Preskriptiv kontra prediktiv analys: En komplett guide

Med hjälp av maskininlärning, algoritmer och artificiell intelligens kan prediktiv analys ge företagsledare kritisk information som hjälper dem att bedöma risker eller potentiella vinster i många olika scenarier. Prediktiv analys kan till exempel hjälpa en återförsäljare att förstå trender kring när deras försäljning tidigare varit som störst, så att de kan ta fram försäljningsprognoser och fatta beslut om faktorer som bemanning och lager. 

Vad är preskriptiv analys?

Preskriptiv analys, som ofta betraktas som framtiden inom affärsdataanalys, går längre än prediktiva data genom att använda artificiell intelligens, komplexa matematiska algoritmer och maskininlärning. I stället för att bara förutsäga alternativ syftar den till att eliminera magkänsleansatsen och i stället rekommendera optimala framtida strategier för att uppnå organisationens mål samt beskriva de potentiella resultaten av varje åtgärd.

Preskriptiv analys fungerar genom att ta hänsyn till alla variabler och faktorer som påverkar verksamheten. När större datamängder blir tillgängliga kan preskriptiv analys kontinuerligt uppdatera modeller och strategier för att hantera många organisatoriska aspekter, däribland riskhantering och verksamhetsoptimering.

CREATE AN ACCOUNT

Create a CMO Club Account for access to exclusive content, practical templates, member-only events, and weekly leadership insights—it’s free to join.

Create Free Account

Have an account? Log In

Preskriptiv kontra prediktiv analys

Med den snabba tekniska och artificiella intelligensens utveckling samt allt mer konkurrensutsatta marknader visar studier att marknaden för prediktiv analys väntas nå 23,4 miljarder dollar år 2030. Både preskriptiv och prediktiv analys är viktiga verktyg för affärsdata, och även om deras funktioner ibland överlappar varandra har de vissa viktiga skillnader och användningsområden. 

Prediktiv och preskriptiv analys syftar båda till att ge insikter som vägleder företagets strategier. Medan prediktiv analys prognostiserar potentiella framtida resultat baserat på historiska data använder preskriptiv analys data för att utveckla specifika åtgärder utifrån olika möjliga resultat. Enkelt uttryckt undersöker prediktiv analys vad som kan hända i framtiden, medan preskriptiv analys undersöker vad företaget bör göra härnäst.

Prediktiv analys hämtar insikter från strukturerade data och variabler, såsom kund- eller transaktionsdata, för att fastställa värdet på en okänd variabel. Preskriptiv analys är däremot mindre bunden av databegränsningar och tar hänsyn till en mängd olika datamängder, indata och andra variabler samt hur de samverkar. Därför kan preskriptiv analys utveckla modeller med kvantifierade avvägningar som syftar till att optimera verksamhetens resultat.

I många fall räcker prediktiv analys inte för att hålla företaget konkurrenskraftigt. När den däremot kombineras med preskriptiv analys kan dessa verktyg vägleda varandra och ge företaget optimala nästa steg. En organisation som använder båda verktygen kan till exempel använda prediktiv analys för att ta fram intäktsprognoser för det kommande året. Genom att sedan implementera preskriptiv analys kan organisationen modellera flera tillvägagångssätt för att optimera strategierna för intäktstillväxt.

Användningsområden för preskriptiv och prediktiv analys

Nästan alla företag kan dra nytta av att implementera prediktiv och preskriptiv analys. Tänk på följande exempel:

• Bemanningsbehov: Fastställ täcknings- och rekryteringsbehov baserat på olika faktorer, till exempel årstider, tid på dagen och andra detaljer, för att optimera effektiviteten och kundupplevelsen.
• Riktad marknadsföring: Genom att använda data om tidigare konsumentbeteenden kan du prognostisera konsumenttrender och planera marknadsföringskampanjer därefter.
• Ekonomiska modeller: Med hjälp av historiska data och dataanalys kan du prognostisera ekonomiska faktorer som försäljning, kostnader och kassaflöde för att fatta datadrivna beslut.
• Minskade utrustningsfel: Du kan använda algoritmer och artificiell intelligens för att förutse eller förhindra tekniska fel, minska problem och spara kostnader.
• Innehåll strategi och resultat: Ta reda på om ditt marknadsföringsinnehåll gör sitt jobb. Kostar det mer än du tjänar på det? Engagerar sig kunderna positivt i det? Något som en företagsblogg eller flera konton i sociala medier kan vara en stor kostnad om det till exempel inte genererar leads.

Andra typer av analys för företag

Prediktiv och preskriptiv analys är inte de enda verktygen för att tolka företagsdata. I kombination med verktyg som beskrivande analys och diagnostisk analys hjälper dessa metoder dig att få en helhetsbild av ditt företag samt framtida scenarier och strategier. 

Beskrivande analys

Förenklat svarar beskrivande analys på frågan: ”Vad hände?” 

Genom att sammanställa och tolka historiska data utvecklar beskrivande analys lättillgängliga insikter som beskriver, visar och sammanfattar datapunkter om olika aspekter av ditt företag. På egen hand kan beskrivande analys beskriva datamängder som användar- eller kunddata, intäktstillväxt och prisförändringar. 

När beskrivande analys används tillsammans med andra dataanalysverktyg kan den hjälpa dig att upptäcka olika styrkor och möjligheter i ditt företag och ligga till grund för efterföljande affärsstrategier.

Diagnostisk analys

I stället för att analysera och beskriva vad som hände undersöker diagnostisk analys varför vissa förändringar eller händelser inträffade. Diagnostisk analys används ofta som ett logiskt nästa steg efter beskrivande analys och använder historiska data för att föreslå eller identifiera orsakssamband och korrelationssamband mellan variabler. 

Diagnostisk analys kan hjälpa dig att förstå aspekter av ditt företag som:

• Kund- eller användarbeteende
• Tekniska problem
• Medarbetarnöjdhet
• Organisationskultur
• Effektiviteten hos varumärkes- och marknadsföringsstrategin

Tips för att använda analys som underlag för affärsbeslut

Prediktiv, preskriptiv och andra typer av dataanalys är kraftfulla verktyg för att utforma affärsstrategier och avgöra vilken åtgärd som är bäst för ditt företag. Nedan hittar du några tips som hjälper dig att få ut så mycket som möjligt av din företagsanalys.

1. Börja med enkel dataanalys

Du kan implementera otaliga datamängder och regler, men för mycket data kan bli överväldigande och distrahera från meningsfulla insikter. För att hålla dina data fokuserade och relevanta bör du börja i liten skala med enkel analys. När du har etablerat sådana som fungerar för ditt företag kan du överväga att lägga till mer komplex dataanalys som kan förfina och förbättra dina strategier.

2. Skapa omfattande datamängder

Eftersom prediktiv analys ofta fungerar som grund för preskriptiv analys och affärsmodeller eller strategier är det viktigt att den omfattar alla relevanta data. Genom att bredda dina data för prediktiv analys och ta hänsyn till relevanta variabla faktorer, till exempel videospelanvändares ålder eller geografiska demografi eller tillgången i leveranskedjan, kan du få rikare insikter och bättre resultat från förslagen i din preskriptiva analys.

3. Håll systemen uppdaterade

Oavsett om du använder preskriptiva, prediktiva eller andra analysverktyg är det viktigt att komma ihåg att dina diagram och grafer bara är så effektiva som deras datainmatning. Med andra ord bör du se till att din prediktiva och preskriptiva analys stöds av korrekt insamlade och underhållna data för att bevara giltigheten i dina analysresultat. Optimera din information och dina insikter genom att kontinuerligt underhålla ditt företags datahygien och uppdatera dess algoritmiska verktyg och verktyg för artificiell intelligens.

Varför ditt företag behöver båda

Om du vill ta dina affärsmodeller och strategier till nästa nivå bör du överväga att använda både prediktiv och preskriptiv analys. Genom att utveckla realistiska prognoser för resultat samt handlingsbara och kvantifierbara planer för vad ditt företag bör göra härnäst kan du optimera företagets verksamhet och tillväxt.

Redo att lära dig mer om hur du maximerar dina affärsstrategier? Ta en titt på våra genomgångar av de 10 bästa programvarorna för marknadsföringsanalys och de 10 bästa programvarorna för analys av sociala medier. Se till att dela dina favoritartiklar med dina branschkollegor och arbetskamrater, och glöm inte att prenumerera på vårt nyhetsbrev för uppdateringar om nya affärstrender och verktyg.