Предиктивная аналитика

Предиктивная аналитика — это прогнозирование, состоящее из методов анализа данных, которое позволяет выявить связи между изменениями показателей в прошлом и определить их поведение в будущем. Использование этого инструмента позволяет бизнесу и инвесторам регулировать использование ресурсов, чтобы воспользоваться возможными будущими событиями. Предиктивная аналитика может быть использована для уменьшения рисков и для повышения эффективности бизнеса. О том, как это работает, расскажем далее.

Области применения

Метод предиктивной аналитики рассматривает текущие и исторические шаблоны данных с целью определить вероятность их повторения в будущем. Этот аналитический инструмент используется во многих областях человеческой деятельности.

• Бюджетирование. Бизнес использует этот инструмент вместо моделей, которые основаны на предположениях и догадках, для повышения качества финансового планирования и точного прогнозирования бюджетных потребностей компании.
• Прогнозирование действий клиентов. Также этот метод позволяет компаниям получать эффективную информацию о клиентах, прогнозируя их будущие действия. Эта информация используется для повышения качества товаров и услуг. Кроме того, прогнозирование может применяться при проработке поощрений для клиентов.
• Снижение расходов. Использование предиктивной аналитики позволяет бизнесу проводить действенные маркетинговые кампании, помогая снизить расходы и повысить доходность кампаний.
• Перспективное планирование. Одним из главных направлений применения предиктивной аналитики является прогнозирование будущего успеха нового продукта, особенно если исторических данных не хватает для прогнозирования.
• Прогнозирование инвестиционных рисков. Используя данный метод, бизнес или инвесторы оценивают перспективность стартапов и активов, а также определяют соответствие покупателя или партнера по бизнесу своим интересам.
• Предиктивный анализ в медицине помогает на основе данных об образе жизни установить предрасположенность пациента к различным заболеваниям.

Предиктивная аналитика — эффективный метод прогнозирования, польза которого весьма очевидна: его использование подразумевает более глубокий анализ, позволяющий принять правильное решение, повысить конкурентоспособность компании, а также выявить существующие возможности, риски и угрозы для продукта. Используя предиктивную аналитику, компания получает возможность эффективнее управлять рисками, точнее планировать свои действия, предугадывать и вовремя реагировать на происходящие вокруг изменения.

Зарабатывай с Perfluence

Регистрируйся и получи доступ к 200+ проектам с акциями от самых известных брендов

Зарегистрироваться

Наиболее точный прогноз

Используя предиктивную аналитику, можно уверенно прогнозировать многие события.

1. Сезонное повышение спроса. Сезонность спроса повторяется из года в год и зависит от времени года, температуры, государственных праздников и других факторов. Сезонность начинается и заканчивается примерно в одно и то же время, но с небольшими отличиями.
2. Рост продаж. С помощью предиктивной аналитики можно прогнозировать рост продаж в определенный период времени. Опираясь на данные по объему продаж, к примеру за прошлый год, и проанализировав их, можно определить примерный объем реализации продукции и его рост.
3. Производственные показатели. Используя предиктивную аналитику в сфере промышленности, можно на основе собираемых данных оптимизировать станки и развивать технологии, а также оценивать будущий эффект от внедрения новых технологий, прогнозировать возможный брак и распределять нагрузку. Многие мировые компании используют предиктивную аналитику и в энергетической сфере, прогнозируя спрос и количество энергии, которое нужно производить для разных потребителей.

Порядок работы

Построение прогноза на принципах предиктивной аналитики, состоит из следующих этапов:

1. Обозначение целей анализа и определение области данных, которые потребуются для анализа.
2. Сбор данных. Для наиболее точного прогноза важно использование разных источников, однако для избежания ошибок при анализе, вызванных некорректными значениями, полученные данные необходимо предварительно преобразовать в единообразный вид.
3. Анализ с использованием формул и программных инструментов. Для анализа существуют готовые решения, однако при необходимости компании могут создавать или заказывать программное обеспечение под свои нужды.
4. Моделирование. На данном этапе выявляются факторы, которые влияют на показатели, и строится прогнозирующая модель. Такую работу обычно выполняет искусственный интеллект.
5. Финальный этап, на котором можно оценить точность прогноза. Полученная модель обрабатывается с использованием полученных данных для создания прогноза.

Метод предиктивной аналитики, как правило, состоит из трех фаз: сбор данных, анализ данных, а затем моделирование готового прогноза. Рассмотрим каждый из этих этапов подробнее.

Сбор и анализ данных

Для сбора информации рекомендуется использовать несколько источников данных. Для каждого бизнеса используются персонифицированные методы. Однако основные данные, необходимые для сбора информации, выглядят следующим образом:

• Количественные показатели. Например, данные о количестве привлеченных клиентов и объемах продаж.
• Внешние факторы. Данные об уровне конкуренции компании, а также экономической и политической ситуации в стране и мире.
• Внутренние факторы. Численность и загруженность персонала и квалификация сотрудников.
• Экономические показатели. Объем доходов и расходов в прошлом, прибыльность компании.
• Возраст клиентов, их уровень достатка и потребности, а также другие ситуативные параметры.

При анализе необходимо найти новые сведения и выявить факторы, необходимые для принятия рациональных решений из структурированных данных. Для действенного анализа необходимо обладать как можно большим количеством сведений, что позволит получить наиболее объективные выводы.

В частности, для эффективного анализа необходимо классифицировать сведения по группам по определенным признакам: диагностировать зависимость конечных результатов от первоначальных данных, определить связность между событиями и временное расстояние между ними, а также подсчитать общее количество отклонений от заданной нормы.

Моделирование

Это последний компонент, который заключается в создании наиболее точного прогноза. На этом этапе, обладая нужным количеством собранных данных, аналитику необходимо поставить цель и понять, какой прогноз нужно получить и на какой промежуток времени.

Это может быть прогноз прибыли на год / на месяц или прогноз спроса на рынке на определенный месяц / время года. Затем необходимо выбрать тип модели прогноза: статистическую или математическую.

Для использования предиктивной аналитики было разработано множество программ, каждая из которых имеет свои функции, уровень сложности и степень удобства использования для пользователя. Эти инструменты могут отличаться общим функционалом: одна программа подходит именно для разработки модели, другая — для работы с данными, а третья справляется со всеми задачами, включая и разработку модели, и толкование данных.

При выборе инструмента для осуществления предиктивной аналитики необходимо руководствоваться следующими параметрами программы:

• Возможность использования софта на всех этапах проведения предиктивной аналитики, от сбора данных до модели.
• Используемая программа должна уметь объединяться с различными источниками сбора данных.
• Программа должна быть проста и понятна в использовании.

Наиболее подходящими инструментами для проведения предиктивной аналитики являются:

• Язык программирования R — наиболее востребованный инструмент;
• RapidMiner — инструмент, осуществляющий весь цикл предиктивной аналитики;
• Knime — еще один хороший инструмент;
• Phyton — несложный язык программирования, который также является весьма востребованным инструментом для аналитики.

Предиктивная аналитика — весьма неплохой, многообещающий инструмент в сфере маркетинга. Независимо от того, цифровой или традиционный маркетинг использует этот инструмент, метод позволяет сформировать потребительские фигуры потенциальных и уже пришедших клиентов, выявить наиболее ценных клиентов, а также выбрать точные маркетинговые методы, которые смогут обеспечить высокую эффективность бизнеса и повысить рентабельность инвестиций в маркетинг.