Cách Analytics tiên đoán tăng giá trị doanh nghiệp - núm vú

môi trường ngày càng cạnh tranh, các tổ chức luôn cần những cách để trở nên cạnh tranh hơn. Các phân tích tiên đoán được tìm thấy trong các tổ chức như một công cụ như vậy. Sử dụng công nghệ dưới dạng các thuật toán học máy, thống kê và kỹ thuật khai thác dữ liệu, các tổ chức có thể khám phá ra các mẫu và xu hướng ẩn trong dữ liệu có thể trợ giúp trong các hoạt động và chiến lược và giúp đáp ứng các nhu cầu kinh doanh quan trọng.

Việc tích hợp các phân tích tiên đoán vào các quyết định hoạt động cải thiện lợi tức đầu tư bởi vì các tổ chức dành ít thời gian hơn để giải quyết các quyết định về tác động thấp và rủi ro thấp. Nhân viên có thể tập trung nhiều thời gian hơn vào những quyết định có ảnh hưởng lớn, có nguy cơ cao.

Chẳng hạn, hầu hết các yêu cầu bảo hiểm tiêu chuẩn đều có thể được thanh toán tự động. Tuy nhiên, nếu mô hình dự đoán đưa ra một yêu cầu bồi thường không bình thường (ngoài phạm vi) hoặc nếu khiếu nại có cùng kiểu với khiếu nại gian lận, thì hệ thống có thể tự động xác định yêu cầu bồi thường và gửi cho người thích hợp để hành động.

Bằng cách sử dụng phân tích dự đoán để dự đoán sự kiện hoặc xu hướng trong tương lai, công ty có thể tạo ra một chiến lược để định vị chính mình để tận dụng sự hiểu biết đó. Nếu mô hình tiên đoán của bạn cho bạn biết (ví dụ) xu hướng thời trang đối với những con quây cổ màu đen, bạn có thể thực hiện các hành động thích hợp để tạo ra nhiều màu ngọc bích màu đen hoặc thiết kế nhiều phụ kiện hơn để đi kèm với mặt hàng thời trang.

Cơ hội bất tận

Các tổ chức trên khắp thế giới đang phấn đấu để cải thiện, cạnh tranh, và nạc. Họ đang tìm kiếm để làm cho quy trình lập kế hoạch của họ linh hoạt hơn. Họ đang điều tra làm thế nào để quản lý hàng tồn kho và tối ưu hóa phân bổ nguồn nhân lực của họ để lợi thế tốt nhất. Họ đang tìm kiếm để hành động trên cơ hội khi chúng phát sinh trong thời gian thực.

Phân tích tiên đoán có thể làm cho tất cả những mục tiêu này có thể tiếp cận hơn. Các lĩnh vực mà các phân tích tiên đoán có thể được áp dụng là không giới hạn; sân vận động rộng mở và mọi thứ đều công bằng. Hãy khai thác mỏ bắt đầu. Hãy bắt đầu phân tích.

Tới nhóm phân tích của bạn và cho họ khai thác dữ liệu bạn đã tích lũy hoặc thu được, với một con mắt hướng tới việc tìm kiếm thị trường thích hợp cho sản phẩm của bạn; đổi mới với dữ liệu. Yêu cầu nhóm giúp bạn có được sự tự tin trong quá trình ra quyết định và quản lý rủi ro.

Albert Einstein đã từng nói, "Biết nơi tìm thông tin và cách sử dụng nó; đó là bí quyết thành công. "Nếu đó là bí quyết thành công, sau đó bạn sẽ thành công bằng cách sử dụng phân tích tiên đoán: Thông tin trong dữ liệu của bạn và khai thác dữ liệu sẽ tìm thấy nó.Phần còn lại của phương trình dựa vào kiến ​​thức kinh doanh của bạn về cách giải thích thông tin đó - và cuối cùng sử dụng nó để tạo thành công.

Tìm giá trị trong dữ liệu bằng sự thành công. Vì vậy, bạn có thể viết lại phương trình phân tích tiên đoán của bạn như

Khai thác dữ liệu + kiến ​​thức kinh doanh = tiên đoán phân tích => thành công

Phân tích tiên đoán trao quyền cho tổ chức của bạn

Phân tích tiên đoán trao quyền cho tổ chức của bạn bằng cách cung cấp ba lợi thế:

• Quyết định

• Độ chính xác

• Tầm nhìn

Phân tích tiên đoán sẽ dẫn bạn nhìn thấy những gì không thấy được đối với người khác - đặc biệt là các mẫu hữu ích trong dữ liệu của bạn.

Phân tích tiên đoán có thể cung cấp cho bạn những gợi ý mạnh mẽ để hướng tới những quyết định mà bạn sắp thực hiện trong công việc tìm kiếm của công ty để giữ chân khách hàng, thu hút nhiều khách hàng hơn và tối đa hóa lợi nhuận. Phân tích tiên đoán có thể trải qua rất nhiều dữ liệu khách hàng trong quá khứ, liên kết nó với các phần dữ liệu khác và tập hợp tất cả các phần theo đúng thứ tự để giải quyết câu đố bằng nhiều cách, bao gồm

Phân loại khách hàng của bạn và suy đoán về nhu cầu của họ.

• Biết danh sách mong muốn của khách hàng.

• Đoán các hành động tiếp theo của khách hàng.

• Phân loại khách hàng của bạn thành trung thành, theo mùa hoặc lang thang.

• Biết loại thông tin này trước tiên sẽ hình thành kế hoạch chiến lược của bạn và giúp tối ưu hóa phân bổ nguồn lực, tăng sự hài lòng của khách hàng và tối đa hóa lợi nhuận của bạn.

Quyết định

Một mô hình phân tích tiên đoán được tạo ra tốt cung cấp các kết quả phân tích không có cảm xúc và thiên vị. Mô hình sử dụng các chức năng toán học để rút ra những hiểu biết sâu sắc về phía trước từ các con số và văn bản mô tả các sự kiện trong quá khứ và thông tin hiện tại. Mô hình cung cấp cho bạn những hiểu biết nhất quán và không thiên vị để hỗ trợ các quyết định của bạn.

Xem xét kịch bản của một ứng dụng điển hình cho một thẻ tín dụng: Quá trình mất vài phút; ngân hàng hoặc cơ quan đưa ra quyết định nhanh chóng dựa trên thực tế về việc có nên mở rộng tín dụng và tự tin vào quyết định của họ. Tốc độ giao dịch đó có thể thực hiện được nhờ vào các phân tích tiên đoán, dự đoán mức độ tin cậy của người nộp đơn.

Độ chính xác

Hãy tưởng tượng bạn phải đọc rất nhiều báo cáo, lấy được thông tin chi tiết từ các sự kiện đã qua chôn trong chúng, đi qua các hàng bảng tính Excel để so sánh kết quả, hoặc trích xuất thông tin từ một mảng số lớn. Bạn cần một nhân viên để làm những nhiệm vụ tốn thời gian này. Với phân tích tiên đoán, bạn có thể sử dụng các công cụ tự động để thực hiện công việc cho bạn - tiết kiệm thời gian và nguồn lực, giảm lỗi của con người và cải thiện độ chính xác.

Ví dụ: bạn có thể tập trung các chiến dịch tiếp thị được nhắm mục tiêu bằng cách kiểm tra dữ liệu bạn có về khách hàng, nhân khẩu học và mua hàng của họ. Khi bạn biết chính xác khách hàng nào nên tiếp thị đến, bạn không thể tham gia vào những khách hàng có nhiều khả năng mua.