Hva er prediktiv analyse?

I virksomheten er prediktiv analyse prosessen med å bruke historiske data til å analysere tidligere mønstre og forutsi fremtidige mønstre. Denne prosessen brukes i virksomheten for å oppdage potensielle muligheter, og for å vurdere potensielle risikoer og fordeler. Grunnlaget for prediktiv analyse er å bruke sammenhengene mellom ulike typer data for å estimere potensialet eller risikoen for et gitt sett betingelser.

Prediktive analyser forsøker å forklare, analysere og forutsi atferd på matematiske eller vitenskapelige måter. Et selskap kan fange opp og analysere kundedataene sine, og ved å bruke mønstergjenkjenning, spillteori, oddsalgoritme eller statistikk, forsøke å forutsi fremtidig kundeatferd basert på hva den oppførselen har vært tidligere. Teknikk for data mining har avansert feltet ved å gjøre det mulig å sortere og kategorisere dataene på forskjellige måter. Jo større granularitet nivået som dataene kan kategoriseres til, jo mer nyttig og nøyaktig vil det være å forutsi fremtidige resultater.

Customer Relationship Management (CRM) er avhengig av prediktiv analyse for å forstå kundenes kjøpsatferd. Ved å bruke kundedata som ble fanget opp på salgstidspunktet, og anvende de forskjellige statistiske teknikkene, kan bedriftene bedre forstå hvordan de skal markedsføre og selge nye produkter til eksisterende kunder. De kan også forstå hvordan de best kan motivere folk som ennå ikke er kunder til å prøve sine produkter eller hyppige butikker. Forretningsområdene detaljhandel og direkte markedsføring har lenge brukt CRM-teknikker, og er ofte i spissen for nye applikasjoner.

Predictive analytics brukes ofte i bransjer som finansielle tjenester og forsikring. I finansielle tjenester vil selskaper bruke kredittscore for å forutsi sannsynligheten for at en forbruker vil misligholde et lån. Vurderingen er basert på informasjon om kundens kreditthistorie og lånesøknaden, sammenlignet med de samme dataene fra lignende kunder tidligere. Forsikringsbransjen vil forsøke å bestemme sannsynligheten for tap, basert på profilen til søkeren og tidligere resultater for kunder med lignende profiler.

Andre bransjer som bruker prediktiv analyse for å øke lønnsomheten inkluderer helseomsorg og legemidler, detaljhandel, telekommunikasjon og reiser. Selv Internal Revenue Service benytter prediktive analyser for å prøve å forutsi og identifisere svindel av inntektsskatt. Regnskapsførere bruker denne metoden for å prøve å identifisere svindel i årsregnskapet til selskapene de reviderer.

I tillegg til å forutsi forbrukeratferd, kan prediktiv analyse brukes til å vurdere samlet etterspørsel på butikk, region eller nasjonalt nivå. Det kan brukes til å forutsi ytelsen til en hel næring under visse økonomiske forhold. Regjeringen kan bruke den til å forutsi faktorer som påvirker hele økonomien, som arbeidsledighet eller oppstart av boliger.