Prediktiv analys i affärsprognoser

Prediktiv analys är en uppsättning tekniker som kan identifiera mönster i data för att prognostisera framtida resultat. Det används i många tillämpningar i olika branscher.

Algoritmer kan till exempel förutsäga när maskiner riskerar att gå sönder, vilket gör att tekniker kan förhindra haverier och spara tid och pengar. På samma sätt använder hälso- och sjukvårdsorganisationer prediktiv analys för att upptäcka bedrägerier och förbättra patientresultaten.

Prediktiv analys för försäljning

Prediktiv analys används för att göra förutsägelser om framtiden baserat på dataanalys och historiska mönster. Det kan tillämpas på alla affärsprocesser, från att fastställa sannolikheten för att en maskin ska sluta fungera senare samma dag till att rädda liv genom att förutse en allvarlig allergisk reaktion i förväg och automatiskt injicera adrenalin. Inom försäljning kan prediktiv analys hjälpa ditt team att avsluta fler affärer genom att leverera rätt innehåll till rätt kund vid exakt den tidpunkt då de är redo att köpa. Det kan också hjälpa till att identifiera kunder som riskerar att sluta och meddela account managers så att de kan vidta förebyggande åtgärder.

Innesäljare kan särskilt dra nytta av prediktiv analys eftersom det hjälper dem att förstå hur många samtal och e-postmeddelanden de bör ringa för att maximera sin potential för konvertering utan att överväldiga dem med för mycket arbete. Programvaran kan också hjälpa dem att snabbt och korrekt poängsätta leads baserat på deras profilpassning för att prioritera de bästa att gå vidare med.

Prediktiv analys för marknadsföring

Att använda data för att förutsäga hur ditt företag kommer att prestera i framtiden är en viktig del av att driva en organisation. Prognoser gör att du kan fatta datainformerade beslut och formulera strategiska planer för företaget. I marknadsföringssyfte kan prediktiv analys hjälpa företag att rikta in sig på kunder på ett mer personligt sätt. Genom att analysera historiska kundbeteenden kan marknadsförare förutse deras behov och önskemål och skapa riktade meddelanden och erbjudanden för att öka konverteringen.

Dessutom kan prediktiv analys hjälpa företag att identifiera potentiella kundbortfall. Detta hjälper dem att vidta förebyggande åtgärder, som att identifiera orsaken till kundbortfallet och erbjuda lösningar för att förhindra att det uppstår från första början. Det finns en mängd olika metoder för prediktiv analys, bland annat beslutsträd och regressionsanalys, som använder tidigare data för att bedöma sannolikheten för vissa framtida händelser. Andra avancerade tekniker, som neurala nätverk, analyserar aktuella data för att hitta underliggande samband mellan variabler och förutsäga resultat baserat på dessa samband.

Prediktiv analys för verksamheten

Oavsett om det handlar om att förutsäga när en maskin kommer att sluta fungera eller hur länge ett fordon kommer att hålla innan det går sönder, använder prediktiv analys historiska data för att förutsäga framtida trender och upptäcka insikter som kan spara pengar åt ditt företag. Detta kan göras manuellt eller med hjälp av algoritmer för maskininlärning. Alla branscher kan dra nytta av prediktiv analys. Det kan förbättra service och prestanda, minska risker, optimera verksamheten och öka vinsten. Det kan också användas för att utveckla nya produkter och tjänster.

Att manuellt gå igenom stora mängder data är varken möjligt eller kostnadseffektivt, men verktyg för prediktiv analys kan hjälpa till att hitta mönster i data som avslöjar både möjligheter och risker. En vårdorganisation använder till exempel prediktiva modeller för att minska antalet falsklarm från patientövervakningsenheter på sjukhuset, som inte bara är störande utan också riskerar att göra personalen överkänslig. Prediktiv analys hjälper dem att identifiera vilka patienter som sannolikt kommer att försämras snabbt och kräva mer omedelbar uppmärksamhet. Dessutom kan det hjälpa dem att planera för resursbehov och fastställa den bästa hanteringsstrategin.

Prediktiv analys för finans

Finansiella processer drar nytta av prediktiv analys, vilket gör att finansteamen bättre kan förutsäga framtida resultat och formulera mer datainformerade strategier. Oavsett om det handlar om att upptäcka när ett fordon behöver underhåll innan det går sönder eller att förutsäga hur mycket en låntagare kommer att betala tillbaka under lånets löptid, kan prediktiv analys användas för att förbättra den operativa effektiviteten och driva mer effektiva affärsresultat.

De mest populära prediktiva modellerna är klassificering, beslutsträd och regression (linjär och logistisk). Klassificeringsmetoder klustrar data i grupper baserade på olika kategorier för att fastställa sannolikheten för en händelse. Beslutsträdsmodeller organiserar data i ett schematiskt, trädformat diagram för att illustrera vägen till ett val och dess effekter. Regressionsmodeller fastställer relationer mellan variabler och kan prognostisera numeriska värden som pris, marknadsvärde eller kundomsättning.

Företag kan utnyttja prediktiv analys i sina EPM-system och med molnbaserade bokföringsprogram för att få en djupare förståelse för sina affärsdata, förbättra sin planeringskapacitet och påskynda tillväxten. Ett exempel på en finansiell process som förbättrats med hjälp av prediktiv analys är Caesars Entertainments användning av en regressionsmodell för att fastställa personalbehovet för sina kasinon och hotell.