Ihmiset eivät ehkä koskaan pysty ennustamaan tulevaisuutta, mutta koneet saattavat onnistua siinä. Ennakoiva analytiikka auttaa monia yrityksiä ratkaisemaan huomisen ongelmia tunnistamalla ne jo tänään ja tarjoamalla käytännön toimenpiteisiin johtavia oivalluksia.
Tässä oppaassa tarkastellaan, mitä ennakoiva analytiikka ja datatiede ovat sekä miten voit hyödyntää niitä saadaksesi kilpailuetua kilpailijoihisi nähden paremman liiketoimintatiedon ja massadataan perustuvien päätöksentekotaitojen avulla. Esittelen myös seitsemän tosielämän esimerkkiä ennakoivan analytiikan käytöstä seuraavan siirtosi innoittamiseksi.
Mitä ennakoiva analytiikka on?
Kerätessään tietoa käytännön toimenpiteisiin johtavien oivallusten löytämiseksi yritykset voivat käyttää neljää analytiikkatyyppiä. Ennakoiva analytiikka keskittyy siihen, mitä todennäköisesti tapahtuu lähitulevaisuudessa, jotta yrityksesi voi valmistautua ja reagoida sen mukaisesti. Yksi tämän päivän ennakoivan analytiikan suurimmista ajureista on koneoppimis- ja automaatioteknologian yleistyminen. Tämä muodostaa perustan parhaille markkinoinnin analytiikkatyökaluille.
Koneoppiminen hyödyntää menneitä tapahtumia löytääkseen yhteyksiä ihmisten käyttäytymisessä ja päätöksissä ennustaakseen, mitä he tulevat tekemään tulevaisuudessa. Tämä tapahtuu luomalla ennustemalleja ja tutkimalla tietoaineistoja reaaliajassa.
Tässä artikkelissa perehdyn seitsemään ennakoivan analytiikan esimerkkiin ja siihen, miten ne auttoivat yrityksiä muuttamaan toimintaympäristöään perusteellisesti. Oikein käytettynä ennakoiva data-analytiikka voi auttaa sinuakin pysymään kilpailijoidesi edellä.
7 ennakoivan analytiikan esimerkkiä
Ennakoiva analytiikka voi ratkaista monia eri alojen yritysten ongelmia. Voisit käyttää ennakoivaa analytiikkaa selvittääksesi, miten yleiskustannuksia voidaan leikata 25 %, nostaa myynnin päätösastetta 15 % tai kasvattaa liiketoimintaa nopeasti kasvavan kysynnän täyttämiseksi. Ennustamalla tulevia tapahtumia voit ohjata yrityksesi ihanteelliseen asemaan hyötyjen saavuttamiseksi.
Olemme valinneet seuraavat tapaustutkimukset esimerkeiksi yrityksistä, joiden menestys perustuu ennakoivaan analytiikkaan, dataohjautuviin markkinointistrategioihin ja koneoppimisteknologiaan.
Seebo saavuttaa 98 %:n toimitusasteen
Bioteknologia- ja terveydenhuoltoyritys Seebo tarvitsi useita ratkaisuja ongelmiin, jotka vaivasivat sen tuotanto- ja toimituskapasiteettia. Yritys huomasi käyttävänsä liikaa aikaa laitteiden puhdistamiseen ja huoltamiseen sekä hävittävänsä paljon jätettä. Tuotantokatkokset söivät Seebon voittoja pienentämällä sen tuotantokapasiteettia ja pidentämällä toimitusaikoja.
Seebo ryhtyi hyödyntämään ennakoivaa analytiikkaa tunnistaakseen ja ratkaistakseen keskeiset ongelmat. Seisokkiaika väheni yli 83 %, tuotantokapasiteetti kasvoi yli 5 %, ja Seebo ilmoitti 98 %:n toimitusasteesta. Seisokkiajan lyheneminen säästi Seebolta paljon rahaa, sillä seisokkikustannusten arvioitu säästö oli 72 %. Pienemmät kustannukset ja sujuvoitettu tuotanto johtivat huomattavaan sijoitetun pääoman tuottoon.
Have an account? Log In
Airbnb kasvaa 43 000 % viidessä vuodessa
Yksi uusien yritysten suurimmista haasteista on skaalautuminen eksponentiaalisen kysynnän edessä. Airbnb on esimerkki yrityksestä, joka nousi tyhjästä alan merkittäväksi toimijaksi lähes yhdessä yössä. Se pitää viiden vuoden 43 000 %:n kasvuvauhtiaan koneoppimisteknologian ja ennakoivan analytiikan ansiota.
Airbnb:n käyttämä malli aloitti ihmisten käyttäytymisen mallien määrittämisestä historiallisen datan avulla. Tiedonlouhinnasta ja ennakoivan analytiikan työkaluista saadut oivallukset muodostivat perustan Airbnb:n seuraavan vaiheen suunnittelulle, mutta Airbnb ei pysähtynyt siihen. Se testasi näitä oivalluksia selvittääkseen ennusteiden tarkkuuden, ja tulokset syötettiin takaisin analytiikkajärjestelmään parempien ennusteiden luomiseksi.
Amazonin ennakoivan tilaamisen patentti
Yksi vähittäiskauppiaiden yleisistä ongelmista on pitää asiakkaiden haluamia tuotteita varastossa varaamatta kuitenkaan tilaa tuotteille, jotka eivät mene kaupaksi. Amazon investoi uuden ennakoivan analyysiteknologian kehittämiseen. Sen avulla yritys pysyy askeleen asiakkaidensa edellä ja täyttää varastotilansa tuotteilla juuri silloin, kun niiden kysyntä kasvaa.
Tuloksena Amazon teki tilauksia tuotteista, joiden se tiesi asiakkaiden ostavan, ja lähetti ne riittävän lähellä sijaitseviin jakelukeskuksiin toimitusaikojen merkittäväksi lyhentämiseksi. Tämä prosessi selittää, miksi monet ihmiset saavat Amazonilta niin nopeita toimituksia ja miksi Amazon hallinnoi toimitusketjuaan niin tehokkaasti.
Gramener ja Microsoft tunnistavat villieläimiä
Voittoa tavoittelemattomien järjestöjen on käytettävä jokainen sijoittamansa dollari tehokkaasti. Nisqually River Foundation hyötyi huomattavasti liittoutumisesta Gramenerin ja Microsoftin kanssa yhden suurimmista ongelmistaan ratkaisemiseksi.
Säätiön yksi keskeisistä tarkoituksista on seurata monia kalalajeja Washingtonissa sijaitsevan 81 mailin pituisen jokiosuuden varrella. Kalojen pyydystäminen, merkitseminen ja vapauttaminen ihmisten toimesta voi olla aikaa vievää ja yksitoikkoista, joten Microsoft ja Gramener loivat voittoa tavoittelemattomalle organisaatiolle ennakoivan analytiikan mallin. Tekoäly hyödynsi joesta kuvattuja videoita tunnistaakseen ja laskeakseen tehokkaasti joessa esiintyvät erilaiset kalatyypit.
Säätiö ilmoitti, että ennakoivan analytiikan mallin tarkkuus oli 73 % parempi kuin kalojen manuaalisessa seurannassa ja että se pienensi siihen liittyviä kustannuksia noin 80 %. Nyt Nisqually River Foundation voi sijoittaa nämä rahat muihin tuottavampiin hankkeisiin.
Triaz Gruppe säästää luettelokustannuksissa
Triaz Gruppe hyödynsi ennakoivaa analytiikkaa määrittääkseen tarkasti jokaisen asiakkaansa arvon lähettäessään luetteloita. Tämän ansiosta yritys pystyi myös määrittämään kunkin mainoksensa parhaan mahdollisen sijoitetun pääoman tuoton, joten se saattoi lopettaa tehottomien mainosten käytön ja suosia sellaisia, jotka herättäisivät enemmän huomiota potentiaalisten asiakkaiden keskuudessa.
Yksi Triaz Gruppen havaitsemista ongelmista oli se, että se lähetti liian monta luetteloa. Sijoitetun pääoman mahdollinen tuotto pieneni huomattavasti luetteloiden painokustannusten vuoksi, joten lähetettävän oikean määrän määrittäminen oli ratkaisevan tärkeää kustannusten pienentämiseksi ja markkinointikampanjoiden konversioasteiden optimoimiseksi.
Würth tehostaa myyntiä
Potentiaalisille asiakkaille näytettävien tuotteiden tietäminen voi ratkaista sen, syntyykö kauppa vai menettääkö yritys asiakkaan. Würth käyttää algoritmia tutkiakseen asiakkaiden käyttäytymistä ja määrittääkseen, mistä tuotteista kukin asiakas todennäköisimmin kiinnostuu, jo ennen ensimmäistä yhteydenottoa. Kun asiakas ottaa yhteyttä, algoritmi määrittää, mihin tuoteryhmään hän kuuluu.
Myyntiedustajille annetaan uusia asiakkaita segmenteistä, joihin he ovat erikoistuneet. Koska asiakkaiden määrittämisen onnistumisprosentti oikeaan segmenttiin on yli 85 %, koneoppimisteknologia on kasvattanut merkittävästi Würthin kauppojen päättämisastetta ja auttanut myyntiedustajia optimoimaan ajankäyttöään työskentelemällä sellaisten asiakkaiden kanssa, jotka todennäköisesti tekevät ostoksen. Toinen hyöty on asiakaskokemuksen paraneminen, mikä on johtanut parempiin asiakaspysyvyyden lukuihin.
Maailmanlaajuinen ketju kasvattaa kuponkien käyttöä jopa 15 %
Tekoäly auttaa päivittäistavarakauppiaita ratkaisemaan ongelman, jonka ne ovat tiedostaneet jo vuosien ajan. Monet asiakkaat eivät kiinnitä huomiota kuitteihinsa painettuihin kuponkeihin, ja digitaalisen median yleistyminen on vähentänyt niiden kuponkien käyttäjien määrää, jotka etsivät säästöjä viikoittaisista sanomalehdistään.
Viimeisimmässä ennakoivan analytiikan esimerkissämme maailmanlaajuinen elintarvikkeiden vähittäismyyntiyritys oppi kasvattamaan kuponkien käyttöä 15 % ja hyödynsi tietoa luodakseen kolme kertaa enemmän kuponkikampanjoita. Tämä vaikutti myönteisesti yli 10 000 myymälään, kun asiakkaat ostivat enemmän tuotteita voidakseen käyttää kuponkinsa.
Ennakoivan analytiikan aloittaminen
Syväoppimisteknologiaa otetaan nopeasti käyttöön rahoituspalveluissa, henkilöstöhallinnossa ja terveydenhuollossa. Tulevien trendien tunnistamisella ja ennustamisella on monia mahdollisia sovelluksia B2B-ennakoivassa markkinoinnissa.
Kun tekoälyn kehitys on viime aikoina noussut usein uutisotsikoihin, saatat pohtia, miten voisit hyödyntää koneoppimisalgoritmeja liiketoimintasi hyväksi. Ennen kuin sukellat syvään päähän, sinun on tiedettävä muutama asia. Ennakoiva analytiikka ei ole kaiken ratkaiseva ratkaisu, ja sitä on hyvä yhdistää muihin analytiikkastrategioihin.
Sinun tulee tiedostaa, mitä tosielämän ongelmia yrität ratkaista analytiikkaa käyttäessäsi, kerätä oikeat tiedot ja rakentaa ennakoivan analytiikan mallisi. Kun olet koonnut hyödynnettävissä olevat oivallukset, on aika panna oppimasi käytäntöön, jotta voit saada siitä hyödyt.
Suositeltavaa luettavaa: Parhaat sisällön analytiikkaohjelmistot
Tunnista ratkaistava ongelma
Kuten yllä olevista tarinoista olemme nähneet, jokaisella organisaatiolla, joka hyödynsi ennakoivaa analytiikkaa, oli omat ainutlaatuiset ongelmansa. Joissakin tapauksissa tuotantokustannukset olivat liian korkeat tai yritykset eivät tavoittaneet oikeaa asiakaskuntaa. Toisissa esimerkeissä yritysten oli pohdittava keinoja tavoittavuutensa ja asiakassitoutumisensa lisäämiseksi.
Omaa ennakoivan analytiikan ratkaisua muodostettaessa on huomioitava monenlaisia tietoja. Pyri arvioimaan oman yrityksesi heikkouksia, jotta analytiikan käytölle on selkeä tarkoitus. Kun olet tunnistanut yhden tai useamman ongelman, voit alkaa etsiä oivalluksia niiden ratkaisemiseksi.
Varmista, että sinulla on tarvittavat tiedot
Kokenut data-analyytikko tietää, että koneoppimisteknologia on vain niin hyvää kuin sille syöttämäsi tiedot. Jos yrität esimerkiksi selvittää, miten asiakkaiden pysyvyysasteita voidaan parantaa, tuotantokustannuksia koskevien tietojen kerääminen on ajan ja resurssien tuhlausta. Kun tiedät, mitä ongelmia yrität ratkaista, tiedät myös, mitä ennakoivan analytiikan algoritmeja kannattaa käyttää.
Monissa tapauksissa yritykset pyrkivät saamaan tietoa useista ongelmista. Älä kuitenkaan sorru keräämään valtavaa määrää tietoa, jota et käytä tai josta et saa mitään oivalluksia. Haluat maksimoida aikasi ja resurssiesi tehokkaan käytön, mukaan lukien investointisi markkinatiedon ohjelmistoon.
More Articles
Rakenna ennakoivan analytiikan malleja
Älä pelkää rakentaa omia ennakoivan analytiikan mallejasi. Yritykset ovat hyödyntäneet koneoppimista hämmästyttävillä ja ennalta arvaamattomilla tavoilla. Voisit esimerkiksi käyttää ennakoivaa analytiikkaa määrittääksesi, milloin tuotantolaitoksen koneet kannattaa korjata. Voisit aikatauluttaa työntekijät niin, että kiireiset ajat on katettu ja käyttökatkoja on mahdollisimman vähän, mikä maksimoi henkilöstösi palkkojen tuottaman arvon.
Toinen hyödyllinen malli voi ennustaa, kuinka paljon käteisvaroja sinulla on tulevaisuudessa käytettävissä ja mihin ne kannattaisi sijoittaa. Tarkka ennuste siitä, kuinka paljon rahaa sinulla on käytettävissä seuraavien 6 kuukauden tai vuoden aikana, voi olla todella hyödyllinen, jos yrität kasvattaa liiketoimintaasi tai avata uusia toimipaikkoja.
Vie oivalluksesi käytäntöön
Viimeinen vaihe on tehdä jotain hankkimillasi tiedoilla. Voit käyttää vuosikymmeniä tietojen keräämiseen ja niistä oivallusten ammentamiseen, mutta se on ajan tuhlausta, jos et tee mitään muutoksia. Yksi joidenkin yritysten ongelmista on, että ne eivät tee mitään, vaikka niiden ulottuvilla on arvokkaita oivalluksia.
Jos et laadi toimintasuunnitelmaa näiden oivallusten pohjalta, joku kilpailijoistasi saattaa tehdä sen.
Miten aiot käyttää ennakoivaa analytiikkaa tulevaisuudessa?
Onko sinulla ideoita siitä, miten voisimme käyttää tekoälyä ja koneoppimisteknologiaa, joita emme tänään käsitelleet? Liity keskusteluun ja kerro, miten uskot ennakoivan analytiikan muokkaavan digitaalista markkinapaikkaa tulevina vuosina. Muista tilata uutiskirjeemme, jotta saat viimeisimmät uutiset ja tarinat.
