Predictive Analytics đã trở thành một khái niệm phổ biến, với mức độ quan tâm tăng đều đặn trong năm năm qua theo Google Xu hướng.
Ngày càng thường xuyên, ý tưởng về Predictive Analytics (còn được gọi là phân tích dự đoán) đã được gắn với trí tuệ kinh doanh. Nhưng liệu cả hai có thực sự liên quan với nhau không — và nếu vậy, các công ty sẽ thấy lợi ích gì khi kết hợp các sáng kiến kinh doanh thông minh với phân tích dự đoán?
Predictive Analytics (Phân tích dự đoán) là gì?
Predictive Analytics đề cập đến việc sử dụng dữ liệu lịch sử, máy học và trí tuệ nhân tạo để dự đoán những gì sẽ xảy ra trong tương lai. Dữ liệu lịch sử này được đưa vào một mô hình toán học xem xét các xu hướng và mẫu chính trong dữ liệu. Mô hình sau đó được áp dụng cho dữ liệu hiện tại để dự đoán điều gì sẽ xảy ra tiếp theo.
Sử dụng thông tin từ Predictive Analytics có thể giúp các công ty — và các ứng dụng kinh doanh — đề xuất các hành động có thể ảnh hưởng đến những thay đổi tích cực trong hoạt động. Các nhà phân tích có thể sử dụng phân tích dự đoán để biết trước liệu một thay đổi có giúp họ giảm thiểu rủi ro, cải thiện hoạt động và / hoặc tăng doanh thu hay không. Về cơ bản, phân tích dự đoán trả lời câu hỏi, “Điều gì có nhiều khả năng xảy ra nhất dựa trên dữ liệu hiện tại của tôi và tôi có thể làm gì để thay đổi kết quả đó?”
Tại sao Predictive Analytics lại quan trọng?
Các tổ chức đang chuyển sang Predictive Analytics để giúp giải quyết các vấn đề khó khăn và tìm ra các cơ hội mới. Sử dụng phổ biến bao gồm:
Phát hiện gian lận: Kết hợp nhiều phương pháp phân tích có thể cải thiện khả năng phát hiện mẫu và ngăn chặn hành vi tội phạm. Khi an ninh mạng trở thành mối quan tâm ngày càng tăng, phân tích hành vi hiệu suất cao sẽ kiểm tra tất cả các hành động trên mạng trong thời gian thực để phát hiện những bất thường có thể cho thấy gian lận , lỗ hổng zero-day và các mối đe dọa liên tục nâng cao.
Tối ưu hóa các chiến dịch tiếp thị: Predictive Analytics được sử dụng để xác định phản hồi hoặc mua hàng của khách hàng, cũng như thúc đẩy cơ hội bán kèm. Các mô hình dự đoán giúp doanh nghiệp thu hút, giữ chân và phát triển những khách hàng có lợi nhất.
Cải tiến hoạt động: Nhiều công ty sử dụng các mô hình dự báo để dự báo hàng tồn kho và quản lý các nguồn lực. Các hãng hàng không sử dụng Predictive Analytics để đặt giá vé. Các khách sạn cố gắng dự đoán số lượng khách cho bất kỳ đêm nhất định nào để tối đa hóa công suất phòng và tăng doanh thu. Predictive Analytics cho phép các tổ chức hoạt động hiệu quả hơn.
Giảm thiểu rủi ro: Điểm tín dụng được sử dụng để đánh giá khả năng người mua không trả được nợ khi mua hàng và là một ví dụ nổi tiếng về Predictive Analytics. Điểm tín dụng là một con số được tạo ra bởi một mô hình dự đoán kết hợp tất cả dữ liệu có liên quan đến mức độ tín nhiệm của một người. Các mục đích sử dụng khác liên quan đến rủi ro bao gồm yêu cầu bảo hiểm và thu tiền.
Các loại mô hình Predictive Analytics
Có ba kỹ thuật phổ biến được sử dụng trong phân tích dự đoán: Cây quyết định, mạng nơron và hồi quy. Đọc thêm về từng điều này bên dưới.
Cây quyết định
Nếu bạn muốn hiểu điều gì dẫn đến quyết định của ai đó, thì bạn có thể thấy cây quyết định hữu ích. Loại mô hình này đặt dữ liệu vào các phần khác nhau dựa trên các biến nhất định, chẳng hạn như giá hoặc vốn hóa thị trường . Đúng như tên của nó, nó trông giống như một cái cây với các nhánh và lá riêng lẻ. Các nhánh biểu thị các lựa chọn có sẵn trong khi các lá riêng lẻ đại diện cho một quyết định cụ thể.
Cây quyết định là mô hình đơn giản nhất vì chúng dễ hiểu và dễ phân tích. Chúng cũng rất hữu ích khi bạn cần đưa ra quyết định trong một khoảng thời gian ngắn.
Hồi quy
Đây là mô hình được sử dụng nhiều nhất trong phân tích thống kê. Sử dụng nó khi bạn muốn xác định các mẫu trong tập dữ liệu lớn và khi có mối quan hệ tuyến tính giữa các đầu vào. Phương pháp này hoạt động bằng cách tìm ra một công thức, đại diện cho mối quan hệ giữa tất cả các đầu vào được tìm thấy trong tập dữ liệu. Ví dụ: bạn có thể sử dụng hồi quy để tìm ra cách giá và các yếu tố chính khác có thể định hình hiệu suất của một chứng khoán .
Mạng thần kinh
Mạng lưới thần kinh được phát triển như một dạng Predictive Analytics bằng cách bắt chước cách thức hoạt động của bộ não con người. Mô hình này có thể xử lý các mối quan hệ dữ liệu phức tạp bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo và nhận dạng mẫu.
Sử dụng nó nếu bạn có một số trở ngại cần vượt qua như khi bạn có quá nhiều dữ liệu trong tay, khi bạn không có công thức cần thiết để giúp bạn tìm ra mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra trong tập dữ liệu của mình hoặc khi bạn cần đưa ra những dự đoán hơn là đưa ra những lời giải thích.
Ví dụ trong thế giới thực về Predictive Analytics trong kinh doanh thông minh
Đối với nhiều công ty, Predictive Analytics không có gì mới. Nhưng nó ngày càng được nhiều ngành công nghiệp sử dụng để cải thiện hoạt động kinh doanh hàng ngày và đạt được sự khác biệt trong cạnh tranh.
Trong thực tế, Predictive Analytics có thể có một số dạng khác nhau. Lấy các tình huống này làm ví dụ.
Xác định những khách hàng có khả năng từ bỏ dịch vụ hoặc sản phẩm: Hãy xem xét một phòng tập yoga đã triển khai mô hình Predictive Analytics. Hệ thống có thể xác định rằng ‘Jane’ rất có thể sẽ không gia hạn tư cách thành viên của cô ấy và đề xuất một động lực có khả năng khiến cô ấy gia hạn dựa trên dữ liệu lịch sử.
Lần tới khi Jane đến studio, hệ thống sẽ nhắc nhở cảnh báo cho nhân viên quan hệ hội viên để khuyến khích cô ấy hoặc nói chuyện với cô ấy về việc tiếp tục tư cách thành viên của mình. Trong ví dụ này, Predictive Analytics có thể được sử dụng trong thời gian thực để khắc phục tình trạng gián đoạn của khách hàng trước khi nó diễn ra.
Gửi các chiến dịch tiếp thị đến những khách hàng có nhiều khả năng mua hàng nhất: Nếu doanh nghiệp của bạn chỉ có ngân sách 5.000 đô la cho một chiến dịch tiếp thị bán thêm và bạn có ba triệu khách hàng, rõ ràng bạn không thể mở rộng chiết khấu 10% cho mỗi khách hàng. Predictive Analytics và thông tin kinh doanh có thể giúp dự báo những khách hàng có xác suất mua sản phẩm của bạn cao nhất, sau đó chỉ gửi phiếu thưởng cho những người đó để tối ưu hóa doanh thu.
Cải thiện dịch vụ khách hàng bằng cách lập kế hoạch phù hợp: Các doanh nghiệp có thể dự đoán nhu cầu tốt hơn bằng cách sử dụng phân tích nâng cao và trí tuệ kinh doanh. Ví dụ: hãy xem xét một chuỗi khách sạn muốn dự đoán có bao nhiêu khách hàng sẽ ở lại một địa điểm nhất định vào cuối tuần này để họ có thể đảm bảo có đủ nhân viên và nguồn lực để xử lý nhu cầu.
Predictive Analytics hoạt động như thế nào?
Một Predictive Analytics chính xác và hiệu quả cần một số công việc trước để thiết lập. Để thực hiện đúng, Predictive Analytics yêu cầu những người hiểu có một vấn đề kinh doanh cần giải quyết, dữ liệu cần được chuẩn bị trước để phân tích, các mô hình cần được xây dựng và hoàn thiện, và khả năng lãnh đạo thực hiện các dự đoán để đạt được kết quả tích cực.
Sơ đồ các yếu tố ảnh hưởng đến các dự án sử dụng Predictive Analytics:
Bất kỳ dự án Predictive Analytics thành công nào cũng sẽ liên quan đến các bước này.
Đầu tiên, xác định những gì bạn muốn biết dựa trên dữ liệu trong quá khứ. Bạn muốn trả lời câu hỏi nào? Một số quyết định kinh doanh quan trọng mà bạn sẽ đưa ra với thông tin chi tiết là gì? Biết đây là bước quan trọng đầu tiên để áp dụng Predictive Analytics.
Tiếp theo, hãy xem xét nếu bạn có dữ liệu để trả lời những câu hỏi đó. Hệ thống hoạt động của bạn có nắm bắt được dữ liệu cần thiết không? Làm thế nào sạch là nó? Bạn có dữ liệu này trong quá khứ đến đâu, và điều đó có đủ để tìm hiểu bất kỳ mẫu dự đoán nào không?
Đào tạo hệ thống để học hỏi từ dữ liệu của bạn và có thể dự đoán kết quả. Khi xây dựng mô hình của mình, bạn sẽ phải bắt đầu bằng cách đào tạo hệ thống học hỏi từ dữ liệu.
Ví dụ: mô hình Predictive Analytics của bạn có thể xem xét dữ liệu lịch sử như hành động nhấp chuột. Bằng cách thiết lập các điều khiển và thuật toán phù hợp, bạn có thể huấn luyện hệ thống của mình để xem có bao nhiêu người đã nhấp vào một liên kết nhất định đã mua một sản phẩm cụ thể và tương quan dữ liệu đó thành các dự đoán về hành động của khách hàng trong tương lai.
Mô hình Predictive Analytics của bạn cuối cùng sẽ có thể xác định các mẫu và / hoặc xu hướng về khách hàng của bạn và hành vi của họ. Bạn cũng có thể chạy một hoặc nhiều thuật toán và chọn một thuật toán phù hợp nhất với dữ liệu của mình hoặc bạn có thể chọn chọn một nhóm các thuật toán này.
Một thành phần quan trọng khác là thường xuyên đào tạo lại mô-đun học tập. Các xu hướng và kiểu mẫu chắc chắn sẽ dao động dựa trên thời gian trong năm, những hoạt động mà doanh nghiệp của bạn đang tiến hành và các yếu tố khác. Đặt lịch trình — có thể mỗi tháng một lần hoặc mỗi quý một lần — để thường xuyên đào tạo lại mô-đun học tập Predictive Analytics của bạn để cập nhật thông tin.
Lên lịch cho các phần của bạn. Các mô-đun Predictive Analytics có thể hoạt động thường xuyên nếu bạn cần. Ví dụ: nếu bạn nhận được dữ liệu khách hàng mới vào thứ Ba hàng tuần, bạn có thể tự động đặt hệ thống tải lên dữ liệu đó khi có dữ liệu đó.
Sử dụng thông tin chi tiết và dự đoán để thực hiện các quyết định này. Predictive Analytics hay đổi thành hiện thực. Những thông tin chi tiết mang tính dự đoán này có thể được nhúng vào các ứng dụng Dòng kinh doanh của bạn để mọi người trong tổ chức của bạn sử dụng.
Xem thêm: Phân tích Marketing (Marketing Analytics) là gì?
Predictive Analytics có những thách thức nhưng có thể dẫn đến kết quả kinh doanh vô giá — bao gồm cả việc thu hút khách hàng trước khi họ rời đi, tối ưu hóa ngân sách kinh doanh và đáp ứng nhu cầu của khách hàng. Nó không phải là ma thuật, nhưng nó có thể là quả cầu pha lê của công ty bạn.
M2Tech luôn mong muốn cung cấp những thông tin, tài liệu quý giá trong con đường chinh phục mọi thử thách của bạn.
Website: https://m2tech.buyit.vn/
Facebook: http://www.facebook.com/m2tech.fb
bài này hay quá!