Предиктивная аналитика
Предиктивная аналитика для бизнеса
Совместное применение предиктивной аналитики и Big Data позволит оптимизировать бизнес-процессы. Для повышения качества прогнозирования стоит использовать машинное обучение в бизнес-аналитике, что даст более точные результаты с меньшими затратами.
Предиктивная аналитика в маркетинге и продажах
Использование прогнозной аналитики в маркетинге и продажах позволяет:
- Анализировать поведение потребителей
- Оценивать эффективность маркетинговых кампаний
- Оптимизировать расходы для привлечения клиентов
- Предотвращать отток клиентов
- Прогнозировать спрос
Благодаря построенным предсказательным моделям компании лучше понимают потребности клиентов, адаптируются к изменениям на рынке.
Предиктивная аналитика в управлении персоналом
Данный вид аналитики позволяет прогнозировать вероятность увольнения сотрудников, производительность персонала и текучесть кадров.
Предиктивная аналитика в финансовом планировании
Предиктивная аналитика в финансовом планировании применяется:
- Для повышения производительности
- Для управления рисками
- Для сегментации клиентов
Для финансовых организаций предиктивная аналитика является необходимым инструментом для поддержания уровня безопасности клиентов.
Предиктивная аналитика в управлении цепочки поставок
Прогнозная аналитика в данной области позволяет устранить недостаток и избыток запасов, оптимизировать распределительные узлы с помощью аналитики в реальном времени, повысить их пропускную способность.
Предиктивная аналитика в производстве
В производстве прогнозная аналитика используется для принятия решения на основе данных, сохранить конкурентоспособность и прогнозирования изменения спроса и иных факторов производства.
Предиктивная аналитика для малого и среднего бизнеса
Для малого и среднего бизнеса, не располагающих большими ресурсами, прогнозная аналитика позволит привлечь потребителей, прогнозировать спрос и эффективность рекламных кампаний, не прибегая к помощи квалифицированных специалистов.
Этапы внедрения предиктивной аналитики
Внедрение прогнозной аналитики включает:
- Определение цели внедрения
- Сбор данных
- Анализ собранных данных
- Разработка модели
- Развертывание модели в среде компании
- Тестирование модели
Ошибки при использовании предиктивной аналитики
Наиболее частыми ошибками при использовании прогнозной аналитики являются: отсутствие четкой и реалистичной цели, работа с неполными, некачественными, предсказанными данными, а также игнорирование экспертов в выбранной области.
ООО "Технософт" оказывает услуги в области разработки предиктивных моделей для различных направлений деятельности. Наши проекты.