Prescriptieve versus voorspellende analyse: een complete gids
Veel bedrijven omarmen de opkomst van big data, waarbij uit onderzoek blijkt dat sommige organisaties van plan zijn 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 B2B-voorspellende marketing en kunnen ze, mits correct uitgevoerd, 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 gegevensgestuurde 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.
Continue Reading for Free
Create a free account to finish this article, plus get ongoing access to timely insights and practical resources.
Have an account? Log In
Met behulp van machinaal leren, algoritmen en kunstmatige intelligentie kunnen voorspellende analyses bedrijfsleiders voorzien van cruciale informatie die helpt bij het inschatten van risico’s of het winstpotentieel voor tal van scenario’s. Voorspellende analyses kunnen een retailer bijvoorbeeld helpen inzicht te krijgen in trends rond de momenten waarop eerder de verkoopvolumes het hoogst waren, zodat deze verkoopprognoses kan ontwikkelen en besluitvorming over factoren zoals personeelsbezetting en voorraad kan ondersteunen.
Wat zijn voorschrijvende analyses?
Voorschrijvende analyses worden vaak beschouwd als de toekomst van bedrijfsgegevensanalyse en gaan verder dan voorspellende gegevens door gebruik te maken van kunstmatige intelligentie, complexe wiskundige algoritmen en machinaal leren. In plaats van alleen opties te voorspellen, zijn ze erop gericht de intuïtieve aanpak uit te bannen en in plaats daarvan optimale toekomstige strategieën aan te bevelen om organisatiedoelen te bereiken en de mogelijke uitkomsten van elke actie te beschrijven.
Voorschrijvende analyses werken door rekening te houden 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 veel aspecten van een organisatie aan te pakken, waaronder risicobeheer en bedrijfsoptimalisatie.
Voorschrijvende versus voorspellende analyses
Door snelle ontwikkelingen op het gebied van technologie en kunstmatige intelligentie en steeds competitievere markten suggereren onderzoeken dat de markt voor voorspellende analyses naar verwachting $23.4 billion in 2030 zal bereiken. Zowel voorschrijvende als voorspellende analyses zijn belangrijke hulpmiddelen voor bedrijfsgegevens en 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 uitkomsten voorspellen op basis van historische gegevens, gebruiken voorschrijvende analyses gegevens om specifieke acties te ontwikkelen op basis van verschillende mogelijke resultaten. In de eenvoudigste bewoordingen houden voorspellende analyses rekening met wat er in de toekomst zou kunnen gebeuren, terwijl voorschrijvende analyses rekening houden met wat je bedrijf vervolgens zou moeten doen.
Voorspellende analyses halen 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 gegevensbeperkingen en houden rekening met verschillende gegevenssets, invoergegevens en andere variabelen, evenals 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. In combinatie met voorschrijvende analyses kunnen deze hulpmiddelen elkaar echter 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. Door vervolgens voorschrijvende analyses toe te passen, kan de organisatie 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 bezetting en wervingsbehoeften op basis van verschillende factoren, zoals seizoenen, tijdstippen 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 omzet, uitgaven en kasstromen, voorspellen om datagestuurde beslissingen te nemen.
- Vermindering van defecten aan apparatuur: Je kunt algoritmen en kunstmatige intelligentie gebruiken om technische storingen te voorspellen of te voorkomen, problemen te beperken en kosten te besparen.
- Content-strategie en succes: Bepaal of je marketingcontent zijn doel bereikt. Kost deze meer dan hij oplevert? Reageren klanten er positief op? Iets als een bedrijfsblog of meerdere socialmedia-accounts kan bijvoorbeeld een grote kostenpost worden als het geen leads oplevert.
Andere soorten analyses voor bedrijven
Voorspellende en voorschrijvende analyses zijn niet de enige hulpmiddelen om bedrijfsgegevens te interpreteren. In combinatie met hulpmiddelen zoals beschrijvende en diagnostische analyses helpen deze methoden je om een holistisch beeld te krijgen van je bedrijf en toekomstige scenario's en strategieën.
Beschrijvende analyses
In eenvoudige bewoordingen beantwoorden beschrijvende analyses de vraag: “Wat is er gebeurd?”
Door historische gegevens te verzamelen en te interpreteren, ontwikkelen beschrijvende analyses toegankelijke inzichten die gegevenspunten over verschillende aspecten van je bedrijf beschrijven, weergeven en samenvatten. Op zichzelf kunnen beschrijvende analyses gegevensverzamelingen beschrijven, zoals gebruikers- of klantgegevens, omzetgroei en prijswijzigingen.
In combinatie met andere hulpmiddelen voor gegevensanalyse kunnen beschrijvende analyses je helpen verschillende sterke punten en kansen binnen je bedrijf te herkennen en daaropvolgende bedrijfsstrategieën vorm te geven.
Diagnostische analyses
In plaats van te analyseren en te beschrijven wat er is gebeurd, onderzoeken diagnostische analyses waarom bepaalde veranderingen of gebeurtenissen hebben plaatsgevonden. Diagnostische analyses worden vaak ingezet als logische vervolgstap op beschrijvende analyses en gebruiken historische gegevens om causale en correlatieve verbanden tussen variabelen voor te stellen of te identificeren.
Diagnostische analyses kunnen je helpen inzicht te krijgen in aspecten van je bedrijf, zoals:
- Klant- of gebruikersgedrag
- Technologische problemen
- Tevredenheid van medewerkers
- Organisatiecultuur
- Effectiviteit van merk- en marketingstrategie
Tips om analyses te gebruiken bij zakelijke beslissingen
Voorspellende, voorschrijvende en andere soorten gegevensanalyses zijn krachtige hulpmiddelen om bedrijfsstrategieën vorm te geven en de beste koers voor je bedrijf te bepalen. Hieronder vind je enkele tips om het maximale uit je bedrijfsanalyses te halen.
1. Begin met eenvoudige gegevensanalyse
Je kunt talloze gegevensverzamelingen 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 gegevensverzamelingen
Omdat voorspellende analyses vaak de basis vormen voor voorschrijvende analyses en bedrijfsmodellen of -strategieën, is het belangrijk dat alle relevante gegevens worden meegenomen. Door je gegevens voor voorspellende analyses uit te breiden en rekening te houden met relevante variabele factoren, zoals de leeftijd van gebruikers van videogames, demografische locatiegegevens of beschikbaarheid binnen de toeleveringsketen, kun je rijkere inzichten verkrijgen en betere resultaten halen uit de aanbevelingen van je voorschrijvende analyses.
3. Houd systemen up-to-date
Of je nu voorschrijvende, voorspellende of andere hulpmiddelen voor gegevensanalyse gebruikt, het is belangrijk om te onthouden dat je grafieken en diagrammen slechts zo effectief zijn als de gegevens die eraan ten grondslag liggen. Zorg er met andere woorden voor dat je voorspellende en voorschrijvende analyses worden ondersteund door nauwkeurig verzamelde en onderhouden gegevens om de betrouwbaarheid van je analyseresultaten te behouden. 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 voorschrijvende analyses te gebruiken. Door realistische voorspellingen van uitkomsten en bruikbare, kwantificeerbare blauwdrukken te ontwikkelen voor wat je bedrijf vervolgens moet doen, kun je de bedrijfsvoering en groei optimaliseren.
Klaar om meer te leren over het optimaliseren van je bedrijfsstrategieën? Bekijk onze analyses van de 10 beste marketinganalyseprogramma's en de 10 beste socialmedia-analyseprogramma's. Deel je favoriete artikelen met je collega's en vakgenoten en vergeet je niet op onze nieuwsbrief te abonneren voor updates over opkomende zakelijke trends en tools.
