Ludzie być może nigdy nie będą w stanie przewidywać przyszłości, ale maszynom może się to udać. Analityka predykcyjna pomaga wielu firmom rozwiązywać problemy jutra poprzez identyfikowanie ich już dziś i dostarczanie praktycznych informacji.
W tym przewodniku omawiam, czym są analityka predykcyjna i nauka o danych oraz jak można je wykorzystać, aby zyskać przewagę nad konkurencją dzięki lepszej analityce biznesowej i umiejętności podejmowania decyzji na podstawie dużych zbiorów danych. Przedstawię również siedem przykładów zastosowania analityki predykcyjnej w rzeczywistym świecie, które mogą zainspirować Cię do podjęcia kolejnych działań.
Czym jest analityka predykcyjna?
Podczas gromadzenia danych w celu odkrywania praktycznych informacji firmy mogą korzystać z czterech rodzajów analityki. Analityka predykcyjna koncentruje się na tym, co prawdopodobnie wydarzy się w najbliższej przyszłości, aby Twoja firma mogła się odpowiednio przygotować i zareagować. Jednym z głównych czynników napędzających dziś rozwój analityki predykcyjnej jest pojawienie się uczenia maszynowego i technologii automatyzacji. Staje się ona podstawą najlepszych narzędzi do analityki marketingowej.
Uczenie maszynowe wykorzystuje wydarzenia z przeszłości do odnajdywania zależności w zachowaniach i decyzjach ludzi, aby przewidywać, co zrobią oni w przyszłości, tworząc modele predykcyjne i analizując zbiory danych w czasie rzeczywistym.
W tym artykule szczegółowo omówię siedem przykładów analityki predykcyjnej oraz to, jak pomogły one firmom całkowicie zmienić zasady gry. Właściwie wykorzystywana analityka danych predykcyjnych może również pomóc Ci wyprzedzić konkurencję.
7 przykładów analityki predykcyjnej
Analityka predykcyjna może rozwiązywać wiele problemów firm w różnych obszarach specjalizacji. Możesz wykorzystać analitykę predykcyjną, aby określić, jak obniżyć koszty ogólne o 25%, zwiększyć wskaźnik finalizacji sprzedaży o 15% lub skalować działalność, aby sprostać szybko rosnącemu popytowi. Przewidując przyszłe wydarzenia, możesz zapewnić swojej firmie idealną pozycję, aby czerpać z nich korzyści.
Wybraliśmy poniższe studia przypadków jako przykłady firm, które zawdzięczają swój sukces analityce predykcyjnej, strategiom marketingowym opartym na danych i technologii uczenia maszynowego.
Seebo osiąga wskaźnik dostaw na poziomie 98%
Firma biotechnologiczna i medyczna Seebo potrzebowała wielu rozwiązań problemów, które negatywnie wpływały na jej możliwości produkcyjne i dostawcze. Firma odkryła, że poświęca zbyt dużo czasu na czyszczenie i konserwację sprzętu oraz że utylizuje duże ilości odpadów. Przestoje w produkcji uszczuplały zyski Seebo, zmniejszając jej zdolności produkcyjne i wydłużając czas dostaw.
Seebo zwróciło się ku wykorzystaniu analityki predykcyjnej, aby zidentyfikować i rozwiązać główne problemy. Przestoje skrócono o ponad 83%, zdolności produkcyjne wzrosły o ponad 5%, a Seebo odnotowało 98% terminowości dostaw. Skrócenie przestojów przyniosło Seebo znaczne oszczędności, a szacowane oszczędności kosztów przestojów wyniosły 72%. Niższe koszty i usprawniona produkcja doprowadziły do imponujących zwrotów z inwestycji.
Have an account? Log In
Airbnb rośnie o 43 000% w ciągu 5 lat
Jednym z największych wyzwań dla nowych firm jest skalowanie działalności w obliczu wykładniczo rosnącego popytu. Airbnb jest przykładem firmy, która niemal z dnia na dzień przeszła od zera do pozycji znaczącego gracza w branży. Firma przypisuje wzrost na poziomie 43 000% w ciągu 5 lat wykorzystaniu technologii uczenia maszynowego i analityki predykcyjnej.
Model wykorzystany przez Airbnb rozpoczął się od danych historycznych, które posłużyły do ustalenia wzorców ludzkich zachowań. Informacje uzyskane dzięki eksploracji danych i narzędziom analityki predykcyjnej stanowiły podstawę kolejnego etapu planowania Airbnb, ale firma na tym nie poprzestała. Przetestowała te informacje, aby określić dokładność prognoz, a wyniki ponownie wprowadzono do systemu analitycznego w celu tworzenia lepszych przewidywań.
Patent Amazona na predykcyjne zamawianie
Jednym z typowych problemów sprzedawców detalicznych jest utrzymywanie w ofercie produktów, których chcą klienci, bez przeznaczania miejsca na towary, które się nie sprzedadzą. Amazon zainwestował w stworzenie nowej technologii analizy predykcyjnej, która pozwala mu wyprzedzać potrzeby klientów i wypełniać przestrzeń magazynową produktami dokładnie wtedy, gdy pojawia się na nie popyt.
W rezultacie Amazon zamawiał produkty, o których wiedział, że klienci będą chcieli je kupić, i wysyłał je do centrów realizacji zamówień znajdujących się wystarczająco blisko, aby znacząco skrócić czas dostawy. To właśnie ten proces sprawia, że wiele osób cieszy się tak szybkimi dostawami Amazona, a sama firma tak skutecznie zarządza łańcuchem dostaw.
Gramener i Microsoft identyfikują dzikie zwierzęta
Organizacje non-profit muszą efektywnie wykorzystywać każdy zainwestowany dolar. Fundacja Nisqually River Foundation odniosła ogromne korzyści ze współpracy z firmami Gramener i Microsoft przy rozwiązywaniu jednego ze swoich największych problemów.
Jednym z głównych celów fundacji jest śledzenie wielu gatunków ryb na 81-milowym odcinku rzeki w stanie Waszyngton. Odławianie, znakowanie i wypuszczanie ryb przez ludzi może być czasochłonne i nużące, dlatego Microsoft i Gramener stworzyły model analityki predykcyjnej dla organizacji non-profit. Sztuczna inteligencja wykorzystywała nagrania rzeki do skutecznego rozpoznawania i liczenia różnych gatunków ryb w rzece.
Fundacja poinformowała, że dokładność modelu analityki predykcyjnej była o 73% wyższa niż w przypadku ręcznego śledzenia ryb, a powiązane koszty zmniejszyły się o około 80%. Teraz Nisqually River Foundation może przeznaczyć te środki na inne, bardziej produktywne przedsięwzięcia.
Triaz Gruppe oszczędza na kosztach katalogów
Firma Triaz Gruppe wykorzystała analitykę predykcyjną do dokładnego przypisywania wartości każdemu klientowi podczas wysyłania katalogów. Umożliwiło to również firmie określenie najlepszego potencjalnego zwrotu z inwestycji dla każdej reklamy, dzięki czemu mogła zrezygnować z nieskutecznych reklam na rzecz tych, które przyciągnęłyby więcej uwagi potencjalnych klientów.
Jednym z problemów zidentyfikowanych przez Triaz Gruppe było wysyłanie zbyt dużej liczby katalogów. Potencjalny zwrot z inwestycji był znacznie niższy ze względu na koszty drukowania tych katalogów, dlatego określenie właściwej liczby egzemplarzy do wysłania miało kluczowe znaczenie dla ograniczenia kosztów i optymalizacji współczynników konwersji kampanii marketingowych.
Würth zwiększa efektywność sprzedaży
Wiedza o tym, jakie produkty pokazać potencjalnym klientom, może zadecydować o dokonaniu sprzedaży lub odejściu klienta. Firma Würth wykorzystuje algorytm do badania zachowań klientów i określania, którymi produktami każdy klient najprawdopodobniej będzie zainteresowany, zanim nawiąże pierwszy kontakt. Gdy klient się zgłosi, algorytm określa segment produktów, do którego należy.
Przedstawiciele handlowi otrzymują nowych klientów z segmentów, w których się specjalizują. Dzięki skuteczności przypisywania klientów do właściwego segmentu przekraczającej 85% technologia uczenia maszynowego znacznie zwiększyła wskaźniki finalizacji sprzedaży w firmie Würth i pomogła przedstawicielom handlowym lepiej wykorzystywać czas, umożliwiając im pracę z klientami o wysokim prawdopodobieństwie dokonania zakupu. Kolejną korzyścią jest poprawa doświadczeń klientów, co prowadzi do wyższych wskaźników ich utrzymania.
Globalna sieć zwiększa wykorzystanie kuponów nawet o 15%
Sztuczna inteligencja pomaga sprzedawcom detalicznym artykułów spożywczych rozwiązać problem, z którego istnienia zdawali sobie sprawę od lat. Wielu klientów nie zwraca uwagi na kupony drukowane na paragonach, a rozwój mediów cyfrowych zmniejszył liczbę osób wycinających kupony z cotygodniowych gazet, aby znaleźć oszczędności.
W naszym ostatnim przykładzie analityki predykcyjnej globalna firma zajmująca się sprzedażą detaliczną żywności dowiedziała się, jak zwiększyć wykorzystanie kuponów o 15%, i wykorzystała tę wiedzę do przeprowadzenia trzy razy większej liczby kampanii kuponowych. Miało to pozytywny wpływ na ponad 10 000 sklepów, ponieważ klienci kupowali więcej produktów, aby móc wykorzystać swoje kupony.
Rozpoczęcie pracy z analityką predykcyjną
Technologia głębokiego uczenia jest szybko wdrażana w branżach usług finansowych, zasobów ludzkich i opieki zdrowotnej. Możliwość identyfikowania i przewidywania przyszłych trendów ma wiele potencjalnych zastosowań w predykcyjnym marketingu B2B.
W związku z tym, że postępy w dziedzinie sztucznej inteligencji często pojawiają się ostatnio w nagłówkach wiadomości, możesz zastanawiać się, jak wykorzystać algorytmy uczenia maszynowego z korzyścią dla swojej firmy. Zanim zagłębisz się w temat, musisz wiedzieć kilka rzeczy. Analityka predykcyjna nie jest uniwersalnym rozwiązaniem wszystkich problemów, dlatego warto połączyć ją z innymi strategiami analitycznymi.
Podczas korzystania z dowolnych narzędzi analitycznych i budowania modeli analityki predykcyjnej powinieneś mieć świadomość, jakie rzeczywiste problemy próbujesz rozwiązać, oraz gromadzić właściwe informacje. Gdy zbierzesz praktyczne dane, nadejdzie czas, aby przełożyć zdobytą wiedzę na działania i czerpać z tego korzyści.
Zalecana lektura: Najlepsze oprogramowanie do analityki treści
Zidentyfikuj problem, który musisz rozwiązać
Jak pokazaliśmy w powyższych historiach, każda organizacja, która wykorzystała analitykę predykcyjną na swoją korzyść, miała wyjątkowy zestaw problemów. W niektórych przypadkach koszty produkcji były zbyt wysokie lub firma nie docierała do właściwej grupy klientów. Inne przykłady wymagały od przedsiębiorstw rozważenia sposobów zwiększenia zasięgu i zaangażowania klientów.
Przy tworzeniu własnego rozwiązania z zakresu analityki predykcyjnej należy wziąć pod uwagę wiele rodzajów danych. Spróbuj ocenić słabe strony swojej firmy, aby określić cel korzystania z analityki. Po zidentyfikowaniu jednego lub większej liczby problemów możesz zacząć szukać informacji, które pomogą je przezwyciężyć.
Upewnij się, że masz niezbędne dane
Doświadczony analityk danych wie, że technologia uczenia maszynowego jest tylko tak dobra, jak informacje, którymi ją zasilasz. Jeśli na przykład próbujesz ustalić, jak zwiększyć wskaźniki utrzymania klientów, zbieranie danych na temat kosztów produkcji jest stratą czasu i zasobów. Kiedy wiesz, jakie problemy próbujesz rozwiązać, wiesz również, jakich algorytmów analityki predykcyjnej użyć.
W wielu przypadkach firmy próbują uzyskać wgląd w wiele problemów jednocześnie. Nie wpadnij jednak w pułapkę zbierania ogromnej ilości danych, których nie wykorzystujesz ani z których nie uzyskujesz żadnych informacji. Chcesz maksymalnie zwiększyć skuteczność wykorzystania swojego czasu i zasobów, w tym inwestycji w oprogramowanie do analizy marketingowej.
Twórz modele analityki predykcyjnej
Nie bój się tworzyć własnych modeli analityki predykcyjnej. Firmy wykorzystują uczenie maszynowe w sposób, którego wcześniej nie można było sobie wyobrazić. Możesz na przykład użyć analityki predykcyjnej, aby określić, kiedy jest optymalny moment na przeprowadzenie naprawy maszyn w zakładzie produkcyjnym. Możesz zaplanować pracę pracowników tak, aby w okresach wzmożonego ruchu zapewnić odpowiednią obsadę i ograniczyć przestoje do minimum, maksymalizując wartość wynagrodzeń swojego personelu.
Inny przydatny model może przewidywać, ile gotówki będziesz mieć w przyszłości i gdzie najlepiej ją zainwestować. Dokładne przewidzenie, ile pieniędzy będziesz mieć do dyspozycji w ciągu najbliższych 6 miesięcy do roku, może dostarczyć naprawdę cennych informacji, jeśli próbujesz rozwijać swoją firmę lub otwierać nowe lokalizacje.
Wprowadzaj swoje wnioski w życie
Ostatnim krokiem jest wykorzystanie zdobytych informacji. Możesz przez dziesięciolecia gromadzić informacje i wyciągać z nich wnioski, ale będzie to stratą czasu, jeśli nie wprowadzisz żadnych zmian. Jednym z problemów, z którymi borykają się niektóre firmy, jest bezczynność mimo posiadania cennych informacji na wyciągnięcie ręki.
Jeśli nie stworzysz planu działania na podstawie tych wniosków, może to zrobić jeden z twoich konkurentów.
Jak planujesz wykorzystywać analitykę predykcyjną w przyszłości?
Masz pomysły na wykorzystanie technologii AI i uczenia maszynowego, o których dziś nie wspomnieliśmy? Dołącz do dyskusji i powiedz nam, jak twoim zdaniem analityka predykcyjna wpłynie na rynek cyfrowy w nadchodzących latach. Nie zapomnij zapisać się do naszego newslettera, aby otrzymywać najnowsze wiadomości i historie.