Предиктивная аналитика: что это такое и как она помогает бизнесу

Оглавление

Каждый предприниматель стремится выбрать успешный путь развития бизнеса. Предиктивная аналитика — инструмент, который помогает составить наиболее достоверную картину предстоящих событий и выработать соответствующий план действий.

Рассказываем, зачем нужны системы предиктивной аналитики, в чем заключается их польза для маркетинга.

Что такое предиктивная аналитика

Предиктивная аналитика — это способ автоматизированного анализа данных для корректных прогнозирования и планирования событий. Она помогает заранее подстроиться под возможные изменения и избежать рисков.

Системы предиктивной аналитики предназначены для работы с ретроспективой, то есть с оглядкой на опыт. В результате вы получаете выводы, которые основаны на фактах, а не на голословных предположениях. Чтобы составить максимально объективную картину, используйте как можно больше информации.

Где используют предиктивную аналитику

Предиктивная аналитика находит применение в различных областях бизнеса: кредитовании, здравоохранении, страховании и даже государственном секторе. Ее используют при принятии стратегически важных решений на различных этапах бизнес-процесса — например производстве или дистрибуции.

Предиктивная аналитика помогает решать следующие задачи:

проводить анализ рынка и конкурентов;
выявлять наиболее значимые продукты для потребителей;
устанавливать оптимальные цены для товаров;
проводить расчеты по оборотам и поставкам;
сегментировать клиентов по различным характеристикам;
тестировать потенциал продуктов до их выхода на рынок.

В инвестициях предиктивная аналитика помогает предугадывать риски, в политике — моделировать схемы голосования, а в финансировании — принимать решения о выдаче кредитов.

Предиктивная аналитика в маркетинге

Не у каждой компании есть средства на внедрение технологий предиктивной аналитики, поэтому, как правило, эту методику используют только крупные организации. В будущем инструмент наверняка станет более доступным.

Маркетологи применяют данную систему анализа для персонализации, поиска перспективных каналов и способов лидогенерации.

Используйте инструменты Контакт-центра MANGO OFFICE, чтобы получать подробные данные о лидах и эффективности маркетинга. С сервисом вы улучшите качество обслуживания, скорректируете работу менеджеров и увеличите количество сделок.

Также в маркетинге предиктивная аналитика помогает выяснить:

какой объем средств выделить на привлечение определенного числа клиентов;
как может измениться поведение потребителей через определенный период времени;
на какие продукты будет больший спрос;
как оптимизировать бюджеты маркетинговых кампаний и привлекать покупателей с наименьшими затратами;
насколько эффективной окажется стратегия продвижения.

Зачем бизнесу предиктивная аналитика

Предиктивная аналитика будет полезна в любом бизнесе независимо от сегмента. Например, в секторе масс-маркета она помогает формировать актуальный ассортимент и постоянно быть в курсе потребностей ЦА.

Системы предиктивной аналитики эффективны и в нейромаркетинге. Например, если вы хотите определить, в каком порядке расположить секции в офлайн-магазине, достаточно будет загрузить массив данных о продажах. СПА обработает полученные сведения и предложит наиболее выгодный вариант расстановки.

Другие примеры использования:

В кредитовании: составление портрета более надежных плательщиков.
В страховании: выявление возможных рисков для потенциальных клиентов.
В продажах: отслеживание факторов, которые благоприятно влияют на результаты переговоров.
В управлении: прогнозирование загруженности персонала для своевременного найма дополнительных сотрудников.

Предиктивная аналитика и машинное обучение

Предиктивная аналитика предназначена для обработки огромных объемов данных, предполагает использование искусственного интеллекта. База этой системы анализа — машинное обучение, которое позволяет компьютерным системам выполнять задачи самостоятельно — без инструкций, с опорой на готовые шаблоны.

В СПА есть 2 типа машинного обучения:

Контролируемое. Основные параметры прогнозируемого события и результат, который от них зависит, заранее известны. Тип подразумевает 2 метода:

Метод регрессии, который подходит для выполнения расчетов. Например, вычисления будущей выручки на основании среднего дохода покупателей и среднего чека.
Метод классификации, который позволяет предугадать, каким параметрам соответствуют новые объекты, и упорядочить их.

Неконтролируемое. Позволяет обрабатывать неструктурированные данные. Основной алгоритм — кластеризация, то есть установление причинно-следственных связей.

Инструменты предиктивной аналитики

Сбором, обработкой, изучением и интерпретацией данных для предиктивной аналитики занимается профильный IT-специалист — аналитик данных. Он использует языки программирования — например R и Python, а также специализированные сервисы и платформы для Data Science:

Эти программные продукты помогают составлять функциональные и правдивые прогнозы в различных областях, тестировать гипотезы и находить оптимальные решения за счет использования точных данных.

Какие данные используют для предиктивной аналитики

Для предиктивной аналитики используют следующие данные:

Внутренние — сведения из CRM и других корпоративных сервисов, а также результаты опросов клиентов.
Внешние — результаты глобальных исследований, публикации из открытых источников.

Для анализа и расчетов понадобятся:

Количественные показатели: число клиентов, продаж, заявок, поставок.
Экономические результаты: денежный оборот, чистая прибыль, маржинальность.
Качественные показатели: процент успешных сделок.
Маркетинговые метрики: клики, конверсии, заявки.
Данные ЦА: пол, возраст, доход, наличие детей.
Путь клиента: каналы трафика, этапы сделки.

Этапы предиктивной аналитики

Процесс предиктивной аналитики состоит из десятков этапов. Каких именно и в каком количестве — зависит от сложности исследования, типов данных и сферы бизнеса.

Для выполнения упрощенного варианта анализа пройдите 5 шагов:

Сформулируйте цель исследования. Определите желаемый результат, учитывая параметры исходных данных.
Подготовьте внутренние и внешние данные. Настройте систему обработки информации и загрузите в нее информацию.
Постройте прогностическую модель. Технология искусственного интеллекта будет работать согласно заданным параметрам.
Сформулируйте четкие выводы и найдите им практическое применение. После сбора данных и построения прогнозов, переработайте готовые результаты и адаптируйте их под свои задачи.

Результаты предиктивной аналитики не могут быть абсолютно достоверными. Иногда после обработки достаточного объема данных можно получить некорректный прогноз. Это происходит потому, что всегда есть факторы, которые невозможно принять в расчет — например внезапные геополитические и экономические изменения.

Коротко о главном

Система предиктивной аналитики необходима для автоматизированной обработки данных в целях построения прогнозов.
Инструмент помогает предвидеть изменения и подготовиться к ним на основании ретроспективы.
Предиктивная аналитика находит применение в различных областях бизнеса: маркетинге, кредитовании, страховании, государственном секторе.
При работе с СПА аналитики данных используют языки программирования R и Python, а также специализированные сервисы и платформы для Data Science.