Prediktiv analyse forklart

Prediksjonsanalyse er en viktig del av informert beslutningstaking i den moderne verden. Prediksjonsanalyse innebærer bruk av avanserte teknikker (for eksempel statistiske modeller og maskinlæring) på historiske data for å forutse sannsynligheten for ulike fremtidige resultater. For å si det enkelt, prediktive analyser tillater organisasjoner å gå fra å forstå hva som har skjedd til å forutsi hva som sannsynligvis skjer neste.

Prediktiv analyse: Definisjon

Prediksjonsanalyse er bruken av historiske data, statistisk modellering og maskinlæring for å forutsi fremtidige resultater, trender og atferd.

Gitt de mange forstyrrelsene de siste årene og det intense konkurransepresset, er det ikke overraskende at prediksjonsanalyse har blitt et stifteverktøy i organisasjoner over hele verden. Som et nøkkelelement i beslutningstaking brukes prediksjonsanalyser på tvers av bransjer og jobbfunksjoner, inkludert økonomi, markedsføring, helsevesen, salgsprognoser og forretningsstrategi. Så hvordan fungerer den prediktive analyseprosessen?

Hvordan prediksjonsanalyse fungerer

Prediksjonsanalyse undersøker tidligere data, avdekker mønstre og relasjoner og bruker dem som innsikt for å prognostisere hva som sannsynligvis skjer neste gang. Prognoseanalyseprosessen omfatter vanligvis følgende trinn:

1. Datainnsamling: Samle relevante historiske data fra ulike kilder; for eksempel kundedatabaser, pasientjournaler, sensoravlesninger, transaksjonslogger eller sosiale medier.
2. Dataklargjøring: Rens, forbehandle og standardiser rådata. Dette innebærer vanligvis å fjerne feil og duplikater, håndtere manglende verdier og sikre at alt er i et konsistent, brukbart format.
3. Modellvalg og -trening: Velg prediktive analyseteknikker og maskinlæringsalgoritmer, og bruk dem på de forberedte dataene for å bygge og trene modellen. Under treningen analyserer modellen historiske data knyttet til kjente resultater; da identifiserer den hvilke faktorer som betyr mest og hvordan de har påvirket disse utfallene.
4. Modellvalidering: For å teste modellens nøyaktighet, vil analytikere kjøre den på historiske data den ikke har sett, med kjente resultater, og bruke ulike målinger for å måle ytelsen. Når den er optimal, er modellen klar til å rulles ut.
5. Prognose: De trente modellene brukes deretter på nye data, der utfall er ukjent, for å forutsi hva de er sannsynlig å være, basert på mønstrene som er avdekket i de historiske dataene.

Prognoserende analyseprosess utover distribusjon

Når modellene er distribuert og kjører, er arbeidet sjelden over. Modellene blir kontinuerlig overvåket og raffinert etter hvert som nye data oppstår og forholdene endres – noen ganger må de til og med trenes på nytt for å unngå modelldrift. Og innsikten og prognosene fra prediktiv analyse må brukes: Veiledende beslutninger, informere strategi, optimere operasjoner, bidra til å forutse forretningsmuligheter og flagge risikoer som må unngås eller reduseres. Nå som vi har etablert hvordan prediktiv analyse fungerer, kan vi bryte ned noen av de vanligste brukstilfellene.

Typer av prognoserende analysemodeller

Prediksjonsanalyseteknikker omfatter ulike tilnærminger, inkludert regresjon, klassifisering, klynging, beslutningstrær, nevrale nettverk, tidsserieanalyse og avviksdeteksjon. Mange av de samme teknikkene brukes til datautvinning. Hovedforskjellen mellom datautvinning og prediktiv analyse er deres formål: mens datautvinning er typisk mer utforskende, er prediktiv analyse målrettet og rettet mot å prognostisere spesifikke resultater.

Prognoserende analysemodeller bidrar til å svare på spesifikke spørsmål om fremtiden; derimot kan datautvinning avdekke svar på spørsmål som analytikeren ikke engang vurderte eller avslørte mønstre som er helt uopplagte.

Prediksjonsanalyse vs. preskriptiv analyse

Den primære forskjellen mellom prediktiv og preskriptiv analyse ligger i deres omfang og formål. La oss bryte det ned. Det finnes fire typer avanserte analyser: deskriptiv analyse, diagnostisk analyse, prediktiv analyse og reseptbelagte analyser.

Enkelt sagt, beskrivende analyser brukes til å nøyaktig vurdere dagens tilstand av ting eller forstå hva som har skjedd: tenke månedlige salgsrapporter eller kundedemografi. Diagnoseanalyse bidrar til å forstå hvorfor det skjedde, hvilke faktorer som påvirket den aktuelle statusen: for eksempel hvorfor salget sank i løpet av en bestemt måned. Prediksjonsanalyser bruker historiske data, maskinlæring og KI for å prognostisere fremtidige resultater. Et eksempel på prognoserende analyse vil være å prognostisere hvordan en bestemt beslutning kan påvirke salget. Prescriptive analyser tar det et skritt videre, og foreslår tiltak basert på prognosen for å oppnå ønskede resultater, for eksempel å anbefale markedsføringsstrategier for å redusere kostnader knyttet til kundeanskaffelse.

Tenk på det som spørsmål som blir besvart av de forskjellige typene:

• Beskrivende analyser: Hva skjedde?
• Diagnoseanalyse: Hvorfor skjedde det?
• Prediktiv analyse: Hva vil skje?
• Prescriptive analyser: Hva skal vi gjøre for å få det til å skje?

Applikasjoner for prediksjonsanalyse og virkelige brukstilfeller

Bruken av prediktiv analyse i virksomheten er svært omfattende, med en nesten endeløs forsyning av mulige applikasjoner – og den brukes også i mer enn virksomhet. Før vi bryter ned noen av de mer bransjespesifikke eksemplene på prediksjonsanalyser, la oss først se på de vanligste brukstilfellene som finnes på tvers av bransjer.

Noen av de vanligste programmene for prediktiv analyse inkluderer:

Salg

Prognoseanalysemodeller brukes mye i salgsprognoser og til å forutse kundeatferd eller behovsskift. Bedrifter bruker prediksjonsanalyser til å identifisere interessenter med høy verdi, veilede budsjettplanlegging og optimere salgsstrategier ved å modellere konsekvensene av potensielle strategiske endringer før de implementeres.

Markedsføring

Visse prediktive modelleringsteknikker kan være uvurderlige for markedsførere som prøver å utdype sin forståelse av kundepreferanser og tilpasse kundekommunikasjon. Prediktiv analyse bidrar til å forbedre annonsemålretting, segmentere kunder og skreddersy tilbud basert på fasen av kundereisen og andre faktorer.

HR

Prediksjonsanalyse er et utmerket verktøy for å optimalisere bemanningsnivåer, spesielt for roller der rask skalering kan være nødvendig i løpet av bestemte sesonger eller på grunn av andre omstendigheter. I gjestfrihetssektoren kan for eksempel analyse av bemannings- og forretningsdata fra tidligere år hjelpe HR-ledere med å planlegge arbeidsstyrken i henhold til dette, og forberede prosjektansatte for høysesonger eller travle timer.

Forsyningskjedestyring

Applikasjoner for prediksjonsanalyse i forsyningskjedestyring er varierte og avhenger av den spesifikke bransjen. Men i omtrent alle sektorer er det viktig å kunne forutse forstyrrelser i forsyningskjeden og forberede seg på mangler, flaskehalser og prissvingninger. Produsenter kan for eksempel analysere historiske behovsmønstre, forsyningstidsleads og transportdata for å prognostisere materialbehov og justere anskaffelsestidsplaner proaktivt.

Forretningsutvikling og -strategi

Å ha mer nøyaktige prognoser av fremtiden, støttet av data, hjelper bedriftsledere med å ta informerte beslutninger og veilede sine selskaper i riktig retning. Enten du utfører markedsanalyser før de utvider seg til en ny sektor eller vurderer regionale forskrifter og konkurranselandskap før de går inn i et nytt marked, er beslutningstakere avhengige av prediksjonsanalyser i forretningsstrategi.

Operasjoner

Uansett bransje, å ha en bedre ide om problemene som sannsynligvis vil oppstå, gjør det lettere å optimalisere hvordan virksomheten opererer. Fra å forutsi utstyrsfeil til optimalisering av ressursallokering og forventede leveringsforsinkelser, prediktive analyser hjelper operasjonene til å kjøre problemfritt og uten avbrudd.

Kundestøtte

Prognoserende analysemodeller kan hjelpe organisasjoner med å forutsi kundebehov og løse potensielle problemer før de begynner å påvirke kundetilfredsheten. Overgang fra reaktiv problemløsning til proaktiv støtte vil ikke bare forbedre kundeopplevelsen, men også spare støtteressurser på lang sikt.

Eksempler på prediktiv analyse i sanntid

Nå som du har en generell idé om bruken av prediksjonsanalyser i virksomheten, la oss se på noen virkelige eksempler fra ulike bransjer.

Finans & bankvirksomhet

Applikasjoner for prediksjonsanalyse i finanssektoren er varierte. For en er prognoseanalysemodeller mye brukt i aksjemarkedsprognoser, kredittverdighet og risikovurdering. For eksempel ved å beregne sannsynligheten for at en aksje stiger før du investerer. Men de er også en viktig komponent i å oppdage og forhindre svindel, støtte for cybersikkerhet og identifisere sårbarheter.

Helsesektoren

Forutsigende modelleringsteknikker kan hjelpe helseorganisasjoner med å forutse sykdomsutbrudd og spredning. Helsepersonell bruker dem til å identifisere risikopasienter for visse tilstander og foreslå forebyggende tiltak eller rettidig screening. For eksempel, ved å analysere hvilke livsstilsfaktorer som har korrelert med diagnosen av et bestemt helseproblem i spesifikke pasientpopulasjoner, kan helsepersonell finne ut hvilke andre pasienter som skal screenes for det eller tilbys livsstilstiltak.

Produksjon

Produsenter bruker prediksjonsanalyser for å forhindre utstyrsfeil og optimere vedlikehold, beskytte forsyningskjeder mot forstyrrelser og forutse prisendringer på råressurser og energi. For eksempel, ved å analysere historiske vedlikeholdsdata, kan de finne at utstyret hadde brutt ned oftere med manuelle inspeksjoner for langt fra hverandre; samtidig reduseres økningen i utstyrets levetid utover dobling av antall kontroller. Sammenlignet med forsøk og feil, er prediktive modelleringsteknikker en mer effektiv måte å finne det søte stedet for å redusere utstyrsfeil uten å forbruke vedlikeholdsressurser unødvendig.

Detaljhandel og e-handel

Detaljhandelsselskaper er svært avhengige av prediksjonsanalyser for behovsprognoser, beholdningsstyring, dynamisk prisfastsetting, persontilpasset markedsføring og andre formål. De kan for eksempel segmentere kunder basert på utgiftsmønstre og kjøpshistorikk. Deretter vil de se hvilke kunder som ennå ikke har bestilt produkter kjøpt av andre kunder i det segmentet med lignende innkjøpsmønstre og målrette dem med personlige tilbud. For eksempel, hvis de fleste kunder som regelmessig kjøper hundelek også vanligvis lager på hundegodbiter fra den forhandleren, er de som kjøpte en, men ikke den andre, mer sannsynlig å bruke en personlig rabattkode eller beslaglegge et tidsbegrenset tilbud. På et personlig nivå holder den anbefalingene mer relevante, forbedrer kundeopplevelsen, og i stor skala legger den opp til bedre salgstall.

Telekommunikasjon

Telekommunikasjonsleverandører bruker prediktive analysemodeller for å redusere kundeavgang og øke kundebinding og fornyelse av tjenester (blant annet). Teknikker for prediksjonsanalyse bidrar til å identifisere kunder som sannsynligvis vil avbryte tjenesten eller sannsynligvis ikke vil fornye seg, slik at selskapet kan tilpasse markedsføringstilbud eller, i noen tilfeller, kundeutdanning for å oppmuntre dem til å bli. Dette er spesielt viktig hvis kundeanskaffelseskostnadene er høye: Å gripe proaktivt inn før eksisterende kunder bytter leverandør er avgjørende for lønnsomheten.

Viktige fordeler med prediktiv analyse

Det store utvalget av applikasjoner vi har diskutert, viser viktigheten av prediktiv analyse. På tvers av bransjer og brukstilfeller er den vanlige tråden at den gir bedrifter en enorm fordel. Viktige fordeler med prediktive analyser inkluderer:

Risikoreduksjon: Fra å bekjempe svindel eller unngå investeringer med dårlige utsikter til å redusere sjansen for forstyrrelser i forsyningskjeden – prediktiv analyse hjelper bedrifter med å redusere risikoen.

Effektivitet: Prediktiv analyse hjelper bedrifter med å maksimere ytelsen med minimale endringer. I tillegg er modellering av mulige resultater før du gjør endringer en god måte å unngå avbrudd og ressursavfall.

Bedre beslutningstaking: En av de viktigste forutsigende analysenes fordeler er at den gir spesifikke, datautledede inndata for å veilede beslutninger. Selv de beste ekspertene i sitt felt kan ta bedre beslutninger hvis deres erfaring og profesjonell intuisjon er støttet av harde data. I tillegg gjør det enklere å sikre interne innkjøp ved å informere strategiske beslutningstakinger ved hjelp av data.

Forbedret kundeopplevelse: Mange av applikasjonene med prediktiv analyse har vi diskutert nytte ikke bare av selskapet, men også kundene. Tilpassede anbefalinger og tilbud, proaktiv støtte, personlig kommunikasjon – alle disse fordelene med prediktiv analyse gjør kundenes opplevelse bedre. Og kundeopplevelsen påvirker ofte kundebinding, tillit, forbruksmønstre, kundens livstidsverdi og noen ganger også kostnadene ved kundeoppkjøp.

Konkurransedyktig fordel: Prediksjonsanalyse gir organisasjoner den forutsetningen de trenger for å unngå kostbare feil, redusere forstyrrelser, forutse markedstrender, gripe forretningsmuligheter og reagere på endringer raskere. Med andre ord, det hjelper dem å holde seg foran konkurransen.

Gitt fordelene med prediktiv analyse, kan man lure på hvorfor det ikke brukes av hvert eneste selskap i verden. Selv om flere og flere selskaper anerkjenner viktigheten av prediktiv analyse, er det faktisk noen utfordringer og begrensninger som kan holde noen organisasjoner tilbake.

Utfordringer i prediktiv analyse og beste praksis for å overvinne dem

Utfordringer i prediksjonsanalyser kan grupperes løst i tre kategorier basert på nøkkelkomponentene i prognoseanalyseprosessen: data, personer og modell. Datarelevante begrensninger for prediksjonsanalyser må gjøre med datakvalitet, styring og tilgjengelighet. "Menneskeutfordringer" involverer typisk menneskelige feil og skjevheter introdusert i ulike stadier av den prediktive analyseprosessen, samt motstand mot teknologiadopsjon. Og til slutt kan prediktive analysemodeller også utgjøre visse utfordringer, for eksempel modelldrift. La oss bryte ned noen av de vanligste utfordringene med prediktiv analyse – og løsningene for å overvinne dem.

Begrenset tilgjengelighet for data

Utfordring: Prognoseanalyse er avhengig av data. Hvis for få datakilder er tilgjengelige, er det utfordrende å sikre at prediktiv analyse gir nøyaktige utdata. Faktisk, selv trening av prediktive analysemodeller ville være vanskelig uten en stor og variert forsyning av data.

Best-praksis tilnærming: Bestem deg for å bruke IoT-maskinvare og programvare som genererer data av høy kvalitet i brukbare formater. Avhengig av bransje og bransje, kan dette innebære å investere i en pålitelig CDP, installere utstyrsmonitorer og sporere, eller modifisere bestemte bedriftsprosedyrer. Noen ganger kan det også være nyttig å tenke utenfor boksen: det finnes eksterne datakilder som kan være relevante – så lenge de er offentlig tilgjengelige og gjeldende forskrifter tillater deres bruk for kommersielle formål.

Dårlig datakvalitet

Utfordring: Prediktiv analyse trenger rene, komplette og relevante data for å gi nøyaktig utdata. Manglende, inkonsistente eller foreldede data kan føre til unøyaktige prognoser.

Best-praksis tilnærming: Sikre robust datastyring og rengjøringsprosesser. En måte å gjøre det på er å bruke programvareøkosystemer som fungerer godt sammen og standardiserer data som standard. Alternativet er å investere mer tid eller tildele ytterligere analytikerressurser til datarensing og forbehandling. Dette trinnet er uansett en del av den prediktive analyseprosessen, men et godt, enhetlig IT-miljø kan gjøre det enklere og raskere.

Bias

Utfordring: Dataavledet og KI-generert innsikt er spesielt verdsatt som objektiv, objektiv input; tenkningen går som, siden de er generert av modeller i stedet for mennesker, det er ingen grunn til at det er noen skjevhet. I virkeligheten kan modeller og KI faktisk være partiske. Med modeller er det valg og forberedelse av treningsdata som kan introdusere skjevheter.

Best-øvelse-tilnærming: En effektiv intervensjon for å unngå modellskjevhet kan oppstå i to trinn av den prediktive analyseprosessen. Under dataforberedelse og utvalg, sørg for at datasettene dine er varierte og ikke gjenspeiler historiske ulikheter. Og når modellene er trent, validere dem regelmessig for å overvåke for skjevhet, undermontering og overmontering.

Modellforskyvning

Utfordring: Virkelige forhold utvikler seg, noen ganger veldig raskt. En modell som er trent på utdaterte data, selv om den opprinnelig var nøyaktig, kan bli mindre effektiv over tid. Svindeldeteksjon er et godt eksempel fordi svindelmetoder endres veldig dynamisk, så en modell som er trent på fjorårets data kan gå glipp av nye svindelmønstre som oppstår i år.

Best-praksis tilnærming: Det er der vedlikehold blir svært viktig. Også her er regelmessig validering og kontinuerlig overvåking av modellytelse avgjørende. Noen ganger må modeller til og med trenes på nytt med oppdaterte data.

Vanskeligheter med innføring av medarbeidere

Utfordring: Det fraråder å se gode verktøy for prediktiv analyse som du har investert innsats og ressurser i forblir underutnyttet. Og mens endring er sjelden lett, kan slik sofistikert teknologi være spesielt vanskelig å ta i bruk.

Best-praksis tilnærming: Prøv å forstå hvorfor dine folk motstår adopsjon. Er det mangel på ekspertise som gjør at verktøy for prediktiv analyse virker for vanskelig å bruke? Finnes det en underliggende mistillit til automatisering generelt? Når kjerneproblemene er klare, fokuserer du på å adressere dem: demonstrere verdi, gi opplæring eller ansette spesialiserte talenter for å bidra til å bygge bro over gapet mellom teknologi og viktige ikke-tekniske interessenter.

Anbefalte fremgangsmåter: Sjekkliste for prognoseanalyse

• Prioriter bruken av rene, relevante data av høy kvalitet i samsvar med alle gjeldende forskrifter (for eksempel GDPR), personvernlover og datasikkerhetsstandarder.
• Sørg for at datasettene dine er mangfoldige og ikke gjenspeiler personlige skjevheter, historiske ulikheter eller utdaterte forestillinger.
• Overvåk ytelsen til prognosemodellen kontinuerlig, valider nøyaktigheten regelmessig og tren på nytt på nye data etter behov for å unngå modelldrift.
• Støtt medarbeiderinnføring ved å demonstrere verdi, gi opplæring og integrere prognoseanalyser i forretningsarbeidsflyter.
• Mulighet for brukervennlig analyseprogramvare som støtter prediktiv analyse, ideelt sett med robust datastyring innebygd, og bruker relevante innovasjoner, for eksempel generativ KI, for å legge til rette for innføring og bruk.

Moderne prediksjonsanalyse: KI, maskinlæring og automatisering

En rekke moderne teknologier har betydelig avansert prediktiv analyse: maskinlæring, fremskritt innen AI, cloud computing og automatisering, for å nevne noen. Takket være disse teknologiene kan organisasjoner analysere store datavolumer i sanntid, avsløre underliggende mønstre og gjøre nøyaktige spådommer om fremtidige resultater. De gjør det mye enklere å nøyaktig forutse endringer i kundeatferd, oppdage fremvoksende markedstrender og forstå operasjonelle behov. KI-verktøy for prediksjonsanalyse gjør det mulig for beslutningstakere for bedrifter å gå over fra en reaktiv tilnærming, med fokus på å fange opp muligheter og redusere utfordringer, til proaktive strategier informert av data.

En av de største driverne for denne transformasjonen er økningen av AI-forbedrede skyplattformer. Disse plattformene gjør det mulig for bedrifter av alle størrelser å bruke dataene sine til å få tilgang til avansert prediksjonsanalyse, maskinlæringsfunksjoner og avansert virksomhetsplanlegging. KI støtter sanntidsanalyser drevet av en Business Data Cloud og gjør det enklere og mer intuitivt for brukere. Ved å automatisere gjentatte oppgaver, for eksempel rapportering, kan teamene fokusere på å svare på endringer i prognoser, forventede forstyrrelser og nye muligheter.

Prediksjonsanalyse i virksomheten er en viktig del av det bredere økosystemet for datavitenskap, som kobler sammen forretningsdata, statistisk modellering og KI for å gi handlingsrettet intelligens. Etter hvert som bruken av prediktive analyser blir mer utbredt, gjør det at flere organisasjoner kan holde seg smidige og konkurransedyktige.

Vanlige spørsmål