Wiele firm korzysta z rozwoju big data, a badania pokazują, że niektóre organizacje planują z roku na rok podwoić inwestycje w przechowywanie danych, eksplorację danych i infrastrukturę. Jednak informacje uzyskane z tych danych stanowią potężne narzędzie biznesowe tylko wtedy, gdy zostaną połączone z praktycznymi i perspektywicznymi wnioskami. Tu pojawia się analityka predykcyjna i preskryptywna.
Obie metody analityczne są ważnym elementem marketingu predykcyjnego B2B i, jeśli są odpowiednio stosowane, mogą wspierać optymalny rozwój firmy. W tym artykule przyjrzymy się różnicom między analityką preskryptywną a predykcyjną, korzyściom i wyzwaniom związanym z obiema metodami oraz temu, w jaki sposób mogą one wpływać na decyzje biznesowe i wspierać strategie oparte na danych.
Czym jest analityka predykcyjna?
Analityka predykcyjna odnosi się do technik statystycznych i modelowania, które wykorzystują bieżące i historyczne zbiory danych do tworzenia prognoz lub „przewidywań” dotyczących przyszłych trendów biznesowych, wyników biznesowych i skuteczności marketingu. Może to obejmować krótkoterminowe przewidywania, takie jak zapotrzebowanie na personel, lub długoterminowe trendy pokazujące przepływy pieniężne albo przychody firmy.
Wykorzystując uczenie maszynowe, algorytmy i sztuczną inteligencję, analityka predykcyjna może dostarczać liderom biznesowym kluczowych informacji, które pomagają ocenić ryzyko lub potencjalne korzyści w wielu scenariuszach. Na przykład analityka predykcyjna może pomóc sprzedawcy zrozumieć trendy dotyczące tego, kiedy wcześniej odnotowywano sprzedaż o największym wolumenie, aby mógł opracować prognozy sprzedaży i podejmować decyzje dotyczące takich czynników jak liczba pracowników i zapasy.
Czym jest analityka preskryptywna?
Analityka preskryptywna, często uznawana za przyszłość analityki danych biznesowych, wykracza poza dane predykcyjne, wykorzystując sztuczną inteligencję, złożone algorytmy matematyczne i uczenie maszynowe. Zamiast po prostu przewidywać możliwe opcje, ma na celu wyeliminowanie podejścia opartego na intuicji, a następnie rekomendowanie optymalnych przyszłych strategii służących realizacji celów organizacji oraz opisywanie potencjalnych rezultatów każdego działania.
Analityka preskryptywna działa poprzez uwzględnianie wszystkich zmiennych i czynników wpływających na działalność firmy. W miarę udostępniania szerszych zbiorów danych analityka preskryptywna może stale aktualizować modele i strategie, aby zajmować się wieloma aspektami organizacji, w tym zarządzaniem ryzykiem i optymalizacją działalności firmy.
Have an account? Log In
Analityka preskryptywna a predykcyjna
W związku z szybkim rozwojem technologii i sztucznej inteligencji oraz coraz bardziej konkurencyjnymi rynkami badania sugerują, że rynek analityki predykcyjnej osiągnie wartość 23,4 mld dolarów do 2030 roku. Zarówno analityka preskryptywna, jak i predykcyjna są ważnymi narzędziami biznesowej analizy danych i chociaż ich funkcje czasami się pokrywają, zachowują określone kluczowe różnice i zastosowania.
Analityka predykcyjna i preskryptywna mają na celu dostarczanie wniosków, które pomagają kształtować strategie biznesowe. Podczas gdy analityka predykcyjna prognozuje potencjalne przyszłe wyniki na podstawie danych historycznych, analityka preskryptywna wykorzystuje dane do opracowywania konkretnych działań w oparciu o różne możliwe rezultaty. Mówiąc najprościej, analityka predykcyjna rozważa, co może wydarzyć się w przyszłości, a analityka preskryptywna — co firma powinna zrobić w następnej kolejności.
Analityka predykcyjna czerpie wnioski z ustrukturyzowanych danych i zmiennych, takich jak dane klientów lub dane transakcyjne, aby określić wartość nieznanej zmiennej. Natomiast analityka preskryptywna jest w mniejszym stopniu ograniczona przez dane i uwzględnia różne zbiory danych, dane wejściowe oraz inne zmienne, a także sposób ich wzajemnego oddziaływania. W rezultacie analityka preskryptywna może tworzyć modele z określonymi ilościowo kompromisami, których celem jest optymalizacja wyników biznesowych.
W wielu przypadkach sama analityka predykcyjna nie wystarcza, aby utrzymać konkurencyjność firmy. Jednak w połączeniu z analityką preskryptywną narzędzia te mogą wzajemnie się uzupełniać i dostarczać firmie optymalnych kolejnych kroków. Na przykład organizacja korzystająca z obu narzędzi może użyć analityki predykcyjnej do opracowania prognoz przychodów na kolejny rok. Następnie, wdrażając analitykę preskryptywną, może opracować modele kilku podejść w celu optymalizacji strategii wzrostu przychodów.
Zastosowania analityki preskryptywnej i predykcyjnej
Niemal każda firma może odnieść korzyści z wdrożenia analityki predykcyjnej i preskryptywnej. Rozważmy poniższe przykłady:
- Potrzeby kadrowe: Określ zakres obsady i potrzeby rekrutacyjne na podstawie różnych czynników, takich jak pory roku, pora dnia i inne szczegóły, aby zoptymalizować efektywność oraz doświadczenia klientów.
- Ukierunkowany marketing: Wykorzystując dane dotyczące wcześniejszych zachowań konsumentów, możesz prognozować trendy konsumenckie i odpowiednio planować kampanie marketingowe.
- Modele finansowe: Korzystając z danych historycznych i analizy danych, możesz prognozować czynniki finansowe, takie jak sprzedaż, wydatki i przepływy pieniężne, aby podejmować decyzje oparte na danych.
- Ograniczanie awarii sprzętu: Możesz używać algorytmów i sztucznej inteligencji do przewidywania awarii technologicznych lub zapobiegania im, ograniczając problemy i obniżając koszty.
- Strategia treści i jej skuteczność: Ustal, czy treści marketingowe spełniają swoje zadanie. Czy kosztują więcej, niż przynoszą zysku? Czy klienci pozytywnie na nie reagują? Na przykład firmowy blog lub wiele kont w mediach społecznościowych może generować duże koszty, jeśli nie przyciąga potencjalnych klientów.
Inne rodzaje analityki biznesowej
Analityka predykcyjna i preskryptywna nie są jedynymi narzędziami do interpretowania danych biznesowych. W połączeniu z narzędziami takimi jak analityka opisowa i diagnostyczna pomagają uzyskać całościowy obraz firmy oraz przyszłych scenariuszy i strategii.
Analityka opisowa
W uproszczeniu analityka opisowa odpowiada na pytanie: „Co się wydarzyło?”
Poprzez agregowanie i interpretowanie danych historycznych analityka opisowa tworzy przystępne wnioski, które opisują, przedstawiają i podsumowują punkty danych dotyczące różnych aspektów działalności firmy. Sama w sobie analityka opisowa może opisywać zestawy danych, takie jak dane użytkowników lub klientów, wzrost przychodów i zmiany cen.
W połączeniu z innymi narzędziami analizy danych analityka opisowa może pomóc w rozpoznawaniu różnych mocnych stron i możliwości firmy oraz w opracowywaniu kolejnych strategii biznesowych.
Analityka diagnostyczna
Zamiast analizować i opisywać to, co się wydarzyło, analityka diagnostyczna bada, dlaczego wystąpiły określone zmiany lub zdarzenia. Często stosowana jako logiczny kolejny krok po analityce opisowej, analiza diagnostyczna wykorzystuje dane historyczne do sugerowania lub identyfikowania związków przyczynowych i korelacyjnych między zmiennymi.
Analityka diagnostyczna może pomóc zrozumieć takie aspekty działalności firmy jak:
- Zachowania klientów lub użytkowników
- Problemy technologiczne
- Satysfakcja pracowników
- Kultura organizacyjna
- Skuteczność strategii marki i marketingowej
Wskazówki dotyczące wykorzystywania analityki do podejmowania decyzji biznesowych
Analityka predykcyjna, preskryptywna i inne rodzaje analizy danych to potężne narzędzia wspierające strategie biznesowe i określanie najlepszego kierunku działania firmy. Poniżej znajdziesz kilka wskazówek, które pomogą Ci w pełni wykorzystać analitykę biznesową.
1. Zacznij od prostej analizy danych
Możesz wdrożyć niezliczone zestawy danych i reguły, ale zbyt duża ilość danych może przytłaczać i odwracać uwagę od wartościowych wniosków. Aby zachować koncentrację na istotnych danych, zacznij od prostych analiz na niewielką skalę. Po ustaleniu, które z nich sprawdzają się w Twojej firmie, możesz rozważyć dodanie bardziej złożonych analiz danych, które pozwolą udoskonalić i wzmocnić Twoje strategie.
2. Twórz bogate zestawy danych
Ponieważ analityka predykcyjna często stanowi podstawę analityki preskryptywnej oraz modeli lub strategii biznesowych, ważne jest, aby obejmowała wszystkie istotne dane. Poszerzając dane wykorzystywane w analityce predykcyjnej i uwzględniając istotne czynniki, takie jak wiek użytkowników gier wideo, dane demograficzne dotyczące lokalizacji czy dostępność w łańcuchu dostaw, możesz uzyskać bardziej szczegółowe wnioski i lepsze rezultaty dzięki rekomendacjom analityki preskryptywnej.
More Articles
3. Aktualizuj systemy
Niezależnie od tego, czy korzystasz z preskryptywnych, predykcyjnych czy innych narzędzi analitycznych, ważne jest, aby pamiętać, że skuteczność wykresów i diagramów zależy wyłącznie od danych wejściowych. Innymi słowy, upewnij się, że analityka predykcyjna i preskryptywna opiera się na dokładnie pozyskanych i utrzymywanych danych, aby zachować wiarygodność wyników analityki. Optymalizuj informacje i wnioski, stale dbając o higienę danych firmy oraz aktualizując algorytmy i narzędzia sztucznej inteligencji.
Dlaczego Twoja firma potrzebuje obu rodzajów analityki
Jeśli chcesz przenieść modele i strategie biznesowe na wyższy poziom, rozważ wykorzystanie zarówno analityki predykcyjnej, jak i preskryptywnej. Opracowując realistyczne prognozy wyników oraz możliwe do wdrożenia i zmierzenia plany działania określające, co Twoja firma powinna zrobić w następnej kolejności, możesz zoptymalizować działalność operacyjną i rozwój firmy.
Chcesz dowiedzieć się więcej o maksymalizowaniu skuteczności strategii biznesowych? Sprawdź nasze zestawienia 10 najlepszych programów do analityki marketingowej oraz 10 najlepszych programów do analityki mediów społecznościowych. Podziel się ulubionymi artykułami ze swoimi współpracownikami i kolegami, a także nie zapomnij zasubskrybować naszego newslettera, aby otrzymywać informacje o nowych trendach i narzędziach biznesowych.
