Объяснение прогнозной аналитики

Прогнозная аналитика является важным компонентом принятия обоснованных решений в современном мире. Прогнозный анализ включает применение расширенных методов (таких как статистические модели и машинное обучение) к историческим данным для прогнозирования вероятности различных будущих результатов. Проще говоря, прогнозная аналитика позволяет организациям перейти от понимания того, что произошло, к прогнозированию того, что, скорее всего, произойдет дальше.

Прогнозная аналитика: определение

Прогнозная аналитика использует исторические данные, статистическое моделирование и машинное обучение для прогнозирования будущих результатов, тенденций и поведения.

Учитывая многочисленные сбои в последние годы и сильное давление конкуренции, неудивительно, что прогнозный анализ стал основным инструментом в организациях по всему миру. В качестве ключевого элемента при принятии решений прогнозная аналитика используется во всех отраслях и должностных функциях, включая финансы, маркетинг, здравоохранение, прогнозирование продаж и бизнес-стратегию. Итак, как именно работает процесс прогнозной аналитики?

Как работает прогнозная аналитика

Прогнозная аналитика проверяет данные прошлых периодов, выявляет шаблоны и отношения и использует их в качестве полезной информации для прогнозирования того, что, скорее всего, произойдет дальше. Процесс прогнозной аналитики обычно включает следующие шаги:

1. Сбор данных: сбор релевантных исторических данных из различных источников, таких как клиентские базы данных, записи пациентов, показания датчиков, журналы транзакций или социальные сети.
2. Подготовка данных: очистка, предварительная обработка и стандартизация необработанных данных. Обычно это включает удаление ошибок и дубликатов, обработку отсутствующих значений и обеспечение непротиворечивого и доступного для использования формата.
3. Выбор модели и обучение: выберите методы прогнозной аналитики и алгоритмы машинного обучения и примените их к подготовленным данным для создания и обучения модели. Во время обучения модель анализирует исторические данные, связанные с известными результатами, а затем определяет, какие факторы имеют наибольшее значение и как они повлияли на эти результаты.
4. Проверка модели: для проверки точности модели аналитики будут выполнять ее на исторических данных, которые она не видела, с известными результатами, и использовать различные метрики для измерения ее эффективности. Когда модель будет оптимальной, она будет готова к развертыванию.
5. Прогнозирование. Затем обученные модели применяются к новым данным, где неизвестны результаты, для прогнозирования их вероятностей на основе закономерностей, выявленных в исторических данных.

Процесс прогнозной аналитики, выходящий за рамки развертывания

После развертывания и выполнения моделей работа завершается редко. Модели постоянно отслеживаются и уточняются по мере появления новых данных и изменения условий — иногда их даже может потребоваться переобучить, чтобы избежать дрейфа модели. А информацию и прогнозы, полученные в результате прогнозной аналитики, необходимо использовать: руководить решениями, информировать стратегию, оптимизировать операции, прогнозировать бизнес-возможности и помечать риски, которые необходимо избегать или снижать. Теперь, когда мы выяснили, как работает прогнозная аналитика, давайте разберем несколько наиболее распространенных сценариев использования.

Типы моделей прогнозной аналитики

Методы прогнозной аналитики охватывают различные подходы, включая регрессию, классификацию, кластеризацию, деревья принятия решений, нейронные сети, анализ временных рядов и обнаружение аномалий. Многие из этих методов используются для сбора данных. Основное различие между сбором данных и прогнозной аналитикой заключается в их назначении: в то время как сбор данных, как правило, является более исследовательским, прогнозная аналитика целенаправленно ориентирована на прогнозирование конкретных результатов.

Модели прогнозной аналитики помогают ответить на конкретные вопросы о будущем; напротив, сбор данных может выявить ответы на вопросы, которые аналитик даже не учитывал и не выявил совершенно неочевидных закономерностей.

Прогнозная аналитика и предписывающая аналитика

Основное различие между прогнозной и предписывающей аналитикой заключается в их объеме и назначении. Давайте разберемся. Существует четыре типа расширенной аналитики: описательная аналитика, диагностическая аналитика, прогнозная аналитика и предписывающая аналитика.

Проще говоря, описательная аналитика используется для точной оценки текущего состояния дел или понимания того, что произошло: подумайте о ежемесячных отчетах о продажах или демографических характеристиках клиентов. Диагностическая аналитика помогает понять, почему это произошло, какие факторы повлияли на текущий статус: например, почему продажи упали в определенном месяце. Прогнозная аналитика использует исторические данные, машинное обучение и искусственный интеллект для прогнозирования будущих результатов. Примером прогнозной аналитики является прогнозирование того, как конкретное решение может повлиять на продажи. Предписывающая аналитика делает шаг дальше, предлагая действия на основе прогноза для достижения требуемых результатов, такие как рекомендации маркетинговых стратегий для снижения затрат на привлечение клиентов.

Их можно рассматривать как вопросы, на которые отвечают различные типы:

• Описательная аналитика: что произошло?
• Диагностическая аналитика: почему это произошло?
• Прогнозная аналитика: что произойдет?
• Предписывающая аналитика: что нам следует сделать, чтобы это произошло?

Приложения прогнозной аналитики и реальные сценарии использования

Прогнозная аналитика используется в бизнесе очень широко, с почти бесконечным количеством возможных приложений, и она также используется не только в бизнесе. Прежде чем вывести некоторые примеры прогнозной аналитики для конкретных отраслей, рассмотрим наиболее распространенные сценарии использования в различных отраслях.

Некоторые из наиболее распространенных приложений прогнозной аналитики:

Продажи

Модели прогнозной аналитики широко используются в прогнозировании продаж и для прогнозирования поведения клиентов или изменений спроса. Компании используют прогнозную аналитику для выявления перспективных клиентов с высокой ценностью, планирования бюджета и оптимизации стратегий продаж путем моделирования влияния потенциальных стратегических изменений перед их внедрением.

Маркетинг

Некоторые методы прогнозного моделирования могут быть бесценными для маркетологов, пытающихся углубить понимание предпочтений клиентов и персонализировать коммуникацию с ними. Прогнозная аналитика помогает улучшить таргетирование рекламы, сегментировать клиентов и адаптировать предложения на основе этапа пути клиента к покупке и других факторов.

Управление персоналом

Прогнозная аналитика — это отличный инструмент для оптимизации уровней укомплектования персоналом, особенно для ролей, где может потребоваться быстрое масштабирование в определенные сезоны или в связи с другими обстоятельствами. Например, в гостиничном секторе анализ персонала и бизнес-данных прошлых лет может помочь менеджерам по управлению персоналом соответствующим образом планировать персонал, подготавливая временный персонал к пиковым сезонам или занятому часам.

Управление цепочкой поставок

Приложения прогнозной аналитики в управлении логистической цепочкой различаются и зависят от конкретной отрасли. Однако именно в каждом секторе важно уметь прогнозировать сбои в цепочке поставок и готовиться к дефициту, узким местам и скачкам цен. Например, производители могут анализировать исторические модели потребности, потенциальные возможности и данные транспортировки для прогнозирования потребностей в материалах и упреждающей корректировки графиков заготовки.

Развитие бизнеса и стратегия

Наличие более точных прогнозов на будущее, подкрепляемых данными, помогает руководителям компаний принимать обоснованные решения и направлять свои компании в правильном направлении. Независимо от того, выполняется ли анализ рынка до выхода в новый сектор или оценка региональных нормативных требований и конкурентной среды до выхода на новый рынок, лица, ответственные за принятие решений, опираются в бизнес-стратегии на прогнозную аналитику.

Операции

Независимо от отрасли, лучшее представление о вероятных проблемах упрощает оптимизацию работы компании. Прогнозная аналитика — от прогнозирования неисправностей оборудования до оптимизации распределения ресурсов и прогнозирования задержек поставок — обеспечивает бесперебойное и бесперебойное выполнение операций.

Поддержка клиентов

Модели прогнозной аналитики помогают организациям прогнозировать потребности клиентов и устранять потенциальные проблемы до того, как они повлияют на удовлетворенность клиентов. Переход от реактивного решения проблем к упреждающей поддержке не только повысит качество клиентского опыта, но и позволит сэкономить ресурсы поддержки в долгосрочной перспективе.

Реальные примеры прогнозной аналитики

Теперь, когда у вас есть общее представление об использовании прогнозной аналитики в бизнесе, рассмотрим примеры из различных отраслей.

Финансы и банковское дело

Приложения прогнозной аналитики в финансовом секторе различаются. Во-первых, модели прогнозной аналитики широко используются в прогнозировании фондового рынка, оценке кредитоспособности и оценке рисков. Например, расчет вероятности увеличения запаса перед инвестированием. Но они также являются ключевым компонентом в выявлении и предотвращении мошенничества, поддержке кибербезопасности и выявлении уязвимостей.

Здравоохранение

Методы прогнозного моделирования помогают медицинским организациям предвидеть вспышки и распространение заболеваний. Поставщики медицинских услуг используют их для выявления пациентов с риском для определенных условий и предложения профилактических мер или своевременных осмотров. Например, анализируя, какие факторы образа жизни коррелируют с диагнозом конкретной проблемы со здоровьем в конкретных группах пациентов, поставщики медицинских услуг могут выяснить, какие другие пациенты должны быть проверены на это или предлагают меры по образу жизни.

Производство

Производители используют прогнозную аналитику для предотвращения сбоев оборудования и оптимизации технического обслуживания, защиты цепочек поставок от сбоев и прогнозирования изменений цен на сырье и энергию. Например, анализируя исторические данные ТОРО, они могут обнаружить, что оборудование чаще разбивалось при слишком далеком ручном осмотре; в то же время увеличение срока службы оборудования сокращается, не удваивая число проверок. По сравнению с испытаниями и ошибками методы прогнозного моделирования являются более эффективным способом найти оптимальное место для сокращения отказов оборудования без излишнего расходования ресурсов на техническое обслуживание.

Розничная торговля и электронная коммерция

Розничные компании в значительной степени полагаются на прогнозную аналитику для прогнозирования спроса, управления запасами, динамического ценообразования, персонализированного маркетинга и других целей. Например, они могут сегментировать клиентов на основе моделей расходов и истории покупок. Затем они увидят, какие клиенты еще не заказывали товары, приобретенные другими клиентами, в этом сегменте с аналогичными моделями закупок и нацелят их на них с помощью персонализированных предложений. Например, если большинство клиентов, которые регулярно покупают игрушки для собак, также обычно покупают товары для собак у этого продавца, то те, кто купил одну, но не другую, чаще используют персональный код скидки или изымают предложение с ограниченным временем. На персональном уровне рекомендации остаются более актуальными, повышая качество клиентского опыта, и в нужном масштабе они повышают объемы продаж.

Телекоммуникации

Поставщики телекоммуникационных услуг используют модели прогнозной аналитики для сокращения оттока клиентов и повышения уровня удержания клиентов и обновления обслуживания (помимо прочего). Методы прогнозной аналитики помогают идентифицировать клиентов, которые могут отменить обслуживание или вряд ли продлятся, поэтому компания может персонализировать маркетинговые предложения или, в некоторых случаях, обучать клиентов, чтобы убедить их остаться. Это особенно важно, если затраты на привлечение клиентов высоки: проактивное вмешательство до того, как существующие клиенты переключают поставщиков, критически важны для рентабельности.

Ключевые преимущества прогнозной аналитики

Широкий спектр приложений, которые мы рассмотрели, показывает важность прогнозной аналитики. В разных отраслях и сценариях использования общая тема заключается в том, что это дает компаниям огромное преимущество. Основные преимущества прогнозной аналитики:

Снижение рисков: от борьбы с мошенничеством или предотвращения инвестиций с плохими перспективами до снижения вероятности сбоев в цепочке поставок — прогнозная аналитика помогает компаниям снизить риски.

Эффективность. Прогнозная аналитика помогает компаниям максимизировать производительность при минимальных изменениях. Кроме того, моделирование возможных результатов перед внесением любых изменений является хорошим способом избежать сбоев и потерь ресурсов.

Принятие более взвешенных решений. Одним из основных преимуществ прогнозной аналитики является то, что она позволяет принимать конкретные, основанные на данных данные входные данные для принятия решений. Даже ведущие эксперты в своей области могут принимать более взвешенные решения, если их опыт и профессиональная интуиция поддерживаются жесткими данными. Кроме того, информирование о стратегических решениях на основе данных упрощает внутреннюю поддержку.

Повышение качества клиентского опыта. Многие из приложений прогнозной аналитики, о которых мы говорили, приносят преимущества не только компании, но и клиентам. Настраиваемые рекомендации и предложения, проактивная поддержка, персонализированное общение — все эти преимущества прогнозной аналитики повышают качество обслуживания клиентов. Клиентский опыт часто влияет на удержание клиентов, доверие, модели расходов, пожизненную ценность клиента, а иногда даже на затраты на привлечение клиентов.

Конкурентное преимущество. Прогнозная аналитика позволяет организациям предвидеть, что им необходимо избегать дорогостоящих ошибок, сокращать сбои, прогнозировать рыночные тенденции, использовать бизнес-возможности и быстрее реагировать на изменения. Иными словами, это помогает им опережать конкурентов.

Учитывая преимущества прогнозной аналитики, можно задаться вопросом, почему она используется не всеми компаниями мира. Несмотря на то, что все больше компаний осознают важность прогнозной аналитики, существует несколько проблем и ограничений, которые могут привести к возвращению некоторых организаций.

Проблемы прогнозной аналитики и передовые практики для их преодоления

Проблемы прогнозной аналитики можно разбить на три категории на основе ключевых компонентов процесса прогнозной аналитики: данные, люди и модель. Связанные с данными ограничения прогнозной аналитики связаны с качеством, управлением и доступностью данных. К "кадровым проблемам" относятся, как правило, человеческая ошибка и предвзятость, возникающие на различных этапах процесса прогнозной аналитики, а также сопротивление освоению технологий. И, наконец, модели прогнозной аналитики также могут создавать определенные проблемы, такие как дрейф модели. Рассмотрим некоторые из наиболее распространенных проблем прогнозной аналитики и решения для их решения.

Ограниченная доступность данных

Задача: прогнозная аналитика основана на данных. Если доступно слишком мало источников данных, трудно обеспечить точность результатов прогнозной аналитики. Фактически даже обучение моделей прогнозной аналитики было бы затруднено без обширной и разнообразной поставки данных.

Передовой подход: стремитесь использовать аппаратные и программные средства Интернета вещей, которые генерируют высококачественные данные в удобных форматах. В зависимости от отрасли и направления бизнеса это может включать инвестиции в надежную CDP, установку мониторов оборудования и трекеров или изменение конкретных процедур компании. Иногда мышление вне коробки тоже может помочь: есть внешние источники данных, которые могут быть актуальны, если они являются общедоступными и применимые нормативные акты позволяют использовать их в коммерческих целях.

Низкое качество данных

Задача. Прогнозная аналитика требует наличия точных, полных и релевантных данных для получения точных результатов. Отсутствие, противоречивость или устаревание данных может привести к неточностям в прогнозах.

Передовой подход: обеспечение надежного управления данными и процессов очистки. Одним из способов этого является использование программных экосистем, которые хорошо работают вместе и стандартизируют данные по умолчанию. Альтернатива заключается в увеличении времени или выделении дополнительных аналитических ресурсов на очистку и предварительную обработку данных. Этот шаг в любом случае является частью процесса прогнозной аналитики, но хороший унифицированный ИТ-ландшафт может упростить и ускорить его.

Смещение

Задача. Аналитика, полученная на основе данных и ИИ, особенно ценится как объективный, беспристрастный вклад; мышление заключается в том, что, поскольку они генерируются моделями, а не людьми, нет причин для какой-либо предвзятости. На самом деле модели и ИИ могут быть предвзятыми. В моделях выбор и подготовка данных обучения могут привести к смещению.

Подход на основе лучших практик: эффективное вмешательство во избежание смещения модели может происходить на двух этапах процесса прогнозной аналитики. При подготовке и выборе данных убедитесь, что наборы данных разнообразны и не отражают исторические неравенства. После обучения моделей регулярно проверяйте их на предмет предвзятости, недоподгонки и переобучения.

Дрейф модели

Задача: Реальные условия меняются, иногда очень быстро. Модель, обученная на устаревших данных, даже если изначально была точной, может со временем стать менее эффективной. Выявление мошенничества является хорошим примером, поскольку методы мошенничества меняются очень динамически, поэтому модель, обученная на данных за прошлый год, может пропустить новые модели мошенничества, появившиеся в этом году.

Подход на основе лучших практик: именно в этом и заключается важность поддержки. Здесь также важны регулярная проверка и непрерывный мониторинг эффективности модели. Иногда даже требуется повторное обучение моделей с обновленными данными.

Трудности с усыновлением сотрудников

Проблема: не стоит забывать о том, что отличные инструменты прогнозной аналитики, которые вы вложили в свои усилия и ресурсы, остаются недоиспользуемыми. И хотя изменения редко бывают простыми, такие сложные технологии могут быть особенно трудно освоить.

Передовой подход: старайтесь понять, почему ваши сотрудники сопротивляются адаптации. Это нехватка опыта, из-за которой инструменты прогнозной аналитики кажутся слишком сложными в использовании? Существует ли основное недоверие к автоматизации в целом? Когда основные проблемы будут ясны, сосредоточьтесь на их решении: продемонстрируйте ценность, проведите обучение или нанимайте специалистов для устранения разрыва между технологиями и ключевыми нетехническими заинтересованными сторонами.

Лучшие практики: контрольный список прогнозной аналитики

• Приоритетное использование чистых, релевантных и высококачественных данных в соответствии со всеми применимыми нормативными требованиями (такими как GDPR), законами о конфиденциальности и стандартами безопасности данных.
• Убедитесь, что наборы данных разнообразны и не отражают личных предубеждений, исторических неравенств или устаревших представлений.
• Непрерывный мониторинг эффективности модели прогнозной аналитики, регулярная проверка точности и повторное обучение на новых данных во избежание дрейфа модели.
• Поддерживайте адаптацию сотрудников, демонстрируя ценность, предоставляя обучение и интегрируя прогнозную аналитику в рабочие процессы бизнеса.
• Выберите удобное аналитическое решение, которое поддерживает прогнозную аналитику, в идеале с надежным встроенным управлением данными и использует релевантные инновации, такие как генеративный ИИ, для упрощения освоения и использования.

Современная прогнозная аналитика: искусственный интеллект, машинное обучение и автоматизация

Ряд современных технологий имеют значительно расширенную прогнозную аналитику: машинное обучение, достижения в области искусственного интеллекта, облачных вычислений и автоматизации. Благодаря этим технологиям организации могут анализировать огромные объемы данных в реальном времени, выявлять закономерности и точно прогнозировать будущие результаты. Они значительно упрощают точное прогнозирование изменений в поведении клиентов, выявление новых рыночных тенденций и понимание операционных потребностей. Инструменты прогнозной аналитики ИИ позволяют лицам, принимающим бизнес-решения, перейти от реактивного подхода, ориентированного на поиск новых возможностей и смягчение проблем, к проактивным стратегиям, основанным на данных.

Одним из основных факторов этой трансформации является рост облачных платформ с расширенным ИИ. Эти платформы позволяют компаниям любого размера использовать свои данные для доступа к расширенной прогнозной аналитике, возможностям машинного обучения и сложному корпоративному планированию. ИИ поддерживает аналитику в реальном времени на базе облака бизнес-данных и делает ее более простой и интуитивно понятной для пользователей. Автоматизация повторяющихся задач, таких как отчетность, позволяет командам сосредоточиться на реагировании на изменения прогнозов, ожидаемые сбои и новые возможности.

Прогнозная аналитика в бизнесе является важной частью более широкой экосистемы науки о данных, объединяя бизнес-данные, статистическое моделирование и искусственный интеллект для предоставления ценной аналитики. Поскольку использование прогнозной аналитики становится все более распространенным, она позволяет большему числу организаций сохранять гибкость и конкурентоспособность.

Часто задаваемые вопросы