Принятие быстрых и эффективных решений необходимо для процветания бизнеса на конкурентном рынке. Однако для принятия оптимальных решений бизнесу необходима точная и своевременная информация.

Именно здесь на помощь приходят прогнозная аналитика и технологии искусственного интеллекта/машинного обучения (AI/ML). Они помогают, предоставляя информацию, которую было бы трудно получить с помощью традиционных методов анализа.

С помощью прогнозной аналитики компании могут прогнозировать будущие события, тенденции и поведение клиентов. Затем эту информацию можно использовать для принятия более эффективных решений о том, какие продукты разрабатывать или какие услуги предлагать, где распределять ресурсы и как оценивать продукты.

Технологии AI/ML используются для создания моделей, которые учатся на основе данных. Затем эти модели можно использовать для прогнозирования будущих событий.

Введение: что такое прогнозная аналитика?

Предиктивная аналитика — это мощный аналитический инструмент, который можно использовать для более точного прогнозирования, принятия более обоснованных решений и повышения эффективности вашего бизнеса.

В крупных компаниях с огромными объемами данных прогнозная аналитика может помочь улучшить обслуживание клиентов, сократить время простоя и запустить новые продукты — все это может привести к увеличению доходов.

После внедрения нового набора инструментов и опыта в области предиктивной аналитики возможности предиктивной аналитики станут доступны и для малого бизнеса.

Ценность прогнозной аналитики и больших данных

Аналитика и большие данные становятся очень важными в наши дни, поскольку они предоставляют все, что вы когда-либо хотели знать о своих клиентах.

Информация сильно различается от веб-сайта к веб-сайту, независимо от того, правильно ли они настроили алгоритмы, чтобы иметь возможность обрабатывать несколько релевантных элементов для каждой страницы, от того, использовали ли они всю ценную информацию, полученную при каждом посещении веб-сайта.

Это известно как кураторские списки или списки, основанные на имеющейся у вас информации о каждом из ваших пользователей, которая становится тем более ценной, чем больше вы собираете данных.

Бывают случаи, когда для поддержки A/B-тестирования у вас нет другого выбора, кроме как использовать большие данные, потому что они могут собирать точную информацию от пользователей, что приводит к достаточно большому и чистому источнику.

Цель больших данных, как вы знаете, состоит в том, чтобы собрать больше разной информации для каждого человека. Бизнес пытается ориентироваться на конкретных людей, и таким образом они хотят узнать больше о своих клиентах.

Большие данные помогают компаниям прогнозировать поведение своих клиентов, анализируя статистические данные.

Предиктивный аудит

Прогнозный аудит — это жизненный цикл аудита, применимый к любому прогнозному решению.

Чтобы выяснить, будет ли какое-либо изменение иметь положительное влияние, а также его влияние до и после, организация FBIP разработала процедуру, называемую раздельным аудитом, в которой используется 5-шаговый конструктор.

В этой процедуре аудитор начинает с первого использования системы, собирает данные и отмечает, например, любое положительное и любое отрицательное влияние.

Затем аудитор определяет любые корректирующие действия. Затем исправленные действия анализируются с точки зрения их влияния и количества имеющихся данных.

Затем те же шаги выполняются для следующего экземпляра, когда эти образцы используются, как описано выше.

Машинное обучение в фоновом режиме и граничной фигуре

Машинное обучение является третьим наиболее часто используемым методом моделирования данных. Его популярность возросла по мере увеличения мощности компьютерных процессоров.

Google использует искусственный интеллект и алгоритмы машинного обучения, чтобы помочь людям в их поиске и предоставить им ценный и персонализированный опыт. Эти алгоритмы также используются для таких сервисов, как Gmail, Google Maps и Google Search.

Еще один хороший пример — Uber и Lyft. Они очень хорошо знали и могут определить штаты, где людям комфортно с характерными автомобилями, где трудно заблудиться, где нет движущихся парковок и т. д. Все это указывает на хорошее место для райдшеринга.

Процесс машинного обучения

Машинное обучение в широком смысле определяется как способность машины имитировать интеллектуальное поведение. (Таким образом, это подполе искусственного интеллекта.) Компьютерные системы разрабатываются для выполнения сложных задач так же, как это делают люди.

С помощью машинного обучения и технологий обработки больших объемов данных вы можете формировать решения своего бизнеса на основе данных, улучшая свое понимание поведения пользователей посредством обмена информацией.

CRM, чат-боты, виртуальная реальность, программное обеспечение для визуального распознавания и другие технологии — это лишь несколько примеров того, как Интернет вещей может совершенствовать технологии машинного обучения и обработки данных для повышения качества обслуживания клиентов.

Машинное обучение в тексте и контексте

Текст и контекст вездесущи. Новые проблемы, такие как обработка естественного языка, делают предсказание в контексте реалистичной задачей.

Все издательства стремятся анализировать тексты, чтобы найти нужное содержание. Компании используют машинное обучение и обработку естественного языка для анализа текстов, чтобы выяснить, что на самом деле искал человек.

Идея анализа текстов в контексте относительно нова. Автоматический анализ текстов, таких как намерения говорящего или построение предложений, для получения более глубокого понимания реальных потребностей пользователя очень необходим, и кажется возможным, что на данный момент это уже практикуется.

Машинное обучение в изображении, звуке и видео

С помощью ИИ (искусственного интеллекта) можно анализировать большое количество текстовых, графических и звуковых данных. Эти данные также можно анализировать с помощью алгоритмов машинного обучения, которые часто популярны у различных разработчиков.

Предварительная обработка изображения — огромная часть процесса кодирования изображения/видео. Он включает в себя выбор наилучшей тактики кодирования, настройку разрешения, частоты кадров и настройки адаптации к содержимому. Чтобы использовать эффективность машинного обучения, предварительная обработка конкретного проекта должна выполняться либо человеком, либо программным обеспечением.

Заключение: почему бизнес должен начать использовать предиктивную аналитику при принятии решений

Когда дело доходит до принятия решений, может быть много других аспектов, на которых маркетологи должны сосредоточиться, но здесь мы решили указать на те атрибуты, которые могут иметь большое значение.

Прогнозная аналитика — лучший ответ для принятия решений, поскольку она сочетает в себе технологии и принятие решений человеком. Вместо того, чтобы просто принимать решения без использования аналитики, AI/ML помогает понять и классифицировать неизвестные вещи.

Точнее, эта технология используется для улучшения решений по таким параметрам, как ценообразование, размещение, настроение и конверсия. Предприятия, изучающие эти новые технологии, доказывают, что добиваются отличных результатов в своей деятельности.

Важно помнить, что прогнозная аналитика требует от бизнес-лидеров способности выявлять пробелы в данных, формулировать бизнес-требования и предоставлять правильные данные и аналитику. Хотя машины все лучше обрабатывают данные и находят закономерности, мы, люди, по-прежнему должны принимать правильные бизнес-решения на основе предоставленных данных.

Первоначально опубликовано на https://www.madcreativebeanstalk.com.