Mange virksomheter omfavner fremveksten av stordata, og studier viser at enkelte organisasjoner planlegger å doble investeringene i datalagring, datautvinning og infrastruktur fra år til år. Informasjon fra disse dataene er imidlertid bare et kraftig forretningsverktøy hvis den kombineres med handlingsrettet og fremtidsrettet innsikt. Her kommer prediktiv og preskriptiv analyse inn i bildet.
Til sammen er begge analysemetodene et viktig element i B2B-markedsføring basert på prediksjoner, og når de brukes riktig, kan de støtte optimal forretningsvekst. I denne artikkelen ser vi på forskjellene mellom preskriptiv og prediktiv analyse, fordelene og utfordringene ved begge, og hvordan de kan danne grunnlag for virksomhetens beslutninger og støtte datadrevne strategier.
Hva er prediktiv analyse?
Prediktiv analyse viser til statistiske metoder og modelleringsteknikker som bruker nåværende og historiske datasett til å lage prognoser – eller «prediksjoner» – om fremtidige forretningstrender, forretningsresultater og markedsføringsresultater. Dette kan omfatte kortsiktige prediksjoner, for eksempel bemanningsbehov, eller langsiktige trender som viser virksomhetens kontantstrøm eller inntekter.
Ved hjelp av maskinlæring, algoritmer og kunstig intelligens kan prediktiv analyse gi virksomhetsledere kritisk informasjon som bidrar til å vurdere risiko eller gevinstpotensialet i en rekke scenarier. Prediktiv analyse kan for eksempel hjelpe en forhandler med å forstå trender for når de tidligere hadde det høyeste salgsvolumet, slik at de kan utarbeide salgsprognoser og ta beslutninger om faktorer som bemanning og lagerbeholdning.
Hva er preskriptiv analyse?
Preskriptiv analyse, som ofte regnes som fremtiden innen forretningsdataanalyse, går lenger enn prediktive data ved å ta i bruk kunstig intelligens, komplekse matematiske algoritmer og maskinlæring. I stedet for bare å forutsi alternativer har den som mål å eliminere magefølelsestilnærmingen og i stedet anbefale optimale fremtidige strategier for å nå organisasjonens mål, samt beskrive de mulige resultatene av hver handling.
Preskriptiv analyse fungerer ved å ta hensyn til alle variabler og faktorer som påvirker virksomhetens drift. Etter hvert som større datasett blir tilgjengelige, kan preskriptiv analyse kontinuerlig oppdatere modeller og strategier for å håndtere mange organisatoriske aspekter, inkludert risikostyring og optimalisering av virksomheten.
Have an account? Log In
Preskriptiv kontra prediktiv analyse
Med den raske utviklingen innen teknologi og kunstig intelligens, samt stadig mer konkurransepregede markeder, tyder studier på at markedet for prediktiv analyse vil nå 23,4 milliarder dollar innen 2030. Både preskriptiv og prediktiv analyse er viktige verktøy for virksomhetsdata, og selv om funksjonene deres noen ganger overlapper, har de bestemte viktige forskjeller og formål.
Prediktiv og preskriptiv analyse har begge som mål å gi innsikt som danner grunnlag for virksomhetens strategier. Mens prediktiv analyse lager prognoser for mulige fremtidige resultater basert på historiske data, bruker preskriptiv analyse data til å utvikle konkrete handlinger basert på ulike mulige resultater. Enkelt forklart vurderer prediktiv analyse hva som kan skje i fremtiden, mens preskriptiv analyse vurderer hva virksomheten bør gjøre deretter.
Prediktiv analyse henter innsikt fra strukturerte data og variabler, for eksempel kunde- eller transaksjonsdata, for å fastslå verdien av en ukjent variabel. Preskriptiv analyse er derimot mindre bundet av databegrensninger og tar hensyn til en rekke datasett, inndata og andre variabler, samt hvordan de påvirker hverandre. Som et resultat kan preskriptiv analyse utvikle modeller med kvantifiserte avveininger som har som mål å optimalisere virksomhetens resultater.
I mange tilfeller er ikke prediktiv analyse tilstrekkelig for å holde virksomheten konkurransedyktig. Når disse verktøyene kombineres med preskriptiv analyse, kan de imidlertid gi hverandre informasjon og tilby optimale neste steg for virksomheten. En organisasjon som bruker begge verktøyene, kan for eksempel bruke prediktiv analyse til å utarbeide inntektsprognoser for det kommende året. Ved å ta i bruk preskriptiv analyse kan organisasjonen deretter modellere flere tilnærminger for å optimalisere strategier for inntektsvekst.
Bruksområder for preskriptiv og prediktiv analyse
Nesten alle virksomheter kan dra nytte av å ta i bruk prediktiv og preskriptiv analyse. Se på følgende eksempler:
- Bemanningsbehov: Fastslå bemanningsdekning og ansettelsesbehov basert på ulike faktorer som årstider, tidspunkt på dagen og andre detaljer for å optimalisere effektiviteten og kundeopplevelsen.
- Målrettet markedsføring: Ved å utnytte data om tidligere forbrukeratferd kan du forutsi forbrukertrender og planlegge markedsføringskampanjer deretter.
- Økonomiske modeller: Ved hjelp av historiske data og dataanalyse kan du forutsi økonomiske faktorer som salg, utgifter og kontantstrøm for å ta datadrevne beslutninger.
- Redusere utstyrsfeil: Du kan bruke algoritmer og kunstig intelligens til å forutsi eller forhindre teknologiske feil, begrense problemer og spare kostnader.
- Innholds strategi og suksess: Finn ut om markedsføringsinnholdet ditt gjør jobben sin. Koster det mer enn du får igjen for det? Engasjerer kundene seg positivt i det? Noe som en bedriftsblogg eller flere kontoer på sosiale medier kan være en stor belastning hvis det for eksempel ikke genererer potensielle kunder.
Andre typer analyse for bedrifter
Prediktiv og preskriptiv analyse er ikke de eneste verktøyene for å tolke bedriftsdata. Når disse metodene kombineres med verktøy som deskriptiv analyse og diagnostisk analyse, hjelper de deg med å få et helhetlig bilde av virksomheten din samt fremtidige scenarier og strategier.
Deskriptiv analyse
Forenklet sagt svarer deskriptiv analyse på spørsmålet: «Hva skjedde?»
Ved å samle og tolke historiske data utvikler deskriptiv analyse tilgjengelig innsikt som beskriver, viser og oppsummerer datapunkter om ulike deler av virksomheten din. Deskriptiv analyse kan alene beskrive datasett som bruker- eller kundedata, inntektsvekst og prisendringer.
Når deskriptiv analyse brukes sammen med andre dataanalyseverktøy, kan den hjelpe deg med å identifisere ulike styrker og muligheter i virksomheten din og danne grunnlag for påfølgende forretningsstrategier.
Diagnostisk analyse
I stedet for å analysere og beskrive hva som skjedde, undersøker diagnostisk analyse hvorfor bestemte endringer eller hendelser fant sted. Diagnostisk analyse brukes ofte som et logisk neste trinn etter deskriptiv analyse og benytter historiske data til å foreslå eller identifisere årsaks- og korrelasjonsforhold mellom variabler.
Diagnostisk analyse kan hjelpe deg med å forstå aspekter ved virksomheten din, som:
- Kunde- eller brukeratferd
- Teknologiske problemer
- Medarbeidertilfredshet
- Organisasjonskultur
- Effektiviteten til merkevarebyggingen og markedsføringsstrategien
Tips for å bruke analyse til å ta beslutninger i virksomheten
Prediktiv, preskriptiv og andre typer dataanalyse er kraftige verktøy for å utforme forretningsstrategier og avgjøre hva som er den beste handlingsmåten for virksomheten din. Nedenfor finner du noen tips som kan hjelpe deg med å få mest mulig ut av virksomhetsanalysen.
1. Start med enkel dataanalyse
Du kan implementere utallige datasett og regler, men for mye data kan virke overveldende og distrahere fra meningsfull innsikt. For å holde dataene fokuserte og relevante bør du begynne i det små med enkel analyse. Når du har etablert analyser som fungerer for virksomheten din, kan du vurdere å legge til mer kompleks dataanalyse som kan forbedre og videreutvikle strategiene dine.
2. Opprett omfattende datasett
Siden prediktiv analyse ofte fungerer som grunnlaget for preskriptiv analyse og forretningsmodeller eller strategier, er det viktig at den fanger opp alle relevante data. Ved å utvide dataene i den prediktive analysen og ta hensyn til relevante variabler, som alderen eller stedstilhørigheten til brukere av videospill eller tilgjengeligheten i forsyningskjeden, kan du få mer omfattende innsikt og bedre resultater fra forslagene i den preskriptive analysen.
More Articles
3. Hold systemene oppdatert
Enten du bruker preskriptive, prediktive eller andre analyseverktøy, er det viktig å huske at diagrammene og grafene dine bare er så effektive som datagrunnlaget de bygger på. Med andre ord må du sørge for at den prediktive og preskriptive analysen støttes av nøyaktig innsamlede og vedlikeholdte data, slik at resultatene fra analysen forblir pålitelige. Optimaliser informasjonen og innsikten din ved kontinuerlig å opprettholde god datahygiene i virksomheten og oppdatere de algoritmiske verktøyene og verktøyene for kunstig intelligens.
Hvorfor virksomheten din trenger begge deler
Hvis du ønsker å løfte forretningsmodellene og strategiene dine til neste nivå, bør du vurdere å bruke både prediktiv og preskriptiv analyse. Ved å utvikle realistiske prognoser for utfall samt handlingsrettede og kvantifiserbare planer for hva virksomheten din bør gjøre videre, kan du optimalisere driften og veksten i virksomheten.
Klar for å lære mer om hvordan du kan maksimere forretningsstrategiene dine? Ta en titt på våre gjennomganger av de 10 beste programvarene for markedsføringsanalyse og de 10 beste programvarene for analyse av sosiale medier. Husk å dele favorittartiklene dine med kolleger og samarbeidspartnere, og ikke glem å abonnere på nyhetsbrevet vårt for oppdateringer om nye forretningstrender og verktøy.
