מהם Predictive Analytics?
כלי ניתוח תחזיתיים מסייעים לעסקים לבחון את העתיד ואת העמיתים סביב פינות ברמת דיוק סבירה. יכולת זו תמיד הייתה חשובה – אבל היא מעולם לא הייתה כל כך קריטית כמו שהיא כרגע. חברות נאלצו לנווט בין שיבושי שרשרת אספקה וסחר גדולים, חריצים פתאומיים (או נושמים) בביקוש, סיכונים ואתגרים חדשים של מותג, ומימים לא ממומנים באופן כללי. זו הסיבה שכלי ניתוח תחזיתיים צולמו בראש רשימות עדיפות עבור ארגונים ברחבי העולם.
הגדרת חיזוי אנליטי
חיזוי אנליטי הוא ענף של כלי ניתוח מתקדמים שמבצע תחזיות לגבי אירועים, התנהגויות ותוצאות עתידיים. הוא משתמש בטכניקות סטטיסטיות - כולל אלגוריתמים של למידת מכונה ומידול חיזוי מתוחכם - כדי לנתח נתונים נוכחיים והיסטוריים ולהעריך את הסבירות שמשהו יתרחש, גם אם משהו לא נמצא במכ"ם של העסק.
ניתוח ניבוי רלוונטי למרבית התעשיות ויש לו שימושים רבים, כולל:
- הפחתת נטישת לקוחות ועובדים
- זיהוי לקוחות שסביר להניח שהם ברירת מחדל בתשלומים
- תמיכה בחיזוי מכירות מבוסס נתונים
- קביעת המחרה אופטימלית
- מעקב כאשר מכונות יזדקקו לאחזקה או להחלפה
באופן מעשי, תחזיות מדויקות הן חיוניות בסיוע למקבלי החלטות לנווט בעולם שבו השינוי המהיר והתנודתיות בשוק הם קבועים. ובזמן שזה היה נכון לפני הקורונה, היכולת לצייץ ולחזות ולתכנן לתרחישים מרובים אפשריים היא כעת קריטית יותר מאי פעם.
כלי ניתוח תחזיתיים גם מילאו תפקיד מרכזי במאבק נגד הקורונה. בתי חולים ומערכות בריאות משתמשים במודלי חיזוי כדי לאמוד סיכון, לחזות תוצאות מחלה ולנהל שרשראות אספקה עבור ציוד רפואי ו-PPE. בתורם, חוקרים משתמשים במודלים למיפוי התפשטות הנגיף, לחזות מספרי מקרים ולנהל מעקב אחר מגע, כל זאת במטרה להפחית את מספרי ההדבקה ומקרי המוות.
ניתוח תחזיתי, כפי שמוצג לעיל, יכול לסייע לעסקים לצפות תזרים מזומנים.
כלי ניתוח תחזיתיים לעומת כלי ניתוח מקדימים
לאחר בנייה ופריסה של מודלי חיזוי שיוצרים תחזיות מדויקות בזמן – מה הדבר הבא? עסקים רבים רואים בניתוח מרשם כשלב הלוגי הבא.
כלי ניתוח תחזיתיים מסייעים לך לקבוע מה צפוי לקרות, בעוד שכלים אנליטיים מקדימים יכולים להגיד לך מה לעשות בקשר לזה - או כיצד תוכל להשיג תוצאה טובה יותר אם עשית X, Y או Z. סוג זה של כלי ניתוח מתקדמים מתבסס על חיזוי אנליטי ולוקח בחשבון גורמים רבים ושונים כדי לציין את דרך הפעולה או ההחלטה הטובה ביותר האפשרית.
כלי ניתוח מקדימים מתוארים לעתים קרובות כ"שלב אחרון של כלי ניתוח עסקיים". זה גם החלק המורכב והחדש ביותר - כרגע יושב בשיא מחזור ההפה של Gartner עבור כלי ניתוח ומודיעין עסקי 2020.
ניתוח תחזיתי היום
על פי מחקר מ-Allied Market Research, שוק ניתוח החיזוי הגלובלי צפוי להגיע ל-35.45 מיליארד דולר עד 2027, גידול בקצב צמיחה שנתי מורכב (CAGR) של 21.9%. כלי ניתוח תחזיתיים באמת נכנסו לתוך עצמם בעולם של היום, שם נוצרות כמויות עצומות של נתונים, למחשבים יש כוח עיבוד מהיר יותר באופן מעריכי, ותוכנה הפכה לאינטראקטיבית יותר וקלה יותר לשימוש.
חברות לא רק אוספות נפחים עצומים של נתונים, הן אוספות סוגים רבים ושונים - מנתונים מובנים מסורתיים ועד נתונים לא מובנים כמו 'אינטרנט של דברים' (IoT), טקסט, וידאו ונתונים אפלים. היכולת של כלי ניתוח תחזיתיים לשלב ולנתח Big Data ממקורות שונים מייצרת תחזיות מדויקות יותר ותובנות משטחים עמוקים וחזקים יותר. הענן הוא המפתח לחיבור כל מקורות הנתונים השונים הללו – בנוסף, אחסון נתונים במחסני נתונים ואגמים מבוססי ענן יעיל יותר וניתן להרחבה יותר מאשר אחסונם באתר הלקוח.
כלי הניתוח לחיזוי של ימינו "משודרגים" גם באמצעות טכנולוגיות בינה מלאכותית (AI) כמו למידת מכונה, למידה עמוקה ורשתות עצביות. כלי ניתוח משודרגים אלה יכולים לנתח כמויות גדולות של נתונים במהירות, לחשוף תובנות שבני אדם עלולים לפספס, ולבצע חיזוי של הסבירות לאירועים עתידיים להיות מדויקים יותר ויותר. הם גם הופכים שלבים מורכבים לאוטומטיים בתהליך החיזוי האנליטי, כגון בניית ובדיקת מודלי חיזוי. ועיבוד שפה טבעית (NLP), סוג של בינה מלאכותית המאפשרת למשתמשים לשאול שאלות ולקבל תשובות בשפת שיחה, הופך את הפרשנות והבנה של תשובות אלה לקלות יותר מאי פעם.
מבחינה היסטורית, הכלים והטכניקות שמאחורי כלי הניתוח התחזיתיים היו כל כך מתוחכמים – וכל כך מסובכים – שרק מדעני נתונים ואנליסטים מקצועיים הצליחו להשתמש בהם ביעילות. אבל באמצעות כלי ניתוח משודרגים, משתמשים עסקיים עם הכשרה מינימלית יכולים כעת לייצר תחזיות מדויקות ולקבל החלטות חכמות במבט קדימה ללא עזרה מ-IT - יתרון שלא ניתן להתעלם ממנו בשוק תחרותי מאוד.
דוגמאות לניתוח תחזיתי
כלי ניתוח תחזיתיים ישימים ובעלי ערך לכמעט כל תעשייה – משירותים פיננסיים ועד אווירונאוטיקה. מודלים של חיזוי משמשים לחיזוי מלאי, ניהול משאבים, הגדרת מחירי כרטיסים, ניהול אחזקת ציוד, פיתוח מודלים של סיכוני אשראי ועוד. הן עוזרות לחברות להפחית סיכונים, למטב את הפעילות ולהגדיל את ההכנסות.
כלי ניתוח תחזיתיים ב-HR
HR הוא שדה שבאופן טבעי עוקב אחר כמות גדולה של נתוני אנשים. עם ניתוח תחזיתי, שניתן לנתח נתונים כדי לקבוע אם עובד פוטנציאלי צפוי להיות התאמה תרבותית, אילו עובדים נמצאים בסיכון לעזוב ארגון (מוצג להלן), אם חברה צריכה לבצע מיומנות גבוהה יותר של עובד או גיוס כדי למלא פערי מיומנויות, ואם העובדים תורמים באופן יצרני לתוצאות עסקיות. המשמעות של יכולות אלה היא שמשאבי אנוש יכולים לתרום לתוצאות עסקיות כוללות ולא לפעול כפונקציה מבודדת.
ניתן להשתמש בכלי ניתוח ניבוי במשאבי אנוש כדי לחזות נטישת לקוחות של עובד.
כלי ניתוח תחזיתיים בתחום הבריאות
בעולם של היום, בתי חולים וארגוני בריאות נמצאים תחת לחץ עצום למקסם משאבים - וכלי ניתוח תחזיתיים מאפשרים זאת. באמצעות כלי ניתוח תחזיתיים, פקידי מערכת הבריאות יכולים לשפר קבלת החלטות פיננסיות ותפעוליות, למטב מלאי ורמות איוש, לנהל את שרשראות האספקה שלהם ביעילות רבה יותר ולחזות את צורכי האחזקה עבור ציוד רפואי. כלי ניתוח תחזיתיים גם מאפשרים שיפור בתוצאות הקליניות על ידי זיהוי סימנים מוקדמים של הידרדרות המטופל, זיהוי מטופלים בסיכון לקבלה חוזרת ושיפור הדיוק של אבחון המטופל והטיפול בו.
כלי ניתוח תחזיתיים בקמעונאות
קמעונאים אוספים כמויות עצומות של מידע על לקוחות הן באופן מקוון, כגון מעקב אחר פעילות מקוונת באמצעות עוגיות, והן בעולם האמיתי, כגון ניטור האופן שבו לקוחות מנווטים את דרכם בחנות. מידע אחר מעקב כולל פרטי איש קשר של לקוחות בנקודת המכירה, הפעילות במדיה החברתית שלהם, מה הם רכשו ובאיזו תדירות הם רוכשים פריטים ספציפיים או מבקרים בחנות. באמצעות כלי ניתוח תחזיתיים, קמעונאים יכולים למנף את הנתונים האלה עבור כל דבר החל במיטוב מלאי וחיזוי הכנסות ועד לניתוח התנהגות, יעד חנות ואיתור הונאות.
ניתוח חיזוי בשיווק
המודלים שנוצרים באמצעות חיזוי אנליטי הם בעלי ערך רב במיוחד עבור המשווקים בהפיכת הקמפיינים שלהם ליותר ממוקדים ויעילים בעולם שבו לקוחות יכולים להזמין את מה שהם רוצים, כאשר הם רוצים, מכל מקום באופן מקוון כמעט. ניתוח חיזוי של שיווק מניע פילוח לקוחות וקהל מונחה-נתונים, רכישת לקוח חדשה, ניקוד ליד, תוכן והמלצות מודעה והתאמה אישית היפר-אישית. משווקים יכולים להשתמש בנתוני הלקוח כדי להזין קידומי מוצר, קמפיינים והצעות למוצרים אחרים שהוא עשוי למצוא בזמן הנכון, לשפר את חוויית הלקוח ואת שימור הלקוחות.
כלי ניתוח תחזיתיים בשרשרת אספקה
כלי ניתוח תחזיתיים הפכו לחיוניים להפעלת שרשרת אספקה גמישה וגמישה והימנעות מהפרעה. הוא מנתח סטים מסיביים של נתונים ממקורות רבים ושונים כדי ליצור תחזיות ביקוש והיצע מדויקות, לקבוע רמות מלאי מיטביות, לשפר לוגיסטיקה ואספקות בזמן, לחזות בעיות באחזקת ציוד, לאתר ולהתאים אותם לתנאים לא צפויים – והרבה יותר.
חברות המשתמשות ב-Predictive Analytics
Ottogi Corporation היא אחת מחברות המזון והמשקאות הגדולות בקוריאה ומותג בעל שם עולמי של אבקת קארי, אטריות מיידיות ומוצרים רבים אחרים. חיזוי ביקוש באמצעות חיזוי אנליטי הוא חלק חיוני מהעסק, המודיע על החלטות אסטרטגיות עבור מחלקות המכירות, השיווק, הייצור והכספים המאפשרות תובנות עמוקות על נתח השוק ועל העסק.
שלבים בסיסיים בתהליך חיזוי אנליטי
תהליך החיזוי של כלי הניתוח כולל הגדרת מטרה או יעד, איסוף וניקוי כמויות מסיביות של נתונים, ולאחר מכן בניית מודלי חיזוי באמצעות טכניקות ואלגוריתמים מתוחכמים לחיזוי. תהליך מורכב מסורתי זה הופך לאוטומטי ונגיש יותר למשתמש העסקי הממוצע הודות לטכנולוגיות בינה מלאכותית חדשות, אך ייתכן שחברות עדיין יזדקקו ל-IT כדי לעזור בשלבים מסוימים או לבנות מודלים מסוימים.
במונחים פשוטים מאוד, השלבים בתהליך החיזוי של כלי הניתוח הם כדלקמן:
השלבים בתהליך החיזוי אנליטי.
- הגדר את יעדי הפרויקט שלך. מהי התוצאה הרצויה? איזו בעיה אתה מנסה לפתור? השלב הראשון הוא להגדיר את יעדי הפרויקט, התוצרים, ההיקף והנתונים הנדרשים.
- אסוף את הנתונים שלך. אסוף את כל הנתונים שאתה צריך במקום אחד. כלול סוגים שונים של נתונים נוכחיים והיסטוריים ממגוון מקורות - ממערכות טרנזקציות וחיישנים ועד יומני מוקד שירות - לקבלת תוצאות מעמיקות יותר.
- נקה והכן את הנתונים שלך. נקה, הכן ושלב את הנתונים שלך כדי להכין אותם לניתוח. הסר ערכים חריגים וזיהוי מידע חסר כדי לשפר את איכות סט נתוני החיזוי שלך.
- בנה ובדוק את המודל שלך. בנה את מודל החיזוי שלך, הכשר אותו בסט הנתונים ובדוק אותו כדי לוודא את הדיוק שלו. הדבר עשוי לקחת מספר חזרות כדי ליצור מודל ללא שגיאות.
- פרוס את המודל שלך. פרוס את מודל החיזוי שלך והצב אותו כדי לעבוד על נתונים חדשים. קבל תוצאות ודוחות – והפוך קבלת החלטות לאוטומטית בהתבסס על הפלט.
- עקוב אחר המודל ועדן אותו. עקוב באופן קבוע אחר המודל שלך כדי לסקור את הביצועים שלו ולוודא שהוא מספק את התוצאות הצפויות. מקד ומטב את המודל שלך לפי הצורך.
בצע חיזוי של תוצאות באמצעות לחיצה של לחצן
גלו את SAP Analytics Cloud – כלי ניתוח משודרגים וכלי ניתוח לחיזוי בענן.
עלון חדשות של SAP Insights
הירשם כמנוי היום
קבל תובנות מרכזיות על-ידי הרשמה כמנוי לעלון החדשות שלנו.