Предиктивная аналитика
20.03.2024
935
4Предиктивная 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.
Наиболее точный прогноз
Используя предиктивную аналитику, можно уверенно прогнозировать многие события.
- 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.
- 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.
- 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:
- Обозначение целей анализа и определение области данных, которые потребуются для анализа.
- 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.
- 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.
- Моделирование. На данном этапе выявляются факторы, которые влияют на показатели, и строится прогнозирующая модель. Такую работу обычно выполняет искусственный интеллект.
- 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.
Главная