Analityka predykcyjna – funkcje i korzyści

​

Analityka predykcyjna jest znana od dziesięcioleci. Współcześnie przeżywa rozkwit – szczególnie w branży szeroko pojętego biznesu. Coraz chętniej korzystają z jej technik i metodologii małe, średnie oraz duże firmy. Wiele organizacji robi to nawet nieświadomie. W dobie rosnącego znaczenia eksploracji danych biznesowych analiza predykcyjna przestaje być domeną wyłącznie matematyków. Coraz częściej korzystają z niej eksperci branżowi.

Czym jest analityka predykcyjna?

Analityka predykcyjna uznawana jest za jedną z najcenniejszych technik data mining. (Więcej na ten temat można przeczytać w artykule Czym jest data mining?). Wykorzystuje się w niej dane, algorytmy statystyczne, informacje historyczne i uczenie maszynowe. Zasoby te służą identyfikacji potrzeb i prognozowaniu przyszłych wyników. Celem jest wydobycie znaczenia z danych, a następnie udzielenie odpowiedzi na kluczowe pytania dotyczące badanego obszaru.

Funkcje i korzyści analityki predykcyjnej

Za pomocą analizy predykcyjnej firmy mogą eksplorować dużą ilość danych. Robią to w celu identyfikacji potencjalnych zdarzeń i możliwości, zanim się one pojawią. Wobec tego przedsiębiorstwa mogą poprawić tzw. retencję klientów, czyli ich utrzymanie i zapobieganie ich odchodzeniu. Jest to zdecydowanie tańsze rozwiązanie niż pozyskiwanie nowych konsumentów. Można tego dokonać, identyfikując wcześniej oznaki niezadowolenia klientów, a następnie podejmując działania mające na celu poprawę ich satysfakcji.

Analityka predykcyjna może być wykorzystywana na znacznie więcej sposobów. Możliwości jest naprawdę wiele – wszystko zależy od specyfiki, oczekiwań i celów danego biznesu. Implementacja modeli predykcyjnych w firmie z pewnością przyczyni się do zauważalnych korzyści, m.in.:

• poprawy zdolności produkcyjnych
• lepszego zrozumienia potrzeb klientów
• tworzenia skutecznych strategii marketingowych
• poprawy jakości wykonywanych i oferowanych usług
• optymalizacji procesów i wydajności w organizacji
• przewidywania sprzedaży i zasobów
• pojawienia się nowych dochodowych możliwości
• zdobycia przewagi konkurencyjnej.

3 modele analizy predykcyjnej

W praktyce najczęściej wykorzystuje się 3 główne modele analizy predykcyjnej:

Drzewa decyzyjne – przydają się do zrozumienia, co prowadzi do podejmowanych przez innych takiej, a nie innej, decyzji. Drzewo-graf składa się z gałęzi i liści. W modelu tym dane zamieszczane są w różnych sekcjach na podstawie określonych zmiennych, takich jak cena czy popyt. To najprostszy model w analityce predykcyjnej – łatwy do zrozumienia i analizy. Z powodzeniem można go stworzyć za pomocą narzędzi no code lub low code.

Regresja – umożliwia odkrycie dokładnego związku między przynajmniej dwiema zmiennymi w określonym zestawie danych – szczególnie gdy istnieje liniowa zależność między danymi wejściowymi. Model ten najczęściej służy do identyfikacji prawdopodobieństwa wystąpienia konkretnej zmiennej, przy obecności innych zmiennych. Najczęściej stosowany jest jako forma planowania i modelowania.

Sieci neuronowe – to systemy obliczeniowe wykorzystujące algorytmy głębokiego uczenia się. Naśladują pracę ludzkiego mózgu. Dzięki temu modelowi analizy predykcyjnej możliwe jest przewidywanie nowych obserwacji na podstawie innych obserwacji. Algorytmy są w stanie rozpoznawać ukryte prawidłowości. Mają również zdolność identyfikacji korelacji w nieprzetworzonych danych. Ogromną zaletą tych systemów jest fakt, że nieustannie się uczą i z czasem stają się jeszcze doskonalsze.

Analityka predykcyjna w optymalizacji kampanii marketingowych

Techniki i modele analizy predykcyjnej są powszechnie wykorzystywane w marketingu. Umożliwiają realizowanie strategii, której podstawą jest podejście nie ilościowe, a jakościowe. Dzieje się tak, ponieważ specjaliści stosują precyzyjne targetowanie w performance marketingu. Analityka predykcyjna jest kluczem do stworzenia skutecznej i precyzyjnej kampanii. Umożliwia bardzo dobre poznanie i zrozumienie zachowań konsumentów.

Innowacyjne narzędzia i modele wykorzystuje się do prowadzenia tzw. marketingu predykcyjnego. Doskonale sprawdzi się on w przypadku optymalizacji działań promocyjnych. Skrupulatna analiza ogromnej ilości danych o klientach pomaga przewidzieć reakcje odbiorców na poszczególne reklamy i komunikaty. Dzięki temu efektywniej można zaplanować format, czas oraz miejsce wyświetlania reklamy. Specjaliści wykorzystujący ten predykcyjny model pracy maksymalizują współczynnik konwersji i osiągają znacznie lepsze wyniki przy niższych kosztach realizacji kampanii.

Ze stosowania marketingu predykcyjnego wynikają też inne korzyści. Tego rodzaju analiza może być wykorzystywana na różnych etapach ścieżki zakupowej i do różnych celów. Sprawdzi się w przypadkach:

• pozyskiwania nowych klientów
• utrzymywania klientów
• budowania zaangażowania
• oceny jakości leadów.

Analityka predykcyjna – wykrywanie oszustw i ryzyk

Ponieważ analityka predykcyjna służy do przewidywania przyszłych i nieznanych zdarzeń, możliwe jest z jej pomocą zrozumienie potencjału i skłonności do nadużyć. W związku z tym firmy są w stanie wykrywać anomalie, niezgodne z oczekiwanymi wzorcami. Narzędzia umożliwiają agregację danych i monitoring procesów pod kątem podejrzanych aktywności. Dzięki temu przedsiębiorstwa mogą szybko rozpoznawać potencjalne oszustwa.

W taki sam sposób można prognozować ryzyka. Pozwala to skutecznie określić ich wpływ na organizację. Staje się to niezwykle pomocne w sprawnym zarządzaniu ryzykiem i ustalaniu priorytetów najbardziej krytycznych zagrożeń. Wobec tego możliwe jest dość wczesne podejmowanie najlepszych sposobów działania w kryzysowych sytuacjach.

Usprawnianie procesów za pomocą analityki predykcyjnej

Analityka predykcyjna umożliwia usprawnianie procesów i operacji w wielu branżach, na różnych poziomach. Każda firma prowadzi dokumentację finansową. Modele predykcyjne z powodzeniem można wykorzystać w finansach i prognozowaniu przyszłej sytuacji finansowej organizacji. Za pomocą innowacyjnych narzędzi można też niwelować problemy kadrowe. Zarówno nadmiar, jak i niedobór pracowników personelu wiąże się z konsekwencjami. Z pomocą dobrze opracowanego modelu regresji można znaleźć „kadrowy złoty środek” – określić optymalną liczbę pracowników w stosunku do czasu pracy w ciągu dnia, a nawet okresów w ciągu roku.

Analitykę predykcyjną w usprawnianiu zarówno wewnętrznych, jak i zewnętrznych procesów oraz operacji stosują firmy produkcyjne. Podstawowe obszary, w których wykorzystuje się techniki predykcyjne, to zarządzanie zapasami, a także przewidywanie awarii maszyn. W ten sposób wiele firm unika kosztownych zastojów oraz braków magazynowych.

Sprzedawcy tradycyjni, właściciele sklepów internetowych i cała branża e-commerce wykorzystują analitykę predykcyjną do przewidywania popytu i optymalizacji cen. Dzięki obszernym bazom danych, algorytmom statystycznym i informacjom historycznym są w stanie precyzyjnie prognozować popyt, ale nie tylko. Na podstawie przewidywanego popytu i przewidywanych nastrojów konsumentów dostosowują ceny, oferują ukierunkowane rabaty oraz kreują skuteczne kampanie marketingowe.

Podsumowanie

Przedsiębiorcy wdrażający analitykę predykcyjną w swoim biznesie powinni zrobić to krok po kroku. Tylko wówczas podjęte działania zakończą się sukcesem. Przede wszystkim trzeba zdefiniować cel biznesowy. Należy pamiętać, że stosowanie analityki predykcyjnej nie powinno być celem samym w sobie. Jest ona jedynie narzędziem, dzięki któremu można podjąć właściwe działania wobec prognoz.

Tworzenie skutecznych modeli predykcyjnych i egzekwowanie strategii prowadzącej do osiągnięcia celu jest możliwe wyłącznie z mocnym zespołem. Zamiast koncentrować się na wyborze dostawcy, najpierw należy zbudować silny team, który sam dokona wyboru narzędzi analitycznych, dostosowanych do jego planu, modelu działania i misji.