Förklaring till prediktiv analys

Prediktiv analys är en viktig del av ett välgrundat beslutsfattande i den moderna världen. Prediktiv analys innebär att tillämpa avancerade tekniker (som statistiska modeller och maskininlärning) på historiska data för att förutse sannolikheten för olika framtida utfall. För att uttrycka det enkelt, prediktiv analys gör det möjligt för organisationer att gå från att förstå vad som har hänt till att förutsäga vad som kommer att hända härnäst.

Prediktiv analys: Definition

Prediktiv analys är användning av historiska data, statistisk modellering och maskininlärning för att förutsäga framtida resultat, trender och beteenden.

Med tanke på de många störningarna under de senaste åren och det intensiva konkurrenstrycket är det inte förvånande att prediktiv analys har blivit ett basverktyg i organisationer över hela världen. Som ett nyckelelement i beslutsfattandet används prediktiv analys över olika branscher och arbetsfunktioner, inklusive ekonomi, marknadsföring, hälso- och sjukvård, försäljningsprognoser och affärsstrategi. Så, hur exakt fungerar den prediktiva analysprocessen?

Så fungerar prediktiv analys

Prediktiv analys undersöker tidigare data, avslöjar mönster och relationer och använder dem som insikter för att prognostisera vad som kommer att hända härnäst. Den prediktiva analysprocessen omfattar vanligtvis följande steg:

1. Datainsamling: Samla in relevanta historiska data från olika källor, till exempel kunddatabaser, patientjournaler, sensoravläsningar, transaktionsloggar eller sociala medier.
2. Förberedelse av data: Rensa, förbearbeta och standardisera rådata. Detta innebär vanligtvis att ta bort fel och dubbletter, hantera saknade värden och se till att allt är i ett konsekvent, användbart format.
3. Modellurval och träning: Välj prediktiva analystekniker och maskininlärningsalgoritmer och tillämpa dem på förberedda data för att bygga och träna modellen. Under träningen analyserar modellen historiska data relaterade till kända resultat; sedan identifierar den vilka faktorer som är viktigast och hur de har påverkat dessa resultat.
4. Modellvalidering: För att testa modellens noggrannhet kommer analytiker att köra den på historiska data som den inte har sett, med kända utfall, och använda olika mått för att mäta dess prestanda. När den är optimal är modellen redo att implementeras.
5. Prognostisering: De tränade modellerna tillämpas sedan på nya data, där utfall är okända, för att förutsäga vad de sannolikt kommer att vara, baserat på de mönster som upptäckts i historiska data.

Prediktiv analysprocess bortom deployment

När modellerna väl är implementerade och igång är arbetet sällan över. Modellerna övervakas kontinuerligt och förfinas allteftersom nya data uppstår och förhållandena förändras – ibland kan de till och med behöva tränas om för att undvika modelldrift. Och de insikter och prognoser som erhållits från prediktiv analys måste användas: vägleda beslut, informera strategier, optimera operationer, hjälpa till att förutse affärsmöjligheter och indikera risker som måste undvikas eller minskas. Nu när vi har fastställt hur prediktiv analys fungerar, låt oss bryta ner några av de vanligaste användningsfallen.

Typer av prediktiva analysmodeller

Prediktiv analysteknik omfattar olika metoder, inklusive regression, klassificering, klustring, beslutsträd, neurala nätverk, tidsserieanalys och avvikelsedetektering. Många av samma tekniker används för datautvinning. Den största skillnaden mellan data mining och prediktiv analys är syftet: Data mining är vanligtvis mer utforskande, men prediktiv analys är målinriktad och syftar till att prognostisera specifika resultat.

Prediktiva analysmodeller hjälper till att besvara specifika frågor om framtiden; däremot kan datautvinning avslöja svar på frågor som analytikern inte ens övervägde eller avslöjade mönster som är helt otydliga.

Prediktiv analys kontra preskriptiv analys

Den primära skillnaden mellan prediktiv och normativ analys ligger i deras omfattning och syfte. Låt oss bryta ner det. Det finns fyra typer av avancerade analyser: beskrivande analyser, diagnostiska analyser, prediktiva analyser och preskriptiva analyser.

Enkelt uttryckt används beskrivande analyser för att korrekt bedöma sakernas aktuella tillstånd eller förstå vad som har hänt: tänk månatliga försäljningsrapporter eller kunddemografi. Diagnostiska analyser hjälper till att förstå varför det hände, vilka faktorer som påverkade den aktuella statusen: till exempel varför försäljningen sjönk under en viss månad. Prediktiv analys använder historiska data, maskininlärning och AI för att prognostisera framtida resultat. Ett exempel på prediktiv analys är prognostisering av hur ett visst beslut kan påverka försäljningen. Preskriptiva analyser tar det ett steg längre och föreslår åtgärder baserade på prognosen för att uppnå önskade resultat, till exempel att rekommendera marknadsföringsstrategier för att minska kundernas anskaffningskostnader.

Tänk på det som frågor som besvaras av de olika typerna:

• Beskrivande analys: Vad hände?
• Diagnostiska analyser: Varför hände det?
• Prediktiv analys: Vad händer?
• Preskriptiv analys: Vad ska vi göra för att få det att hända?

Förutsägande analysapplikationer och verkliga användningsfall

Användningen av prediktiv analys i näringslivet är mycket omfattande, med ett nästan oändligt utbud av möjliga applikationer – och det används i mer än företag också. Innan vi bryter ner några av de mer branschspecifika exemplen på prediktiv analys bör vi först titta på de vanligaste användningsfallen som finns i olika branscher.

Några av de vanligaste programmen för prediktiv analys är:

Försäljning

Prediktiva analysmodeller används ofta i försäljningsprognoser och för att förutse kundbeteende eller behovsskift. Företag använder prediktiv analys för att identifiera potentiella kunder med högt värde, vägleda budgetplanering och optimera försäljningsstrategier genom att modellera effekten av potentiella strategiska ändringar innan de implementeras.

Marknadsföring

Vissa prediktiva modelleringstekniker kan vara ovärderliga för marknadsförare som försöker fördjupa sin förståelse för kundernas preferenser och anpassa kundkommunikationen. Prediktiv analys hjälper till att förbättra annonsinriktningen, segmentera kunder och skräddarsy erbjudanden baserat på kundresans stadium och andra faktorer.

HR

Prediktiv analys är ett utmärkt verktyg för att optimera bemanningsnivåer, särskilt för roller där snabb skalning kan krävas under vissa säsonger eller på grund av andra omständigheter. Inom hotell- och restaurangbranschen kan till exempel analys av bemanning och affärsdata från tidigare år hjälpa HR-chefer att planera personalstyrkan därefter och förbereda projektpersonal för högsäsong eller upptagna timmar.

Hantering av leveranskedjan

Applikationer för prediktiv analys inom försörjningskedjehantering varierar och är beroende av den specifika branschen. Men i nästan alla sektorer är det viktigt att kunna förutse störningar i försörjningskedjan och förbereda sig för brister, flaskhalsar och prisökningar. Tillverkare kan till exempel analysera historiska behovsmönster, leveranstidsleads och transportdata för att prognostisera materialbehov och proaktivt justera tidplaner för anskaffning.

Affärsutveckling och strategi

Att ha mer exakta prognoser för framtiden, med stöd av data, hjälper företagsledare att fatta välgrundade beslut och vägleda sina företag i rätt riktning. Oavsett om man utför marknadsanalyser innan de expanderar till en ny sektor eller bedömer regionala regelverk och konkurrenslandskap innan de ger sig in på en ny marknad, förlitar sig beslutsfattarna på prediktiv analys i affärsstrategin.

Drift

Oavsett bransch, att ha en bättre uppfattning om de problem som sannolikt kommer att uppstå gör det lättare att optimera hur verksamheten fungerar. Från att förutse utrustningsfel till att optimera resursallokeringen och förutse leveransförseningar – prediktiv analys hjälper verksamheten att fungera smidigt och utan avbrott.

Kundsupport

Prediktiva analysmodeller kan hjälpa organisationer att förutse kundbehov och åtgärda potentiella problem innan de börjar påverka kundnöjdheten. Övergången från reaktiv problemlösning till proaktiv support skulle inte bara förbättra kundupplevelsen utan också spara stödresurser på lång sikt.

Exempel på prediktiva analyser i hela världen

Nu när du har en allmän uppfattning om användningen av prediktiv analys i företag, låt oss titta på några verkliga exempel från olika branscher.

Finans& bank

Applikationer för prediktiv analys i finanssektorn är varierade. För det första används prediktiva analysmodeller i stor utsträckning vid börsprognoser, kreditvärdighet och riskbedömning. Till exempel att beräkna sannolikheten för att en aktie stiger innan man investerar. Men de är också en viktig komponent för att upptäcka och förebygga bedrägerier, stödja cybersäkerhet och identifiera sårbarheter.

Hälso- och sjukvård

Prediktiva modelleringstekniker kan hjälpa vårdorganisationer att förutse sjukdomsutbrott och spridning. Vårdgivare använder dem för att identifiera patienter i riskzonen för vissa tillstånd och föreslå förebyggande åtgärder eller punktliga undersökningar. Genom att till exempel analysera vilka livsstilsfaktorer som har korrelerat med diagnosen av ett visst hälsoproblem i specifika patientpopulationer, kan vårdgivare räkna ut vilka andra patienter som ska undersökas för det eller erbjudas livsstilsinterventioner.

Tillverkning

Tillverkare använder prediktiv analys för att förhindra fel på utrustningen och optimera underhållet, skydda försörjningskedjor från avbrott och förutse prisändringar på råresurser och energi. Till exempel genom att analysera historiska underhållsdata kan de upptäcka att utrustningen hade brutits ned oftare med manuella kontroller för långt ifrån varandra; samtidigt minskar ökningen av utrustningens livslängd mer än att fördubbla antalet kontroller. Jämfört med försök och fel är prediktiva modelleringstekniker ett effektivare sätt att hitta den söta platsen för att minska utrustningsfel utan att behöva använda underhållsresurser i onödan.

Detaljhandel och e-handel

Detaljhandelsföretag är starkt beroende av prediktiv analys för behovsprognoser, lagerhållning, dynamisk prissättning, personanpassad marknadsföring och andra ändamål. De kan till exempel segmentera kunder baserat på utgiftsmönster och inköpshistorik. Sedan kommer de att se vilka kunder som ännu inte har beställt produkter som köpts av andra kunder i det segmentet med liknande inköpsmönster och rikta dem med personliga erbjudanden. Till exempel, om de flesta kunder som regelbundet köper hundleksaker också vanligtvis fyller på hundgodis från den återförsäljaren, är de som köpte den ena men inte den andra mer benägna att använda en personlig rabattkod eller beslagta ett tidsbegränsat erbjudande. På ett personligt plan håller den rekommendationer mer relevanta, förbättrar kundupplevelsen, och i stor skala, det ger bättre försäljningssiffror.

Telekommunikation

Telekomleverantörer använder prediktiva analysmodeller för att minska kundbortfallet och öka kundbindningen och serviceförnyelsen (bland annat). Prediktiva analystekniker hjälper till att identifiera kunder som sannolikt kommer att säga upp sina tjänster eller som sannolikt inte kommer att förnyas, så att företaget kan anpassa marknadsföringserbjudanden eller, i vissa fall, kundutbildningsinsatser för att uppmuntra dem att stanna. Detta är särskilt viktigt om kostnaderna för kundanskaffning är höga: att ingripa proaktivt innan befintliga kunder byter leverantör är avgörande för lönsamheten.

Viktiga fördelar med prediktiv analys

Det breda spektrum av applikationer som vi har diskuterat visar vikten av prediktiv analys. Tvärs över branscher och användningsfall är den röda tråden att det ger företagen en enorm fördel. Viktiga fördelar med prediktiv analys är:

Riskreducering: Från att bekämpa bedrägerier eller undvika investeringar med dåliga utsikter till att minska risken för avbrott i försörjningskedjan – prediktiv analys hjälper företag att minska riskerna.

Effektivitet: Prediktiv analys hjälper företag att maximera prestanda med minimala förändringar. Dessutom är modellering av möjliga resultat innan någon förändring görs ett bra sätt att undvika avbrott och resursspill.

Bättre beslutsfattande: En av de viktigaste fördelarna med prediktiv analys är att den ger specifika, datadrivna indata för att vägleda beslut. Även de främsta experterna inom sitt område kan fatta bättre beslut om deras erfarenhet och professionella intuition stöds av hårda data. Dessutom gör information om strategiskt beslutsfattande med hjälp av data det lättare att säkra interna inköp.

Förbättrad kundupplevelse: Många av applikationerna för prediktiv analys som vi har diskuterat gynnar inte bara företaget utan även kunderna. Anpassade rekommendationer och erbjudanden, proaktiv support, personanpassad kommunikation – alla dessa fördelar med prediktiv analys gör kundernas upplevelse bättre. Och kundupplevelsen påverkar ofta kundbindning, förtroende, utgiftsmönster, kundens livstidsvärde och ibland även kostnaden för kundförvärv.

Konkurrensfördelar: Prediktiv analys ger organisationer den framförhållning de behöver för att undvika kostsamma misstag, minska störningar, förutse marknadstrender, ta vara på affärsmöjligheter och reagera snabbare på förändringar. Med andra ord hjälper det dem att ligga steget före konkurrenterna.

Med tanke på fördelarna med prediktiv analys kan man undra varför den inte används av varenda företag i världen. Faktum är att även om allt fler företag inser vikten av prediktiv analys finns det några utmaningar och begränsningar som kan hålla vissa organisationer tillbaka.

Utmaningar med prediktiv analys och bästa praxis för att övervinna dem

Utmaningar med prediktiv analys kan grupperas löst i tre kategorier baserat på nyckelkomponenterna i den prediktiva analysprocessen: data, personer och modell. Datarelaterade begränsningar för prediktiv analys har att göra med datakvalitet, styrning och tillgänglighet. "Människor utmaningar" innebär vanligtvis mänskliga fel och partiskhet som introduceras i olika stadier av den prediktiva analysprocessen, samt motstånd mot teknikanvändning. Och slutligen kan prediktiva analysmodeller också innebära vissa utmaningar, till exempel modelldrift. Låt oss bryta ner några av de vanligaste utmaningarna med prediktiv analys – och lösningarna för att övervinna dem.

Begränsad datatillgänglighet

Utmaning: Prediktiv analys är beroende av data. Om det finns för få datakällor är det svårt att säkerställa att prediktiv analys ger korrekta utdata. Faktum är att även träning av prediktiva analysmodeller skulle vara svårt utan en stor och varierad tillgång på data.

Bästa praxis: Sträva efter att använda IoT-hårdvara och programvara som genererar högkvalitativa data i användbara format. Beroende på bransch och bransch kan detta innebära att investera i en tillförlitlig CDP, installera utrustningsmonitorer och spårare eller ändra specifika företagsprocedurer. Ibland kan det hjälpa att tänka utanför boxen: det finns externa datakällor som kan vara relevanta – så länge de är offentligt tillgängliga och de tillämpliga bestämmelserna tillåter att de används för kommersiella ändamål.

Dålig datakvalitet

Utmaning: Prediktiv analys behöver rensade, fullständiga och relevanta data för att ge korrekta utdata. Saknade, inkonsistenta eller inaktuella data kan leda till felaktiga prognoser.

Bästa praxis: Säkerställa robusta datastyrnings- och rengöringsprocesser. Ett sätt att göra det är att använda mjukvaruekosystem som fungerar bra tillsammans och standardiserar data som standard. Alternativet är att investera mer tid eller avsätta ytterligare analytikerresurser till datarensning och förbehandling. Detta steg är ändå en del av den prediktiva analysprocessen, men ett bra, enhetligt IT-landskap kan göra det enklare och snabbare.

Bias

Utmaning: Datahärledda och AI-genererade insikter värderas särskilt som objektiva, opartiska indata; tanken går att, eftersom de genereras av modeller snarare än människor, finns det ingen anledning till att det finns någon partiskhet. I verkligheten kan modeller och AI faktiskt vara vinklade. Med modeller är det val och förberedelse av träningsdata som kan introducera bias.

Bästa praxis: En effektiv åtgärd för att undvika snedvridningar av modeller kan ske i två steg av den prediktiva analysprocessen. Se till att dina dataset är olika under förberedelse och urval av data och att de inte återspeglar historiska ojämlikheter. Och när modellerna är tränade, validera dem regelbundet för att övervaka för partiskhet, undermontering och övermontering.

Modelldrift

Utmaning: Omvärldsförhållandena utvecklas, ibland mycket snabbt. En modell som tränats på föråldrade data kan, även om den var korrekt ursprungligen, bli mindre effektiv över tid. Bedrägerispårning är ett bra exempel eftersom bedrägerimetoderna förändras mycket dynamiskt, så en modell som tränats på fjolårets uppgifter kan missa nya bedrägerimönster som dyker upp i år.

Bästa praxis: Det är här upprätthållandet blir mycket viktigt. Även här är regelbunden validering och kontinuerlig övervakning av modellens prestanda avgörande. Ibland behöver modeller till och med tränas om med uppdaterade data.

Svårigheter med att adoptera anställda

Utmaning: Det är avskräckande att se fantastiska prediktiva analysverktyg som du har investerat i och resurser i förblir underutnyttjade. Och även om förändring sällan är lätt, kan sådan sofistikerad teknik vara särskilt svår att anta.

Bästa praxis: Försök att förstå varför dina människor motsätter sig adoption. Är det brist på expertis som gör att prediktiva analysverktyg verkar för svåra att använda? Finns det en underliggande misstro mot automatisering i allmänhet? När kärnfrågorna är tydliga, fokusera på att ta itu med dem: visa värde, tillhandahålla utbildning eller anlita specialiserade talanger för att överbrygga klyftan mellan teknik och viktiga icke-tekniska intressenter.

Bästa praxis: Checklista för prediktiv analys

• Prioritera användning av rena, relevanta och högkvalitativa data i enlighet med alla tillämpliga föreskrifter (som GDPR), sekretesslagar och datasäkerhetsstandarder.
• Se till att dina dataset är olika och inte återspeglar personliga fördomar, historiska ojämlikheter eller föråldrade begrepp.
• Övervaka prediktiv analysmodellprestanda kontinuerligt, validera noggrannheten regelbundet och träna om nya data efter behov för att undvika modelldrift.
• Stödja anställdas anpassning genom att visa värde, tillhandahålla utbildning och integrera prediktiv analys i affärsarbetsflöden.
• Välj en användarvänlig analysprogramvara som stöder prediktiv analys, helst med inbyggd robust datastyrning, och använder relevanta innovationer, till exempel generativ AI, för att underlätta användning och användning.

Modern prediktiv analys: AI, maskininlärning och automatisering

Ett antal moderna teknologier har avsevärt avancerad prediktiv analys: maskininlärning, framsteg inom AI, cloud computing och automation, för att nämna några. Tack vare dessa teknologier kan organisationer analysera enorma datavolymer i realtid, avslöja underliggande mönster och göra korrekta prognoser om framtida resultat. De gör det mycket lättare att förutse förändringar i kundernas beteende, upptäcka nya marknadstrender och förstå operativa behov. AI-verktyg för prediktiv analys ger beslutsfattare möjlighet att övergå från en reaktiv strategi, fokuserad på att komma ikapp möjligheter och mildra utmaningar, till proaktiva strategier som styrs av data.

En av de största drivkrafterna bakom denna transformation är ökningen av AI-förbättrade molnplattformar. Dessa plattformar gör det möjligt för företag av alla storlekar att använda sina data för att få tillgång till avancerade prediktiva analyser, maskininlärningsfunktioner och sofistikerad företagsplanering. AI stöder realtidsanalys som drivs av ett affärsdatamoln och gör det enklare och mer intuitivt för användare. Genom att automatisera repetitiva uppgifter, till exempel rapportering, kan team fokusera på att reagera på förändringar i prognoser, förväntade avbrott och nya möjligheter.

Prediktiv analys i näringslivet är en viktig del av det bredare datavetenskapliga ekosystemet, som kopplar samman affärsdata, statistisk modellering och AI för att tillhandahålla utförbar intelligens. I takt med att användningen av prediktiv analys blir mer utbredd gör den det möjligt för fler organisationer att hålla sig agila och konkurrenskraftiga.

Vanliga frågor