Mennesker vil kanskje aldri kunne forutsi fremtiden, men maskiner kan kanskje lykkes med det. Prediktiv analyse hjelper mange virksomheter med å løse morgendagens problemer ved å identifisere dem i dag og gi handlingsrettet innsikt.
Denne veiledningen gjennomgår hva prediktiv analyse og datavitenskap er, og hvordan du kan bruke dem til å få et forsprang på konkurrentene gjennom bedre forretningsinnsikt og ferdigheter innen beslutningstaking basert på stordata. Jeg vil også presentere sju eksempler fra den virkelige verden på bruk av prediktiv analyse for å inspirere ditt neste trekk.
Hva er prediktiv analyse?
Når virksomheter samler inn data for å finne handlingsrettet innsikt, kan de bruke fire typer analyser. Prediktiv analyse fokuserer på hva som sannsynligvis vil skje i nær fremtid, slik at virksomheten kan forberede seg og reagere deretter. En av de største drivkreftene bak prediktiv analyse i dag er fremveksten av maskinlæring og automatiseringsteknologi. Dette danner grunnlaget for de beste verktøyene for markedsanalyse.
Maskinlæring bruker det som skjedde tidligere, til å finne sammenhenger i menneskers atferd og beslutninger for å forutsi hva de kommer til å gjøre i fremtiden, ved å lage prediktive modeller og studere datasett i sanntid.
I denne artikkelen skal jeg gå gjennom sju eksempler på prediktiv analyse og hvordan de hjalp virksomheter med å forvandle konkurransearenaene sine fullstendig. Når prediktiv dataanalyse brukes riktig, kan den også hjelpe deg med å holde deg foran konkurrentene.
7 eksempler på prediktiv analyse
Prediktiv analyse kan løse mange problemer for virksomheter innenfor en rekke fagområder. Du kan bruke prediktiv analyse til å finne ut hvordan du kan kutte de indirekte kostnadene med 25 %, øke andelen avsluttede salg med 15 % eller skalere virksomheten for å møte raskt økende etterspørsel. Ved å forutsi fremtidige hendelser kan du bringe virksomheten i en ideell posisjon for å dra nytte av dem.
Vi har valgt ut følgende casestudier som eksempler på virksomheter som har sin suksess å takke prediktiv analyse, datadrevne markedsføringsstrategier og maskinlæringsteknologi for.
Seebo oppnår en leveringsgrad på 98 %
Bioteknologi- og helsevesenselskapet Seebo trengte flere løsninger på problemer som plaget produksjons- og leveringskapasiteten deres. Selskapet oppdaget at det brukte for mye tid på rengjøring og vedlikehold av utstyr, og at det kastet store mengder avfall. Produksjonsstans reduserte Seebos produksjonskapasitet, økte leveringstidene og spiste av fortjenesten.
Seebo tok i bruk prediktiv analyse for å identifisere og løse de underliggende problemene. Driftsstansen ble redusert med mer enn 83 %, produksjonskapasiteten økte med over 5 %, og Seebo rapporterte en leveringsgrad på 98 %. Den reduserte driftsstansen sparte Seebo for mye penger, med en beregnet kostnadsbesparelse på 72 %. Lavere kostnader og strømlinjeformet produksjon førte til svært høy avkastning på investeringen.
Have an account? Log In
Airbnb vokser med 43 000 % på 5 år
En av de største utfordringene for nye virksomheter er hvordan de skal skalere når de står overfor eksponentiell etterspørsel. Airbnb er et eksempel på et selskap som gikk fra ingenting til en stor aktør i bransjen nesten over natten. Selskapet tilskriver en vekst på 43 000 % over 5 år til bruk av maskinlæringsteknologi og prediktiv analyse.
Modellen Airbnb brukte, startet med historiske data for å etablere mønstre i menneskelig atferd. Innsikten fra datautvinning og verktøy for prediktiv analyse dannet grunnlaget for Airbnbs neste planleggingsfase, men Airbnb stoppet ikke der. Selskapet testet denne innsikten for å fastslå hvor nøyaktige forutsigelsene var, og resultatene ble ført tilbake til analysemaskinen for å skape bedre forutsigelser.
Amazons patent på prediktiv bestilling
Et vanlig problem for forhandlere er å holde produktene kundene ønsker, på lager, uten å bruke plass på varer som ikke vil bli solgt. Amazon investerte i utviklingen av en ny teknologi for prediktiv analyse som gjør det mulig å ligge ett skritt foran kundene og fylle lagerplassen med produkter akkurat når etterspørselen etter dem oppstår.
Resultatet var at Amazon la inn bestillinger på produkter selskapet visste at kundene kom til å kjøpe, og fikk dem sendt til distribusjonssentre som lå nærme nok til å redusere leveringstidene betydelig. Denne prosessen er grunnen til at mange setter pris på de raske leveringene fra Amazon, og at Amazon driver forsyningskjeden sin så effektivt.
Gramener og Microsoft identifiserer dyreliv
Ideelle organisasjoner må sørge for at hver krone de investerer, brukes på en god måte. Det ga store gevinster for Nisqually River Foundation å slå seg sammen med Gramener og Microsoft for å løse et av organisasjonens største problemer.
Et av stiftelsens hovedformål er å følge de mange fiskeartene langs en 81 miles lang elvestrekning i Washington. Det kan bli tidkrevende og kjedelig å få mennesker til å fange, merke og slippe ut fisk, så Microsoft og Gramener utviklet en prediktiv analysemodell for den ideelle organisasjonen. En KI brukte videoer av elven til effektivt å identifisere og telle de ulike fisketypene i elven.
Stiftelsen rapporterte at nøyaktigheten til den prediktive analysemodellen var 73 % bedre enn ved manuell sporing av fisken, og at den reduserte relaterte kostnader med rundt 80 %. Nisqually River Foundation kan nå investere disse pengene i andre, mer produktive tiltak.
Triaz Gruppe sparer katalogkostnader
Triaz Gruppe brukte prediktiv analyse til å tilordne hver av kundene sine en nøyaktig verdi ved utsendelse av kataloger. Dette gjorde det også mulig for selskapet å fastslå den beste potensielle avkastningen på investeringen for hver av annonsene sine, slik at de kunne avslutte ineffektive annonser til fordel for annonser som ville få mer oppmerksomhet fra potensielle kunder.
Et av problemene Triaz Gruppe identifiserte, var at de sendte ut for mange kataloger. Den potensielle avkastningen på investeringen ble betydelig redusert på grunn av kostnadene ved å trykke katalogene, så det var avgjørende å fastslå riktig antall å sende ut for å redusere kostnader og optimalisere konverteringsfrekvensene for markedsføringskampanjene.
Würth øker salgseffektiviteten
Å vite hvilke produkter man skal vise potensielle kunder, kan utgjøre forskjellen mellom å få salget og å se kunden gå sin vei. Würth bruker en algoritme til å studere kundeadferd og fastslå hvilke produkter hver kunde mest sannsynlig vil være interessert i, før de har tatt den første kontakten. Når kunden tar kontakt, avgjør algoritmen hvilket produktsegment kunden tilhører.
Salgsrepresentantene får nye kunder i segmenter de spesialiserer seg på. Med en suksessrate på over 85 % for å tilordne kunder til riktig segment har maskinlæringsteknologi økt Würths avslutningsrate betydelig og hjulpet salgsrepresentantene med å optimalisere tiden sin ved å arbeide med kunder som har høy sannsynlighet for å foreta et kjøp. En annen fordel er at kundeopplevelsen har blitt bedre, noe som har ført til høyere kundebevaringsrater.
Global kjede øker kupongbruken med opptil 15 %
Kunstig intelligens hjelper dagligvareforhandlere med å løse et problem de har vært klar over i årevis. Mange kunder legger ikke merke til kupongene som trykkes på kvitteringene deres, og fremveksten av digitale medier har redusert antallet kupongbrukere som bruker ukesavisene sine til å finne besparelser.
I vårt siste eksempel på prediktiv analyse lærte et globalt selskap innen dagligvarehandel hvordan kupongbruken kunne økes med 15 %, og brukte kunnskapen til å generere tre ganger så mange kupongkampanjer. Dette hadde en positiv innvirkning på over 10 000 butikker, ettersom kundene kjøpte flere produkter for å kunne bruke kupongene sine.
Kom i gang med prediktiv analyse
Dyp læringsteknologi tas raskt i bruk innen finansielle tjenester, menneskelige ressurser og helsetjenester. Evnen til å identifisere og forutsi fremtidige trender har mange mulige bruksområder innen prediktiv B2B-markedsføring.
Med fremskrittene innen kunstig intelligens som stadig oftere preger nyhetsbildet, lurer du kanskje på hvordan du kan utnytte maskinlæringsalgoritmer til å gagne virksomheten din. Før du kaster deg ut på dypt vann, er det noen ting du må vite. Prediktiv analyse er ikke den ultimate løsningen på alt, og det er en god idé å kombinere den med andre analysestrategier.
Du bør være klar over hvilke problemer i den virkelige verden du prøver å løse når du bruker analyse, samler inn riktig informasjon og bygger modellene for prediktiv analyse. Når du har samlet inn innsikter du kan handle ut fra, er det på tide å sette det du har lært, ut i praksis slik at du kan høste fordelene.
Anbefalt lesning: Den beste programvaren for innholdsanalyse
Identifiser problemet du må løse
Som historiene ovenfor viser, hadde hver organisasjon som brukte prediktiv analyse til sin fordel, et unikt sett med problemer. I noen tilfeller var produksjonskostnadene for høye, eller de nådde ikke den riktige kundegruppen. Andre eksempler krevde at selskapene vurderte måter å øke rekkevidden og engasjementet blant kundene på.
Det finnes mange typer data å ta hensyn til når du utformer din egen løsning for prediktiv analyse. Prøv å vurdere svakhetene i din egen virksomhet, slik at du har et formål med å bruke analyse. Når du har identifisert ett eller flere problemer, kan du begynne å lete etter innsikter om hvordan du kan overvinne dem.
Sørg for at du har de nødvendige dataene
En erfaren dataanalytiker vet at maskinlæringsteknologi bare er så god som informasjonen du gir den. Hvis du for eksempel prøver å finne ut hvordan du kan øke kundebevaringsratene, er det bortkastet tid og ressurser å samle inn data om produksjonskostnadene. Når du vet hvilke problemer du prøver å løse, vet du også hvilke algoritmer for prediktiv analyse du skal bruke.
I mange tilfeller prøver virksomheter å få innsikt i flere problemer. Bare pass på at du ikke går i fellen med å samle inn enorme mengder data som du ikke bruker eller får noen innsikt fra. Du ønsker å maksimere effektiviteten av tiden og ressursene dine, inkludert investeringen i programvare for markedsinnsikt.
More Articles
Bygg modeller for prediktiv analyse
Ikke vær redd for å bygge dine egne modeller for prediktiv analyse. Virksomheter har tatt i bruk maskinlæring på helt ufattelige måter. Du kan for eksempel bruke prediktiv analyse til å finne ut når det er optimalt å reparere maskineriet på et produksjonsanlegg. Du kan sette opp arbeidsplaner for de ansatte slik at travle perioder er dekket, samtidig som nedetiden er minimal, og dermed maksimere verdien av lønningene til de ansatte.
En annen nyttig modell kan forutsi hvor mye kontanter du kommer til å ha tilgjengelig i fremtiden, og hvor det vil være best å investere dem. En nøyaktig prognose for hvor mye penger du kommer til å ha tilgjengelig de neste 6 månedene til ett år kan være svært informativ hvis du prøver å skalere virksomheten din eller åpne nye lokasjoner.
Sett innsikten din ut i praksis
Det siste steget er å gjøre noe med informasjonen du har tilegnet deg. Du kan bruke flere tiår på å samle inn informasjon og hente ut innsikt fra den, men det er bortkastet tid hvis du ikke gjør noen justeringer. Et av problemene enkelte virksomheter har, er at de forholder seg passive til tross for at de har verdifull innsikt lett tilgjengelig.
Hvis du ikke lager en handlingsplan basert på denne innsikten, kan en av konkurrentene dine gjøre det.
Hvordan planlegger du å bruke prediktiv analyse i fremtiden?
Har du ideer til hvordan du kan bruke AI og maskinlæringsteknologi som vi ikke diskuterte i dag? Bli med i samtalen og fortell oss hvordan du tror prediktiv analyse vil forme det digitale markedet i årene som kommer. Ikke glem å abonnere på nyhetsbrevet vårt for de siste nyhetene og historiene.
