Используя прогнозирующую аналитику, организации могут использовать прошлую информацию, чтобы помочь проектировать будущие результаты. / Кредит: Зэдорозний Виктор | Shutterstock
У каждого бизнеса есть находка сокровища данных от клиента и информации о сделке к производству и отгрузке статистики. Ключ выясняет, как использовать прошлые данные для лучше будущего бизнеса.
Одна стратегия для компаний, чтобы использовать прогнозирующую аналитику. Это включает прочесывание прошлая информация, чтобы получить модели и исследования, которые помогают будущим результатам проекта. Цель состоит в том, чтобы научиться на прошлых ошибках и успехах, чтобы знать, что измениться и что копировать.
Прогнозирующая аналитика может быть применена ко всем аспектам организации. Может помочь в выяснении, что клиенты хотят и не хотят, и также применяются к действиям бизнеса, чтобы максимизировать эффективность. Это может помочь бизнесу парировать проблемы, прежде чем они даже станут проблемой в будущем.
Эрик Сигель, бывший преподаватель Колумбийского университета и основатель Прогнозирующего Мира Аналитики, определяет метод анализа данных как власть предсказать, кто щелкнет, купит, будет лгать или умрет.
"Прогнозирующая аналитика - технология, которая учится из данных делать предсказания о том, что каждый человек сделает — от процветания и передачи в дар краже и аварии твоего автомобиля", сказал Сигель в интервью ранее в этом году. "Для бизнеса это уменьшает риск, понижает стоимость, улучшает обслуживание клиентов и уменьшает нежелательную почтовую почту и спам".
Чтобы использовать эти данные, у компаний есть много прогнозирующих инструментов аналитики и программного обеспечения в их распоряжении.
Прогнозирующие инструменты аналитики и программное обеспечение
Чтобы фактически применить прогнозирующую аналитику к бизнесу или организации, специализированное программное обеспечение необходимое. Предлагаемый большим разнообразием продавцов, включая IBM, SAP и SAS, прогнозирующее аналитическое программное обеспечение - то, что грызет собранные данные, чтобы определить определенные ответы, которые ищет бизнес.
В то время как у каждого предложения программного обеспечения есть различные возможности и пользовательские интерфейсы, предпосылка - то же самое. Работы программного обеспечения первым анализом всей информации компания собираются. Это включает все от продаж и информации о клиенте к производительности сотрудника и данным о социальных медиа.
Программное обеспечение тогда включает те данные в прогнозирующие модели. Используя специально созданные алгоритмы, модели в состоянии спроектировать будущие тенденции и проблемы, основанные на том прошлом поведении.
Для компаний модели могут помочь предсказывать различные потребительские тенденции, чтобы помочь заставлять поставку и маркетинговые решения, а также тенденции производительности сотрудника помогать повышать эффективность.
В то время как прогнозирующее аналитическое программное обеспечение раньше только было возможностью для более крупных организаций, недавние события к программному обеспечению сделали его более доступным для предприятий малого бизнеса. Эти варианты программного обеспечения, которые доступные от продавцов — таких как Emanio и Angoss — проданы за более доступную цену и могут управляться от любого персонального компьютера или ноутбука, вместо того, чтобы должными быть быть установленными непосредственно на сервере компании.
Примеры прогнозирующей аналитики
Первоначально используемый крупными ретейлерами и финансовыми учреждениями, прогнозирующая аналитика используется сегодня компаниями в каждой промышленности и всех размеров глазом на получение скачка на соревновании.
Согласно IBM, компании могут использовать прогнозирующую аналитику различными способами, включая:
- Раскрой скрытые образцы и ассоциации
- Увеличь потребительское задержание
- Улучши поперечную продажу возможностей через персонализированные предложения и события
- Максимизируй производительность и доходность, выровняв людей, процессы и активы
- Снизь риск, чтобы минимизировать воздействие и потерю
- Расширь срок полезного использования оборудования
- Сократи число отказов оборудования и затрат на обслуживание
- Техническое обслуживание центра на проблемах высокой стоимости
- Удовлетворенность потребителя увеличения
Исследуя, как компании использовали прогнозирующую аналитику, чтобы улучшить их организацию, консалтинговая фирма Accenture раскрыла несколько определенных примеров, включая то, как Best Buy выяснял это, меньше чем 10 процентов его клиентов были ответственны почти за 45 процентов его продаж. Это привело к модернизации их магазинов, чтобы лучше удовлетворить покупательским привычкам их клиентов.
Accenture также нашел, что итальянский Сад Маслин сети ресторанов привык прогнозирующие аналитические модели для еды проекта и укомплектовывающих потребностей, который привел к более эффективному бизнесу.
Популярность прогнозирующей аналитики с компаниями привела к другим типам организаций, используя программное обеспечение. Для примеров фирмы здравоохранения используют прогнозирующую аналитику, чтобы предсказать, как определенные наркотики и методы лечения будут приняты пациентами, и врачи помощи лучше обнаруживают дальнее обнаружение, расписывается за опасные для жизни болезни и болезни.
Другие организации, используя прогнозирующую аналитику являются государственными органами. Они используют программное обеспечение, чтобы помочь предотвращать преступление, предоставлять социальные услуги и в целом лучше удовлетворять потребности его жителей. Например, город Чикаго использовал прогнозирующую аналитику, чтобы помочь обуздывать потерянную проблему сосуда мусора. Город нашел, что потерянные и украденные банки непосредственно коррелировали к тому, когда уличные фонари отсутствовали.
Продвигаясь компании и организации, не используя прогнозирующее аналитическое программное обеспечение, чтобы помочь стимулировать их решения собираются оказаться в обширном меньшинстве.
Следуй за Чедом Бруксом на Twitter @cbrooks76 или BusinessNewsDaily @BNDarticles. Мы находимся также на Facebook & Google +.
