Как прогностическая аналитика революционизирует процесс принятия решений в технологической сфере

Как прогнозная аналитика преобразует процесс принятия решений в технологической сфере

Прогнозирующая аналитика будет играть ключевую роль в принятии бизнес-решений в 2023 году, при использовании искусственного интеллекта, машинного обучения и науки о данных малыми и крупными предприятиями для увеличения дохода и достижения максимального роста. Способна обрабатывать огромные объемы данных для поиска скрытых и ценных инсайтов прогнозирующая аналитика является ключом к открытию потенциала.

В этой статье мы сосредоточимся на том, как прогнозирующая аналитика работает в бизнес-среде, используя данные для принятия обоснованных решений, которые могут иметь большое значение.

Что такое прогнозирующая аналитика?

Прогнозирующая аналитика обрабатывает большое количество данных, анализирует их, чтобы найти полезную и актуальную информацию, а затем разрабатывает прогностические модели для предоставления ценных инсайтов относительно различных сценариев, как прошлых, так и настоящих. Благодаря этим инсайтам на основе сценариев можно делать прогнозы о будущих событиях, позволяя бизнесу принимать лучшие решения в отношении выявления новых тенденций, изменения предложения продуктов и др.

Прогнозирующая аналитика является передовым инструментом, но все еще требует экспертных знаний для эффективного использования. Аналитика предоставляет факты и соответствующие данные, а пользователь самостоятельно определяет, как это можно применить к реальным будущим сценариям. Комбинированная прогнозирующая аналитика и процессы принятия решений могут помочь бизнесу достигнуть конкретных результатов.

Прогнозирующая аналитика на практике

Обычное применение прогнозирующей аналитики – в маркетинге, примером является поведенческое таргетирование. Это включает использование данных о поведении потребителей для создания более эффективных маркетинговых стратегий, будь то веб-контент, кампании в социальных сетях или прямая реклама, что позволяет бизнесу привлекать новых клиентов.

Это работает путем оценки исторических данных о поведении и их использования для прогнозирования того, как клиенты могут вести себя в будущем. Это может помочь в создании точных прогнозов по трендам продаж в различные периоды года, такие как праздничный период, помогая маркетологам создавать более целевые кампании.

Помимо анализа трендов продаж, прогнозирующая аналитика также может оценить воронку продаж, проверяя эффективность каждого этапа, от начального осведомления до завершения покупки. Например, алгоритмы могут определить, сколько контента/предложений рекламы обычно взаимодействует с обратной связью, и когда, прежде чем завершить покупку или осуществить важное действие. Это может помочь улучшить целевые рекламные кампании в будущем, давая представление о том, когда клиенты наиболее вероятно будут взаимодействовать в течение жизненного цикла клиента.

Этот метод также может определить, с какими типами контента регулярно взаимодействуют клиенты, будь то сообщение в социальной сети или загрузка PDF-файла через приложение. С помощью PDF SDKs клиенты могут быстро загружать содержимое PDF, такое как купоны или информацию о продукте, на свой телефон – явный признак намерения купить.

Комбинирование прогнозирующей аналитики и принятия решений

В бизнесе становится обычной практикой комбинировать прогнозирующую аналитику и принятие решений, опираясь на передовые алгоритмы, исторические данные о поведении и статистику, чтобы точно прогнозировать будущее поведение. Это позволяет не только принимать более точные решения, но и принимать их быстро, что дает конкурентное преимущество.

Решения могут касаться тенденций рынка, взаимодействия с клиентами, маркетинговых кампаний, связанных с инвестициями рисков и всего, что может оказать значительное влияние на бизнес.

Комбинирование прогнозирующей аналитики и принятия решений: преимущества

Для некоторых людей преимущества прогнозирующей аналитики могут быть не очевидны, они предпочитают полагаться на существующие процессы для формирования будущего своего бизнеса. Однако есть несколько преимуществ, которые нельзя игнорировать, особенно если компания стремится быстро расти в современной и конкурентной цифровой среде.

Преимущества предиктивной аналитики в сочетании с принятием решений включают в себя:

  • Использование машинного обучения и искусственного интеллекта позволяет предсказывать будущие результаты и тренды, позволяя процессу принятия решений определить наилучшее действие.
  • С точными предсказаниями бизнесы могут опережать конкуренцию и быстро принимать меры для запуска маркетинговых кампаний или новых продуктов.
  • Точно предвидеть потребности клиентов и изменения на рынке, чтобы вносить необходимые корректировки.
  • Можно проводить анализ крайне больших наборов данных, что невозможно с использованием ручных методов. Эти наборы данных могут включать демографическую информацию о клиентах или тенденции их покупок, помогая выявлять новые, ранее неизведанные возможности.
  • Выявлять потенциальные угрозы до того, как они станут проблемой, что помогает обеспечить безопасность операций и позволяет бизнесам принять более проактивный подход.
  • Помогает более эффективно распределять маркетинговые ресурсы, нацеливаясь только на соответствующих клиентов, чтобы время или деньги не тратились на лиды, не отвечающие критериям в отношении целевой аудитории или неспособные привести к конверсии.

 

Принятие осознанных решений на основе данных: рекомендации

 

При создании предиктивной модели на основе предиктивной аналитики с целью более осознанного принятия деловых решений, необходимо соблюдать определенные рекомендации, которые могут существенно повлиять на ее эффективность.

Ниже приведены пять рекомендаций, которые следует следовать при создании предиктивной модели. 

  1. Обязательно полностью понять наборы данных перед их применением к предиктивной модели. Это включает знание источника данных, способа их сбора и их структуры. Установление того, что используемые данные являются полностью надежными, является важным для гарантирования точности и актуальности модели.
  2. Вы также должны выбрать модель, которая подходит для вашего бизнеса, чтобы она соответствовала обрабатываемым данным. Выберите одну модель, которую можно использовать во всем бизнесе, чтобы ее можно было легко оптимизировать, вместо использования различных моделей, которые могут стать сложными и неэффективными.
  3. Перед запуском модели она должна быть тщательно оценена и проверена, чтобы убедиться, что она обучена правильно и дает задуманные результаты. Для этого протестируйте модель на различных наборах данных и настройте ее при необходимости, обеспечивая также использование самых современных методов и техник.
  4. После запуска модели необходимо ее непрерывно мониторить, чтобы определить ее производительность. Всегда тщательно тестируйте любые новые наборы данных и уделите время для измерения результатов по последним тенденциям и изменениям на рынке, основываясь на проведенных исследованиях.
  5. Планируйте регулярные проверки, чтобы оценить точность модели, используя различные техники перекрестной проверки для определения применимости обнаруженных закономерностей в данных тренировки на сценарии реального мира. 

 

Заключение

 

Предиктивный анализ является незаменимым инструментом в современном бизнес-мире, помогая компаниям принимать осознанные решения, которые могут существенно повлиять на будущее их деятельности. 

Помогая в маркетинговых кампаниях, воронках продаж и управлении продуктами, предиктивный анализ с использованием продвинутых алгоритмов машинного обучения предоставляет инсайты о будущем поведении клиентов и событиях на рынке. Без этих инсайтов бизнесы рискуют остаться позади конкурентов, потенциально упуская возможности для прибыльных операций и не понимая свою клиентскую базу.  

****[Nahla Davies](http://nahlawrites.com/)**** – разработчик программного обеспечения и технический писатель. Прежде чем полностью посвятить свою работу техническому писательству, она занималась, среди прочего интересного, ведущим программированием в организации по созданию экспериментального брендинга в списке Inc. 5,000, клиентами которой являются Samsung, Time Warner, Netflix и Sony.