7 eksempler på prædiktiv analyse, der kan inspirere dit næste skridt

Mennesker vil måske aldrig være i stand til at forudsige fremtiden, men maskiner kan måske netop lykkes med det. Prædiktiv analyse hjælper mange virksomheder med at løse morgendagens problemer ved at identificere dem i dag og levere handlingsorienteret indsigt.

Denne guide gennemgår, hvad prædiktiv analyse og datavidenskab er, og hvordan du kan udnytte dem til at få et forspring over dine konkurrenter gennem bedre forretningsindsigt og evnen til at træffe beslutninger baseret på store datamængder. Jeg vil også skitsere syv eksempler fra den virkelige verden på brugen af prædiktiv analyse for at inspirere til dit næste skridt.

Hvad er prædiktiv analyse?

Når virksomheder indsamler data for at finde handlingsorienteret indsigt, kan de bruge fire typer analyser. Prædiktiv analyse fokuserer på, hvad der sandsynligvis vil ske i den nærmeste fremtid, så din virksomhed kan forberede sig og reagere derefter. En af de største drivkræfter bag prædiktiv analyse i dag er fremkomsten af maskinlæring og automatiseringsteknologi. Dette er ved at danne grundlaget for de bedste værktøjer til marketinganalyse. 

Maskinlæring bruger det, der skete tidligere, til at finde sammenhænge i menneskers adfærd og beslutninger for at forudsige, hvad de vil gøre i fremtiden, ved at skabe prædiktive modeller og analysere datasæt i realtid. 

I denne artikel gennemgår jeg syv eksempler på prædiktiv analyse, og hvordan de hjalp virksomheder med fuldstændigt at transformere deres konkurrencevilkår. Når prædiktiv dataanalyse anvendes korrekt, kan den også hjælpe dig med at være et skridt foran konkurrenterne. 

7 eksempler på prædiktiv analyse

Prædiktiv analyse kan løse mange problemer for virksomheder inden for flere forskellige ekspertiseområder. Du kan bruge prædiktiv analyse til at afgøre, hvordan du kan reducere dine faste omkostninger med 25 %, øge din afslutningsrate for salg med 15 % eller skalere din virksomhed, så den kan imødekomme en hurtigt voksende efterspørgsel. Ved at forudsige fremtidige begivenheder kan du bringe din virksomhed i en ideel position, hvor den kan drage fordel. 

Vi har udvalgt følgende casestudier som eksempler på virksomheder, der har deres succes at takke for prædiktiv analyse, datadrevne marketingstrategier og maskinlæringsteknologi. 

Seebo når en leveringsrate på 98 %

Biotek- og sundhedsvirksomheden Seebo havde brug for flere løsninger på problemer, der hæmmede virksomhedens produktions- og leveringskapacitet. Virksomheden opdagede, at den brugte for meget tid på rengøring og vedligeholdelse af udstyr og bortskaffede store mængder affald. Produktionsstop gik ud over Seebos fortjeneste ved at reducere produktionskapaciteten og forlænge leveringstiderne. 

Seebo tog prædiktiv analyse i brug for at identificere og løse de centrale problemer. Driftsstop blev reduceret med mere end 83 %, produktionskapaciteten steg med over 5 %, og Seebo rapporterede en leveringsrate på 98 %. De reducerede driftsstop sparede Seebo for mange penge med en anslået besparelse på omkostninger til driftsstop på 72 %. Lavere omkostninger og en strømlinet produktion førte til imponerende investeringsafkast.

Airbnb vokser 43.000 % på 5 år

En af de største udfordringer for nye virksomheder er, hvordan de skal skalere, når de står over for eksponentiel efterspørgsel. Airbnb er et eksempel på en virksomhed, der gik fra ingenting til en betydelig aktør i branchen næsten fra den ene dag til den anden. Virksomheden tilskriver en vækstrate på 43.000 % over 5 år brugen af maskinlæringsteknologi og prædiktiv analyse. 

Den model, Airbnb anvendte, begyndte med historiske data for at fastlægge mønstre i menneskelig adfærd. Den indsigt, der blev opnået gennem dataudvinding og værktøjer til prædiktiv analyse, dannede grundlaget for Airbnbs næste planlægningsfase, men Airbnb stoppede ikke der. Virksomheden testede denne indsigt for at fastslå forudsigelsernes nøjagtighed, og resultaterne blev ført tilbage til analysemaskinen for at skabe bedre forudsigelser. 

Amazons patent på prædiktiv bestilling

Et almindeligt problem for detailhandlere er at forsøge at holde de produkter på lager, som kunderne ønsker, uden at afsætte plads til varer, der ikke bliver solgt. Amazon investerede i udviklingen af en ny teknologi til prædiktiv analyse, der gør det muligt for virksomheden at være et skridt foran kunderne og fylde lagerpladsen med produkter, netop som efterspørgslen efter dem opstår. 

Resultatet var, at Amazon afgav ordrer på produkter, som virksomheden vidste, kunderne ville købe, og fik dem sendt til distributionscentre, der lå tilstrækkeligt tæt på til at reducere leveringstiderne betydeligt. Denne proces er grunden til, at mange mennesker nyder så hurtige leveringer fra Amazon, og at Amazon driver sin forsyningskæde så effektivt.

Gramener & Microsoft identificerer dyreliv

Nonprofitorganisationer skal sikre, at hver eneste dollar, de investerer, bliver brugt fornuftigt. Det gav store resultater for Nisqually River Foundation at samarbejde med Gramener og Microsoft om at løse et af organisationens største problemer. 

Et af fondens kerneformål er at spore de mange fiskearter langs en 81 miles lang strækning af en flod i Washington. Det kan blive tidskrævende og besværligt at få folk til at fange, mærke og genudsætte fisk, så Microsoft og Gramener skabte en model til prædiktiv analyse for den nonprofitorganisation. En AI brugte videoer af floden til effektivt at identificere og tælle de forskellige fisketyper i floden. 

Fonden rapporterede, at nøjagtigheden af modellen til prædiktiv analyse var 73 % bedre end manuel sporing af fiskene, og at den reducerede de relaterede omkostninger med cirka 80 %. Nisqually River Foundation kan nu investere pengene i andre, mere produktive projekter. 

Triaz Gruppe sparer katalogomkostninger

Triaz Gruppe brugte prædiktiv analyse til nøjagtigt at tildele hver af sine kunder en værdi, når de udsendte kataloger. Det gjorde det også muligt for virksomheden at fastslå det bedst mulige investeringsafkast for hver af sine annoncer, så den kunne indstille ineffektive annoncer til fordel for annoncer, der ville tiltrække mere opmærksomhed fra potentielle kunder. 

Et af de problemer, Triaz Gruppe identificerede, var, at virksomheden udsendte for mange kataloger. Det potentielle investeringsafkast blev kraftigt reduceret på grund af omkostningerne ved at trykke disse kataloger, så det var afgørende at fastslå det rigtige antal at sende for at reducere omkostningerne og optimere konverteringsraterne for virksomhedens marketingkampagner. 

Würth øger salgseffektiviteten

At vide, hvilke produkter man skal vise potentielle kunder, kan være afgørende for, om man gennemfører salget eller ser kunden gå sin vej. Würth bruger en algoritme til at undersøge kundeadfærd og fastslå, hvilke produkter hver kunde sandsynligvis vil være mest interesseret i, før kunden har taget den første kontakt. Når kunden henvender sig, fastslår algoritmen, hvilket produktsegment kunden tilhører. 

Salgsrepræsentanter får tildelt nye kunder i de segmenter, de specialiserer sig i. Med en succesrate på over 85 % for at tildele kunder til det korrekte segment har maskinlæringsteknologi i høj grad øget Würths andel af afsluttede salg og hjulpet salgsrepræsentanter med at optimere deres tid ved at arbejde med kunder, der har stor sandsynlighed for at foretage et køb. En anden fordel er, at kundeoplevelsen er blevet forbedret, hvilket har ført til bedre fastholdelsesrater.

Global kæde øger brugen af kuponer med op til 15 %

Kunstig intelligens hjælper dagligvareforhandlere med at løse et problem, de har været opmærksomme på i årevis. Mange kunder lægger ikke mærke til de kuponer, der er trykt på deres kvitteringer, og fremkomsten af digitale medier har reduceret antallet af kuponbrugere, der benytter deres ugeaviser til at finde besparelser. 

I vores seneste eksempel på prædiktiv analyse lærte en global fødevareforhandler hvordan man øger brugen af kuponer med 15 % og brugte denne viden til at generere tre gange så mange kuponkampagner. Det havde en positiv indvirkning på over 10.000 butikker, da kunderne købte flere produkter, så de kunne bruge deres kuponer. 

Sådan kommer du i gang med prædiktiv analyse

Teknologi til dyb læring anvendes hurtigt på tværs af sektorerne for finansielle tjenester, menneskelige ressourcer og sundhedspleje. Evnen til at identificere og forudsige fremtidige tendenser har mange potentielle anvendelser inden for prædiktiv B2B-marketing.

Med de fremskridt inden for kunstig intelligens, der ofte har fyldt overskrifterne på det seneste, overvejer du måske, hvordan du kan udnytte maskinlæringsalgoritmer til at gavne din virksomhed. Før du kaster dig ud på dybt vand, er der nogle få ting, du skal vide. Prædiktiv analyse er ikke den ultimative løsning på alt, og det er en god idé at kombinere den med andre analysestrategier.

Du bør være klar over, hvilke problemer i den virkelige verden du forsøger at løse, når du bruger analyse, indsamle de rigtige oplysninger og opbygge dine modeller til prædiktiv analyse. Når du har indsamlet handlingsanvisende indsigter, er det tid til at omsætte det, du har lært, til handling, så du kan høste fordelene. 

Anbefalet læsning: Bedste software til indholdsanalyse

Identificer det problem, du har brug for at løse

Som vi har vist i historierne ovenfor, havde enhver organisation, der brugte prædiktiv analyse til sin fordel, et unikt sæt problemer. I nogle tilfælde var produktionsomkostningerne for høje, eller organisationerne nåede ikke ud til den rigtige kundebase. Andre eksempler krævede, at virksomheder overvejede måder at øge deres rækkevidde og engagement med kunderne på. 

Der er mange datatyper, du bør overveje, når du udformer din egen løsning til prædiktiv analyse. Prøv at evaluere din egen virksomheds svagheder, så du har et formål med at bruge analyse. Når du har identificeret et eller flere problemer, kan du begynde at lede efter indsigter i, hvordan du kan overvinde dem. 

Sørg for, at du har de nødvendige data

En erfaren dataanalytiker ved, at maskinlæringsteknologi kun er så god som de oplysninger, du giver den. Hvis du for eksempel forsøger at finde ud af, hvordan du kan øge kundeloyaliteten, er det spild af tid og ressourcer at indsamle data om produktionsomkostningerne. Når du ved, hvilke problemer du forsøger at løse, ved du også, hvilke algoritmer til forudsigende analyse du skal bruge. 

I mange tilfælde forsøger virksomheder at få indsigt i flere problemer. Du skal bare undgå fælden med at indsamle enorme mængder data, som du ikke bruger eller får nogen indsigt fra. Du vil maksimere effektiviteten af din tid og dine ressourcer, herunder din investering i software til marketingindsigt.

Opbyg modeller til forudsigende analyse

Vær ikke bange for at opbygge dine egne modeller til forudsigende analyse. Virksomheder har taget maskinlæring i brug på måder, der langt overstiger, hvad man kunne forestille sig. Du kunne for eksempel bruge forudsigende analyse til at afgøre, hvornår det er optimalt at reparere maskinerne på et produktionsanlæg. Du kunne planlægge medarbejdernes arbejdstider, så travle perioder er dækket, og nedetiden er minimal, hvilket maksimerer værdien af dine medarbejderes lønninger.

En anden nyttig model kan forudsige, hvor mange kontanter du vil have til rådighed i fremtiden, og hvor det vil være bedst at investere dem. En præcis forudsigelse af, hvor mange penge du vil have til rådighed i løbet af de næste 6 måneder til et år, kan være meget informativ, hvis du forsøger at skalere din virksomhed eller åbne nye lokationer. 

Omsæt din indsigt til handling

Det sidste trin er at gøre noget med de oplysninger, du har indsamlet. Du kan bruge årtier på at indsamle oplysninger og udlede indsigt fra dem, men det er spild af tid, hvis du ikke foretager nogen justeringer. Et af de problemer, nogle virksomheder har, er, at de forholder sig passive, selv om de har værdifuld indsigt lige ved hånden.

Hvis du ikke udarbejder en handlingsplan baseret på denne indsigt, gør en af dine konkurrenter det måske. 

Hvordan planlægger du at bruge forudsigende analyse i fremtiden?

Har du idéer til, hvordan man kan bruge AI og maskinlæringsteknologi, som vi ikke har diskuteret i dag? Deltag i samtalen, og fortæl os, hvordan du tror, at forudsigende analyse vil forme det digitale marked i de kommende år. Glem ikke at tilmelde dig vores nyhedsbrev for at få de seneste nyheder og historier.