Hva er Prediktiv Analytics?

Hver bedrift har en skattekiste av data, fra kunde og transaksjonsinformasjon til produksjon og fraktstatistikk. Nøkkelen er å finne ut hvordan du bruker tidligere data for å bedre bedriftens fremtid.

En strategi er at bedrifter skal bruke prediktiv analyse. Dette innebærer å kombinere gjennom tidligere informasjon for å utlede modeller og analyser som bidrar til å fremstille fremtidige resultater. Målet er å lære av tidligere feil og suksesser for å vite hva du skal endre og hva du skal gjenta.

Prediktiv analyse kan brukes på alle aspekter av en organisasjon. Det kan bidra til å finne ut hva kundene vil ha og ikke vil, og også bli brukt på virksomhetenes virksomhet for å maksimere effektiviteten. Eric Siegel, en tidligere Columbia University professor og grunnlegger av Predictive Analytics World, definerer dataanalysemetoden som kraften til å forutsi hvem som vil klikke, kjøp, løg eller dø.

"Prediktiv analyse er teknologien som lærer av data for å gjøre spådommer om hva hver enkelt person vil gjøre - fra blomstrende og donere til å stjele og krasje bilen din," sa Siegel i et intervju tidligere i år. "For virksomheten reduserer det risikoen, senker kostnadene, forbedrer kundeservice og reduserer uønsket post og spam."

For å utnytte disse dataene har bedriftene en rekke forutsetninger for analyseverktøy og programvare.

Prediktive analysverktøy og programvare

For å faktisk bruke prediktiv analyse til en bedrift eller organisasjon, er det nødvendig med spesialisert programvare. Tilbys av et bredt utvalg av leverandører, inkludert IBM, SAP og SAS, er predictive analytics-programvare som crunches de innsamlede dataene for å bestemme de spesifikke svarene en bedrift leter etter.

Mens hvert program tilbyr forskjellige funksjoner og brukergrensesnitt, premiss er det samme. Programvaren fungerer ved å først analysere all informasjon et selskap samler inn. Dette inkluderer alt fra salgs- og kundeinformasjon til produktivitet for medarbeidere og sosiale medier.

Programvaren plugger deretter dataene til prediktive modeller. Ved hjelp av spesiallagde algoritmer kan modellene projisere fremtidige trender og problemer, basert på den tidligere oppførelsen.

For bedrifter kan modellene bidra til å forutsi ulike forbrukertrender som bidrar til å kjøre tilbuds- og markedsføringsbeslutninger, samt ansattes produktivitetsutvikling for å bidra til å forbedre effektiviteten.

Selv om prediktiv analysesoftware bare var et alternativ for større organisasjoner, har nyere utviklinger til programvaren gjort det mer tilgjengelig for små bedrifter. Disse programvarene, som er tilgjengelige fra leverandører - som Emanio og Angoss - selges til en rimeligere pris, og kan kjøres fra hvilken som helst PC eller bærbar datamaskin, i stedet for å bli installert direkte på et selskaps server.

Eksempler på prediktiv analyse

Foreløpig brukt av store forhandlere og finansinstitusjoner, brukes prediktive analyser i dag av bedrifter i alle bransjer og i alle størrelser, med tanke på å få et hopp på konkurransen.

Ifølge IBM, Bedrifter kan bruke prediktiv analyse på en rekke forskjellige måter, inkludert:

Avdekke skjulte mønstre og foreninger

• Forbedre kundeoppbevaring
• Forbedre kryssalgsmuligheter gjennom personlige tilbud og erfaringer
• Maksimere produktivitet og lønnsomhet ved å tilpasse mennesker, prosesser og eiendeler
• Reduser risikoen for å minimere eksponering og tap
• Forlenge utstyrets levetid
• Reduser antall feil på utstyr og vedlikeholdskostnader
• Fokuser vedlikeholdsaktiviteter på høyverdige problemer
• Øk kundetilfredsheten
• Ved å undersøke hvordan selskapene brukte predictive analytics for å forbedre organisasjonen, ble konsulentfirmaet Accenture avdekket flere konkrete eksempler, blant annet hvordan Best Buy fant ut at mindre enn 10 prosent av kundene var ansvarlig for nesten 45 prosent av salget. Det førte til et redesign av sine butikker for å bedre passe kjøpevaner av sine kunder.

Accenture fant også at den italienske restaurantkjeden Olive Garden brukte prediktive analytiske modeller til å projisere mat og bemanningsbehov, noe som har ført til en mer effektiv virksomhet.

Populariteten til prediktiv analyse med bedrifter har ført til at andre typer organisasjoner bruker programvaren . Eksempelvis bruker helsepersonell prediktiv analyse for å forutsi hvordan enkelte stoffer og terapier vil bli mottatt av pasienter, og hjelpe leger med å oppdage tidlig varslingsskilt for livstruende sykdommer og sykdommer.

Andre organisasjoner som bruker prediktiv analyse er statlige organer. De bruker programvaren for å forebygge kriminalitet, levere sosiale tjenester og generelt bedre betjene sine beboers behov. Byen Chicago brukte for eksempel prediktiv analyse for å bremse et problem med tapt søppelbeholder. Byen fant ut at de tapte og stjålne boksene var direkte korrelert med når streetlights var ute.

Flytte fremover bedrifter og organisasjoner som ikke bruker prediktiv analytisk programvare for å bidra til å drive sine beslutninger, kommer til å finne seg i det store minoritetet.

Kundeserviceskripter Ikke lure forbrukere

To universiteter i Utah-studier indikerer at kundene er svært kunnskapsrike når de blir levert når de blir levert et skript i et servicemøte. så lenge det innebærer en forholdsvis standardisert samhandling, som å sjekke inn på et hotell. "Folk bryr seg ikke så mye i visse situasjoner," sa Don Wardell, en av studiens forskere og stole på David Eccles School of Business 'Institutt for operasjoner og informasjonssystemer.

(Virksomhet)

Invasjon av personvern: Hva forbrukerne tenker på personlige nettannonser

"Oppfattelsen av risiko er mye sterkere enn oppfatning av fordel," sa Chang -Dae Ham, studiens forfattere og professor ved University of Illinois, i en uttalelse. "Det driver dem til å oppleve mer personvern, og til slutt for å unngå reklame." For undersøkelsen undersøkte Ham 442 studenter om hvordan de klarte å handle på Internett.

(Virksomhet)