Prediktív elemzések magyarázata

A prediktív analitika a tájékozott döntéshozatal alapvető eleme a modern világban. A prediktív elemzés magában foglalja a fejlett technikák (például statisztikai modellek és gépi tanulás) alkalmazását a történeti adatokra a különböző jövőbeli eredmények valószínűségének előrejelzése érdekében. Egyszerűen fogalmazva, a prediktív elemzések lehetővé teszik a szervezetek számára, hogy megértsék, mi történt annak előrejelzésével, hogy mi fog történni legközelebb.

Prediktív elemzések: definíció

A prediktív analitika a történeti adatok, a statisztikai modellezés és a gépi tanulás használata a jövőbeli eredmények, trendek és viselkedések előrejelzésére.

Tekintettel az elmúlt évek számos zavarára és a verseny intenzív nyomására, nem meglepő, hogy a prediktív elemzés a szervezetek egyik legfontosabb eszközévé vált világszerte. A döntéshozatal kulcsfontosságú elemeként prediktív elemzéseket használnak az iparágakban és a munkaköri funkciókban, beleértve a pénzügyeket, a marketinget, az egészségügyi ellátást, az értékesítési előrejelzéseket és az üzleti stratégiát. Tehát hogyan működik pontosan a prediktív elemzési folyamat?

Hogyan működnek a prediktív elemzések?

A prediktív elemzések megvizsgálják a múltbeli adatokat, feltárják a mintákat és kapcsolatokat, és elemzésként használják fel őket annak előrejelzésére, hogy mi fog történni a jövőben. A prediktív elemzési folyamat jellemzően a következő lépésekből áll:

1. Adatgyűjtés: releváns történeti adatok gyűjtése különböző forrásokból, például ügyféladatbázisokból, betegnyilvántartásokból, szenzorleolvasásokból, tranzakciós naplókból vagy közösségi médiából.
2. Adatok előkészítése: nyers adatok tisztítása, előzetes feldolgozása és szabványosítása. Ez általában magában foglalja a hibák és duplikátumok eltávolítását, a hiányzó értékek kezelését, valamint annak biztosítását, hogy minden konzisztens, használható formátumban legyen.
3. Modellkiválasztás és tanítás: Válasszon prediktív elemzési technikákat és gépi tanulási algoritmusokat, és alkalmazza őket az előkészített adatokra a modell összeállításához és tanításához. A tanítás során a modell elemzi az ismert eredményekhez kapcsolódó történeti adatokat, majd azonosítja, hogy mely tényezők a legfontosabbak, és hogyan befolyásolták ezeket az eredményeket.
4. Modellvalidálás: A modell pontosságának teszteléséhez az elemzők az általa nem látott történeti adatokon futtatják, ismert eredményekkel, és különböző mérőszámokat használnak a teljesítményének mérésére. Ha optimális, a modell készen áll az üzembe helyezésre.
5. Előrejelzés: A betanított modelleket ezután az új adatokra alkalmazzák, ahol az eredmények ismeretlenek, hogy előre jelezzék, milyenek lehetnek, a történeti adatokban feltárt minták alapján.

Prediktív elemzési folyamat a bevezetésen túl

A modellek üzembe helyezése és futtatása után a munka ritkán fejeződik be. A modelleket folyamatosan nyomon követik és finomítják az új adatok megjelenésével és a körülmények változásával – néha még újratanításra is szükség lehet a modell eltolódásának elkerülése érdekében. A prediktív elemzésekből származó elemzéseket és előrejelzéseket pedig használni kell: a döntések irányítása, a stratégia tájékoztatása, a műveletek optimalizálása, az üzleti lehetőségek előrejelzésének segítése, valamint az elkerülendő vagy csökkentendő kockázatok megjelölése. Most, hogy megállapítottuk, hogyan működnek a prediktív elemzések, bontsunk le néhány leggyakoribb használati esetet.

A prediktív elemzési modellek típusai

A prediktív elemzési technikák különböző megközelítéseket foglalnak magukban, beleértve a regressziót, az osztályozást, a klaszterezést, a döntésstruktúrákat, az ideghálózatokat, az idősorelemzést és az anomáliaészlelést. Ugyanezen technikák közül sokat használnak az adatbányászatban is. Az adatbányászat és a prediktív analitika között a fő különbség a céljuk: míg az adatbányászat jellemzően feltáróbb, a prediktív analitika célorientált és konkrét eredmények előrejelzésére irányul.

A prediktív elemzési modellek segítenek a jövőre vonatkozó konkrét kérdések megválaszolásában; ezzel szemben az adatbányászat választ kaphat azokra a kérdésekre, amelyeket az elemző még nem is vett figyelembe vagy fedezett fel teljesen nyilvánvalótlen mintákat.

Prediktív analitika vs. előíró analitika

A prediktív és az előíró jellegű elemzések közötti elsődleges különbség a terjedelmükben és céljukban rejlik. Osszuk el! A fejlett elemzéseknek négy típusa van: leíró analitika, diagnosztikai analitika, prediktív analitika és előíró jellegű analitika.

Egyszerűen fogalmazva, a leíró elemzéseket arra használják, hogy pontosan felmérjék a dolgok jelenlegi állapotát, vagy megértsék a történteket: havi értékesítési jelentéseket vagy ügyféldemográfiai adatokat. A diagnosztikai elemzések segítenek megérteni, hogy miért történt, mely tényezők befolyásolták az aktuális státust: például, miért estek az értékesítések egy adott hónapban. A prediktív elemzések történeti adatokat, gépi tanulást és mesterséges intelligenciát használnak a jövőbeli eredmények előrejelzésére; a prediktív elemzések egy példája annak előrejelzése, hogy egy adott döntés hogyan befolyásolhatja az értékesítést. A prekriptív elemzések egy lépéssel tovább mennek, és a kívánt eredmények eléréséhez szükséges előrejelzésen alapuló intézkedéseket javasolnak, például marketingstratégiákat javasolnak az ügyfélszerzési költségek csökkentésére.

Gondoljon úgy, mint a különböző típusú kérdések megválaszolására:

• Leíró elemzések: Mi történt?
• Diagnosztikai elemzések: Miért történt?
• Prediktív elemzések: Mi fog történni?
• Előíró elemzések: Mit tegyünk azért, hogy ez megtörténjen?

Prediktív analitikai alkalmazások és valós használati esetek

A prediktív analitika használata az üzleti életben nagyon kiterjedt, a lehetséges alkalmazások közel végtelen kínálatával – és több mint üzletben használják. Mielőtt lebontanánk néhány ágazatspecifikus prediktív elemzési példát, nézzük meg a különböző iparágakban előforduló leggyakoribb használati eseteket.

A leggyakoribb prediktív elemzési alkalmazások közé tartoznak a következők:

Értékesítés

A prediktív elemzési modelleket széles körben használják az értékesítési előrejelzésekben, valamint az ügyfelek viselkedésének vagy a kereslet eltolódásának előrejelzésére. A vállalkozások prediktív elemzéseket használnak a nagy értékű érdeklődők azonosítására, irányítják a költségkeret-tervezést és optimalizálják az értékesítési stratégiákat a potenciális stratégiai változások hatásának modellezésével, mielőtt bevezetnék őket.

Marketing

Bizonyos prediktív modellezési technikák felbecsülhetetlen értékűek lehetnek a marketingesek számára, akik megpróbálják elmélyíteni az ügyfélpreferenciák megértését és személyre szabni az ügyfélkommunikációt. A prediktív elemzések segítenek a hirdetéscélzás javításában, az ügyfelek szegmentálásában és az ajánlatok testreszabásában az ügyfélút szakaszai és egyéb tényezők alapján.

Emberi erőforrások

A prediktív elemzés kiváló eszköz a betöltési szintek optimalizálásához, különösen azoknál a szerepeknél, ahol adott évszakokban vagy más körülmények miatt gyors skálázásra lehet szükség. Például a vendéglátóiparban az elmúlt évek személyzeti és üzleti adatainak elemzése segíthet a HR-vezetőknek a munkaerő megfelelő tervezésében, az időszaki dolgozók felkészítésében a csúcsidőszakokra vagy a forgalmas órákra.

Ellátásilánc-menedzsment

A logisztikailánc-kezelés prediktív analitikai alkalmazásai változatosak, és az adott ágazattól függenek. De szinte minden ágazatban alapvető fontosságú, hogy előre láthassuk az ellátási lánc zavarait, és felkészüljünk a hiányokra, a szűk keresztmetszetekre és az árnövekedésekre. A gyártók például elemezhetik a történeti szükségletmintákat, ellátásiidő-leadeket és transzportadatokat az anyagszükségletek előrejelzése céljából, és proaktívan módosíthatják a beszerzési ütemterveket.

Üzletfejlesztés és stratégia

A jövőre vonatkozó pontosabb előrejelzések, amelyeket az adatok támasztanak alá, segít az üzleti vezetőknek megalapozott döntéseket hozni, és vállalataikat a helyes irányba terelni. Legyen szó piacelemzésről, mielőtt új szektorba terjeszkedne, vagy a regionális szabályozásokat és a versenykörnyezetet értékelné az új piacra lépés előtt, a döntéshozók az üzleti stratégia prediktív elemzéseire támaszkodnak.

Műveletek

Bármi legyen is az iparág, ha jobb képet kapunk a valószínűleg felmerülő problémákról, könnyebb optimalizálni az üzlet működését. A berendezések meghibásodásainak előrejelzésétől az erőforrás-allokáció optimalizálásáig és a szállítási késedelmek előrejelzéséig a prediktív elemzések segítik a műveletek zökkenőmentes és megszakítások nélküli működését.

Ügyféltámogatás

A prediktív elemzési modellek segíthetnek a szervezeteknek az ügyféligények előrejelzésében és a potenciális problémák megoldásában, mielőtt elkezdenék befolyásolni az ügyfelek elégedettségét. A reaktív problémamegoldásról a proaktív támogatásra való áttérés nemcsak az ügyfélélményt növelné, hanem hosszú távon a támogatási erőforrásokat is megőrizné.

Példák a valós világ prediktív elemzéseire

Most, hogy általános elképzelése van a prediktív elemzések üzleti használatáról, nézzünk meg néhány valós példát a különböző iparágakból.

Pénzügy és banki tevékenység

A pénzügyi szektor prediktív analitikai alkalmazásai változatosak. Egyrészt a prediktív elemzési modelleket széles körben használják a tőzsdei előrejelzésekben, a hitelpontozásban és a kockázatértékelésben. Például kiszámítja annak valószínűségét, hogy egy készlet nő a befektetés előtt. De a csalások felderítésében és megelőzésében, a kiberbiztonság támogatásában és a sebezhetőségek azonosításában is kulcsszerepet játszanak.

Egészségügy

A prediktív modellezési technikák segíthetnek az egészségügyi szervezeteknek előre jelezni a betegségek kitörését és terjedését. Az egészségügyi szolgáltatók arra használják őket, hogy azonosítsák a kockázatnak kitett betegeket bizonyos körülmények között, és megelőző intézkedéseket vagy időszerű átvilágításokat javasoljanak. Például annak elemzésével, hogy az egyes betegpopulációkban mely életmódfaktorok korrelálnak egy adott egészségügyi probléma diagnózisával, az egészségügyi szolgáltatók kitalálhatják, hogy mely más betegeket kell átvilágítani vagy életmódbeli beavatkozásokat ajánlani.

Gyártás

A gyártók prediktív elemzéseket használnak a berendezések meghibásodásának megelőzésére és a karbantartás optimalizálására, az ellátási láncok zavarokkal szembeni védelmére, valamint a nyerserőforrások és az energia árváltozásainak előrejelzésére. Például a történeti karbantartási adatok elemzésével azt tapasztalhatják, hogy a berendezések manuális ellenőrzésekkel való leszerelése túl messze van egymástól; ugyanakkor a berendezések élettartamának növekedése meghaladja az ellenőrzések számának megkétszereződését. A próbaverzióval és a hibával összehasonlítva a prediktív modellezési technikák hatékonyabb módja annak, hogy megtalálják az édes helyet a berendezések meghibásodásának csökkentésére anélkül, hogy szükségtelenül bővítenék a karbantartási erőforrásokat.

Kiskereskedelem és e-kereskedelem

A kiskereskedelmi vállalatok nagymértékben támaszkodnak a prediktív elemzésekre a kereslet előrejelzése, a készletkezelés, a dinamikus árképzés, a személyre szabott marketing és egyéb célok érdekében. Például a kiadási minták és a vásárlási előzmények alapján szegmentálhatják a vevőket. Ezután látni fogják, hogy mely vevők nem rendeltek még más vevők által vásárolt termékeket ebben a szegmensben hasonló beszerzési mintákkal, és személyre szabott ajánlatokkal célozzák meg őket. Például, ha a legtöbb vásárló, aki rendszeresen vásárol kutyajátékokat, jellemzően abból a kiskereskedőből vásárol kutyákat, azok, akik az egyiket vásárolták, de a másikat nem, nagyobb valószínűséggel használnak személyre szabott kedvezménykódot, vagy lefoglalnak egy korlátozott idejű ajánlatot. Személyes szinten relevánsabbnak tartja az ajánlásokat, javítja az ügyfélélményt, és nagyobb léptékben jobb értékesítési számokat ad.

Távközlés

A telekommunikációs szolgáltatók prediktív elemzési modelleket használnak az ügyfélelvándorlás csökkentésére, valamint az ügyfelek megtartásának és a szolgáltatások megújításának növelésére (többek között). A prediktív elemzési technikák segítenek azonosítani azokat az ügyfeleket, akik valószínűleg lemondják szolgáltatásukat, vagy nem valószínű, hogy megújulnak, így a vállalat személyre szabhatja a marketingajánlatokat, vagy bizonyos esetekben az ügyféloktatást, hogy a maradásra ösztönözze őket. Ez különösen akkor fontos, ha az ügyfelek beszerzési költségei magasak: proaktív beavatkozás, mielőtt a meglévő ügyfelek szolgáltatót váltanának a jövedelmezőség szempontjából.

A prediktív analitika legfontosabb előnyei

Az általunk tárgyalt alkalmazások széles köre mutatja a prediktív elemzések fontosságát. Az iparágak és a használati esetek között az a közös szál, hogy hatalmas előnyt biztosít a vállalatok számára. A prediktív elemzések fő előnyei a következők:

Kockázatcsökkentés: A csalás elleni küzdelemtől vagy a rossz kilátásokkal rendelkező beruházások elkerülésétől az ellátási lánc zavarainak esélyének csökkentéséig – a prediktív elemzések segítenek a vállalatoknak csökkenteni a kockázatokat.

Hatékonyság: A prediktív elemzések minimális változtatásokkal segítenek a vállalatoknak maximalizálni a teljesítményt. Ezenkívül a lehetséges eredmények modellezése bármilyen módosítás előtt jó módja annak, hogy elkerüljük a fennakadásokat és az erőforrás-pazarlást.

Jobb döntéshozatal: A prediktív elemzések egyik fő előnye, hogy konkrét, adatalapú információkat ad a döntéshozatalhoz. Még a szakterületük legjobb szakemberei is jobb döntéseket hozhatnak, ha tapasztalataikat és szakmai intuíciójukat kemény adatok támogatják. Emellett a stratégiai döntéshozatal adatok alapján történő tájékoztatása megkönnyíti a belső kényszerbeszerzés biztosítását.

Javított ügyfélélmény: A prediktív elemzések számos alkalmazása nemcsak a vállalat, hanem az ügyfelek számára is előnyös. Egyéni ajánlások és ajánlatok, proaktív támogatás, személyre szabott kommunikáció – a prediktív elemzések mindezen előnyei javítják az ügyfelek élményét. Az ügyfélélmény pedig gyakran befolyásolja az ügyfelek megtartását, a bizalmat, a költési mintákat, az ügyfelek élettartamának értékét, és néha még az ügyfélszerzés költségeit is.

Versenyelőny: A prediktív analitika biztosítja a szervezetek számára azt az előrejelzést, amelyre szükségük van a költséges hibák elkerüléséhez, a zavarok csökkentéséhez, a piaci trendek előrejelzéséhez, az üzleti lehetőségek megragadásához és a változásokra való gyorsabb reagáláshoz. Más szóval, ez segít nekik, hogy megelőzzék a versenyt.

Tekintettel a prediktív analitika előnyeire, felmerülhet a kérdés, hogy miért nem használja a világ minden egyes vállalata. Valójában, bár egyre több vállalat ismeri fel a prediktív elemzések fontosságát, van néhány kihívás és korlátozás, amelyek egyes szervezeteket visszafoghatnak.

A prediktív elemzések kihívásai és a leküzdésükhöz szükséges legjobb gyakorlatok

A prediktív elemzések kihívásai a prediktív elemzési folyamat kulcsfontosságú összetevői alapján három kategóriába csoportosíthatók: adatok, személyek és modell. A prediktív elemzések adatokkal kapcsolatos korlátozásai az adatminőséghez, az irányításhoz és a rendelkezésre álláshoz kapcsolódnak. Az „Emberek kihívásai” jellemzően a prediktív elemzési folyamat különböző szakaszaiban bevezetett emberi hibákkal és elfogultsággal, valamint a technológiai bevezetéssel szembeni ellenállással kapcsolatosak. Végül pedig a prediktív elemzési modellek bizonyos kihívásokat is jelenthetnek, például a modell sodródását. Szüntessük meg a prediktív elemzések néhány leggyakoribb kihívását – és a megoldásaikat, hogy leküzdjük azokat.

Korlátozott adatelérhetőség

Kihívás: A prediktív elemzések adatokon alapulnak. Ha túl kevés adatforrás áll rendelkezésre, nehéz biztosítani, hogy a prediktív elemzések pontos kimenetet biztosítsanak. Valójában még a prediktív elemzési modellek tanítása is nehéz lenne hatalmas és változatos adatszolgáltatás nélkül.

Legjobb gyakorlat: Törekedjen arra, hogy olyan IoT hardvert és szoftvert használjon, amely kiváló minőségű adatokat generál használható formátumokban. Az ágazattól és üzletágtól függően ez magában foglalhatja a megbízható CDP-be való befektetést, a berendezésfigyelők és nyomkövetők telepítését vagy bizonyos vállalati eljárások módosítását. Néha a dobozon kívüli gondolkodás is segíthet: vannak olyan külső adatforrások, amelyek relevánsak lehetnek – mindaddig, amíg nyilvánosan hozzáférhetőek, és a vonatkozó előírások lehetővé teszik azok kereskedelmi célú felhasználását.

Rossz adatminőség

Kihívás: A prediktív analitikának tiszta, teljes és releváns adatokra van szüksége a pontos kimenet biztosításához. A hiányzó, inkonzisztens vagy elavult adatok pontatlan előrejelzésekhez vezethetnek.

Legjobb gyakorlatnak számító megközelítés: Hatékony adatirányítási és tisztítási folyamatok biztosítása. Ennek egyik módja az olyan szoftver-ökoszisztémák használata, amelyek jól működnek együtt, és alapértelmezés szerint szabványosítják az adatokat. Az alternatíva az, hogy több időt fektet be, vagy további elemzői erőforrásokat rendel az adattisztításhoz és az előfeldolgozáshoz. Ez a lépés egyébként is része a prediktív elemzési folyamatnak, de egy jó, egységes informatikai környezet egyszerűbbé és gyorsabbá teheti.

Torzulás

Kihívás: Az adatokból származó és az AI által generált elemzéseket különösen objektív, elfogulatlan bemenetként értékelik; a gondolkodás szerint, mivel a modellek és nem az emberek generálják őket, nincs ok arra, hogy elfogultak legyenek. A valóságban a modellek és az AI valóban elfogultak lehetnek. A modellekkel a tanítási adatok kiválasztása és előkészítése vezethet be elfogultságot.

Legjobb gyakorlat megközelítés: Hatékony beavatkozás a modelltorzulás elkerülésére a prediktív elemzési folyamat két szakaszában. Az adatok előkészítése és kiválasztása során gondoskodjon arról, hogy az adathalmazok változatosak legyenek, és ne tükrözzék a történeti egyenlőtlenségeket. A modellek betanítása után rendszeresen érvényesíteni kell őket, hogy ellenőrizzék az elfogultságot, az alulilleszkedést és a túlilleszkedést.

Modell sodródása

Kihívás: A valós körülmények változnak, néha nagyon gyorsan. Az elavult adatokkal tanított modell, még akkor is, ha eredetileg pontos volt, idővel kevésbé lesz hatékony. Jó példa erre a csalásfelderítés, mert a csalási módszerek nagyon dinamikusan változnak, így egy tavalyi adatokra képzett modellből hiányozhatnak az idén megjelenő új csalási minták.

Bevált gyakorlat megközelítés: Itt válik nagyon fontossá a fenntartás. Itt is döntő fontosságú a modellteljesítmény rendszeres validálása és folyamatos nyomon követése. Néha a modelleket is újra kell tanítani frissített adatokkal.

Nehézségek a munkavállalók örökbefogadásával kapcsolatban

Kihívás: Elbátortalanító látni a nagyszerű prediktív analitikai eszközöket, amelyekbe ráfordította erőfeszítéseit és erőforrásait, továbbra is kihasználatlanul marad. És bár a változás ritkán könnyű, az ilyen kifinomult technológia különösen nehéz lehet.

Legjobb gyakorlat megközelítés: Próbálja megérteni, hogy az emberek miért ellenzik az örökbefogadást. A szakértelem hiánya túl nehézzé teszi a prediktív analitikai eszközök használatát? Van-e általános bizalmatlanság az automatizálásban? Amint az alapvető kérdések egyértelműek, összpontosítsunk a megoldásukra: mutassunk értéket, biztosítsunk képzést vagy speciális tehetségeket, hogy segítsünk áthidalni a technológia és a legfontosabb nem műszaki érdekelt felek közötti szakadékot.

Bevált gyakorlatok: Prediktív elemzések ellenőrzőlistája

• Priorizálja a tiszta, releváns, jó minőségű adatok használatát az összes vonatkozó szabályozásnak (pl. GDPR), adatvédelmi törvényeknek és adatbiztonsági szabványoknak megfelelően.
• Ügyeljen arra, hogy az adathalmazok változatosak legyenek, és ne tükrözzék a személyes előítéleteket, a történeti egyenlőtlenségeket és az elavult fogalmakat.
• A prediktív elemzési modell teljesítményének folyamatos felügyelete, a pontosság rendszeres érvényesítése és az új adatok újratanítása szükség szerint a modell eltolódásának elkerülése érdekében.
• Támogassa a dolgozók alkalmazását az érték bemutatásával, a képzés biztosításával és a prediktív elemzések üzleti munkafolyamatokba való integrálásával.
• Olyan felhasználóbarát analitikai szoftver választása, amely támogatja a prediktív elemzéseket, ideális esetben beépített robusztus adatszabályozással, és a releváns innovációkat, például a generatív MI-t használja az alkalmazás és a használat elősegítésére.

Modern prediktív analitika: AI, gépi tanulás és automatizálás

Számos modern technológia jelentősen fejlett prediktív analitikával rendelkezik: gépi tanulás, a mesterséges intelligencia fejlődése, a felhőalapú számítástechnika és az automatizálás, hogy néhányat említsünk. Ezeknek a technológiáknak köszönhetően a szervezetek nagy mennyiségű adatot elemezhetnek valós időben, feltárhatják a mögöttes mintákat, és pontos előrejelzéseket készíthetnek a jövőbeli eredményekről. Sokkal egyszerűbbé teszik az ügyfélmagatartás változásainak pontos előrejelzését, a kialakuló piaci trendek felismerését és a működési igények megértését. A prediktív analitikai AI-eszközök lehetővé teszik az üzleti döntéshozók számára, hogy átálljanak a reaktív megközelítésről, amely a lehetőségekre való felkészülésre és a kihívások enyhítésére összpontosít, és az adatok alapján informált proaktív stratégiákra.

Ennek az átalakulásnak az egyik legnagyobb mozgatórugója a mesterséges intelligenciával bővített felhőalapú platformok elterjedése. Ezek a platformok lehetővé teszik a különböző méretű vállalatok számára, hogy adataikat fejlett prediktív elemzésekhez, gépi tanulási képességekhez és kifinomult vállalati tervezéshez használják. Az AI támogatja az üzleti adatfelhőn alapuló valós idejű elemzéseket, és megkönnyíti és intuitívabbá teszi a felhasználók számára. Az ismétlődő feladatok, például a jelentéskészítés automatizálása pedig lehetővé teszi a csapatok számára, hogy reagáljanak az előrejelzések változásaira, a várható fennakadásokra és az új lehetőségekre.

A prediktív üzleti analitika létfontosságú része a szélesebb körű adattudományos ökoszisztémának, összekapcsolva az üzleti adatokat, a statisztikai modellezést és az MI-t a végrehajtható intelligencia biztosítása érdekében. A prediktív elemzések elterjedésével több szervezet képes agilis és versenyképes maradni.

GYIK