Prediktivní analýza vysvětlena

Prediktivní analýza je základní složkou informovaného rozhodování v moderním světě. Prediktivní analýza zahrnuje použití pokročilých technik (jako jsou statistické modely a strojové učení) na historická data s cílem předvídat pravděpodobnost různých budoucích výsledků. Zjednodušeně řečeno, prediktivní analýza umožňuje organizacím pochopit, co se stalo, a předvídat, co se bude pravděpodobně dít dál.

Prediktivní analýza: definice

Prediktivní analýza je použití historických dat, statistického modelování a strojového učení k predikci budoucích výsledků, trendů a chování.

Vzhledem k četným narušením v posledních letech a intenzivnímu tlaku konkurence není překvapivé, že prediktivní analýza se stala základním nástrojem v organizacích po celém světě. Jako klíčový prvek rozhodování se prediktivní analýza používá napříč odvětvími a pracovními funkcemi, včetně financí, marketingu, zdravotní péče, prognóz prodeje a obchodní strategie. Jak přesně tedy proces prediktivní analýzy funguje?

Jak funguje prediktivní analýza

Prediktivní analýza zkoumá minulá data, odhaluje vzory a vztahy a používá je jako analýzy k prognóze, co se pravděpodobně stane dál. Proces prediktivní analýzy obvykle zahrnuje následující kroky:

1. Sběr dat: Shromažďování relevantních historických dat z různých zdrojů; například zákaznické databáze, záznamy pacientů, odečty snímačů, transakční protokoly nebo sociální média.
2. Příprava dat: Vyčištění, předběžné zpracování a standardizace nezpracovaných dat. To obvykle zahrnuje odstranění chyb a duplicit, zpracování chybějících hodnot a zajištění, aby vše bylo v konzistentním, použitelném formátu.
3. Výběr a trénování modelů: Vyberte techniky prediktivní analýzy a algoritmy strojového učení a aplikujte je na připravená data k sestavení a trénování modelu. Během trénování model analyzuje historická data související se známými výsledky; poté identifikuje, na kterých faktorech nejvíce záleží a jak tyto výsledky ovlivnily.
4. Ověření modelu: Pro testování přesnosti modelu jej analytici provedou na historických datech, která neviděli, se známými výsledky a použijí různé metriky k měření jeho výkonu. Jakmile je model optimální, je připraven k nasazení.
5. Prognóza: Trénované modely jsou pak aplikovány na nová data, kde jsou výsledky neznámé, aby se na základě vzorů nekrytých v historických datech předpovědělo, co je pravděpodobné.

Proces prediktivní analýzy nad rámec nasazení

Jakmile jsou modely nasazeny a spuštěny, práce málokdy skončí. Modely jsou průběžně monitorovány a zdokonalovány, protože se objevují nová data a mění se podmínky – někdy je dokonce třeba je přeškolit, aby se zabránilo driftu modelu. Je třeba využít přehledy a prognózy získané z prediktivní analýzy: vedení rozhodnutí, informování o strategii, optimalizaci provozu, pomoc při předvídání obchodních příležitostí a označování rizik, kterým je třeba se vyhnout nebo je zmírnit. Nyní, když jsme stanovili, jak prediktivní analýza funguje, rozdělíme několik nejčastějších případů použití.

Typy modelů prediktivní analýzy

Prediktivní analytické techniky zahrnují různé přístupy, včetně regrese, klasifikace, shlukování, rozhodovacích stromů, neuronových sítí, analýzy časových řad a detekce anomálií. Mnoho stejných technik se používá pro dolování dat. Hlavním rozdílem mezi dolováním dat a prediktivní analýzou je jejich účel: zatímco dolování dat je typicky průzkumnější, prediktivní analýza je cílená na cíle a zaměřuje se na prognózy konkrétních výsledků.

Modely prediktivní analýzy pomáhají zodpovědět konkrétní otázky o budoucnosti; naopak dolování dat by mohlo odhalit odpovědi na otázky, které analytik ani neuvažoval nebo neodhalil vzory, které jsou zcela neprůkazné.

Prediktivní analýza vs. normativní analýza

Primární rozdíl mezi prediktivní a normativní analýzou spočívá v jejich rozsahu a účelu. Pojďme to rozložit. Existují čtyři typy pokročilých analytických nástrojů: deskriptivní analýza, diagnostická analýza, prediktivní analýza a normativní analýza.

Zjednodušeně řečeno, popisná analytika se používá k přesnému posouzení aktuálního stavu věcí nebo pochopení toho, co se stalo: přemýšlejte o měsíčních zprávách o prodeji nebo demografickém vývoji zákazníků. Diagnostické analýzy pomáhají pochopit, proč se tak stalo, které faktory ovlivnily aktuální stav: například proč prodej klesl v určitém měsíci. Prediktivní analýza používá historická data, strojové učení a umělou inteligenci k prognóze budoucích výsledků; příkladem prediktivní analýzy by byla prognóza, jak by konkrétní rozhodnutí mohlo ovlivnit prodej. Preskriptivní analýza jej posouvá o krok dál a navrhuje akce založené na predikci k dosažení požadovaných výsledků, jako je doporučení marketingových strategií ke snížení nákladů na získání zákazníků.

Přemýšlejte o tom, že na otázky odpovídají různé typy:

• Popisná analýza: Co se stalo?
• Diagnostické analýzy: Proč se to stalo?
• Prediktivní analýza: Co se stane?
• Preskriptivní analýza: Co bychom měli udělat, abychom to uskutečnili?

Aplikace prediktivní analýzy a případy použití v reálném světě

Využití prediktivní analýzy v podnikání je velmi rozsáhlé, s téměř nekonečnou nabídkou možných aplikací – a používá se i ve více než podnikání. Než rozebereme některé příklady prediktivní analýzy, které jsou více specifické pro odvětví, podívejme se nejprve na nejběžnější případy použití, které se vyskytují v různých odvětvích.

Mezi nejběžnější aplikace prediktivní analýzy patří:

Prodej

Prediktivní analytické modely se široce používají při prognózách prodeje a k předvídání chování zákazníků nebo posunů poptávky. Podniky používají prediktivní analýzy k identifikaci potenciálních zákazníků s vysokou hodnotou, vedení plánování rozpočtu a optimalizaci prodejních strategií modelováním dopadu potenciálních strategických změn před jejich implementací.

Marketing

Určité prediktivní modelovací techniky mohou být neocenitelné pro marketéry, kteří se snaží prohloubit své porozumění preferencím zákazníků a personalizovat komunikaci se zákazníky. Prediktivní analýza pomáhá zlepšit cílení reklam, segmentovat zákazníky a přizpůsobovat nabídky na základě fáze cesty zákazníka a dalších faktorů.

Personalistika

Prediktivní analýza je vynikající nástroj pro optimalizaci úrovní obsazení, zejména pro role, kde může být vyžadováno rychlé škálování během určitých sezón nebo kvůli jiným okolnostem. Například v odvětví pohostinství může analýza personálních a obchodních dat z minulých let pomoci personálním manažerům odpovídajícím způsobem naplánovat pracovní síly a připravit příležitostný personál na období špičky nebo rušné hodiny.

Řízení dodavatelského řetězce

Aplikace prediktivní analýzy v řízení dodavatelského řetězce jsou různorodé a závisí na konkrétním odvětví. Ale v téměř každém odvětví je nezbytné, abychom byli schopni předvídat narušení dodavatelského řetězce a připravit se na nedostatek, úzká místa a nárůsty cen. Například výrobci mohou proaktivně analyzovat historické vzorce potřeb, tipy dodávek a data přepravy pro prognózu potřeb materiálu a upravovat harmonogramy pořizování.

Rozvoj podnikání a strategie

Přesnější prognózy budoucnosti, podporované daty, pomáhají vedoucím podnikatelům činit informovaná rozhodnutí a vést své společnosti správným směrem. Ať už provádíte analýzu trhu před expanzí do nového odvětví nebo posoudíte regionální předpisy a konkurenční prostředí před vstupem na nový trh, tvůrci rozhodnutí spoléhají na prediktivní analýzy v obchodní strategii.

Provoz

Bez ohledu na odvětví, lepší představu o problémech, které pravděpodobně nastanou, usnadňuje optimalizaci fungování podniku. Prediktivní analýza pomáhá operacím pracovat hladce a bez přerušení, od predikce poruch vybavení až po optimalizaci alokace zdrojů a předvídání zpoždění dodávek.

Podpora zákazníků

Modely prediktivní analýzy mohou organizacím pomoci předvídat potřeby zákazníků a napravit potenciální problémy dříve, než začnou ovlivňovat spokojenost zákazníků. Přechod z reaktivního řešení problémů na proaktivní podporu by nejen zlepšil zákaznickou zkušenost, ale také dlouhodobě zachoval zdroje podpory.

Příklady prediktivní analýzy v reálném světě

Nyní, když máte obecnou představu o využití prediktivní analýzy v podnikání, podívejme se na některé příklady z různých odvětví z reálného světa.

Finance a bankovnictví

Prediktivní analytické aplikace ve finančním sektoru jsou různorodé. Za prvé, modely prediktivní analýzy jsou široce používány v prognózách akciového trhu, úvěrovém hodnocení a hodnocení rizik. Například výpočet pravděpodobnosti růstu akcií před investováním. Jsou však také klíčovým prvkem při odhalování a prevenci podvodů, podpoře kybernetické bezpečnosti a identifikaci zranitelných míst.

Zdravotnictví

Prediktivní modelovací techniky mohou zdravotnickým organizacím pomoci předvídat ohniska onemocnění a šířit se. Poskytovatelé zdravotní péče je používají k identifikaci pacientů s rizikem výskytu určitých stavů a navrhují preventivní opatření nebo včasná vyšetření. Například analýzou, které faktory životního stylu korelují s diagnózou konkrétního zdravotního problému u konkrétních populací pacientů, mohou poskytovatelé zdravotní péče zjistit, kteří další pacienti by pro něj měli být vyšetřeni nebo nabízeli lifestylové intervence.

Výroba

Výrobci používají prediktivní analýzy, aby pomohli předcházet poruchám zařízení a optimalizovat údržbu, chránit dodavatelské řetězce před narušením a předvídat změny cen surovin a energie. Například analýzou historických dat údržby mohou zjistit, že vybavení se rozpadlo častěji při manuálních kontrolách příliš daleko od sebe; zároveň se prodlužuje životnost vybavení nad rámec zdvojnásobení počtu kontrol. Ve srovnání se zkouškou a chybou jsou prediktivní modelovací techniky efektivnějším způsobem, jak najít sladké místo pro snížení poruch vybavení bez zbytečného vynaložení prostředků na údržbu.

Maloobchod a elektronický obchod

Maloobchodní společnosti se silně spoléhají na prediktivní analýzy pro prognózy poptávky, řízení zásob, dynamické stanovení cen, personalizovaný marketing a další účely. Mohou například segmentovat zákazníky na základě výdajových vzorců a historie nákupů. Poté uvidí, kteří zákazníci dosud neobjednali produkty zakoupené jinými zákazníky v tomto segmentu s podobnými nákupními vzory, a zaměří se na ně personalizované nabídky. Například, pokud většina zákazníků, kteří pravidelně nakupují hračky pro psy, také obvykle zásobuje psí pamlsky od tohoto prodejce, ti, kteří si koupili jednu, ale ne druhou, budou s větší pravděpodobností používat personalizovaný slevový kód nebo zabaví omezenou nabídku. Na osobní úrovni udržuje doporučení relevantnější, zlepšuje zákaznickou zkušenost a v potřebném rozsahu se přidává k lepším prodejním číslům.

Telekomunikace

Telekomunikační poskytovatelé používají modely prediktivní analýzy, aby omezili odliv zákazníků a zvýšili udržení zákazníků a obnovení služeb (mimo jiné). Techniky prediktivní analýzy pomáhají identifikovat zákazníky, u nichž je pravděpodobné, že zruší svou službu nebo je nepravděpodobné, že budou obnoveni, takže společnost může personalizovat marketingové nabídky nebo v některých případech vzdělávací úsilí zákazníků, aby je povzbudila k tomu, aby zůstali. To je důležité zejména v případě, že pořizovací náklady zákazníků jsou vysoké: aktivní zásah před tím, než stávající zákazníci změní poskytovatele, je rozhodující pro ziskovost.

Hlavní výhody prediktivní analýzy

Široká škála aplikací, o kterých jsme diskutovali, ukazuje důležitost prediktivní analýzy. V různých odvětvích a případech použití je běžné vlákno, že poskytuje společnostem obrovskou výhodu. Mezi hlavní výhody prediktivní analýzy patří:

Snížení rizik: Od boje proti podvodům nebo vyhýbání se investicím se špatnými vyhlídkami až po snížení šance na narušení dodavatelského řetězce – prediktivní analýzy pomáhají společnostem zmírňovat rizika.

Efektivita: Prediktivní analýza pomáhá společnostem maximalizovat výkon s minimálními změnami. Kromě toho je modelování možných výsledků před provedením jakýchkoli změn dobrým způsobem, jak se vyhnout narušení a plýtvání zdroji.

Lepší rozhodování: Jednou z hlavních výhod prediktivní analýzy je to, že poskytuje konkrétní, z údajů odvozený vstup pro vedení rozhodování. I špičkoví odborníci ve svém oboru mohou činit lepší rozhodnutí, pokud jsou jejich zkušenosti a profesionální intuice podporovány tvrdými daty. Kromě toho informování o strategickém rozhodování pomocí dat usnadňuje zabezpečení interního buy-inu.

Lepší zákaznická zkušenost: Mnoho aplikací prediktivní analýzy jsme diskutovali o výhodách nejen společnosti, ale i zákazníků. Vlastní doporučení a nabídky, proaktivní podpora, personalizovaná komunikace – všechny tyto výhody prediktivní analýzy zlepšují zkušenosti zákazníků. A zákaznická zkušenost často ovlivňuje udržení zákazníků, důvěru, výdajové vzorce, celoživotní hodnotu zákazníka a někdy i náklady na získání zákazníků.

Konkurenční výhoda: Prediktivní analýza poskytuje organizacím prognózu, kterou potřebují, aby se vyvarovaly nákladných chyb, omezily narušení, předvídaly trendy na trhu, využívaly obchodních příležitostí a rychleji reagovaly na změny. Jinými slovy jim to pomáhá udržet si náskok před konkurencí.

Vzhledem k výhodám prediktivní analýzy by se člověk mohl divit, proč ji nepoužívá každá společnost na světě. Ve skutečnosti, i když stále více společností uznává důležitost prediktivní analýzy, existuje několik výzev a omezení, které mohou některé organizace brzdit.

Výzvy prediktivní analýzy a osvědčené postupy pro jejich překonání

Výzvy prediktivní analýzy lze volně seskupit do tří kategorií na základě klíčových komponent procesu prediktivní analýzy: data, lidé a model. Omezení prediktivní analýzy související s daty souvisí s kvalitou dat, správou a dostupností. „Lidské výzvy“ obvykle zahrnují lidské chyby a předpojatost zavedené v různých fázích procesu prediktivní analýzy, stejně jako odolnost proti přijetí technologií. A konečně, modely prediktivní analýzy mohou také představovat určité výzvy, jako je drift modelu. Pojďme rozebrat některé z nejčastějších výzev prediktivní analýzy – a řešení, jak je překonat.

Omezená dostupnost dat

Výzva: Prediktivní analýza se opírá o data. Pokud je k dispozici příliš málo zdrojů dat, je náročné zajistit, aby prediktivní analýza poskytovala přesný výstup. Dokonce i trénování modelů prediktivní analýzy by bylo obtížné bez rozsáhlého a různorodého poskytování dat.

Nejlepší praktický přístup: Snažte se používat hardware a software IoT, který generuje vysoce kvalitní data v použitelných formátech. V závislosti na odvětví a oboru podnikání to může zahrnovat investice do spolehlivého CDP, instalaci monitorů a trackerů zařízení nebo úpravu konkrétních firemních postupů. Někdy může pomoci i myšlení mimo box: existují externí zdroje dat, které by mohly být relevantní – pokud jsou veřejně přístupné a platné předpisy umožňují jejich použití pro komerční účely.

Špatná kvalita dat

Výzva: Prediktivní analýza potřebuje čistá, úplná a relevantní data, aby poskytovala přesný výstup. Chybějící, nekonzistentní nebo zastaralá data mohou vést k nepřesným predikcím.

Přístup založený na nejlepší praxi: Zajištění robustní správy dat a procesů čištění. Jedním ze způsobů, jak to udělat, je použití softwarových ekosystémů, které dobře spolupracují a standardizují data ve výchozím nastavení. Alternativou je investovat více času nebo alokovat další zdroje analytiků na čištění a předzpracování dat. Tento krok je přesto součástí procesu prediktivní analýzy, ale dobré, jednotné IT prostředí ho může usnadnit a urychlit.

Bias

Výzva: Pohledy odvozené z dat a generované umělou inteligencí jsou zvláště oceňovány jako objektivní, nezaujatý vstup; myšlení jde o to, že vzhledem k tomu, že jsou generovány spíše modely než lidmi, není důvod k tomu, aby existovala jakákoli předpojatost. Ve skutečnosti mohou být modely a umělá inteligence ve skutečnosti zaujaté. S modely je to výběr a příprava dat trénování, které mohou zavést předpojatost.

Přístup založený na nejlepší praxi: Účinný zásah k zamezení modelové předpojatosti může nastat ve dvou fázích procesu prediktivní analýzy. Během přípravy a výběru dat zajistěte, aby byly vaše datové sady různorodé a neodrážely historické nerovnosti. A jakmile jsou modely vyškoleny, pravidelně je ověřujte, aby bylo možné monitorovat předpojatost, nedostatečné vybavení a přepracování.

Model drift

Výzva: Podmínky v reálném světě se vyvíjejí, někdy velmi rychle. Model trénovaný na zastaralých datech, i když byl původně přesný, se může časem stát méně účinným. Detekce podvodů je dobrým příkladem, protože metody podvodů se mění velmi dynamicky, takže model trénovaný na loňských datech může postrádat nové vzorce podvodů, které se objevují v letošním roce.

Nejlepší praktický přístup: Zde je údržba velmi důležitá. I zde je zásadní pravidelné ověřování a průběžné sledování výkonu modelu. Někdy dokonce musí být modely znovu trénovány s aktualizovanými daty.

Potíže s adopcí zaměstnanců

Výzva: Je odrazující vidět skvělé nástroje prediktivní analýzy, do kterých jste investovali úsilí a zdroje, aby zůstaly nedostatečně využity. A zatímco změna je zřídka snadná, tak sofistikované technologie mohou být obzvláště obtížné přijmout.

Nejlepší praktický přístup: Snažte se pochopit, proč vaši lidé brání adopci. Je to nedostatek odborných znalostí, které činí nástroje prediktivní analýzy příliš obtížnými? Existuje základní nedůvěra k automatizaci obecně? Jakmile jsou hlavní problémy jasné, zaměřte se na jejich řešení: demonstrovat hodnotu, poskytnout školení nebo najmout specializované talenty, které pomohou překlenout propast mezi technologiemi a klíčovými netechnickými zúčastněnými stranami.

Osvědčené postupy: kontrolní seznam prediktivní analýzy

• Upřednostňujte používání čistých, relevantních a vysoce kvalitních dat v souladu se všemi platnými předpisy (jako je GDPR), zákony o ochraně osobních údajů a standardy zabezpečení dat.
• Ujistěte se, že vaše datové sady jsou různorodé a neodrážejí osobní předpojatosti, historické nerovnosti nebo zastaralé představy.
• Průběžně monitorujte výkon modelu prediktivní analýzy, pravidelně ověřujte přesnost a podle potřeby trénujte nová data, abyste se vyhnuli posunu modelu.
• Podpora přijetí zaměstnanci ukázkou hodnoty, poskytováním školení a integrací prediktivních analýz do podnikových workflow.
• Zvolte uživatelsky přívětivý analytický software, který podporuje prediktivní analýzy, ideálně s robustní správou dat a používá relevantní inovace, jako je generativní umělá inteligence, k usnadnění přijetí a používání.

Moderní prediktivní analýza: umělá inteligence, strojové učení a automatizace

Řada moderních technologií má výrazně pokročilé prediktivní analýzy: strojové učení, pokrok v umělé inteligenci, cloud computing a automatizaci, abychom jmenovali několik. Díky těmto technologiím mohou organizace analyzovat obrovské objemy dat v reálném čase, odhalit základní vzorce a provádět přesné předpovědi o budoucích výsledcích. Díky nim je mnohem snazší přesně předvídat změny v chování zákazníků, odhalovat vznikající trendy na trhu a porozumět provozním potřebám. Nástroje umělé inteligence pro prediktivní analýzy umožňují pracovníkům s rozhodovacími pravomocemi přejít od reaktivního přístupu, zaměřeného na dohánění příležitostí a zmírňování výzev, k proaktivním strategiím informovaným daty.

Jednou z největších hnacích sil této transformace je vzestup cloudových platforem vylepšených umělou inteligencí. Tyto platformy umožňují společnostem všech velikostí používat svá data pro přístup k pokročilým prediktivním analýzám, funkcím strojového učení a sofistikovanému podnikovému plánování. Umělá inteligence podporuje analýzy v reálném čase založené na cloudu podnikových dat a usnadňuje a intuitivně je poskytuje uživatelům. Automatizace opakujících se úloh, jako je výkaznictví, umožňuje týmům soustředit se na reakci na změny v prognózách, očekávaná přerušení provozu a nové příležitosti.

Prediktivní analýza v podnikání je životně důležitou součástí širšího ekosystému datové vědy, propojuje podniková data, statistické modelování a umělou inteligenci a poskytuje užitečnou inteligenci. S tím, jak se používání prediktivní analýzy rozšiřuje, umožňuje více organizacím, aby zůstaly agilní a konkurenceschopné.

Časté otázky