5 + 1 способов применения прогнозной аналитики в вашем бизнесе
Практические примеры использования прогнозной аналитики во многих сферах деятельности вашей компании.
Прогнозный анализ - это продвинутая аналитическая техника, которая использует данные, алгоритмы и машинное обучение для прогнозирования тенденций и составления бизнес-прогнозов.
Благодаря развитию вычислительной техники уже сейчас можно анализировать большие объемы данных (большие данные), чтобы находить закономерности и оценивать будущие возможности на основе их истории.
Эта концепция возникла в 1940-х годах, когда правительства начали использовать первые компьютеры - те, которые занимали целую комнату и служили военным целям.
Но сегодня прогнозная аналитика приобрела гораздо большую актуальность благодаря мощным процессорам и новым технологиям.
Вот несколько очень интересных примеров:
Прогноз оттока клиентов
Составление прогноза оттока означает определение сигналов, предшествующих запросу ваших клиентов об отмене, и расчет вероятности в каждой ситуации.
С помощью прогнозных моделей вы можете перекрестно проверять такие данные, как качество обслуживания клиентов, уровень удовлетворенности клиентов и коэффициент оттока, чтобы определить, какие факторы влияют на отмену.
Цель состоит в том, чтобы понять основные причины потери клиента и обратить этот процесс вспять.
Оптимизация кампании
Вся ваша история маркетинговых кампаний может быть использована для прогнозирования лучших результатов в будущем.
Просто используйте прогнозную аналитику, чтобы определить лучшие каналы для каждого контента, наиболее успешный язык для каждой целевой аудитории и другие переменные, предсказывающие принятие потребителями.
Таким образом, вы нацеливаетесь прямо на цель, вовлекая и завоевывая аудиторию.
Сегментация лидов
Прогнозная аналитика также отлично подходит для создания стратегий сегментации лидов.
В конце концов, одна из самых больших проблем маркетинга - составить карту профиля этих потенциальных клиентов, чтобы предлагать индивидуальный контент и создавать безошибочные кампании по питанию.
С помощью данных и машинного обучения вы можете создавать сегментированные группы на основе сложного анализа, прогнозируя, какие потенциальные клиенты хотят получить мельчайшие детали.
Управление взаимоотношениями с клиентами (CRM)
В стратегиях CRM вы можете использовать модели прогнозирования, чтобы понять каждый момент покупателя на протяжении жизненного цикла и пути к покупке.
В этом случае нет недостатка в данных для создания многомерных моделей и анализа самых разнообразных возможных взаимосвязей между поведением, профилями, историей покупок, взаимодействиями и восприятием клиентов.
Обладая этими мощными знаниями, вы можете революционизировать отношения с клиентами с помощью персонализированного контента, рекламных акций и предложений.
"Обнаружение мошенничества"
Аналитические методы также позволяют компаниям обнаруживать схемы мошенничества и предотвращать нарушения безопасности.
В связи с ростом обсуждения кибербезопасности все больше и больше организаций озабочены исправлением уязвимостей и своевременным выявлением любых отклонений от нормы для предотвращения ущерба.
Прогностические модели значительно упрощают выявление угроз в режиме реального времени и предотвращение мошенничества.
"Управление рисками"
Управление рисками - еще одна область, которая напрямую выигрывает от прогнозного анализа.
Было бы намного проще принимать решения с полным пониманием предстоящих рисков и возможностей, не так ли?
Таким образом, прогнозирование вероятности прибыли или убытка является важным отличительным признаком расширенного анализа данных, будь то анализ кредитного риска клиента или возможных последствий инвестиций.
Заключение
Прогнозный анализ - отличный способ помочь вам увидеть будущее вашего бизнеса, помочь вам определить возможности для принятия более эффективных решений и выхода за рамки своих конкурентов.
Помните, что человеческий интеллект незаменим в этом процессе, так как для получения хороших результатов вам необходимо снабдить прогностические модели качественными данными.
Еще кое-что…
Если вы хотите продолжить свое обучение, я подготовил для вас потрясающий список из более чем 60 учебных курсов по искусственному интеллекту, машинному обучению, глубокому обучению и науке о данных, которые вы можете пройти прямо сейчас бесплатно:
- Что такое прогнозная аналитика и как ее можно использовать сегодня?
- Лучшие бесплатные курсы для изучения искусственного интеллекта, машинного обучения и науки о данных сегодня.
- Более 60 курсов с рейтингами и резюме (Сделано AI, конечно).
- Это конец работы в том виде, в каком мы ее знаем?
Краткий анализ отчета Всемирного экономического форума« Будущее работы 2020
Если вы хотите и дальше открывать для себя новые ресурсы и узнавать об искусственном интеллекте, в моей электронной книге (ссылка ниже) я делюсь лучшими статьями, веб-сайтами и бесплатными онлайн-курсами обучения по искусственному интеллекту, машинному обучению, глубокому обучению, науке о данных. , Business Intelligence, Analytics и др., Которые помогут вам начать учиться и развивать свою карьеру.
Изучите ИИ онлайн: более 200 ресурсов в Интернете, чтобы начать изучать ИИ
Кроме того, я только что опубликовал другие интересные электронные книги на Amazon, и я уверен, что некоторые из них могут быть вам интересны ... давай будем поддерживать связь, подписываемся на меня и давай сделаем это вместе.
- AI, робототехника и кодирование (для родителей): практическое руководство для аналоговых родителей с цифровыми детьми
- Парадокс Терминатора: как нейробиология может помочь нам понять эмпатию и страх перед искусственным интеллектом
- Искусственный интеллект от А до Я: демистификация основных концепций ИИ
- А. в 2020 году: Год, посвященный искусственному интеллекту
Подпишитесь на мою еженедельную рассылку, чтобы оставаться в курсе
Если вас интересует тема ИИ, машинного обучения, науки о данных и автономных транспортных средств, а также то, как эти инновации нарушат работу всех предприятий по всему миру, этот информационный бюллетень обязательно будет держать вас в курсе.
