Predictive analytics – προγνωστική ανάλυση, τι είναι;

Predictive analytics - προγνωστική ανάλυση, τι είναι;

Predictive analytics – προγνωστική ανάλυση, τι είναι;

Οι προγνωστικές αναλύσεις γίνονται όλο και πιο δημοφιλείς, αλλά ποια είναι τα οφέλη;

Συχνά, ο καλύτερος τρόπος να προβλέψουμε τι μπορεί να συμβεί στο μέλλον είναι να δούμε τα παρελθόντα γεγονότα.

Αυτό είναι ένα είδος προχωρημένης ανάλυσης που χρησιμοποιείται για την πρόβλεψη μελλοντικών γεγονότων χρησιμοποιώντας δεδομένα, στατιστικούς αλγόριθμους, αναλυτικά ερωτήματα και τεχνικές μηχανικής μάθησης για να βρεθεί η πιθανότητα μελλοντικών αποτελεσμάτων βάσει ιστορικών δεδομένων. Η τεχνική χρησιμοποιείται καθημερινά από οργανισμούς για τον εντοπισμό πιθανών κινδύνων και ευκαιριών.

Το Predictive analytics αναλύει πληροφορίες από υπάρχοντα σύνολα δεδομένων με στόχο την εύρεση προτύπων και τάσεων. Σε αντίθεση με την παραδοσιακή επιχειρησιακή δραστηριότητα σε αυτόν τον τομέα, η οποία σε καμία περίπτωση δε συμβαδίζει με τα σημεία των καιρών, η προγνωστική ανάλυση αναλύει πρότυπα και τις τάσεις και στη συνέχεια τα χρησιμοποιεί για να προβλέψει πιθανά αποτελέσματα.

Αξίζει να σημειώσουμε πως αυτός ο κλάδος τα επόμενα χρόνια θα γνωρίσει τεράστια ανάπτυξη, λόγω της αποτελεσματικότητας προσφέρει στις εταιρείες, ούτως ώστε να μη χάσουν οικονομικούς πόρους από λανθασμένους χειρισμούς.

Οφέλη του Predictive analytics – Προγνωστικής ανάλυσης

Οι προγνωστικές αναλύσεις μπορούν να αποδώσουν πολλά οφέλη. Μπορεί να ενισχύσει την επιχειρηματική εμπιστοσύνη δίνοντάς της κάθε δυνατή έκβαση, έτσι ώστε ένας οργανισμός να μπορεί να αξιολογήσει τους κινδύνους, τις ενέργειες που πρέπει να αναλάβει και την πιθανή απόδοση επένδυσης (ROI).

Μπορεί επίσης να αυξήσει την οργανωτική ευελιξία. Όσο ταχύτερα μια επιχείρηση μπορεί να αποκτήσει γνώσεις σχετικά με τα πιθανά αποτελέσματα, τόσο πιο γρήγορα μπορεί να αναλάβει δράση, η οποία με τη σειρά της μπορεί να βοηθήσει με την ταχύτητα της καινοτομίας, ιδιαίτερα όταν πρόκειται να ξεπεράσει τους ανταγωνιστές.

Το Predictive analytics μπορεί επίσης να μειώσει την αβεβαιότητα. Η λήψη αποφάσεων μπορεί να είναι δύσκολη απέναντι στο άγνωστο, οπότε οι αναλυτικές προβλέψεις μπορούν να δώσουν αρκετή γνώση για να ξεπεραστεί αυτή η αβεβαιότητα και να προωθηθεί η λήψη ταχείας και στοχοθετημένης λήψης αποφάσεων.

Γιατί είναι σημαντικά τα στατιστικά στοιχεία πρόβλεψης (Predictive analytics);

Η προγνωστική ανάλυση έχει πολλές σημαντικές περιπτώσεις χρήσης.

Ένας από τους πιο γνωστούς τρόπους με τους οποίους αξιοποιείται είναι η βαθμολόγηση της πίστωσης. Οι χρηματοπιστωτικές υπηρεσίες χρησιμοποιούν αυτή τη μορφή προγνωστικών αναλύσεων προκειμένου να αναλύσουν το πιστωτικό ιστορικό ενός ατόμου, όπως σε αιτήσεις δανείων, για να τους βαθμολογήσουν για το πόσο πιθανό είναι να πραγματοποιήσουν έγκαιρα τις μελλοντικές πληρωμές.

Επιπλέον, οι εταιρείες που πωλούν καταναλωτικά προϊόντα, ίσως χρειαστεί να προβλέψουν τη ζήτηση για αυτά. Οι έμποροι λιανικής πώλησης χρειάζονται τέτοιου είδους ακριβείς προβλέψεις, καθώς η κατοχή αποθεμάτων στα ράφια μπορεί να είναι δαπανηρή γι ‘αυτά, ειδικά εάν το απόθεμα έχει πωλήσει κατά ημερομηνία. Τα σουπερ μάρκετ μπορούν να συνδυάσουν τις ιστορικές πωλήσεις με τις καιρικές προβλέψεις για να δουν εάν θα υπάρξει μια περίοδος ζεστού καιρού (όχι απαραίτητα τους καλοκαιρινούς μήνες) για να μάθουν πόσα παγωτά, μπίρες και τρόφιμα θα χρειαστούν για απόθεμα.

Παρακολουθώντας το ιστορικό αγορών, τα μοτίβα περιήγησης και άλλους τύπους αφοσίωσης, μπορεί επίσης να πει στους λιανοπωλητές των e-shop ποια θα είναι η επόμενη κίνηση του αγοραστή. Η πρόβλεψη αυτού που ένας πελάτης θα αγοράσει στο διαδίκτυο μπορεί να είναι εξαιρετικά χρήσιμο, καθώς αυξάνει την πιθανότητα μιας άλλης πώλησης. Είναι επίσης χρήσιμο επειδή, σύμφωνα με έρευνα της Invesp , το 45% των online αγοραστών είναι πιο πιθανό να ψωνίσουν σε έναν ιστότοπο που προσφέρει εξατομικευμένες λεπτομέρειες και συστάσεις στον καταναλωτή, αφού γνωρίζει εκ των προτέρων το σύστημα Ποιες είναι οι προτιμήσεις του πελάτη.

Κατά το παρελθόν, η ασάφεια στην ανάλυση προτιμήσεων των πελατών σπατάλησε περαιτέρω κόπο και οικονομικούς πόρους και ήταν ασύμφορο για μικρές επιχειρήσεις, και πρακτικά η παλιά μεθοδολογία θα μπορούσε να εφαρμοστεί μόνο σε έργα υψηλότερης προτεραιότητας.

Τώρα, οι προβλέψιμες αναλύσεις εξομαλύνουν τούτη τη διαδικασία και υποστηρίζουν τόσο τη σύνθετη, όσο και την αυτοματοποιημένη κατάτμηση των δεδομένων, πράγμα που σημαίνει ότι οι έμποροι μπορούν να στείλουν μηνύματα στους σχετικούς πελάτες, χρησιμοποιώντας το ήδη υπάρχον μάρκετινγκ, δίχως να ξοδέψουν παραπάνω χρήματα με πιο αποτελεσματικό τρόπο.

Τέλος, μπορούν επίσης να χρησιμοποιηθούν μέθοδοι πρόβλεψης για την καταπολέμηση της απάτης. Η απάτη έχει μελετηθεί μέσω της παραδοσιακής ανάλυσης δεδομένων για μεγάλο χρονικό διάστημα, αν και είναι μια χρονοβόρα διαδικασία. Οι νέες τεχνικές και τεχνολογίες, όπως η μηχανική μάθηση, μπορούν να αναζητήσουν λογαριασμούς, πελάτες και προμηθευτές που συμπεριφέρονται με περίεργο τρόπο και επιπλέον τα ύποπτα άτομα μπαίνουν σε καραντίνα, μειώνοντας τις πιθανότητες για τα διαδικτυακά καταστήματα να πέσουν θύματα.

ΑΦΗΣΤΕ ΜΙΑ ΑΠΑΝΤΗΣΗ

Παρακαλώ εισάγετε το σχόλιο σας!
Παρακαλώ εισάγετε το όνομά σας