимуществом является то, что цены IBM просты. Хотя его пользовательский интерфейс был недавно обновлен, он все еще может быть слишком сложным для большинства корпоративных клиентов, не знакомых с аналитикой и наукой о данных.

Расширенная аналитика SAS

SAS — мировой лидер в области аналитики, предлагающий на выбор множество различных инструментов прогнозного анализа. На самом деле, этот список настолько длинный, что определить, какие инструменты вам нужны для ваших нужд, может быть непросто. Кроме того, организация не дает предварительных цен, что затрудняет сравнение покупок. Тем не менее, имея на выбор столько инструментов, SAS, скорее всего, найдет именно то, что вам нужно.

Прогнозная аналитика SAP

Решение SAP может быть подходящим выбором для вас, если вы планируете использовать свой инструмент управления проектами прогнозной статистики и аналитики в первую очередь для анализа данных, хранящихся в программном обеспечении SAP, таких как данные ERP. Что касается функций, компания предлагает множество альтернатив, но, как и SAS и многие другие компании, не раскрывает цену. Также отсутствует возможность развертывания в общедоступном облаке. С положительной стороны, он включает в себя мощные возможности машинного обучения и безопасности.

Статистика TIBCO

Благодаря нескольким встроенным возможностям совместной работы и рабочих процессов, TIBCO делает ставку на удобство использования. Если вы ожидаете, что менее обученные сотрудники будут использовать продукт, это делает его подходящим выбором для вашей фирмы. Он также взаимодействует с различными инструментами прогнозного анализа, что упрощает расширение его функциональности. Это также единственный продукт в списке, который продвигает свои IoT/встроенные возможности для успешного проекта — относительно новый рынок, о котором нужно знать.

Н2О

H2O должен быть в верхней части вашего списка, если вы ищете приложение прогнозной аналитики с открытым исходным кодом. Он обеспечивает высокую производительность, низкую стоимость, широкие возможности и большую гибкость. Приборная панель H2O представляет собой восхитительный банкет данных. Эта технология, с другой стороны, ориентирована на опытных специалистов по данным, а не на гражданских специалистов по данным. Это может быть вашим инструментом, если вы вложили средства в хорошо обученных сотрудников .

Oracle DataScience

Oracle недавно вошла в сектор прогнозной статистики и аналитики, приобретя известную фирму DataScience. Хотя продукт DataScience получил хорошие отзывы и оценки пользователей, в настоящее время фирма находится в процессе его интеграции со своей облачной платформой. Скорее всего, это будет особенно выгодно компаниям, использующим базу данных Oracle и облачные сервисы.

Q Исследование

Q Research фокусируется на одном рынке: если вам нужен только инструмент прогнозной аналитики для исследования рынка, это программное обеспечение предоставит все, что вам нужно. Это высокоавтоматизированное программное обеспечение автоматизирует процесс предиктивной аналитики, позволяя пользователям тратить больше времени на размышления, а не на администрирование инструмента. С другой стороны, ему не хватает возможности выполнять различные виды прогнозной аналитики.

Информационные конструкторы WEBFocus

Information Builders предоставляет комплексный набор решений для бизнес-аналитики (BI) и управления данными, а также прогнозную аналитику. Если вы ищете комплексное решение для обработки данных, это может подойти. Он также включает инструменты прогнозного анализа для специалистов по данным, а также для бизнес-пользователей. Это хорошая универсальная альтернатива для корпорации с сотрудниками с разным уровнем опыта работы с данными. Цены, как и многие другие в списке, доступны только по запросу.

РапидМайнер

RapidMiner — это платформа прогнозного анализа, которая работает от начала до конца. Чтобы предоставить вам надежную прогнозную аналитику, он использует моделирование данных и машинное обучение. Все управляется простым интерфейсом перетаскивания. Вы получаете доступ к библиотеке из более чем 1500 алгоритмов, которые вы можете использовать для анализа своих данных. Среди прочего, есть шаблоны для отслеживания оборота клиентов и профилактического обслуживания. RapidMiner — отличное приложение для визуализации данных. Это упрощает прогнозирование будущих результатов бизнес-решений. Статистические данные машинного обучения о предполагаемой прибыли и другие данные о рентабельности инвестиций предоставляются автоматическим машинным обучением.

НОЖ

Программа KNIME бесплатна и имеет открытый исходный код. KNIME упрощает создание визуальных процессов. Вы можете быстро очистить свои данные и создать статистику. Алгоритмы машинного обучения могут быть созданы. Они позволяют выполнять такие задачи, как деревья решений. Для создания прогнозов KNIME также подключается к Apache Spark. Вы можете использовать Microsoft Azure или веб-службу Amazon для размещения этого.

Часто задаваемые вопросы

В. Что такое прогнозная аналитика?

Ответ Прогнозная аналитика — это использование различных статистических методов, включая алгоритмы автоматизированного машинного обучения, глубокое обучение, интеллектуальный анализ данных и искусственный интеллект (ИИ), для создания прогнозных моделей, которые извлекают данные из наборов данных, выявляют закономерности и обеспечивают прогнозную оценку для диапазона. организационных результатов.

В. Каковы примеры прогнозной аналитики?

Ответ Ранее прогнозная аналитика считалась специализированным инструментом, доступным только избранным, но теперь она ежедневно используется все большим числом компаний. Вот несколько отраслевых примеров, где используется прогнозная аналитика.

• Виды спорта
• Розничная торговля
• Здоровье
• Погода
• Финансовое моделирование
• Страхование и оценка рисков
• Анализ социальных сетей
• Система управления цепями поставок

Вывод

Предиктивный анализ — это расширенный аналитический подход, позволяющий заглянуть в будущее вашей компании, позволяющий наметить возможности для принятия более эффективных решений и превзойти конкурентов.

Из-за огромной экономической ценности модели прогнозной аналитики будут играть все более важную роль в процессах компании в будущем. Хотя они не безупречны, польза, которую они приносят как государственным, так и частным организациям, огромна. Организации могут использовать прогнозную аналитику данных для принятия упреждающих действий в ряде областей.

Модели прогнозной аналитики делают возможным предотвращение мошенничества в банках, защиту от стихийных бедствий для правительств и великолепные маркетинговые кампании, поэтому в будущем они станут нематериальным активом.

Если вы хотите выйти за рамки обучения прогнозному анализу и успешно создать свой продукт и бизнес, вам следует проконсультироваться и нанять опытную компанию, такую ​​​​как Appinventiv .

Вам также следует обратить внимание на новые функции прогнозной аналитики данных на рынке. Вы можете постоянно улучшать и постепенно расширять свое приложение до более нового, лучшего продукта с новейшими функциями.