Τα Predictive Analytics είναι μια διαδικασία χρήσης δεδομένων για την πρόβλεψη μελλοντικών αποτελεσμάτων. Ουσιαστικά απαντούν στην ερώτηση «Τι μπορεί να συμβεί στη συνέχεια;» Τα Predictive Analytics χρησιμοποιoύν στατιστικά μοντέλα, ανάλυση δεδομένων, μηχανική μάθηση και τεχνητή νοημοσύνη ώστε να εντοπίσουν μοτίβα που θα μπορούσαν να προβλέψουν μελλοντική συμπεριφορά.
Με αυτόν τον τρόπο, οι οργανισμοί μπορούν να χρησιμοποιήσουν ιστορικά και τρέχοντα δεδομένα για την ακριβή πρόβλεψη τάσεων και συμπεριφορών που θα προκύψουν τα επόμενα δευτερόλεπτα, ημέρες, ακόμα και χρόνια! Αξιοποιώντας αυτές τις προβλέψεις, οι εταιρείες μπορούν να βελτιστοποιήσουν τη στρατηγική τους και να λαμβάνουν σημαντικές επιχειρηματικές αποφάσεις.
Ας διεισδύσουμε στον κόσμο των Predictive Analytics!
Σε αυτό το άρθρο θα δούμε:
- Πώς λειτουργούν τα Predictive Analytics;
- Ποιες είναι οι τεχνικές Predictive Analytics;
- Πού εφαρμόζεται η προγνωστική ανάλυση;
- Παραδείγματα εφαρμογών Predictive Analytics
Πώς λειτουργούν τα Predictive Analytics;
Οι data scientists χρησιμοποιούν μοντέλα πρόβλεψης για να εντοπίσουν συσχετίσεις μεταξύ διαφορετικών στοιχείων σε επιλεγμένα σύνολα δεδομένων. Με την ολοκλήρωση της συλλογής δεδομένων, διαμορφώνεται, εκπαιδεύεται και τροποποιείται ένα στατιστικό μοντέλο για τη δημιουργία προβλέψεων.
Ποια είναι τα 5 βήματα για τη δημιουργία ενός μοντέλου Predictive Analytics;
1. Ορισμός προβλήματος
Σε πρώτη φάση, πρέπει να καθορίσετε το πρόβλημα το οποίο θέλετε να λύσετε με τη χρήση των Predictive Analytics. Για παράδειγμα, μπορεί ένα μοντέλο προγνωστικής ανάλυσης να ανιχνεύσει απάτη ή να προσδιορίσει τα βέλτιστα επίπεδα αποθέματος ενός καταστήματος λιανικής σε high season; Ένα συγκεκριμένο και κατανοητό πρόβλημα προς επίλυση θα σας βοηθήσει να προσδιορίσετε την κατάλληλη μέθοδο Predictive Analytics που πρέπει να χρησιμοποιηθεί.
2. Απόκτηση και οργάνωση δεδομένων
Ένας οργανισμός μπορεί να έχει δεκαετίες δεδομένων προς ανάλυση ή μια συνεχή εισροή δεδομένων που προκύπτουν από την αλληλεπίδραση με τους πελάτες. Πριν την ανάπτυξη μοντέλων Predictive Analytics, πρέπει να προσδιοριστούν οι ροές δεδομένων και έπειτα, τα σύνολα δεδομένων μπορούν να οργανωθούν σε μία αποθήκη δεδομένων, όπως το BigQuery.
3. Προ-επεξεργασία δεδομένων
Για να προετοιμαστούν τα δεδομένα για τα μοντέλα προγνωστικής ανάλυσης, πρέπει να «καθαριστούν» ώστε να αφαιρεθούν ανωμαλίες, σημεία που λείπουν ή ακραία σημεία- οτιδήποτε μπορεί να είναι αποτέλεσμα σφαλμάτων εισαγωγής ή μέτρησης.
4. Ανάπτυξη μοντέλων πρόβλεψης
Οι data scientists διαθέτουν μια ποικιλία εργαλείων και τεχνικών για την ανάπτυξη μοντέλων Predictive Analytics, ανάλογα με το πρόβλημα που πρέπει να λυθεί και το είδος του συνόλου δεδομένων. Η μηχανική μάθηση, τα μοντέλα παλινδρόμησης και τα δέντρα απόφασης είναι μερικοί από τους πιο συνηθισμένους τύπους μοντέλων πρόβλεψης.
5. Επικύρωση και ανάπτυξη αποτελεσμάτων
Το τελικά στάδιο της ανάπτυξης ενός μοντέλου Predictive Analytics περιλαμβάνει τον έλεγχο της ακρίβειας του μοντέλου και την ανάλογη προσαρμογή του. Μόλις επιτευχθούν τα αποδεκτά αποτελέσματα, γίνονται διαθέσιμα στους ενδιαφερόμενους μέσω μιας ιστοσελίδας, εφαρμογής ή ενός πίνακα ελέγχου δεδομένων.
Ποιες είναι οι τεχνικές Predictive Analytics;
Σε γενικές γραμμές, υπάρχουν δύο τύποι μοντέλων προγνωστικής ανάλυσης: τα μοντέλα ταξινόμησης και τα μοντέλα παλινδρόμησης.
Τα μοντέλα ταξινόμησης προσπαθούν να αντιστοιχίσουν τα αντικείμενα δεδομένων σε μία από πολλές προκαθορισμένες κατηγορίες. Για παράδειγμα, αν ένας πωλητής λιανικής διαθέτει πολλά δεδομένα για διαφορετικούς τύπους πελατών, μπορεί να χρησιμοποιήσει κάποια για να προβλέψει ποιοι πελάτες θα είναι πιο δεκτικοί στην αποστολή emails.
Τα μοντέλα παλινδρόμησης προσπαθούν να προβλέψουν συνεχή δεδομένα, όπως πόσα έσοδα μπορεί να αποφέρει ένας πελάτης κατά τη διάρκεια της αλληλεπίδρασής του με την εταιρεία.
Τα Predictive Analytics συνήθως εκτελούνται με 3 κυρίους τύπους τεχνικών:
1. Ανάλυση παλινδρόμησης
Η παλινδρόμηση είναι μια τεχνική στατιστικής ανάλυσης που υπολογίζει τις σχέσεις μεταξύ των μεταβλητών. Είναι χρήσιμη για τον προσδιορισμό προτύπων σε μεγάλα σύνολα δεδομένων και της συσχέτισης μεταξύ των εισροών.
Η παλινδρόμηση χρησιμεύει για τον προσδιορισμό του πώς μία ή περισσότερες ανεξάρτητες μεταβλητές επηρεάζουν μια άλλη, όπως π.χ. το πώς μια αύξηση της τιμής θα επηρεάσει την πώληση ενός προϊόντος.
2. Δέντρα απόφασης
Τα δέντρα αποφάσεων είναι μοντέλα ταξινόμησης που τοποθετούν δεδομένα σε διαφορετικές κατηγορίες με βάση διακριτές μεταβλητές. Η μέθοδος χρησιμοποιείται καλύτερα για την κατανόηση των αποφάσεων ενός ατόμου.
Το μοντέλο μοιάζει με ένα δέντρο, με κάθε κλαδί να αντιπροσωπεύει μια πιθανή επιλογή, ενώ κάθε φύλλο αντιπροσωπεύει το αποτέλεσμα της απόφασης. Τα δέντρα απόφασης είναι συνήθως πολύ κατανοητά και λειτουργούν καλά όταν ένα σύνολο δεδομένων έχει πολλές μεταβλητές που λείπουν.
3. Νευρωνικά δίκτυα
Τα νευρωνικά δίκτυα είναι μέθοδοι μηχανικής μάθησης που είναι χρήσιμες στην προγνωστική ανάλυση κατά τη μοντελοποίηση αρκετά περίπλοκων σχέσεων. Ουσιαστικά, πρόκειται για κινητήρες αναγνώρισης μοτίβων παραγωγής ισχύος.
Τα νευρωνικά δίκτυα χρησιμοποιούνται για τον προσδιορισμό μη γραμμικών σχέσεων σε σύνολα δεδομένων, ειδικά όταν δεν υπάρχει γνωστός μαθηματικός τύπος για την ανάλυση δεδομένων. Τα νευρωνικά δίκτυα μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την επικύρωση των αποτελεσμάτων των μοντέλων παλινδρόμησης και των δέντρων απόφασης.
Πού εφαρμόζονται τα Predictive Analytics;
Η προγνωστική ανάλυση μπορεί πρακτικά να χρησιμοποιηθεί για τον εξορθολογισμό λειτουργιών, την ενίσχυση εσόδων και τον μετριασμό των ρίσκων για σχεδόν κάθε επιχείρηση ή κλάδο. Οι τράπεζες, το λιανικό εμπόριο, ο δημόσιος τομέας, οι φορείς υγειονομικής περίθαλψης και οι επιχειρήσεις κοινής ωφελείας είναι μερικά είδη οργανισμών που χρησιμοποιούν Predictive Analytics.
Πώς μπορεί ένας οργανισμός να εντάξει την προγνωστική ανάλυση στη λειτουργία του;
Ανίχνευση απάτης
Τα Predictive Analytics εξετάζουν όλες τις ενέργειες στο δίκτυο μιας εταιρείας σε πραγματικό χρόνο για να ανιχνεύσουν ανωμαλίες που υποδηλώνουν απάτη ή άλλες ευπάθειες, συμβάλλοντας στην ασφάλεια ενός οργανισμού .
Πρόβλεψη αγορών
Οι εταιρείες μπορούν να προβούν σε ενέργειες όπως το retargeting των υποψήφιων αγοραστών με στοχευμένες online διαφημίσεις, μέσω δεδομένων που προβλέπουν τα μεγαλύτερα conversion rates.
Μείωση ρίσκου
Τα credit scores, οι ασφαλιστικές απαιτήσεις και οι εισπράξεις χρεών χρησιμοποιούν Predictive Analytics για να αξιολογήσουν και να προβλέψουν την πιθανότητα μελλοντικών αθετήσεων.
Λειτουργική βελτίωση
Οι εταιρείες χρησιμοποιούν μοντέλα προγνωστικής ανάλυσης για την πρόβλεψη του αποθέματος, τη διαχείριση των πόρων και την αποτελεσματική λειτουργία τους.
Κατηγοριοποίηση πελατών
Με τον διαχωρισμό των πελατών σε συγκεκριμένες ομάδες, οι marketers μπορούν να χρησιμοποιήσουν Predictive Analytics και να προσαρμόσουν το περιεχόμενό τους ανάλογα με το κάθε κοινό τους.
Πρόβλεψη συντήρησης
Οι οργανισμοί μπορούν να χρησιμοποιήσουν ανάλυση δεδομένων για να προβλέψουν πότε θα χρειαστεί συντήρηση ρουτίνας στον ηλεκτροτεχνικό εξοπλισμό τους και να την προγραμματίσουν πριν προκύψει ένα σοβαρότερο πρόβλημα.
Παραδείγματα εφαρμογών Predictive Analytics
Microsoft Azure Machine Learning: Το Azure Machine Learning είναι μια πλατφόρμα που στεγάζεται στο cloud και παρέχει υπηρεσίες προγνωστικής ανάλυσης και μηχανικής μάθησης. Βοηθά τους data scientists και τους προγραμματιστές να δημιουργούν, να αναπτύσσουν και να διαχειρίζονται μοντέλα υψηλής ποιότητας εύκολα και γρήγορα με τη χρήση ανοιχτού κώδικα και ενσωματωμένων εργαλείων.
Google Analytics: Το Google Analyticscreate χρησιμοποιεί Predictive Analytics και ανάλυση δεδομένων ώστε να βοηθά τους marketers να παρακολουθούν την επισκεψιμότητα μιας ιστοσελίδας και να προβλέπουν τη συμπεριφορά των χρηστών, καθώς και τα conversion rates. Με αυτόν τον τρόπο, μπορούν να προσαρμόζουν τη στρατηγική τους σε πιο αποτελεσματικές και στοχευμένες τακτικές.
Salesforce Einstein Analytics: To Salesforce Einstein Analytics χρησιμοποιεί μηχανική μάθηση για να προβλέψει μελλοντικές ευκαιρίες και τάσεις πωλήσεων, βοηθώντας τις ομάδες πωλήσεων να δώσουν προτεραιότητα σε δυνητικούς πελάτες.
Amazon Forecast: Το Amazon Forecast είναι μια υπηρεσία μηχανικής μάθησης που παρέχει εξαιρετικά ακριβείς χρονικές προβλέψεις. Χρησιμοποιείται από επιχειρήσεις για την πρόβλεψη της ζήτησης, των πωλήσεων και άλλων μετρήσεων που έχουν χρονικές παραμέτρους.
Meta Ads Manager: Το Meta Ads Manager χρησιμοποιεί Predictive Analytics για να βοηθήσει τους διαφημιζόμενους του Instagram και του Facebook να προβλέψουν την απήχηση των διαφημίσεών τους και να δημιουργήσουν καμπάνιες που θα στοχεύσουν στο επιθυμητό κοινό.
Mείνετε ένα βήμα μπροστά με τα πιο σύγχρονα εργαλεία!
Θέλετε να σχεδιάσετε τα επόμενα βήματά σας και να γνωρίζετε εκ των προτέρων τα αποτελέσματα των ενεργειών σας; Μέσω σύγχρονων εργαλείων που χρησιμοποιούν Predictive Analytics και Τεχνητή Νοημοσύνη, μπορείτε να εκμεταλλευτείτε χρήσιμα δεδομένα για τον σχεδιασμό της πλέον αποτελεσματικής στρατηγικής.
Αν θέλετε να οδηγήσετε την επιχείρησή σας στη νέα εποχή, επικοινωνήστε μαζί μας! Με την εφαρμογή των κατάλληλων μεθόδων θα εκσυγχρονίσετε και θα αυτοματοποιήσετε τις εργασίες σας, απογειώνοντας τις πωλήσεις και το CX σας!
Κάντε το πρώτο βήμα στον Ψηφιακό Μετασχηματισμό της επιχείρησής σας με τη NUS Solutions!