Каждый день при принятии решений мы полагаемся на прогнозы и прогнозы.
Самый быстрый пример, который может прийти на ум, — это Погода.
Сколько из вас проверяли приложение Погода в последнее время? перед выходом? Может быть, просто убедить себя надеть тот модный свитер, который вы только что купили в середине лета; или взять с собой огромный зонт, который делает прогулку по многолюдной улице такой изящной. Мы используем прогнозы и доверяем прогнозам для событий, в которых не уверены.
Мы полагаемся на прогнозы, потому что хотим принимать обоснованные решения. Наш процесс принятия решений объединяет наши знания (в примере о погоде, это была бы наша способность смотреть в окно и сканировать небо) с инструментами, которые включают другие источники информации (например, общий облачный покров, температура, влажность, давление) и предоставляют нам прогноз.
Но мы знаем, что предсказания — это лишь приблизительное представление о том, как будет выглядеть будущее событие (например, будет ли дождь или нет). Они могут промахнуться, и много раз они это делают. Но в долгосрочной перспективе мы знаем, что наши решения мудрее, когда мы на них полагаемся.
Однако не все прогнозы одинаковы. Их точность зависит от многих факторов. Некоторыми из них могут быть: степень изменчивости события (например, прогнозирование дождя в пустынной местности будет более точным, чем в тропическом лесу); временные рамки события (например, предсказание точного времени дня, когда начнется дождь); количество различных учитываемых переменных (например, уровень влажности, давление, прошлые осадки и т. д.) среди прочего. Поэтому некоторые события могут быть более предсказуемы, чем другие. Другими словами, не все прогнозы имеют одинаковую точность.
Таким образом, нам полезно знать уровень точности прогноза. Это дает нам представление о том, насколько мы можем быть уверены в том, что прогнозируемое значение будет фактическим значением.
Вот почему , когда мы проверяем приложение «Погода», мы обычно видим число в процентах рядом с символом дождя. 80-процентная вероятность дождя может стать хорошим аргументом, чтобы окончательно убедить меня взять этот старый неуклюжий зонт, спрятанный за входной дверью. Но, с другой стороны, 20-процентная вероятность выпадения снега может быть недостаточно сильным аргументом для моих детей, чтобы убедить меня позволить им пропустить школу из-за надвигающейся опасности снегопада.
Итак, возможность узнать точность прогноза позволяет нам решить, полезна ли предоставленная информация для принятия решения.
Вдохновленные погодным приложением, мы включили графики, чтобы показать точность предсказания событий с помощью нашего инструмента Распределение бюджета.
Распределение бюджета — это маркетинговая платформа с искусственным интеллектом, которую мы разработали для прогнозирования доходов от мультимедийных кампаний и предоставления маркетологам возможности более эффективно распределять свой медиабюджет.
С помощью графиков Точность прогноза событий и Интервал ошибок маркетологи теперь могут визуализировать диапазон значений, которые может принимать прогноз. Возможность проверить также максимальные и минимальные ожидаемые значения.
Мы надеемся, что с этими новыми функциями маркетологи могут быть уверены, что прогнозы соответствуют их уровню уверенности, чтобы принять обоснованное решение.
Мы до сих пор не знаем, будет ли наша технология искусственного интеллекта достаточно мощной, чтобы предсказать, будут ли эти неудачные модные покупки соответствовать погоде. Или если бы он мог предвидеть, стоит ли выходить на улицу с этим крепким зонтом в пасмурный день.
Но мы уверены, что, по крайней мере, он достаточно точен, чтобы помочь маркетологам более эффективно расходовать свой бюджет. Принятие более разумных решений с большей уверенностью.
