Voorspellende versus voorschrijvende analyses: een complete gids
Veel bedrijven omarmen de opkomst van grote hoeveelheden gegevens, waarbij onderzoek aantoont dat sommige organisaties van plan zijn om hun investeringen in gegevensopslag, datamining en infrastructuur jaar-op-jaar te verdubbelen. Informatie uit die gegevens is echter alleen een krachtig bedrijfsmiddel als deze wordt gecombineerd met bruikbare en vooruitstrevende inzichten. Maak kennis met voorspellende en voorschrijvende analyses.
Samen vormen beide analysemethoden een belangrijk onderdeel van voorspellende B2B-marketing en wanneer ze goed worden toegepast, kunnen ze optimale bedrijfsgroei ondersteunen. In dit artikel bekijken we de verschillen tussen voorschrijvende en voorspellende analyses, de voordelen en uitdagingen van beide en hoe ze richting kunnen geven aan de beslissingen van je bedrijf en datagestuurde strategieën kunnen ondersteunen.
Wat zijn voorspellende analyses?
Voorspellende analyses verwijzen naar statistische en modelleringstechnieken die actuele en historische gegevenssets gebruiken om prognoses of ‘voorspellingen’ te doen over toekomstige bedrijfstrends, bedrijfsresultaten en marketingprestaties. Dit kan kortetermijnvoorspellingen omvatten, zoals personeelsbehoeften, of langetermijntrends die de kasstroom of omzet van een bedrijf laten zien.
Create a Free Account to Read More
You need to sign up for a free membership to complete reading this article:
Have an account? Log In
Met behulp van machine learning, algoritmen en kunstmatige intelligentie kunnen voorspellende analyses bedrijfsleiders voorzien van cruciale informatie die helpt bij het inschatten van risico’s of potentiële voordelen voor talrijke scenario’s. Voorspellende analyses kunnen een winkelier bijvoorbeeld helpen inzicht te krijgen in trends rond de momenten waarop eerder de grootste verkoopvolumes werden behaald, zodat deze verkoopprognoses kan ontwikkelen en besluitvorming kan ondersteunen voor factoren zoals personeelsbezetting en voorraad.
Wat zijn voorschrijvende analyses?
Voorschrijvende analyses worden vaak beschouwd als de toekomst van gegevensanalyses binnen bedrijven. Ze gaan verder dan voorspellende gegevens door gebruik te maken van kunstmatige intelligentie, complexe wiskundige algoritmen en machine learning. In plaats van alleen opties te voorspellen, zijn ze erop gericht de aanpak op basis van onderbuikgevoelens uit te bannen en in plaats daarvan optimale toekomstige strategieën aan te bevelen om organisatiedoelen te behalen en de mogelijke resultaten van elke actie te beschrijven.
Voorschrijvende analyses houden rekening met alle variabelen en factoren die van invloed zijn op de bedrijfsvoering. Naarmate bredere gegevenssets beschikbaar komen, kunnen voorschrijvende analyses modellen en strategieën voortdurend bijwerken om uiteenlopende organisatorische aspecten aan te pakken, waaronder risicobeheer en bedrijfsoptimalisatie.
Voorschrijvende versus voorspellende analyses
Door snelle ontwikkelingen op het gebied van technologie en kunstmatige intelligentie en steeds concurrerendere markten wijzen onderzoeken erop dat de markt voor voorspellende analyses naar verwachting $23.4 miljard in 2030 zal bereiken. Zowel voorschrijvende als voorspellende analyses zijn belangrijke hulpmiddelen voor bedrijfsgegevens. Hoewel hun functies elkaar soms overlappen, hebben ze bepaalde belangrijke verschillen en doelen.
Voorspellende en voorschrijvende analyses zijn beide gericht op het leveren van inzichten die richting geven aan je bedrijfsstrategieën. Terwijl voorspellende analyses mogelijke toekomstige resultaten voorspellen op basis van historische gegevens, gebruiken voorschrijvende analyses gegevens om specifieke acties te ontwikkelen op basis van verschillende mogelijke uitkomsten. In de eenvoudigste bewoordingen kijken voorspellende analyses naar wat er in de toekomst zou kunnen gebeuren, terwijl voorschrijvende analyses kijken naar wat je bedrijf vervolgens zou moeten doen.
Voorspellende analyses putten inzichten uit gestructureerde gegevens en variabelen, zoals klant- of transactiegegevens, om de waarde van een onbekende variabele te bepalen. Voorschrijvende analyses zijn daarentegen minder gebonden aan beperkingen van gegevens en houden rekening met verschillende gegevenssets, invoerwaarden en andere variabelen en met de manier waarop deze op elkaar inwerken. Daardoor kunnen voorschrijvende analyses modellen ontwikkelen met gekwantificeerde afwegingen die gericht zijn op het optimaliseren van bedrijfsprestaties.
In veel gevallen zijn voorspellende analyses niet voldoende om je bedrijf concurrerend te houden. Wanneer ze echter worden gecombineerd met voorschrijvende analyses, kunnen deze hulpmiddelen elkaar aanvullen en optimale vervolgstappen voor je bedrijf bieden. Een organisatie die beide hulpmiddelen gebruikt, kan voorspellende analyses bijvoorbeeld inzetten om omzetprognoses voor het volgende jaar te ontwikkelen. Vervolgens kan de organisatie door voorschrijvende analyses toe te passen verschillende benaderingen modelleren om strategieën voor omzetgroei te optimaliseren.
Toepassingen van voorschrijvende en voorspellende analyses
Bijna elk bedrijf kan profiteren van de implementatie van voorspellende en voorschrijvende analyses. Bekijk de volgende voorbeelden:
- Personeelsbehoeften: Bepaal de benodigde dekking en wervingsbehoeften op basis van verschillende factoren, zoals seizoenen, het tijdstip van de dag en andere details, om de efficiëntie en klantervaring te optimaliseren.
- Gerichte marketing: Door gebruik te maken van gegevens over eerder consumentengedrag kun je consumententrends voorspellen en marketingcampagnes dienovereenkomstig plannen.
- Financiële modellen: Met behulp van historische gegevens en gegevensanalyse kun je financiële factoren zoals verkoop, uitgaven en kasstromen voorspellen om datagestuurde beslissingen te nemen.
- Het verminderen van storingen aan apparatuur: Je kunt algoritmen en kunstmatige intelligentie gebruiken om technische storingen te voorspellen of te voorkomen, problemen te beperken en kosten te besparen.
- Inhoudstrategie en succes: Bepaal of je marketingcontent zijn werk doet. Kost deze meer dan hij oplevert? Gaan klanten er positief mee om? Iets als een bedrijfsblog of meerdere socialmedia-accounts kan bijvoorbeeld een grote kostenpost zijn als het geen leads oplevert.
Andere soorten analyses voor bedrijven
Voorspellende en prescriptieve analyses zijn niet de enige hulpmiddelen voor het interpreteren van bedrijfsgegevens. In combinatie met hulpmiddelen zoals beschrijvende en diagnostische analyses helpen deze methoden je een holistisch beeld te krijgen van je bedrijf en toekomstige scenario's en strategieën.
Beschrijvende analyse
In eenvoudige bewoordingen beantwoordt beschrijvende analyse de vraag: “Wat is er gebeurd?”
Door historische gegevens te verzamelen en te interpreteren, ontwikkelt beschrijvende analyse toegankelijke inzichten die gegevenspunten over verschillende aspecten van je bedrijf beschrijven, tonen en samenvatten. Op zichzelf kan beschrijvende analyse gegevenssets beschrijven, zoals gebruikers- of klantgegevens, omzetgroei en prijswijzigingen.
In combinatie met andere hulpmiddelen voor gegevensanalyse kan beschrijvende analyse je helpen verschillende sterke punten en kansen binnen je bedrijf te herkennen en richting te geven aan daaropvolgende bedrijfsstrategieën.
Diagnostische analyse
In plaats van te analyseren en te beschrijven wat er is gebeurd, onderzoekt diagnostische analyse waarom bepaalde veranderingen of gebeurtenissen plaatsvonden. Diagnostische analyse wordt vaak toegepast als logische vervolgstap op beschrijvende analyse en gebruikt historische gegevens om causale en correlatieve verbanden tussen variabelen voor te stellen of te identificeren.
Diagnostische analyse kan je helpen aspecten van je bedrijf te begrijpen, zoals:
- Klant- of gebruikersgedrag
- Technologische problemen
- Tevredenheid van medewerkers
- Organisatiecultuur
- Effectiviteit van merk- en marketingstrategie
Tips voor het gebruik van analyses bij zakelijke beslissingen
Voorspellende, prescriptieve en andere soorten gegevensanalyses zijn krachtige hulpmiddelen om bedrijfsstrategieën vorm te geven en de beste aanpak voor je bedrijf te bepalen. Hieronder vind je enkele tips om het meeste uit je bedrijfsanalyses te halen.
1. Begin met eenvoudige gegevensanalyse
Je kunt talloze gegevenssets en regels implementeren, maar te veel gegevens kunnen overweldigend zijn en de aandacht afleiden van betekenisvolle inzichten. Begin met eenvoudige analyses om je gegevens gericht en relevant te houden. Zodra je hebt vastgesteld welke analyses voor je bedrijf werken, kun je overwegen complexere gegevensanalyses toe te voegen die je strategieën kunnen verfijnen en verbeteren.
2. Maak uitgebreide gegevenssets
Omdat voorspellende analyse vaak de basis vormt voor prescriptieve analyse en bedrijfsmodellen of -strategieën, is het belangrijk dat alle relevante gegevens erin worden opgenomen. Door je gegevens voor voorspellende analyse uit te breiden en rekening te houden met relevante variabele factoren, zoals de leeftijd of locatie van gebruikers van videogames, of de beschikbaarheid binnen de toeleveringsketen, kun je uitgebreidere inzichten en betere resultaten halen uit de aanbevelingen van je prescriptieve analyse.
3. Houd systemen actueel
Of je nu prescriptieve, voorspellende of andere analysetools voor gegevens gebruikt, het is belangrijk om te onthouden dat je diagrammen en grafieken slechts zo effectief zijn als de gegevens die eraan ten grondslag liggen. Zorg er met andere woorden voor dat je voorspellende en prescriptieve analyses worden ondersteund door nauwkeurig verzamelde en onderhouden gegevens om de geldigheid van je analyseresultaten te waarborgen. Optimaliseer je informatie en inzichten door de gegevenshygiëne van je bedrijf voortdurend te onderhouden en de algoritmische hulpmiddelen en hulpmiddelen voor kunstmatige intelligentie bij te werken.
Waarom je bedrijf beide nodig heeft
Als je je bedrijfsmodellen en -strategieën naar een hoger niveau wilt tillen, kun je overwegen zowel voorspellende als prescriptieve analyses te benutten. Door realistische voorspellingen van uitkomsten en uitvoerbare en kwantificeerbare blauwdrukken te ontwikkelen voor wat je bedrijf vervolgens moet doen, kun je de activiteiten en groei van je bedrijf optimaliseren.
Klaar om meer te leren over het optimaliseren van je bedrijfsstrategieën? Bekijk onze analyses van de 10 beste software voor marketinganalyse en de 10 beste software voor analyse van sociale media. Deel je favoriete artikelen met je vakgenoten en collega's, en vergeet je niet op onze nieuwsbrief te abonneren voor updates over opkomende bedrijfstrends en -tools.
