редакции
Что такое прогнозная аналитика и как она работает
В быстро меняющемся мире бизнесу важно смотреть вперёд и планировать будущее. Это нужно, чтобы сохранять стабильность, планировать использование ресурсов и строить стратегии развития. Сегодня компании обращаются к технологиям для «предсказания будущего», точнее, к инструментам прогнозной аналитики.
В основе метода — использование больших данных и сложных IT-систем. Предиктивная аналитика важна для принятия решений, которые ведут к повышению эффективности работы, продаж и другим улучшениям в бизнесе.
В 2023 году рынок прогнозной аналитики достигал 14,71 миллиард долларов, а к 2032 году эта цифра вырастет до 95 миллиардов. Программное обеспечение для предсказания будущих событий на основе данных внедряется в сферы бизнеса и становится частью нашей жизни.
Прогнозная аналитика— это создание прогнозов будущих событий в бизнесе через работу с существующими (историческими) данными с помощью методов статистики, математики и машинного обучения. В результате компания получает оценку вероятностей, которые могут произойти и повлиять на бизнес. Прогнозирование — это направление аналитики данных. Также существует описательный, диагностический и предписывающий тип работы с информацией. Предиктивная аналитика начала формироваться в 40-х годах прошлого века со Второй мировой войны. Британец Алан Тьюринг с командой пытался взломать немецкую шифровальную машину «Энигма». Алгоритм менялся каждые сутки, что осложняло процесс, и нужно было «предвидеть», по какому принципу происходят эти изменения. В итоге Тьюрингу удалось угадать, что общего в новых комбинациях. Это оказалась одна повторяющаяся фраза, через которую получилось разгадать принцип действия. Позже в работу прогнозной аналитики включились IT-технологии. В начале сфера, где использовались такие алгоритмы, ограничивалась финансовыми отделами. Но с развитием инструментов и изменений потребностей компаний Bod Data аналитика стала доступной другим направлениям бизнеса и категориям сотрудников. Она стала играть роль в принятии решений линейными менеджерами и высшими руководителями. Сейчас используются не только исторические данные, но и информация в реальном времени. Это повышает эффективность и скорость прогнозов. Популярные методы предиктивной аналитики: Регрессия — оценка взаимосвязи между переменным и влияния одной на другую. Используется, когда нужно обработать большие массивы данных. К примеру, этот метод определяет, как изменение цены отразится на продажах. Деревья решений— классификация данных в зависимости от заданных переменных. Применяется, чтобы предугадать, какое решение примет человек. Название объясняется видом модели, которая похожа на дерево. Ветка — это возможный выбор, а листья означают результаты. Нейронные сети — модель на основе машинного обучения, которую используют для задач, когда моделируются сложные взаимодействия. Нейронки полезны в ситуациях, где нет конкретных формул для обработки данных. Принятие объективных и точных решений на основе данных вместо опоры на опыт руководителей и угадывание. Это снижение рисков и возможность избежать излишних трат ресурсов на неправильные действия. Например, предсказательная аналитика нужна для актуального ценообразования. Сохранение конкурентоспособности на рынке. Чем больше информации вы получите о будущих событиях, тем лучше подготовитесь к переменам. Тогда ваши предложения станут точнее, чем у конкурентов. Повышение прибыли. Прогнозирование указывает на изменение спроса, сроков доставки товаров, даже умеет предсказать, когда выйдет из строя оборудование, нужное для работы бизнеса. Знание «будущего» поможет компании подстроиться под ситуацию, перестраховаться и продолжить эффективно работать. Тогда бизнес сохранит и даже приумножит свой доход за счёт увеличения LTV (пожизненной ценности клиента), потому что прогнозирование способствует удержанию клиентов дольше за счёт правильных предложений через маркетинговые коммуникации. Несмотря на значимые преимущества, предиктивная аналитика — не панацея. Прогнозная аналитика упрощает работу бизнеса, но сейчас этот способ не способен полностью отвечать за бизнес-решения. В основе предиктивного анализа большие объёмы данных. Для обработки информации применяют алгоритмы машинного обучения и сложные алгоритмы. В этапы анализа данных для прогнозирования входят: Прогнозная (предиктивная или предсказательная) аналитика — направление работы с данными, в котором на основе прошлых сведений предсказывают события будущего. Такой способ улучшает показатели бизнеса, потому что менеджеры принимают правильные решения. Также увеличивается прибыль, повышается конкурентоспособность на рынке. В прогнозной аналитике используют машинное обучение и методы регрессии, дерево принятия решений, нейронные сети. Предиктивный подход применяют в сферах продаж, маркетинге, финансах, производстве, здравоохранении, управлении персоналом и логистике. Для прогнозов ставится цель, собираются и обрабатываются данные, на основе которых строятся предсказательные модели. В итоге заказчик получает варианты развития событий и принимает бизнес-решения. Кстати, в нашем телеграм-канале сейчас проводится конкурс. Участвуйте и выигрывайте кубик рубика Altcraft и полезный гайд по инвертированию цвета в разных почтовых сервисах, а также доступ к премиум-плану онлайн конструктора email рассылок — EmailMaker!
Что такое прогнозная аналитика
Методы прогнозной аналитики
Преимущества прогнозной аналитики для бизнеса
В каких сферах используют прогнозную аналитику
Риски в работе с прогнозной аналитикой
Как работает прогнозная аналитика
Резюме