Некоторые решения в бизнесе нельзя принимать, основываясь только на интуиции и собственных ощущениях. Цена ошибки может быть слишком высока, поэтому всё больше компаний практикуют data-driven подход — управление с опорой на объективные данные и факты. В этом им помогает предиктивная аналитика, которая позволяет предугадать события ещё до момента их наступления.
Что такое предиктивная аналитика
Предиктивная аналитика — это подход к анализу данных, который позволяет предугадать будущие события или действия на основании уже существующих данных. Инструмент помогает «предсказать будущее» с помощью прошлого опыта, чтобы принимать решения, которые с большей вероятностью приведут к желаемому результату.
Основные методы предиктивной аналитики делятся на три вида:
- Классические статистические методы. Расчёты по математическим формулам, которые подбирают в зависимости от задачи. К таким методам относятся кластеризация, анализ временных рядов, регрессионный анализ и другие.
- Методы машинного обучения. Предсказания с помощью автоматизированных алгоритмов, которые используют исторические данные. К подобным методам принято относить деревья решений, нейронные сети и другие.
- Большие языковые модели. Решения, полученные с помощью нейросетей, которые обучаются на информации из интернета или предоставленных им данных.
В предиктивной аналитике часто используют автоматизированные методы, так как они позволяют быстро обработать огромный массив данных.
Сервис речевой аналитики от МТС Exolve помогает анализировать разговоры с клиентами и находить проблемы: негативную интонацию, долгие споры или претензии. Инструмент даёт возможность повысить качество сервиса, увеличить продажи, снизить издержки и быстро решать конфликтные ситуации. Анализ звонков автоматизирован, что позволяет не только обнаружить индивидуальные ошибки, но и отследить общие тенденции.
Где используют предиктивную аналитику
Инструменты предиктивной аналитики применяют в разных сферах бизнеса: финансах, образовании, здравоохранении, страховании, госсекторе, туризме. Рассмотрим несколько примеров применения подхода в различных нишах:
- Финансы. Оценка кредитоспособности, предотвращение мошенничества и прогнозирование оттока клиентов.
- Страхование. Прогнозирование вероятности страховых случаев, прогноз объёмов выплат, создание персонализированных тарифных планов.
- Розничная торговля. Расчёт потенциального спроса на товары, рекомендации для клиентов, ценообразование.
- Такси. Прогноз спроса для автоматического изменения цен и привлечения дополнительных водителей, оптимизация маршрутов.
- Инвестиции. Прогнозирование изменения цен на акции, валюты или сырьё, расчёт рисков, автоматизированная покупка и продажа активов.
- Здравоохранение. Предсказание рисков развития заболеваний, выбор наиболее эффективных методов лечения, прогнозирование нагрузки на отделения.
- Производство. Прогноз производственных сбоев и предотвращение простоев, контроль качества, оптимизация объёмов производства и сокращение затрат.
- Туризм. Предсказание увеличения и снижение спроса для установки оптимальных цен на туры, персонализация предложений, прогнозирование рисков отмены броней.
- Недвижимость. Прогноз ситуации на рынке недвижимости, оценка рисков для инвесторов, оптимизация расходов на ремонт и обслуживание.
Эти примеры показывают, как предиктивная аналитика помогает улучшать процессы, снижать риски и принимать более обоснованные решения в разных сферах.
Зачем бизнесу предиктивная аналитика
Предиктивная аналитика помогает принимать стратегически значимые решения на разных этапах бизнес-процессов, будь то закупка сырья или доставка потребителю. Часто с её помощью прогнозируют спрос, исследуют рынок и конкурентов, устанавливают цены, планируют обороты и поставки, изучают целевую аудиторию.
Предиктивная аналитика — мощный инструмент для стратегического планирования, который обеспечивает бизнесу гибкость, эффективность и высокий уровень сервиса. Он позволяет бизнесу быть на шаг впереди конкурентов, предвидя тренды и изменения рынка. Благодаря технологиям машинного обучения анализ данных автоматизирован, что позволяет компании быстрее реагировать на изменения, а также выявлять новые возможности для улучшения продуктов.
Предиктивная аналитика в маркетинге
Предиктивная аналитика часто используется в маркетинге, чтобы прогнозировать поведение клиентов, оптимизировать рекламные кампании и повышать эффективность маркетинговых стратегий. Инструмент помогает маркетологам прогнозировать спрос в будущем, сегментировать аудитории на группы по схожим признакам, прогнозировать отток потребителей и их пожизненную ценность (LTV). Также предиктивная аналитика помогает оптимизировать рекламные кампании, например, заранее определить потенциально эффективные рекламные объявления.
Базовый пример использования предиктивной аналитики в маркетинге — персонализированные рекомендации в интернет-магазинах. Если человек уже покупал товары или просматривал определённые карточки, система будет предлагать ему продукцию, которая с большей вероятностью заинтересует его. По похожему принципу работают многие цифровые площадки, например, соцсети подбирают пользователю контент для ленты рекомендаций, стриминги — фильмы или музыку.
С помощью предиктивной аналитики бизнес может снизить отток клиентов, улучшить клиентский опыт и более эффективно использовать маркетинговый бюджет. Также инструмент помогает автоматизировать рутинные процессы, например, сегментацию целевой аудитории.
Предиктивная аналитика и машинное обучение
Технологии предиктивной аналитики разнообразны, и одна из них — машинное обучение (ML). Это сфера искусственного интеллекта, которая даёт возможность обучать компьютеры решению сложных задач. В ходе обучения ML-система не действует по чёткой инструкции, а получает массив данных и критерии для успешного решения задачи. На основе полученной информации алгоритм создаёт собственную модель данных для прогнозирования. ML-модель постоянно обучается. Это значит, что, чем больше её используют, тем точнее становятся результаты.
Инструменты предиктивной аналитики
Предиктивной аналитикой занимается IT-специалист определённого профиля — аналитик данных. Он использует различные инструменты, чтобы собрать информацию, обработать, изучить и представить в понятной форме. В предиктивной аналитике часто используются языки программирования R и Python, а также различные сервисы и технологии для работы с данными:
- RapidMiner;
- Knime;
- IBM SPSS Modeler;
- IBM Watson Analytics;
- SAS Enterprise Miner;
- SAP BusinessObjects Predictive Analytics;
- Oracle Big Data Preparation.
Инструменты предиктивной аналитики подбираются в зависимости от задачи, потребностей и специфики бизнеса.
Какие данные используют для предиктивной аналитики
Для предиктивной аналитики бизнес использует все доступные данные:
- исторические данные о прошлых событиях;
- демографические данные о возрасте, поле, доходе, образовании и других характеристиках людей;
- поведенческие данные;
- операционные данные о внутренних процессах компании;
- данные из внешних источников, которые могут влиять на прогнозы;
- данные из социальных сетей, отзывов и рейтингов;
- данные о местоположении;
- финансовые данные о доходах, расходах, кредитах, инвестициях;
- данные с IoT-устройств (интернет вещей);
- текстовые неструктурированные данные, например сообщения в чате поддержки;
- данные о взаимодействиях между людьми или системами;
- машинные данные: логи серверов, данные о трафике на сайтах, информация о работе ПО.
В ходе аналитики данные очищаются, структурируются и анализируются с помощью статистических методов, машинного обучения и искусственного интеллекта.
Этапы предиктивной аналитики
Процесс предиктивной аналитики можно разделить на пять основных этапов:
- Постановка цели. На этом этапе определяется, какие данные потребуются, как они будут обрабатываться и за какой период. Формулируется гипотеза, которую нужно подтвердить или опровергнуть. Например, нужно ли увеличить штат сотрудников склада на 20%, чтобы успевать собирать все заказы.
- Сбор данных. Важно использовать достоверные и измеримые данные. Например, количество заказов лучше брать из CRM-системы, а не полагаться на слова сотрудников.
- Анализ данных. Для обработки применяются статистические методы и специализированные инструменты.
- Моделирование. С помощью машинного обучения выявляются закономерности и строятся прогнозы. Например, может оказаться, что для обработки всех заказов достаточно увеличить штат на 10%, а большее увеличение приведёт к неоправданным затратам.
- Применение модели. Если гипотеза подтвердилась, прогноз внедряется в практику.
Прогнозы не бывают абсолютно точными, но при правильном выборе данных и методов они становятся ценным инструментом для бизнеса.
Коротко о главном
- Предиктивная аналитика — это подход к анализу данных, который позволяет предугадать будущие события или действия на основании уже существующих данных.
- Инструменты предиктивной аналитики используют в разных сферах бизнеса.
- Предиктивная аналитика часто используется в маркетинге, чтобы прогнозировать поведение клиентов, оптимизировать рекламные кампании и повышать эффективность маркетинговых стратегий.
- Для предсказаний часто используются языки программирования R и Python, а также различные сервисы предиктивной аналитики.
- Для предиктивной аналитики бизнес использует внутренние и внешние данные.
- Система предиктивной аналитики включает постановку цели, сбор данных, анализ, моделирование и применение модели.