Præskriptiv vs. prædiktiv analyse: En komplet guide

Mange virksomheder omfavner fremkomsten af big data, og undersøgelser viser, at nogle organisationer planlægger at fordoble investeringerne i datalagring, dataudvinding og infrastruktur fra år til år. Oplysninger fra disse data er dog kun et effektivt forretningsværktøj, hvis de kombineres med handlingsorienteret og fremadrettet indsigt. Her kommer prædiktiv og præskriptiv analyse ind i billedet.

Tilsammen er begge analysemetoder et vigtigt element i prædiktiv B2B-marketing, og når de anvendes korrekt, kan de understøtte optimal forretningsvækst. I denne artikel ser vi på forskellene mellem præskriptiv og prædiktiv analyse, fordelene og udfordringerne ved begge metoder, samt hvordan de kan kvalificere din virksomheds beslutninger og understøtte datadrevne strategier.

Hvad er prædiktiv analyse?

Prædiktiv analyse henviser til statistiske metoder og modelleringsteknikker, der bruger aktuelle og historiske datasæt til at lave prognoser – eller ”forudsigelser” – om fremtidige forretningstendenser, forretningsresultater og marketingresultater. Det kan omfatte kortsigtede forudsigelser, såsom behovet for medarbejdere, eller langsigtede tendenser, der viser virksomhedens pengestrøm eller omsætning. 

Ved hjælp af maskinlæring, algoritmer og kunstig intelligens kan prædiktiv analyse give virksomhedsledere kritiske oplysninger, der hjælper med at vurdere risiko eller gevinstpotentiale i en lang række scenarier. Prædiktiv analyse kan for eksempel hjælpe en detailhandler med at forstå tendenser for, hvornår de tidligere har haft salg med den højeste volumen, så de kan udarbejde salgsprognoser og kvalificere beslutninger om faktorer som bemanding og lagerbeholdning. 

Hvad er præskriptiv analyse?

Præskriptiv analyse, der ofte betragtes som fremtiden inden for forretningsdataanalyse, går videre end prædiktive data ved at anvende kunstig intelligens, komplekse matematiske algoritmer og maskinlæring. I stedet for blot at forudsige muligheder har den til formål at eliminere mavefornemmelsesbaserede tilgange og i stedet anbefale optimale fremtidige strategier, der kan opfylde organisationens mål, samt beskrive de potentielle resultater af hver handling.

Præskriptiv analyse fungerer ved at tage højde for alle variabler og faktorer, der påvirker forretningsdriften. Efterhånden som større datasæt bliver tilgængelige, kan præskriptiv analyse løbende opdatere modeller og strategier for at håndtere mange organisatoriske aspekter, herunder risikostyring og optimering af virksomheden.

Præskriptiv kontra prædiktiv analyse

Med den hurtige udvikling inden for teknologi og kunstig intelligens samt stadig mere konkurrenceprægede markeder tyder undersøgelser på, at markedet for prædiktiv analyse vil nå 23,4 milliarder dollars i 2030. Både præskriptiv og prædiktiv analyse er vigtige værktøjer til forretningsdata, og selvom deres funktioner nogle gange overlapper hinanden, har de hver især bestemte centrale forskelle og formål. 

Prædiktiv og præskriptiv analyse har begge til formål at levere indsigt, der kvalificerer dine forretningsstrategier. Mens prædiktiv analyse forudsiger potentielle fremtidige resultater baseret på historiske data, bruger præskriptiv analyse data til at udvikle specifikke handlinger baseret på forskellige mulige resultater. Helt enkelt ser prædiktiv analyse på, hvad der kan ske i fremtiden, mens præskriptiv analyse ser på, hvad din virksomhed bør gøre som det næste.

Prædiktiv analyse udleder indsigt fra strukturerede data og variabler, såsom kunde- eller transaktionsdata, for at fastslå værdien af en ukendt variabel. Til sammenligning er præskriptiv analyse mindre begrænset af databegrænsninger og tager højde for en række datasæt, input og andre variabler samt deres indbyrdes samspil. Som resultat kan præskriptiv analyse udvikle modeller med kvantificerede afvejninger, der har til formål at optimere virksomhedens resultater.

I mange tilfælde er prædiktiv analyse ikke tilstrækkelig til at holde din virksomhed konkurrencedygtig. Når den kombineres med præskriptiv analyse, kan disse værktøjer dog kvalificere hinanden og levere optimale næste skridt for din virksomhed. En organisation, der bruger begge værktøjer, kan for eksempel anvende prædiktiv analyse til at udarbejde omsætningsprognoser for det følgende år. Ved derefter at implementere præskriptiv analyse kan organisationen modellere flere tilgange for at optimere strategierne for omsætningsvækst.

Anvendelsesområder for præskriptiv og prædiktiv analyse

Næsten enhver virksomhed kan drage fordel af at implementere prædiktiv og præskriptiv analyse. Overvej følgende eksempler:

• Personalebehov: Fastlæg bemandings- og ansættelsesbehov baseret på forskellige faktorer såsom sæsoner, tid på dagen og andre detaljer for at optimere effektiviteten og kundeoplevelsen.
• Målrettet markedsføring: Ved at udnytte data om tidligere forbrugeradfærd kan du forudsige forbrugertendenser og planlægge markedsføringskampagner i overensstemmelse hermed.
• Finansielle modeller: Ved hjælp af historiske data og dataanalyse kan du forudsige økonomiske faktorer såsom salg, udgifter og pengestrøm for at træffe datadrevne beslutninger.
• Reduktion af udstyrsfejl: Du kan bruge algoritmer og kunstig intelligens til at forudsige eller forhindre tekniske fejl, begrænse problemer og spare omkostninger.
• Indholdsstrategi og succes: Find ud af, om dit markedsføringsindhold gør det, det skal. Koster det mere, end du får ud af det? Interagerer kunderne positivt med det? Noget som en virksomhedsblog eller flere konti på sociale medier kan være en stor belastning, hvis det for eksempel ikke skaffer kundeemner.

Andre typer analyser til virksomheder

Prædiktiv og præskriptiv analyse er ikke de eneste værktøjer til fortolkning af virksomhedsdata. Når disse metoder kombineres med værktøjer som deskriptiv analyse og diagnostisk analyse, hjælper de dig med at få et helhedsorienteret overblik over din virksomhed samt fremtidige scenarier og strategier. 

Deskriptiv analyse

Forenklet sagt besvarer deskriptiv analyse spørgsmålet: “Hvad skete der?” 

Ved at aggregere og fortolke historiske data udvikler deskriptiv analyse lettilgængelig indsigt, der beskriver, viser og opsummerer datapunkter om forskellige aspekter af din virksomhed. Deskriptiv analyse kan i sig selv beskrive datasæt såsom bruger- eller kundedata, omsætningsvækst og prisændringer. 

Når deskriptiv analyse bruges sammen med andre dataanalyseværktøjer, kan den hjælpe dig med at identificere forskellige styrker og muligheder i din virksomhed og danne grundlag for efterfølgende virksomhedsstrategier.

Diagnostisk analyse

I stedet for at analysere og beskrive, hvad der skete, undersøger diagnostisk analyse, hvorfor bestemte ændringer eller hændelser fandt sted. Diagnostisk analyse bruges ofte som et logisk næste skridt efter deskriptiv analyse og anvender historiske data til at foreslå eller identificere årsags- og korrelationsforhold mellem variabler. 

Diagnostisk analyse kan hjælpe dig med at forstå aspekter af din virksomhed såsom:

• Kunde- eller brugeradfærd
• Teknologiske problemer
• Medarbejdertilfredshed
• Organisationskultur
• Effektiviteten af branding- og markedsføringsstrategien

Tips til at bruge analyser som grundlag for virksomhedsbeslutninger

Prædiktiv, præskriptiv og andre typer dataanalyse er effektive værktøjer til at informere virksomhedsstrategier og fastlægge den bedste fremgangsmåde for din virksomhed. Nedenfor finder du nogle tips, der kan hjælpe dig med at få mest muligt ud af din virksomhedsdataanalyse.

1. Start med enkel dataanalyse

Du kan implementere utallige datasæt og regler, men for mange data kan virke overvældende og distrahere fra meningsfuld indsigt. For at holde dine data fokuserede og relevante bør du starte i det små med enkel analyse. Når du har fastlagt, hvilke analyser der fungerer for din virksomhed, kan du overveje at tilføje mere komplekse dataanalyser, som kan finjustere og forbedre dine strategier.

2. Opret omfattende datasæt

Da prædiktiv analyse ofte fungerer som grundlag for præskriptiv analyse og forretningsmodeller eller -strategier, er det vigtigt, at den omfatter alle relevante data. Ved at udvide dine data til prædiktiv analyse og tage højde for relevante variable faktorer, f.eks. videospilbrugeres alder eller geografiske demografi samt tilgængelighed i forsyningskæden, kan du opnå mere omfattende indsigt og bedre resultater fra anbefalingerne i din præskriptive analyse.

3. Hold systemerne opdaterede

Uanset om du bruger præskriptive, prædiktive eller andre analyseværktøjer, er det vigtigt at huske, at dine diagrammer og grafer kun er så effektive som de data, de bygger på. Med andre ord skal du sikre, at dine prædiktive og præskriptive analyser understøttes af nøjagtigt indsamlede og vedligeholdte data for at bevare gyldigheden af dine analyseresultater. Optimer dine oplysninger og din indsigt ved løbende at vedligeholde din virksomheds datahygiejne og opdatere dens algoritmiske værktøjer og værktøjer til kunstig intelligens. 

Hvorfor din virksomhed har brug for begge

Hvis du vil tage dine forretningsmodeller og strategier til det næste niveau, bør du overveje at udnytte både prædiktiv og præskriptiv analyse. Ved at udvikle realistiske forudsigelser af resultater samt handlingsrettede og kvantificerbare planer for, hvad din virksomhed bør gøre som det næste, kan du optimere virksomhedens drift og vækst.

Klar til at lære mere om, hvordan du får mest muligt ud af dine forretningsstrategier? Se vores gennemgange af de 10 bedste softwareløsninger til marketinganalyse og de 10 bedste softwareløsninger til analyse af sociale medier. Husk at dele dine yndlingsartikler med dine fagfæller og kolleger, og glem ikke at abonnere på vores nyhedsbrev for at få opdateringer om nye forretningstendenser og værktøjer.