7 exempel på prediktiv analys som inspirerar ditt nästa steg
Människor kanske aldrig kommer att kunna förutsäga framtiden, men maskiner kanske faktiskt lyckas med det. Prediktiv analys hjälper många företag att lösa morgondagens problem genom att identifiera dem idag och ge handlingsbara insikter.
Den här guiden går igenom vad prediktiv analys och datavetenskap är och hur du kan dra nytta av dem för att få ett försprång framför dina konkurrenter genom bättre affärsanalys och färdigheter i beslutsfattande baserat på stordata. Jag kommer också att beskriva sju verkliga exempel på prediktiv analys i praktiken för att inspirera ditt nästa steg.
Vad är prediktiv analys?
När företag samlar in data för att upptäcka handlingsbara insikter kan de använda fyra typer av analyser. Prediktiv analys fokuserar på vad som sannolikt kommer att hända inom en nära framtid, så att ditt företag kan förbereda sig och agera därefter. En av de största drivkrafterna bakom prediktiv analys idag är framväxten av maskininlärning och automatiseringsteknik. Detta utgör grunden för de bästa verktygen för marknadsföringsanalys.
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
Maskininlärning använder det som har hänt tidigare för att hitta samband i människors beteenden och beslut och förutsäga vad de kommer att göra i framtiden genom att skapa prediktiva modeller och studera datauppsättningar i realtid.
I den här artikeln går jag igenom sju exempel på prediktiv analys och hur de hjälpte företag att fullständigt förändra sina förutsättningar. När prediktiv dataanalys används på rätt sätt kan den också hjälpa dig att ligga steget före.
7 exempel på prediktiv analys
Prediktiv analys kan lösa många problem för företag inom flera olika verksamhetsområden. Du kan använda prediktiv analys för att avgöra hur du ska minska dina omkostnader med 25 %, öka andelen avslutade försäljningar med 15 % eller skala upp verksamheten för att möta en snabbt växande efterfrågan. Genom att förutsäga framtida händelser kan du försätta företaget i ett idealiskt läge för att dra nytta av dem.
Vi har valt ut följande fallstudier som exempel på företag som har sin framgång att tacka prediktiv analys, datadrivna marknadsföringsstrategier och maskininlärningsteknik.
Seebo når en leveransgrad på 98 %
Bioteknik- och hälso- och sjukvårdsföretaget Seebo behövde flera lösningar på problem som hämmade företagets produktions- och leveranskapacitet. Företaget upptäckte att det lade för mycket tid på att rengöra och underhålla utrustning och att det gjorde sig av med stora mängder avfall. Produktionsstopp åt upp Seebos vinster genom att minska tillverkningskapaciteten och öka leveranstiderna.
Seebo började använda prediktiv analys för att identifiera och lösa de grundläggande problemen. Driftstoppen minskade med mer än 83 %, produktionskapaciteten ökade med över 5 % och Seebo rapporterade en leveransgrad på 98 %. De minskade driftstoppen sparade Seebo mycket pengar, med en uppskattad kostnadsbesparing på 72 % för driftstopp. Lägre kostnader och effektiviserad produktion ledde till enastående avkastning på investeringen.
Airbnb växer med 43 000 % på 5 år
En av de största utmaningarna för nya företag är hur de ska skala upp när de möter exponentiell efterfrågan. Airbnb är ett exempel på ett företag som gick från ingenting till en stor aktör i branschen nästan över en natt. Företaget tillskriver en tillväxt på 43 000 % under 5 år användningen av maskininlärningsteknik och prediktiv analys.
Den modell som Airbnb använde började med historiska data för att fastställa mönster i mänskligt beteende. Insikterna från datautvinning och verktyg för prediktiv analys låg till grund för Airbnbs nästa planeringsfas, men Airbnb stannade inte där. Företaget testade insikterna för att avgöra hur träffsäkra förutsägelserna var, och resultaten matades tillbaka in i analysmaskinen för att skapa bättre förutsägelser.
Amazons patent för prediktiva beställningar
Ett vanligt problem för återförsäljare är att försöka hålla de produkter som kunderna vill ha i lager, samtidigt som de inte avsätter utrymme för varor som inte kommer att sälja. Amazon investerade i utvecklingen av en ny teknik för prediktiv analys som gör det möjligt att ligga ett steg före kunderna och fylla lagerutrymmet med produkter precis när efterfrågan på dem uppstår.
Resultatet blev att Amazon lade beställningar på produkter som företaget visste att kunderna skulle köpa och skickade dem till distributionscentraler som låg tillräckligt nära för att minska leveranstiderna avsevärt. Den här processen är anledningen till att många uppskattar Amazons så snabba leveranser och att Amazon driver sin leveranskedja så effektivt.
Gramener och Microsoft identifierar vilda djur
Ideella organisationer måste använda varje investerad dollar på ett effektivt sätt. Det gav stora resultat för Nisqually River Foundation att samarbeta med Gramener och Microsoft för att lösa ett av organisationens största problem.
Ett av stiftelsens huvudsakliga syften är att följa de många fiskarterna längs en 81 miles lång sträcka av en flod i Washington. Att låta människor fånga, märka och släppa tillbaka fisk kan bli tidskrävande och monotont, så Microsoft och Gramener skapade en prediktiv analysmodell för den ideella organisationen. En AI använde videor av floden för att effektivt identifiera och räkna de olika fisktyperna i floden.
Stiftelsen rapporterade att den prediktiva analysmodellens noggrannhet var 73 % bättre än vid manuell uppföljning av fisken, och att den minskade relaterade kostnader med cirka 80 %. Nu kan Nisqually River Foundation investera de pengarna i andra, mer produktiva satsningar.
Triaz Gruppe sparar katalogkostnader
Triaz Gruppe använde prediktiv analys för att exakt tilldela ett värde till var och en av sina kunder när kataloger skickades ut. Detta gjorde det också möjligt för företaget att fastställa den bästa potentiella avkastningen på investeringen för var och en av sina annonser, så att företaget kunde avsluta ineffektiva annonser till förmån för sådana som skulle fånga potentiella kunders uppmärksamhet.
Ett av problemen som Triaz Gruppe identifierade var att företaget skickade ut för många kataloger. Den potentiella avkastningen på investeringen minskade kraftigt på grund av kostnaden för att trycka katalogerna, så att fastställa rätt antal att skicka ut var avgörande för att minska kostnaderna och optimera konverteringsgraden för marknadsföringskampanjerna.
Würth ökar försäljningseffektiviteten
Att veta vilka produkter man ska visa potentiella kunder kan vara skillnaden mellan att få försäljningen och att se kunden gå därifrån. Würth använder en algoritm för att studera kundbeteende och avgöra vilka produkter varje kund sannolikt är mest intresserad av innan kunden har tagit den första kontakten. När kunden hör av sig avgör algoritmen vilket produktsegment kunden tillhör.
Försäljningsrepresentanter får nya kunder i segment som de är specialiserade på. Med en träffsäkerhet på över 85 % när det gäller att tilldela kunder till rätt segment har maskininlärningsteknik kraftigt ökat Würths avslutsfrekvens och hjälpt försäljningsrepresentanter att optimera sin tid genom att arbeta med kunder som har hög sannolikhet att genomföra ett köp. En annan fördel är att kundupplevelsen har förbättrats, vilket har lett till bättre kundlojalitet.
Global kedja ökar kuponganvändningen med upp till 15 %
Artificiell intelligens hjälper livsmedelsbutiker att lösa ett problem som de har varit medvetna om i flera år. Många kunder uppmärksammar inte kupongerna som trycks på deras kvitton, och ökningen av digitala medier har minskat antalet kupongklippare som använder sina veckotidningar för att hitta besparingar.
I vårt senaste exempel på prediktiv analys lärde sig ett globalt livsmedelshandelsföretag hur kuponganvändningen kunde ökas med 15 % och använde kunskapen för att skapa tre gånger så många kupongkampanjer. Detta hade en positiv inverkan på över 10 000 butiker, eftersom kunderna köpte fler produkter för att kunna använda sina kuponger.
Kom igång med prediktiv analys
Teknik för djupinlärning implementeras snabbt inom finanssektorn, personalområdet och hälso- och sjukvården. Förmågan att identifiera och förutsäga framtida trender har många potentiella tillämpningar inom prediktiv B2B-marknadsföring.
Med de framsteg inom artificiell intelligens som ofta uppmärksammas i nyhetsrubrikerna på senare tid kanske du undrar hur du kan använda maskininlärningsalgoritmer för att gynna ditt företag. Innan du kastar dig in på djupt vatten behöver du känna till några saker. Prediktiv analys är inte en universallösning på allt, och det är en god idé att kombinera den med andra analysstrategier.
Du bör vara medveten om vilka verkliga problem du försöker lösa när du använder någon form av analys, samla in rätt information och bygga dina modeller för prediktiv analys. När du har samlat in användbara insikter är det dags att omsätta det du har lärt dig i praktiken, så att du kan dra nytta av resultaten.
Rekommenderad läsning: Bästa programvaran för innehållsanalys
Identifiera problemet du behöver lösa
Som vi har visat i berättelserna ovan hade varje organisation som använde prediktiv analys till sin fördel en unik uppsättning problem. I vissa fall var produktionskostnaderna för höga eller så nådde organisationerna inte rätt kundbas. Andra exempel krävde att företagen övervägde sätt att öka sin räckvidd och sitt engagemang bland kunderna.
Det finns många typer av data att ta hänsyn till när du utformar din egen lösning för prediktiv analys. Försök att utvärdera ditt eget företags svagheter, så att du har ett tydligt syfte med att använda analys. När du har identifierat ett eller flera problem kan du börja söka efter insikter om hur du kan övervinna dem.
Säkerställ att du har nödvändiga data
En erfaren dataanalytiker vet att maskininlärningsteknik bara är så bra som den information du matar in i den. Om du till exempel försöker fastställa hur du kan öka kundlojaliteten är det slöseri med tid och resurser att samla in data om produktionskostnaden. När du vet vilka problem du försöker lösa vet du också vilka algoritmer för prediktiv analys du ska använda.
I många fall försöker företag få insikter i flera problem. Gå bara inte i fällan att samla in stora mängder data som du inte använder eller får några insikter från. Du vill maximera effektiviteten i din tid och dina resurser, inklusive din investering i programvara för marknadsföringsinformation.
Bygg modeller för prediktiv analys
Var inte rädd för att bygga egna modeller för prediktiv analys. Företag har använt maskininlärning på sätt som varit djupt otänkbara. Du skulle till exempel kunna använda prediktiv analys för att fastställa när det är optimalt att reparera maskinerna på en produktionsanläggning. Du skulle kunna schemalägga personalen så att perioder med hög belastning är täckta och driftstoppen minimeras, vilket maximerar värdet av personalens löner.
En annan användbar modell kan förutsäga hur mycket kontanter du kommer att ha till hands i framtiden och var de bäst bör investeras. Att ha en exakt prognos för hur mycket pengar du kommer att ha tillgängligt under de kommande 6 månaderna till ett år kan vara mycket informativt om du försöker skala upp verksamheten eller öppna nya platser.
Omsätt dina insikter i praktiken
Det sista steget är att göra något med den information du har samlat in. Du kan ägna årtionden åt att samla information och utvinna insikter ur den, men det är slöseri med tid om du inte gör några justeringar. Ett av problemen som vissa företag har är att de sitter med armarna i kors trots att de har värdefulla insikter inom räckhåll.
Om du inte skapar en handlingsplan utifrån dessa insikter kan någon av dina konkurrenter göra det.
Hur planerar du att använda prediktiv analys i framtiden?
Har du idéer om hur man kan använda AI och maskininlärningsteknik som vi inte tog upp idag? Delta i samtalet och berätta hur du tror att prediktiv analys kommer att forma den digitala marknaden under de kommande åren. Glöm inte att prenumerera på vårt nyhetsbrev för de senaste nyheterna och berättelserna.
