Co to jest analiza predykcyjna?

W biznesie analiza predykcyjna to proces wykorzystywania danych historycznych do analizy przeszłych wzorców i przewidywania przyszłych wzorców. Ten proces jest wykorzystywany w biznesie do odkrywania potencjalnych możliwości oraz oceny ich potencjalnych ryzyk i korzyści. Podstawą analizy predykcyjnej jest wykorzystanie relacji między różnymi typami danych w celu oszacowania potencjału lub ryzyka danego zestawu warunków.

Analityka predykcyjna próbuje wyjaśnić, przeanalizować i przewidzieć zachowanie za pomocą środków matematycznych lub naukowych. Firma może przechwytywać i analizować dane swoich klientów, a przy użyciu rozpoznawania wzorców, teorii gier, algorytmu szans lub statystyk stara się przewidywać przyszłe zachowania klientów w oparciu o to, co miało miejsce w przeszłości. Techniki eksploracji danych posunęły naprzód tę dziedzinę, umożliwiając sortowanie i kategoryzację danych na różne sposoby. Im wyższy poziom szczegółowości, do którego dane można podzielić na kategorie, tym bardziej przydatne i dokładne będzie przewidywanie przyszłych wyników.

Zarządzanie relacjami z klientami (CRM) polega na analizie predykcyjnej, aby zrozumieć zachowania zakupowe klientów. Dzięki wykorzystaniu danych klientów zarejestrowanych w momencie sprzedaży i zastosowaniu różnych technik statystycznych firmy mogą lepiej zrozumieć, w jaki sposób wprowadzać na rynek i sprzedawać nowe produkty istniejącym klientom. Rozumieją także, jak najlepiej motywować osoby, które nie są jeszcze klientami, do wypróbowania swoich produktów lub częstych zakupów. Segmenty sprzedaży detalicznej i marketingu bezpośredniego od dawna stosują techniki CRM i często przodują w nowych aplikacjach.

Analityka predykcyjna jest powszechnie stosowana w branżach takich jak usługi finansowe i ubezpieczenia. W usługach finansowych firmy wykorzystują ocenę kredytową, aby przewidzieć prawdopodobieństwo niespłacenia kredytu przez konsumenta. Ocena opiera się na informacjach o historii kredytowej klienta i wniosku kredytowym, w porównaniu z tymi samymi danymi od podobnych klientów w przeszłości. Branża ubezpieczeniowa podejmie próbę ustalenia prawdopodobieństwa straty na podstawie profilu wnioskodawcy i przeszłych wyników klientów o podobnych profilach.

Inne branże wykorzystujące analizy predykcyjne w celu zwiększenia rentowności to opieka zdrowotna i farmaceutyki, handel detaliczny, telekomunikacja i podróże. Nawet Internal Revenue Service korzysta z analiz predykcyjnych, aby próbować przewidywać i identyfikować oszustwa związane z podatkiem dochodowym. Firmy księgowe używają tej metody do próby zidentyfikowania oszustwa w sprawozdaniach finansowych firm, które kontrolują.

Oprócz prognozowania zachowań konsumenckich, można użyć analizy predykcyjnej do oceny zagregowanego popytu na poziomie sklepu, regionu lub kraju. Można go wykorzystać do przewidywania wyników całej branży w określonych warunkach ekonomicznych. Rząd może wykorzystać to do przewidywania czynników wpływających na całą gospodarkę, takich jak bezrobocie lub rozpoczęcie budowy mieszkania.