Predictive analytics uitgelegd

Predictive analytics is een essentieel onderdeel van geïnformeerde besluitvorming in de moderne wereld. Predictieve analyse houdt in dat geavanceerde technieken (zoals statistische modellen en machine learning) worden toegepast op historische data om de kans op verschillende toekomstige uitkomsten te voorspellen. Predictive analytics stelt organisaties in staat om niet alleen te begrijpen wat er is gebeurd, maar ook te voorspellen wat er waarschijnlijk daarna gebeurt.

Predictive analytics: definitie

Predictive analytics is historische data, statistische modellering en machine learning gebruiken om toekomstige resultaten, trends en gedragingen te voorspellen.

Gezien de talrijke verstoringen in de afgelopen jaren en de intense druk van de concurrentie, is het niet verwonderlijk dat predictive analyse een belangrijke tool is geworden in organisaties wereldwijd. Predictive analytics is een belangrijk onderdeel van de besluitvorming en wordt gebruikt in verschillende branches en functies, waaronder finance, marketing, gezondheidszorg, salesprognoses en bedrijfsstrategie. Hoe werkt het proces van predictive analytics precies?

Hoe predictive analytics werkt

Predictive analytics onderzoekt data uit het verleden, onthult patronen en relaties en gebruikt deze als inzichten om te voorspellen wat er waarschijnlijk gaat gebeuren. Het proces voor predictive analytics bestaat meestal uit de volgende stappen:

1. Dataverzameling: verzamel relevante historische data uit verschillende bronnen; bijvoorbeeld klantdatabases, patiëntendossiers, sensormetingen, transactielogs of sociale media.
2. Datavoorbereiding: onbewerkte data opschonen, voorverwerken en standaardiseren. Dit omvat meestal het verwijderen van fouten en duplicaten, het verwerken van ontbrekende waarden en ervoor zorgen dat alles in een consistente, bruikbare indeling is.
3. Modelselectie en -training: kies voorspellende analysetechnieken en algoritmen voor machine learning en pas deze toe op de voorbereide data om het model te bouwen en te trainen. Tijdens de training analyseert het model historische data met betrekking tot bekende resultaten; het identificeert vervolgens welke factoren het belangrijkst zijn en hoe ze deze resultaten hebben beïnvloed.
4. Modelvalidatie: om de nauwkeurigheid van het model te testen, voeren analisten het uit op historische data die het niet heeft gezien, met bekende resultaten, en gebruiken ze verschillende meetwaarden om de prestaties te meten. Zodra het optimaal is, is het model klaar om te implementeren.
5. Prognose: de getrainde modellen worden vervolgens toegepast op nieuwe data, waarbij de resultaten onbekend zijn, om te voorspellen hoe die waarschijnlijk zullen uitpakken, op basis van patronen die in de historische gegevens zijn gevonden.

Proces voor predictive analytics dat verder gaat dan implementatie

Zodra de modellen zijn geïmplementeerd en uitgevoerd, is het werk zelden voorbij. De modellen worden continu gemonitord en verfijnd naarmate er nieuwe data ontstaan en de omstandigheden veranderen. Soms moeten ze zelfs opnieuw worden getraind om modeldrift te voorkomen. En de inzichten en prognoses van predictive analytics moeten worden gebruikt: het sturen van beslissingen, het informeren van strategieën, het optimaliseren van processen, het helpen anticiperen op zakelijke kansen en het markeren van risico's die moeten worden vermeden of beperkt. Nu we hebben vastgesteld hoe predictive analytics werkt, gaan we een paar van de meest voorkomende use cases uitsplitsen.

Soorten modellen voor predictive analytics

Voorspellende analysetechnieken omvatten verschillende benaderingen, waaronder regressie, classificatie, clustering, beslissingsstructuren, neurale netwerken, tijdreeksanalyse en anomaliedetectie. Veel van dezelfde technieken worden gebruikt voor datamining. Het belangrijkste verschil tussen datamining en predictive analytics is hun doel: terwijl datamining doorgaans meer exploratief is, is predictive analytics doelgericht en gericht op het voorspellen van specifieke resultaten.

Predictive analytics modellen helpen bij het beantwoorden van specifieke vragen over de toekomst. Datamining daarentegen kan antwoorden onthullen op vragen die de analist niet eens heeft overwogen of onthult patronen die helemaal niet voor de hand liggen.

Predictive analytics versus prescriptive analytics

Het primaire verschil tussen voorspellende en prescriptive analytics ligt in de scope en het doel ervan. Laten we het opsplitsen. Er zijn vier soorten geavanceerde analytics: beschrijvende analyses, diagnostische analyses, predictive analytics en prescriptive analytics.

Simpel gezegd: beschrijvende analyses worden gebruikt om de huidige stand van zaken nauwkeurig te beoordelen of te begrijpen wat er is gebeurd: denk aan maandelijkse verkooprapporten of demografische gegevens van klanten. Diagnostische analyses helpen te begrijpen waarom het is gebeurd, welke factoren van invloed zijn op de huidige status: bijvoorbeeld waarom de verkoop in een bepaalde maand is gedaald. Predictive analytics maakt gebruik van historische data, machine learning en AI om toekomstige resultaten te voorspellen. Een voorbeeld van predictive analytics is het voorspellen van de invloed van een bepaalde beslissing op sales. Prescriptive analytics gaat een stap verder, waarbij acties worden voorgesteld op basis van de voorspelling om de gewenste resultaten te behalen, zoals het aanbevelen van marketingstrategieën om de aanschafkosten van klanten te verlagen.

Beschouw het als vragen die door de verschillende types worden beantwoord:

• Descriptive analytics: wat is er gebeurd?
• Diagnostische analyses: waarom is het gebeurd?
• Predictive analytics: wat gebeurt er?
• Prescriptive analytics: wat moeten we doen om het te laten gebeuren?

Applicaties voor predictive analytics en use cases uit de praktijk

Het gebruik van predictive analytics in het bedrijfsleven is zeer uitgebreid, met een bijna eindeloos aanbod van mogelijke applicaties - en het wordt ook gebruikt in meer dan het bedrijfsleven. Voordat we enkele van de meer branchespecifieke voorbeelden van predictive analytics uitsplitsen, gaan we eerst kijken naar de meest voorkomende use cases die in verschillende branches worden gevonden.

Enkele van de meest voorkomende applicaties voor predictive analytics zijn:

Sales

Voorspellende analysemodellen worden veel gebruikt in salesprognoses en om te anticiperen op klantgedrag of vraagverschuivingen. Bedrijven gebruiken predictive analytics om waardevolle prospects te identificeren, budgetplanning te begeleiden en verkoopstrategieën te optimaliseren door de impact van potentiële strategische veranderingen te modelleren voordat ze worden geïmplementeerd.

Marketing

Bepaalde voorspellende modelleringstechnieken kunnen van onschatbare waarde zijn voor marketeers die proberen hun inzicht in klantvoorkeuren te verdiepen en klantcommunicatie te personaliseren. Predictive analytics helpt bij het verbeteren van advertentietarieven, het segmenteren van klanten en om aanbiedingen af te stemmen op de fase in de klantreis en andere factoren.

HR

Predictive analytics is een uitstekende tool voor het optimaliseren van personeelsniveaus, met name voor rollen waarbij snelle schaling nodig kan zijn tijdens bepaalde seizoenen of door andere omstandigheden. In de horeca kan het analyseren van personeelsgegevens en bedrijfsgegevens van de afgelopen jaren HR-managers bijvoorbeeld helpen om het personeelsbestand dienovereenkomstig te plannen, waarbij tijdelijk personeel wordt voorbereid op piekseizoenen of drukke uren.

Supplychainmanagement

Applicaties voor predictive analytics in supply chain management zijn gevarieerd en afhankelijk van de specifieke branche. Maar in bijna elke sector is het essentieel om te kunnen anticiperen op verstoringen in de supply chain en zich voor te bereiden op tekorten, knelpunten en prijsstijgingen. Producenten kunnen bijvoorbeeld historische vraagpatronen, aanbodtijdleads en transportdata analyseren om materiaalbehoeften te voorspellen en verwervingsschema's proactief aan te passen.

Bedrijfsontwikkeling en -strategie

Nauwkeurigere prognoses van de toekomst, ondersteund door data, helpen bedrijfsleiders weloverwogen beslissingen te nemen en hun bedrijven in de juiste richting te leiden. Of het nu gaat om het uitvoeren van marktanalyses alvorens uit te breiden naar een nieuwe sector of het beoordelen van regionale regelgeving en concurrentielandschap voordat ze een nieuwe markt betreden, besluitvormers vertrouwen op predictive analytics in de bedrijfsstrategie.

Processen

Wat de branche ook is, door een beter beeld te krijgen van de problemen die zich waarschijnlijk voordoen, is het eenvoudiger om de werking van het bedrijf te optimaliseren. Van het voorspellen van equipmentstoringen tot het optimaliseren van resourcetoewijzing en het anticiperen op leveringsvertragingen: voorspellende analyses helpen processen soepel en zonder onderbrekingen uit te voeren.

Klantondersteuning

Voorspellende analysemodellen kunnen organisaties helpen de behoeften van klanten te voorspellen en potentiële problemen op te lossen voordat ze van invloed zijn op de klanttevredenheid. De overgang van reactieve probleemoplossing naar proactieve ondersteuning zou niet alleen de klantervaring verbeteren, maar ook op de lange termijn ondersteuning besparen.

Voorbeelden van predictive analytics in de praktijk

Nu je een algemeen idee hebt van het gebruik van predictive analytics in het bedrijfsleven, laten we eens kijken naar enkele praktijkvoorbeelden uit verschillende branches.

Financiën & bankieren

Applicaties voor predictive analytics in de financiële sector zijn gevarieerd. Ten eerste worden voorspellende analysemodellen veel gebruikt in beursprognoses, kredietscores en risicobeoordeling. Bijvoorbeeld het berekenen van de waarschijnlijkheid dat een aandeel stijgt voordat er wordt geïnvesteerd. Maar ze zijn ook een belangrijk onderdeel bij het opsporen en voorkomen van fraude, het ondersteunen van cybersecurity en het identificeren van kwetsbaarheden.

Gezondheidszorg

Voorspellende modelleringstechnieken kunnen zorgorganisaties helpen anticiperen op ziekte-uitbraken en verspreiding. Zorgverleners gebruiken deze om risicopatiënten voor bepaalde aandoeningen te identificeren en voorstellen te doen voor preventieve maatregelen of tijdige screenings. Door bijvoorbeeld te analyseren welke leefstijlfactoren gecorreleerd zijn met de diagnose van een bepaald gezondheidsprobleem in specifieke patiëntenpopulaties, kunnen zorgverleners uitzoeken welke andere patiënten er op moeten worden gescreend of leefstijlinterventies moeten worden aangeboden.

Productie

Producenten gebruiken predictive analytics om equipmentstoringen te voorkomen, onderhoud te optimaliseren, supply chains te beschermen tegen verstoringen en te anticiperen op prijswijzigingen in grondstoffen en energie. Door bijvoorbeeld historische onderhoudsgegevens te analyseren, kunnen ze vaststellen dat apparatuur vaker uitvalt wanneer handmatige inspecties te ver uit elkaar liggen; tegelijkertijd neemt de winst in levensduur af als het aantal controles wordt verdubbeld. Vergeleken met trial-and-error zijn voorspellende modelleertechnieken een efficiëntere manier om de optimale balans te vinden: minder apparatuurstoringen, zonder onnodig onderhoud in te zetten.

Detailhandel en e-commerce

Retailbedrijven zijn sterk afhankelijk van predictive analytics voor vraagprognoses, voorraadbeheer, dynamische prijzen, gepersonaliseerde marketing en andere doeleinden. Ze kunnen bijvoorbeeld klanten segmenteren op basis van uitgavenpatronen en aankoopgeschiedenis. Vervolgens zien ze welke klanten nog geen producten hebben besteld die andere klanten in dat segment met vergelijkbare kooppatronen wél kochten, en benaderen ze hen met gepersonaliseerde aanbiedingen. Als bijvoorbeeld de meeste klanten die regelmatig hondenspeelgoed kopen ook vaak hondenlekkernijen bij die retailer kopen, hebben degenen die het ene, maar niet het andere hebben gekocht, meer kans om een gepersonaliseerde kortingscode of een tijdelijke aanbieding te gebruiken. Op persoonlijk niveau blijven aanbevelingen relevanter, verbetert het de klantervaring en op schaal zorgt het voor betere verkoopcijfers.

Telecomsector

Telecomaanbieders gebruiken predictive analytics modellen om klantverloop te verminderen en klantenbinding en servicevernieuwing (onder andere) te vergroten. Voorspellende analysetechnieken helpen klanten te identificeren die hun service waarschijnlijk zullen annuleren of die waarschijnlijk niet worden vernieuwd, zodat het bedrijf marketingaanbiedingen kan personaliseren of, in sommige gevallen, klanteducatie-inspanningen kan doen om hen aan te moedigen te blijven. Dit is vooral belangrijk als de aanschafkosten van klanten hoog zijn: proactief ingrijpen voordat bestaande klanten van aanbieder wisselen is van cruciaal belang voor de winstgevendheid.

Belangrijkste voordelen van predictive analytics

Het brede scala aan applicaties dat we hebben besproken toont het belang van predictive analytics. In alle branches en use cases is de rode draad dat het bedrijven een enorm voordeel geeft. De belangrijkste voordelen van predictive analytics zijn:

Risicovermindering: van het bestrijden van fraude of het vermijden van investeringen met slechte vooruitzichten tot het verminderen van de kans op verstoringen van de supply chain: predictive analytics helpt bedrijven risico's te beperken.

Efficiëntie: predictive analytics helpt bedrijven hun prestaties te maximaliseren met minimale wijzigingen. Bovendien is het modelleren van mogelijke resultaten voordat je wijzigingen doorvoert een goede manier om verstoringen en verspilling van resources te voorkomen.

Betere besluitvorming: een van de belangrijkste voordelen van predictive analytics is dat het specifieke, van data afgeleide input geeft om beslissingen te sturen. Zelfs de topexperts in hun vakgebied kunnen betere beslissingen nemen als hun ervaring en professionele intuïtie worden ondersteund door harde data. Bovendien maakt het informeren over strategische besluitvorming door data het gemakkelijker om interne buy-in te beveiligen.

Verbeterde klantervaring: veel van de toepassingen van predictive analytics hebben we besproken, niet alleen het bedrijf, maar ook de klanten. Aangepaste aanbevelingen en aanbiedingen, proactieve ondersteuning, gepersonaliseerde communicatie - al deze voordelen van predictive analytics maken de klantervaring beter. En klantervaring heeft vaak invloed op klantenbinding, vertrouwen, uitgavenpatronen, levenslange klantwaarde en soms zelfs op de kosten van klantenwerving.

Concurrerend voordeel: predictive analytics biedt organisaties de prognoses die ze nodig hebben om kostbare fouten te voorkomen, verstoringen te verminderen, markttrends te anticiperen, zakelijke kansen te grijpen en sneller op veranderingen te reageren. Met andere woorden, het helpt hen de concurrentie voor te blijven.

Gezien de voordelen van predictive analytics, kan je je afvragen waarom het niet door elk bedrijf ter wereld wordt gebruikt. Hoewel steeds meer bedrijven het belang van predictive analytics erkennen, zijn er een paar uitdagingen en beperkingen die sommige organisaties kunnen tegenhouden.

Uitdagingen van predictive analytics en best practices om deze te overwinnen

Uitdagingen van predictive analytics kunnen worden gegroepeerd in drie categorieën op basis van de belangrijkste componenten van het proces voor predictive analytics: data, mensen en model. Datagerelateerde beperkingen van predictive analytics hebben te maken met datakwaliteit, governance en beschikbaarheid. Bij 'menselijke uitdagingen' gaat het meestal om menselijke fouten en vooroordelen die in verschillende fasen van het proces van predictive analytics worden geïntroduceerd, evenals weerstand tegen de acceptatie van technologie. En tot slot kunnen voorspellende analysemodellen ook bepaalde uitdagingen met zich meebrengen, zoals modeldrift. Laten we de meest voorkomende uitdagingen van predictive analytics op een rij zetten, en de oplossingen om die aan te pakken.

Beperkte beschikbaarheid van gegevens

Uitdaging: Predictive analytics is gebaseerd op data. Als er te weinig gegevensbronnen beschikbaar zijn, is het lastig om ervoor te zorgen dat predictive analytics nauwkeurige uitvoer biedt. Zelfs het trainen van voorspellende analysemodellen zou moeilijk zijn zonder een uitgebreid en gevarieerd aanbod van data.

Best-practice aanpak: Streef ernaar om IoT-hardware en -software te gebruiken die hoogwaardige data in bruikbare formaten genereren. Afhankelijk van de branche en bedrijfsactiviteiten, kan het hierbij gaan om het investeren in een betrouwbare CDP, het installeren van apparatuurmonitors en trackers, of het aanpassen van specifieke bedrijfsprocedures. Soms kan het ook helpen om buiten de box te denken: er zijn externe databronnen die relevant kunnen zijn, zolang ze openbaar toegankelijk zijn en de toepasselijke regelgeving het gebruik ervan voor commerciële doeleinden toestaat.

Slechte datakwaliteit

Uitdaging: Predictive analytics heeft schone, volledige en relevante data nodig om nauwkeurige output te leveren. Ontbrekende, inconsistente of verouderde gegevens kunnen leiden tot onjuiste voorspellingen.

Best-practice aanpak: zorg voor robuuste processen voor datagovernance en -opschoning. Een manier om het te doen is om software-ecosystemen te gebruiken die goed samenwerken en standaard data standaardiseren. Het alternatief is om meer tijd te investeren of extra resources voor analisten toe te wijzen aan het opschonen en voorbewerken van gegevens. Deze stap maakt sowieso deel uit van het proces van predictive analytics, maar een goed, uniform IT-landschap kan het eenvoudiger en sneller maken.

Bias

Uitdaging: van data afgeleide en door AI gegenereerde inzichten worden vooral gewaardeerd als objectieve, onbevooroordeelde input; de gedachte is dat, omdat ze door modellen worden gegenereerd en niet door mensen, er geen reden is dat er vooringenomenheid in zit. In werkelijkheid kunnen modellen en AI eigenlijk bevooroordeeld zijn. Met modellen is het de selectie en voorbereiding van trainingsdata die vooroordelen kunnen introduceren.

Best-practice aanpak: een effectieve interventie om vooringenomenheid van modellen te voorkomen kan zich voordoen in twee fasen van het proces van predictive analytics. Zorg er tijdens de datavoorbereiding en -selectie voor dat je datasets divers zijn en geen historische ongelijkheden weerspiegelen. En zodra de modellen zijn getraind, valideer ze regelmatig om te controleren op vooringenomenheid, ondermontage en overfit.

Modeldrift

Uitdaging: De omstandigheden in de echte wereld evolueren, soms zeer snel. Een model dat is getraind op verouderde gegevens, zelfs als het oorspronkelijk accuraat was, kan na verloop van tijd minder effectief worden. Fraudedetectie is een goed voorbeeld omdat fraudemethoden zeer dynamisch veranderen, waardoor een model dat getraind is op de data van vorig jaar mogelijk nieuwe fraudepatronen mist die dit jaar ontstaan.

Best-practice aanpak: Hier wordt onderhoud erg belangrijk. Ook hier zijn regelmatige validatie en continue monitoring van modelprestaties van cruciaal belang. Soms moeten modellen zelfs opnieuw worden getraind met bijgewerkte data.

Moeilijkheden bij werknemeradoptie

Uitdaging: het is frustrerend om te zien dat geweldige tools voor predictive analytics waarin je tijd en middelen hebt geïnvesteerd, onderbenut blijven. En hoewel verandering zelden gemakkelijk is, kan dergelijke geavanceerde technologie bijzonder moeilijk te gebruiken zijn.

Best-practice aanpak: Probeer te begrijpen waarom je mensen zich verzetten tegen adoptie. Is het een gebrek aan expertise waardoor tools voor predictive analytics te moeilijk te gebruiken lijken? Is er een achterliggend wantrouwen tegen automatisering in het algemeen? Zodra de kernproblemen duidelijk zijn, richt je je op het aanpakken ervan: waarde demonstreren, training bieden of gespecialiseerd talent aannemen om de kloof tussen technologie en belangrijke niet-technische belanghebbenden te helpen overbruggen.

Best practices: checklist voorspellende analyses

• Prioriteit geven aan het gebruik van schone, relevante, hoogwaardige data in overeenstemming met alle toepasselijke regelgeving (zoals GDPR), privacywetgeving en gegevensbeveiligingsnormen.
• Zorg ervoor dat je datasets divers zijn en geen persoonlijke vooroordelen, historische ongelijkheden of verouderde begrippen weerspiegelen.
• Bewaak de prestaties van voorspellende analysemodellen continu, valideer regelmatig de nauwkeurigheid en train indien nodig opnieuw op nieuwe gegevens om het afleiden van modellen te voorkomen.
• Ondersteun de acceptatie van werknemers door waarde te demonstreren, training te bieden en predictive analytics te integreren in bedrijfsworkflows.
• Kies voor gebruiksvriendelijke analysesoftware die predictive analytics ondersteunt, idealiter met ingebouwde robuuste datagovernance, en gebruik relevante innovaties, zoals generatieve AI, om acceptatie en gebruik te vergemakkelijken.

Moderne predictive analytics: AI, machine learning en automatiserings

Een aantal moderne technologieën heeft voorspellende analytics aanzienlijk geavanceerd: machine learning, vooruitgang in AI, cloudcomputing en automatisering, om er maar een paar te noemen. Dankzij deze technologieën kunnen organisaties enorme hoeveelheden data in realtime analyseren, onderliggende patronen onthullen en nauwkeurige voorspellingen doen over toekomstige resultaten. Ze maken het veel gemakkelijker om nauwkeurig te anticiperen op verschuivingen in klantgedrag, opkomende markttrends te herkennen en operationele behoeften te begrijpen. AI-tools voor predictive analytics stellen besluitvormers in staat om over te stappen van een reactieve aanpak, gericht op het inhalen van kansen en het beperken van uitdagingen, naar proactieve strategieën op basis van data.

Een van de grootste drijfveren van deze transformatie is de opkomst van met AI verbeterde cloudplatforms. Deze platforms stellen bedrijven van elke omvang in staat om hun data te gebruiken voor toegang tot geavanceerde predictive analytics, mogelijkheden voor machine learning en geavanceerde ondernemingsplanning. AI ondersteunt realtime analytics op basis van een bedrijfsdatacloud en maakt het eenvoudiger en intuïtiever voor gebruikers. En met het automatiseren van repetitieve taken, zoals rapportage, kunnen teams zich richten op het reageren op veranderingen in prognoses, verwachte verstoringen en nieuwe kansen.

Predictive analytics in het bedrijfsleven is een essentieel onderdeel van het bredere ecosysteem voor data science, waarbij bedrijfsdata, statistische modellering en AI met elkaar worden verbonden om bruikbare intelligence te bieden. Naarmate het gebruik van predictive analytics steeds algemener wordt, kunnen meer organisaties flexibel en concurrerend blijven.

Veelgestelde vragen