Организации контролируют больше данных, чем когда-либо прежде. Но по мере роста Интернета вещей и появления сетей 5G эпоха больших данных может оказаться относительно небольшой по сравнению с ними. По данным IDC, к 2025 году в мире будет 175 зеттабайт данных, по сравнению с 33 зеттабайтами данных, которые существуют сегодня.
В то же время в распоряжении сегодняшних клиентов больше возможностей, чем когда-либо прежде. После неудачного опыта с брендом они могут легко начать искать замену. Все, что нужно, это быстрый поиск в Google. И это именно то, что многие из них делают. На самом деле клиенты в четыре раза чаще прекращают сотрудничество с компанией после неудачного опыта.
Достаточно сказать, что у организаций меньше права на ошибку, чем когда-либо прежде. Соответственно, они не могут позволить себе совершать какие-либо невынужденные ошибки.
Здесь все данные пригодятся. Хотя каждый бизнес время от времени совершает ошибки, каждый бизнес должен стремиться минимизировать эти ошибки. Более того, они также должны стремиться обеспечить образцовое обслуживание клиентов при каждом взаимодействии.
Хорошая новость заключается в том, что благодаря новой практике прогнозной аналитики компаниям стало проще, чем когда-либо, предвидеть будущее. В результате эти возможности прогнозирования позволяют им повысить вероятность того, что они оправдают ожидания клиентов, сохраняя при этом и улучшая качество обслуживания клиентов.
Прежде чем мы углубимся в то, почему это так, давайте сделаем шаг назад и уточним наши определения.
Что такое прогнозная аналитика?
В двух словах, предиктивная аналитика — это практика анализа данных с целью прогнозирования будущих событий. Имея эту информацию под рукой, организации могут найти лучшие способы обслуживания своих клиентов. Более того, они также могут определять, сколько предметов нужно хранить в инвентаре, и даже обнаруживать мошенничество, когда оно происходит, среди прочего.
Прогнозная аналитика сочетает в себе несколько методов анализа данных, включая машинное обучение, анализ данных, статистику и искусственный интеллект. Это лишь некоторые из методов, необходимых для анализа данных и понимания того, как прошлые действия и поведение могут повлиять на будущие результаты.
В мире бизнеса прогнозная аналитика стремительно набирает обороты. Это связано с тем, что, когда предприятия эффективно применяют прогнозную аналитику, они становятся более гибкими, более эффективными и, что наиболее важно, более прибыльными.
Состояние предиктивной аналитики: большой спрос, низкое внедрение
Итак, предиктивная аналитика звучит довольно здорово.
Хотя вы можете подумать, что чем больше данных, тем лучше аналитика, это не всегда так.
Но сколько компаний на самом деле используют эту относительно новую форму аналитики?
Не много. Согласно недавнему исследованию, только 23% предприятий внедряют предиктивную аналитику. Более того, 26% предприятий не собираются использовать прогнозную аналитику в ближайшее время.
Эти цифры могут вас удивить. Итак, давайте взглянем на некоторые препятствия, мешающие прогностической аналитике стать мейнстримом.
Как мы упоминали ранее, компании контролируют больше данных, чем когда-либо прежде. В эпоху облачных вычислений они могут собирать и хранить больше данных, чем когда-либо прежде. В результате у них есть гораздо больше данных, которые можно обработать с помощью программ аналитики, чтобы ответить на вопросы и открыть новые возможности.
На самом деле немногие компании могут успешно разобраться во всех данных, которые они собирают. В значительной степени это связано с тем, что они не могут его интерпретировать, потому что технология, необходимая для этого, сложна и ресурсоемка. Таким образом, он недоступен большинству предприятий среднего бизнеса.
Помимо этого, как вы, возможно, слышали, многие организации также борются с хранилищами данных. У компании может быть идеальный набор данных. Но если он спрятан в каком-то неизвестном хранилище, какой от него толк?
Тем не менее, проницательные компании продвигаются вперед с прогнозной аналитикой. Фактически, это же исследование показывает, что как крупные , так и малые компании чаще всего используют прогнозную аналитику.
Возможно, это связано с тем, что у крупных компаний больше ресурсов для инвестирования. С другой стороны, небольшим компаниям может быть проще использовать прогнозную аналитику, потому что у них меньше сотрудников и меньше клиентов, а значит, гораздо меньше данных.
Как работает прогнозная аналитика?
Прогнозная аналитика начинается с предиктивной модели, которая использует понятный результат (например, покупку клиента), чтобы определить, что может произойти в будущем. Эта модель вдохновляет на разработку новой модели, которая, например, может предсказывать будущие покупательские привычки. Затем модель используется для прогнозирования будущих результатов в зависимости от дополнительных входных переменных (таких как время суток или погода).
Теперь, когда вы понимаете основы работы прогнозной аналитики, давайте рассмотрим некоторые из наиболее популярных типов методов и моделей:
1. Деревья решений
Дерево решений — это наглядная диаграмма, напоминающая дерево. Он демонстрирует каждый потенциальный результат решения.
Хотя деревья решений часто используются в бизнесе и повседневной жизни, они могут отвечать на гораздо более сложные вопросы в области предиктивной аналитики.
Например, компания может попытаться выяснить, когда лучше всего запускать новую линейку продуктов. Они также могут захотеть узнать, по какой цене их продавать и на каком рынке продавать. На основе этих факторов дерево решений может убедить их продавать продукт x на рынке y по цене z.
2. Алгоритмы регрессии
Алгоритм регрессии может предсказать числовое значение, например, сколько дней пройдет, прежде чем покупатель совершит повторную покупку. Алгоритмы регрессии также можно использовать, чтобы угадать, сколько денег клиент, вероятно, потратит на покупку в будущем или в течение определенного периода времени (например, шести месяцев).
Линейная регрессия — популярный метод регрессии, который обнаруживает закономерности между двумя переменными. В частности, линейную регрессию можно использовать для прогнозирования будущего значения целевой переменной, такой как расходы покупателей, в зависимости от того, сколько времени они проводят в магазине.
3. Нейронные сети
Нейронные сети, также известные как Искусственные нейронные сети (ИНС), представляют собой высокотехнологичные методы обработки данных, созданные по образцу человеческого мозга. ИНС стоят за самыми передовыми современными технологиями, включая распознавание лиц и программное обеспечение для преобразования текста в речь.
Еще неизвестно, какие новые варианты использования нейронные сети представят в ближайшие годы. Но технология все еще находится в зачаточном состоянии. Таким образом, мы можем ожидать появления ряда невероятных приложений по мере продвижения в будущее.
4. Алгоритмы классификации
Алгоритмы классификации предсказывают, является ли рассматриваемый предмет членом определенной группы или нет. Например, модель классификации можно использовать для прогнозирования того, собирается ли посетитель веб-сайта стать немедленным покупателем или просто просматривает его.
Таким образом, алгоритмы классификации могут помочь предприятиям работать более эффективно. С одной стороны, это может означать эффективное использование человеческих ресурсов. С другой стороны, это может означать наличие достаточных вычислительных ресурсов для конкретных приложений.
Каковы преимущества прогнозной аналитики?
Предприятия стремятся внедрить предиктивную аналитику, потому что она дает ряд преимуществ, без которых быстроразвивающиеся организации не могут жить.
Давайте кратко рассмотрим некоторые из наиболее убедительных из них.
1. Снижение затрат
Предприятия, которые могут более точно предсказывать потребительский спрос, могут сократить расходы, имея в наличии нужный объем запасов. Кроме того, когда компания понимает, кто является ее идеальным клиентом, она может использовать эти данные, чтобы лучше ориентировать свои маркетинговые кампании на этого идеального клиента.
Кроме того, компании могут использовать предиктивную аналитику, чтобы снизить свои затраты на обнаружение электронных данных для будущих судебных разбирательств. Например, модель прогнозирования может помочь организациям определить, какие документы, скорее всего, потребуются в будущих судебных делах. В результате руководство могло определить, какие документы следует сохранить.
В то же время они также могли выяснить, от каких документов можно избавиться. С меньшим количеством документов, упакованных в репозитории, обнаружение будет намного более плавным. В конце концов, беспорядок вызывает усталость.
2. Лучшее обнаружение мошенничества
В эпоху постоянно растущих угроз кибербезопасности прогнозная аналитика помогает компаниям обнаруживать вредоносную активность на своих веб-платформах. Предприятия могут без промедления отреагировать на эти угрозы и защитить себя до того, как будет нанесен ущерб.
Это крупная сделка. Одно недавнее исследование показало, что средняя утечка данных обходится в 3,9 миллиона долларов, а такие деньги есть у немногих компаний. Более того, ни один бизнес не хочет терпеть огромное количество негативного пиара, связанного со взломом.
Добавьте все это, и прогнозная аналитика может сэкономить значительную сумму денег, сохраняя при этом безопасность данных клиентов и целостность бренда.
3. Повышение эффективности
Предиктивная аналитика также может быть использована для повышения эффективности бизнеса. Например, авиакомпания может использовать прогнозную аналитику для оптимизации цен на билеты на основе ожидаемого спроса. Анализируя сезонные и исторические данные и учитывая другие важные факторы (например, экономику и погоду), авиакомпания будет иметь достаточно четкое представление о том, какое время года является самым загруженным.
Кроме того, авиакомпания может также использовать прогнозную аналитику, чтобы иметь лучшее представление о том, как может выглядеть время ожидания и время прибытия. Это может помочь им оптимально использовать свои активы.
Лучшее понимание клиентов означает более счастливых клиентов
Бизнес, который может предсказать, чего хотят клиенты, может подготовить свои продукты для своих клиентов в тот момент, когда эти люди захотят их. В результате предприятиям не нужно беспокоиться о том, что им придется отказаться от каких-либо продаж. И, с другой стороны, поскольку они покупали то, что хотели, и тогда, когда хотели, клиенты с большей вероятностью покупают снова.
Реальные примеры прогнозной аналитики
Когда вы думаете о термине прогнозная аналитика, может быть трудно представить реальный пример, который влияет на вашу повседневную жизнь.
Хорошая новость: вы обратились по адресу.
К тому времени, когда вы закончите читать эту статью, вы будете узнавать, что такое прогнозная аналитика. На самом деле, вы даже можете быть в центре внимания на каждой коктейльной вечеринке, на которую вы идете, рассказывая об этой передовой технологии и рассказывая ничего не подозревающим душам, как она связана с их жизнью.
Без дальнейших церемоний, вот четыре реальных варианта использования прогнозной аналитики, которые влияют на большую часть нашей жизни.
1. Система рекомендаций Netflix
В 2009 году Netflix предложил 1 миллион долларов любой команде разработчиков, которая сможет улучшить свой механизм рекомендаций на 10 процентов. Можно с уверенностью сказать, что в то время Netflix считал решение головоломки прогнозной аналитики большим делом.
Перенесемся в сегодняшний день: теперь Netflix может собирать больше данных, чем любой другой бизнес. Поскольку у компании более 150 миллионов подписчиков по всему миру, это не должно вызывать удивления.
Каждый раз, когда подписчик взаимодействует с платформой Netflix, его данные постоянно передаются в механизм персонализированных рекомендаций Netflix. Когда пользователь просматривает контент полностью или частично, Netflix регистрирует эти данные и использует их для предоставления своих рекомендаций. Например, если кто-то смотрит Happy Gilmore, система может предложить пользователю посмотреть фильмы с Адамом Сэндлером в главной роли или другие комедии.
Проще говоря, цель Netflix — лучше прогнозировать, какие видео понравятся подписчикам. И он хочет, чтобы пользователи как можно быстрее находили контент, который им понравится. Когда клиентам не нужно тратить, казалось бы, бесконечное количество времени на просмотр библиотеки Netflix, они счастливее. Это, конечно, лучше, чем свернуться калачиком с любимым человеком, чтобы посмотреть фильм только для того, чтобы прокручивать заголовки в течение бесчисленного количества времени и спорить о том, что хорошо, а что нет.
(Конечно, мы говорим здесь только гипотетически.)
С другой стороны, непонимание того, что еще может понравиться вашим клиентам, может дорого обойтись. В эпоху Netflix и Amazon клиенты стали ожидать персонализированных рекомендаций. Компании, которые не могут предложить аналогичный опыт, вполне могут отказаться от клиентов, так как клиенты будут разочарованы.
Когда дело доходит до сбора данных для прогнозной аналитики, у Netflix, несомненно, есть одна из самых идеальных платформ, существующих сегодня.
2. Расчетное время прибытия на вашем телефоне
Еще один реальный пример прогнозной аналитики можно найти в навигационных устройствах, которые вы используете каждый день. Например, система GPS вашего автомобиля, навигационное приложение вашего смартфона и бортовая компьютерная система вашей любимой авиакомпании (при условии, что вы обычный авиалайнер).
Когда какое-либо из этих устройств предлагает прогноз времени вашего прибытия, это и есть прогнозная аналитика в действии.
Смартфоны, например, непрерывно анализируют поступающие данные в режиме реального времени. Они измеряют такие вещи, как скорость, условия движения и скорость других транспортных средств. Принимая во внимание эти различные переменные, их механизмы прогнозирования определяют, когда вы прибудете в пункт назначения. И с довольно высокой степенью точности в придачу.
3. Лучшие результаты в области здравоохранения
Индустрия здравоохранения уже использует прогностическую аналитику для улучшения показателей здоровья. Со временем эта практика станет еще более распространенной.
Согласно Deloitte, использование прогностической аналитики в здравоохранении имеет три основных преимущества:
- Повышение операционной эффективности здравоохранения
- Повышение точности и диагностики лечения пациентов
- Улучшенное понимание когортного лечения
Кто знает? Прогнозная аналитика может стать одним из основных факторов доступности здравоохранения. Имея правильные инструменты, поставщики медицинских услуг могут выявлять пациентов, которые могут быть более восприимчивы к определенным заболеваниям. Затем они могут предпринять активные шаги, чтобы предотвратить развитие этих состояний.
Более эффективные правоохранительные органы
Полицейские управления по всему миру также могут извлечь выгоду из прогнозной аналитики.
На самом деле, недавнее исследование корпорации Rand предполагает, что предиктивная аналитика может помочь сотрудникам правоохранительных органов в следующих областях.
1. Преступления, которые могут произойти
Предиктивная аналитика может использоваться для прогнозирования вероятных мест и времени совершения преступлений. Обладая этой информацией, полицейские управления могут убедиться, что офицеры находятся поблизости, готовые отреагировать в случае совершения преступления.
2. Люди, которые могут нарушить закон
Предиктивная аналитика может использоваться для определения того, кто может быть более склонен к совершению преступления в будущем.
3. Создание профилей преступников
Предиктивная аналитика может использовать данные о преступлениях для разработки профилей преступников. Затем эти профили можно сопоставить с вероятными преступниками, которые совершали аналогичные преступления в прошлом.
4. Люди, которые могут стать жертвами преступлений
Использование ряда переменных, таких как местонахождение, возраст и гендерно-прогностическая аналитика, может помочь отделам прогнозировать, кто, скорее всего, станет жертвой преступления. Они могут использовать эту информацию для защиты этих уязвимых граждан.
Не пора ли попробовать прогнозную аналитику?
Компании не могут принимать наилучшие решения, если они основываются на интуиции.
Хорошая новость заключается в том, что в сегодняшнем мире, основанном на данных, вам не нужно этого делать.
Никто не знает, что готовит будущее. Но с помощью предиктивной аналитики мы можем хорошо предсказать, как может выглядеть завтрашний день.
Чтобы узнать больше о том, как ваша организация может использовать прогнозную аналитику для более эффективной работы, изучите некоторые из инструментов, доступных от Plutora.
