Bizblog

 

• Podniky mají k dispozici více dat z různých zdrojů, než si možná myslí.
• Díky prediktivní analýze můžete použít minulé informace k projekci budoucích výsledků pro vaši firmu.
• Analytics vám pomůže identifikovat budoucí příležitosti, lépe sloužit zákazníkům a činit informovanější obchodní rozhodnutí v průběhu času.

Každý podnik má pokladnici dat, od informací o zákaznících a transakcích až po statistiky výroby a přepravy. Klíčem je přijít na to, jak to využít ke zlepšení budoucnosti firmy.

Jednou ze strategií je, aby společnosti využívaly prediktivní analytiku. To zahrnuje procházení minulých informací za účelem odvození modelů a analýz, které pomáhají projektovat budoucí výsledky. Cílem je poučit se z minulých chyb a úspěchů, abychom věděli, co změnit a co zopakovat.

Prediktivní analytiku lze aplikovat na všechny aspekty organizace. Dokáže určit , co zákazníci chtějí a co nechtějí, a pomoci podniku maximalizovat efektivitu. Může společnosti pomoci identifikovat a řešit problémy, když nastanou.

Co je prediktivní analytika?

Prediktivní analytika využívá umělou inteligenci (AI) k vytváření přesných předpovědí na základě digitálních informací. Pokročilé algoritmy vytvářejí spojení mezi datovými body mnohem rychleji a přesněji, než by to dokázal člověk, což vede ke spolehlivým a použitelným poznatkům.

Eric Siegel, bývalý profesor Kolumbijské univerzity a zakladatel série konferencí Predictive Analytics World, definuje metodu analýzy dat jako schopnost předpovídat, kdo klikne, koupí, lže nebo zemře.

„Prediktivní analytika je technologie, která se učí z dat, aby mohla předpovídat, co každý jednotlivec udělá – od prosperování a darování až po krádež a havarování vašeho auta,“ řekl Siegel. „Pro podniky to snižuje riziko, snižuje náklady, zlepšuje služby zákazníkům a snižuje nežádoucí poštovní poštu a spam.“

Nástroje a software prediktivní analýzy

Použití prediktivní analýzy na podnik nebo organizaci vyžaduje specializovaný software. Nabízí jej několik prodejců, včetně IBM, SAP a SAS. Shromažďuje shromážděná data, aby určila konkrétní odpovědi, které firma hledá.

I když má každá nabídka softwaru jiné možnosti a uživatelská rozhraní, předpoklad je stejný. Všechny fungují tak, že nejprve analyzují všechny informace, které společnost shromažďuje. Patří sem statistiky prodeje a zákazníků, produktivita zaměstnanců a údaje ze sociálních sítí.

Poté tato data zapojí do prediktivních modelů. Mohou promítat budoucí trendy a problémy založené na minulém chování pomocí speciálně vytvořených algoritmů.

Tyto modely mohou podnikům pomoci předvídat různé spotřebitelské trendy i změny v produktivitě zaměstnanců, což pomáhá řídit rozhodování o zásobování a marketingu a zvyšuje efektivitu.

Zatímco software pro prediktivní analýzu byl dříve možností pouze pro větší organizace, nedávný vývoj jej učinil dostupnějším pro malé podniky. Tento typ softwaru, který je k dispozici od dodavatelů, jako jsou Emanio a Angoss, se nyní prodává za přijatelnější ceny. Může být spuštěn z libovolného osobního počítače namísto nutnosti instalace přímo na firemní server.

Příklady prediktivní analytiky

Prediktivní analytiku původně používali velcí maloobchodníci a finanční instituce. Dnes jej využívají podniky v každém odvětví a všech velikostí, aby získaly náskok před konkurencí.

Podle IBM mohou podniky využívat prediktivní analytiku mnoha různými způsoby, jako jsou tyto:

• Odhalování skrytých vzorců a asociací
• Posílení udržení zákazníků
• Zlepšení příležitostí křížového prodeje prostřednictvím personalizovaných nabídek a zkušeností
• Maximalizace produktivity a ziskovosti díky sladění lidí, procesů a majetku
• Snížení rizika pro minimalizaci expozice a ztráty
• Prodloužení životnosti zařízení
• Snížení počtu poruch zařízení a nákladů na údržbu
• Zaměření činností údržby na problémy s vysokou hodnotou
• Zvyšování spokojenosti zákazníků

Sephora například analyzuje nákupní historii a preference zákazníků , aby předpověděla, které produkty je nejvíce osloví. Tato doporučení šitá na míru vedla k tomu, že 80 % jejích zákazníků je zcela loajálních společnosti. Podobně Harley-Davidson používá prediktivní analytiku k zvýraznění potenciálních zákazníků s vysokou hodnotou, na které se mohou marketingoví agenti a prodejci zaměřit.

Popularita prediktivní analýzy u podniků vedla k tomu, že tento software používají jiné typy organizací. Zdravotnické firmy jej například používají k předpovídání toho, jak pacienti přijmou určité léky a terapie, a pomáhají lékařům lépe odhalovat včasné varovné příznaky život ohrožujících nemocí a nemocí.

Výhody a nevýhody prediktivní analýzy

Zatímco prediktivní analytika má podle BDO Digital obrovský potenciál, pouze 19 % středně velkých společností aktivně plánuje analytické iniciativy . Částečně je to proto, že tato technologie má některé potenciální nevýhody. Zde je pohled na výhody a nevýhody dnešní prediktivní analýzy.

Klady

• Poskytuje užitečné informace, které vám pomohou získat náskok před konkurencí.
• Šetří čas, který by jinak byl vynaložen na ruční výzkum a testování.
• Díky optimalizaci workflow může snížit průběžné náklady.
• Může snížit plýtvání kapitálem na neúčinné marketingové kampaně.
• Postupem času se stává spolehlivějším.

Nevýhody

• K dosažení smysluplných výsledků je potřeba čas.
• Vyžaduje značné úsilí při shromažďování údajů a přípravu předem.
• Může to být spojeno s vysokými počátečními náklady a počátečními poruchami.